淺談遙感影像處理

摘 要：隨著科技的發展，遙感影像處理技術被很多領域應用，文章通過描述遙感影像的特征，介紹幾種最新的方法。

關鍵詞：遙感影像處理；影像補繪；超分

遙感影像多以光譜數據為特征，如IKONOS、Quick Bird等高空間分辨率衛星影像都有獲取多光譜影像的能力。微波遙感數據如SAR數據雖不易為多波段數據，卻從多極化角度得到彌補。遙感影像處理的理論基礎和處理方法與現有的數字圖像處理和模式識別的理論、方法相似，如邊緣提取，影像復原，影像融合等；但是基于數字圖像處理的影像處理方法所涉及的往往僅僅針對單波段數據，即黑白影像，如紋理分析；有關的概念、方法也是針對黑白影像，影像分割也是如此，至多討論到彩色影像。當然，這些理論、方法是可以用于處理遙感影像的，但卻沒有反映遙感影像的特點，同時在遙感影像處理領域上還具有一些特殊性，如遙感影像死像元修復，遙感影像去薄霧等，正是基于這一考慮，我們應該針對遙感影像數據特點，進行遙感影像處理研究。

一、遙感影像融合

現有的影像融合方法大部分都沒有建立已知和未知之間的直接關聯，因此缺乏嚴格的理論根基和數學基礎。為了提高多光譜遙感影像的空間分辨率，并有效保持原有的光譜信息，提高后續特征識別的精度，提出了一種基于模型的正則化影像融合方法，分別建立已知的低空間分辨率多光譜影像與高分辨率全色影像有所求高分辨率多光譜影像之間的關系模型，利用正則化技術進行融合處理。……