遥感图像融合

遥感图像融合

问题描述 1．遥感图像融合基本概念 2．多传感器信息融合技术优点 3．遥感图像融合层次的划分

4．多源遥感数据融合的意义 5．图像融合技术应用

1．遥感图像融合基本概念

遥感图像融合就是将多个传感器获得的同一场景的图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的图像数据或图像序列数据进行空间和时间配准, 然后采用一定的算法将各图像数据或序列数据中所含的信息优势互补性的有机结合起来产生新图像数据或场景解释的技术。这种新的数据同单一信源相比, 能有效减少或抑制对被感知目标或环境解释中可能存在的多义性、残缺性、不确定性和误差, 最大限度地提高各种图像信息的利用率, 从而更有利于对物理现象和事件进行正确的定位、识别和解释。

2．多传感器信息融合技术优点

多传感器数据融合起源于上个世纪70年代初, 至今己经经历了近30年的发展, 成为一门具有比较完整的体系和丰富方法的学科。多传感器图像融合属于多传感器信息融合的范畴, 是指按照一定的算法, 将不同传感器获得的同一景物的图像或同一传感器在不同时刻获得的同一景物的图像合成到一幅满足给定要求的图像中。单一传感器由于受由光的能量和衍射决定的分辨极限、成像系统的调制传递函数、信噪比三个方面的限制, 要同时获得光谱、空间和时间的高分辨率是很难的。多传感器图像融合技术由于可以有效的利用多幅图像提供的互补信息和冗余信息, 因此融合后的图像对场景的描述比任何单一源图像都更全面、精确。一般而言, 使用多传感器信息融合技术具有以下优点：

解 答

(1)可提高系统的可靠性和鲁棒性;

(2)可扩展空间和时间上的观测范围;

(3)可提高信息的精确程度和可信度;

(4)可提高对目标物的监测和识别性能;

(5)可降低对系统的冗余投资。

3．遥感图像融合层次的划分

多源遥感图像数据从层次上可分为:像素级(特征提取之前) 、特征级(属性说明之前) 和决策级(各传感器数据独立属性说明之后) 。因此, 图像融合就可相应地在像素级、特征级和决策级3个层次上进行, 构成3种融合水平。融合的层次决定了对多源原始数据进行何种程度的预处理, 以及在信息处理的哪一个层次上实施融合。多源遥感图像融合层次的问题, 不但涉及处理方法本身, 而且影响信息处理系统的体系结构, 这是图像融合研究的重要问题之一。

(1)像素级图像融合

像素级图像融合是将经过空间配准的多源遥感图像根据某种算法生成融合图像, 然后对融合后的图像进行特征提取和属性说明。它是直接对原始图像的像素点进行处理, 是一种最低层次的融合。像素级图像融合的优点在于它尽可能多地保持了图像的原始信息, 能够提供其它两种融合层次所不具有的细微信息; 但也存在一定局限性, 如处理的数据量大、要求图像完全配准等。

(2)特征级图像融合

特征级图像融合是对原始图像进行特征抽取后, 将边沿、形状、轮廓等信息进行综合处理的过程, 是一种中层融合。它的优点是实现了可观的信息压缩, 有利于实时处理, 并且提供的特征直接与决策分析有关。因此, 融合的结果最大限度地提供了决策分析所需要的特征信息。

(3) 决策级图像融合决策级图像融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理。不同类型的传感器观测同一个目标获得的图像在本地完成预处理、特征抽取、识别或判断, 以建立对所观察目标的初步结论; 然后通过相关处理、决策级融合判决, 获得推断结果, 从而直接为决策提供依据。决策级图像融合除了实时性最好之外, 还在于一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策, 因此具有良好的容错性。

4．多源遥感数据融合的意义

多源遥感数据融合的意义可以从多源遥感数据的特点和人们对多源遥感数据的使用两方面来分析。

一方面, 遥感技术和空间技术迅速发展, 为同一地区的对地观测提供了多源的遥感图像数据。但单一的遥感手段获取的图像数据在几何、光谱和空间分辨率等方面存在明显的局限性和差异性, 应用范围有限。多源遥感图像所提供的信息具有冗余性、互补性和合作性。多源遥感影像数据的冗余性表示它们对环境或目标的表示、描述或解译结果相同; 互补性是指信息来自不同的自由度且相互独立; 合作性是不同传感器在观测和处理信息时对其它信息有依赖关系。多源遥感图像数据融合则是汇集这些多源遥感图像的最有效途径之一, 通过同一地区不同数据源间的信息互补为多源遥感图像的处理、分析和应用提供最有效的应用, 有利于减少单一信息源对被感知对象或环境解译中可能存在的不确定性、不完全性和误差, 最大限度地利用各种数据所包含的信息做出决策。这样不仅扩大了各数据的应用范围, 而且提高了分析精度, 应用效果和实用价值。

另一方面, 越来越多的遥感图像数据的出现使人们对数据的处理和分析面临更多的困难和挑战。遥感图像数据的处理要远远滞后于遥感图像数据的获取, 人们对遥感数据的分析和利用程度远远落后于数据源增加的速度, 它直接影响到大量遥感数据的使用效益。目前多源遥感图像信息的使用量在60%以下, 而侧视雷达图像的信息使用量不足10%。面对庞大的数据量, 是不可能用低水平的人工作业方式为主的常规遥感图像处理方法来处理的。如何实现对海量数据的实时处理, 如何充分利用如此多的遥感图像数据, 以满足人们对高质量图像的迫切需求以及对地物观测数据智能化处理的需求, 多源遥感图像数据融合也就成为一个需要迫切解决的问题。因此, 综合利用多源遥感图像进行信息提取和分析既是

遥感数据本身的特点决定的, 也是人们对遥感数据的使用的迫切要求。

5．图像融合技术应用

图像融合技术从八十年代至今, 己有几十年的发展, 在自动目标识别, 计算机视觉, 遥感, 机器人, 自动小车, 复杂智能制造系统, 医学图像处理以及军事应用等领域有着广泛的应用潜力, 尤其是在遥感与医学领域的研究较多。在遥感方面的应用, 如地球科学方面的土地使用、变化检测、地图更新; 防御系统方面的检测、识别、目标跟踪等