《多分辨多光譜遙感圖像融合機制與定量評估研究》是依託北京航空航天大學，由羅曉燕擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：多分辨多光譜遙感圖像融合機制與定量評估研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：羅曉燕
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
遙感技術是人類獲取地球信息的主要手段。如何綜合多源遙感圖像數據獲取更準確、更豐富和更有用的信息，是目前遙感技術套用的主要研究熱點。本項目針對低分辨多光譜圖像和高分辨全色圖像展開研究，以圖像在光譜和空間的相關性為切入點，研究多源遙感圖像融合的新框架和遙感圖像融合質量評價新方法。主要內容包括深入分析現有遙感成像系統的成像機理和成像過程，建立低分辨多光譜圖像和高分辨全色圖像成像的採樣模型，以此為基礎，研究圖像特性，建立遙感圖像間的光譜和空間相關性模型；探索欠定恢復逆問題與遙感全景銳化過程的內在聯繫，研究基於雙邊最佳化的疊代循環算法以實現高效的遙感圖像融合；研究設計基於遙感圖像特性以及人眼視覺特性的融合評價指標。本項目中針對低分辨多光譜和高分辨全色圖像相關性分析的融合研究可以進行更一般的推廣，從而完善遙感圖像融合理論和套用，具有重要的理論意義和實際價值。
結題摘要
本項目針對遙感圖像的融合展開研究，以遙感圖像光譜與空間相關性為驅動,設計融合策略使其能提高融合效果。同時為了獲得較好的遙感圖像質量評測標準，在人眼視覺感知模型的指導下，提出了一個圖像主觀分數預測模型。最後，也對遙感圖像的套用處理做了一些嘗試性研究。主要研究進展包括： 1、提出基於源圖像相關性驅動的圖像融合框架。 （1）、基於梯度約束的融合方法 通過分析可見光和近紅外圖像之間的性質，根據梯度差稀疏性修改彩色圖像插值中的約束條件，提出了利用近紅外圖像梯度指導的彩色圖像插值與融合的混合處理框架。以疊代投影插值算法為基礎，通過修改約束限制，以更新每次疊代估計的結果進行混合插值和融合，以獲得效果增強的彩色圖像。 （2）、基於雙向相似性的圖像融合方法 通過尋找一個合適的目標函式和最佳化約束，設計相應的逆問題恢復模型，實現融合，不僅保留了源圖像中共有的結構細節，而且也很好地綜合源圖像中獨有的特徵信息。 （3）、基於稀疏表示的圖像融合方法 在訓練字典的基礎上，對遙感圖像進行稀疏分解，對稀疏係數採用相關性分類，不同的相關性採用不同的融合規則獲得融合後的稀疏係數，進一步通過與字典的線性組合，獲得融合後的彩色圖像。 2、設計圖像質量的主觀評分預測模型 提出了一個遙感圖像質量的主觀評分預測模型。該模型為了捕捉失真圖像的失真信息，失真強度被用作依賴參數。為了達到與主觀判定的一致意見，將參考圖像的主觀分數當為質量基值。最後，將失真參數和質量基值整合到一個符合人類視覺特性的模型函式，以獲得最終圖像質量主觀分數預測值。 3、遙感圖像的增強與檢測分類處理 因為陰影是遙感圖像中主要降質因素，為了提高圖像質量提出遙感圖像去陰影的增強技術，在Gabor運算元的特徵表示下，用Texton紋理表示遙感圖像，進行聚類分析，從而實現遙感圖像的陰影檢測。 由於遙感圖像的主要套用為目標分類、識別，為此，我們針對遙感圖像的分類，建築物檢測也進行了初步研究。
