基于NSST的PCNN-SR衛(wèi)星遙感圖像融合方法*

曹義親 楊世超 謝舒慧

華東交通大學(xué)軟件學(xué)院, 南昌330013

0 引言

衛(wèi)星傳感器可以檢測(cè)和記錄地表反射的電磁波，而遙感圖像是存儲(chǔ)這類信息的載體，用于環(huán)境[1]和氣候監(jiān)測(cè)[2]、以及土地覆被變化檢測(cè)[3]和分類[4]等應(yīng)用。許多地球觀測(cè)衛(wèi)星，如Landsat、IKONOS、高分一號(hào)、QuickBird等，可以在相同的覆蓋范圍內(nèi)同時(shí)拍攝全色圖像和多光譜圖像。由于反射率值隨地表覆蓋和光譜波段的不同而變化，多光譜[5](multispectral, MS)圖像比全色(panchromatic, PAN)圖像能夠記錄更多的地表信息[6]。然而，考慮到傳感器的信噪比和權(quán)衡，MS圖像的空間分辨率通常低于PAN圖像。因此，圖像融合的目的是通過(guò)融合共配準(zhǔn)的PAN圖像和MS圖像，最大限度地利用空間和光譜信息。理想情況下，融合圖像應(yīng)具有PAN圖像的空間分辨率，并保留MS圖像的光譜信息。

近年來(lái)，大量的基于遙感圖像的圖像融合[7]方法被提出，一般來(lái)說(shuō)，大致可以分為2類方法：空間域和變換域。空間域方法是直接對(duì)圖像像素點(diǎn)進(jìn)行操作，而變換域方法需要先對(duì)圖像進(jìn)行頻域變換，再對(duì)變換后的系數(shù)進(jìn)行融合。在變換域方法中，比較常用的有：非下采樣輪廓波變換、Curvelet變換和非下采樣剪切波變換。文獻(xiàn)[8]提出了基于非下采樣輪廓波變換的耦合區(qū)域信息特征提取的衛(wèi)星遙感圖像融合算法，通過(guò)構(gòu)建區(qū)域特性的融合規(guī)則，從而對(duì)高低頻子帶系數(shù)進(jìn)行處理。文獻(xiàn)[9]提出了基于二代Curvelet變換與近似度制約規(guī)則的衛(wèi)星遙感圖像融合算法，采用結(jié)構(gòu)相似度模型對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行處理。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于非下采樣剪切波變換的耦合邊緣制約的衛(wèi)星遙感圖像融合算法，將邊緣制約模型用于處理高頻系數(shù)，在一定程度上提高了融合圖像的清晰度。……