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基于压缩感知理论的卫星遥感图像融合算法研究的中期报告
摘要：
卫星遥感图像融合技术在地球观测、环境监测、农业和林业资源管理等领域中具有广泛的应用。本文提出了一种基于压缩感知理论的卫星遥感图像融合算法，旨在提高融合图像的空间分辨率和信息质量。我们首先采用小波变换将输入图像分解为多个频带，然后利用压缩感知理论对这些频带进行压缩表示。最后，利用多尺度加权融合算法将经过压缩表示的频带合成为融合图像。
进行了一系列的实验验证，并与基于小波变换和PCA技术的卫星遥感图像融合算法进行了比较，结果表明，我们所提出的算法在保持空间分辨率和信息质量的同时，大大减小了融合图像的数据量。此外，与其他算法相比，我们的算法具有更快的融合速度和更小的计算复杂度。
引言：
卫星遥感图像融合技术已经成为地球观测、环境监测、农业和林业资源管理等领域中不可或缺的工具。由于单个传感器所获取的图像信息可能不足以满足应用需求，卫星遥感图像融合技术可以将多个传感器或同一传感器在不同波段上所获得的图像信息合并为一幅具有更高的空间分辨率和更丰富的信息量的图像。现有的卫星遥感图像融合技术主要包括小波变换、主成分分析、非负矩阵分解和多尺度变换等。然而，这些方法需要存储大量的数据，并且计算复杂度高，难以实现实时融合。
因此，本文提出了一种基于压缩感知理论的卫星遥感图像融合算法，旨在提高融合图像的空间分辨率和信息质量，并减小融合图像的数据量和计算复杂度。
算法设计：
我们的算法包括以下步骤：
1.将输入图像用小波变换分解成多个频带；
2.利用压缩感知理论对每个频带进行压缩表示，去除冗余信息和噪声；
3.利用多尺度加权融合算法将经过压缩表示的频带合成为融合图像。
具体来说，我们采用小波变换将输入图像分解为多个频带，然后利用一种特定的交替最小二乘(IALM)算法对每个频带进行压缩表示。这个算法可以有效地去除冗余信息和噪声，同时减小数据量。然后，我们采用多尺度加权融合算法将经过压缩表示的频带合成为一幅具有更高空间分辨率和更丰富信息量的融合图像。
实验结果：
我们在三个不同的卫星遥感数据集上进行了实验验证，其中包括TerraSAR-X,QuickBird和WorldView-2。我们比较了我们的算法与基于小波变换和PCA技术的卫星遥感图像融合算法，并使用定量指标SSIM,PSNR和MSSIM来评估融合图像的质量。同时，我们还比较了融合图像的数据量和计算复杂度。
实验结果表明，我们的算法在保持空间分辨率和信息质量的前提下，能够大大减小融合图像的数据量。与其他算法相比，我们的算法具有更快的融合速度和更小的计算复杂度。
结论：
本文提出了一种基于压缩感知理论的卫星遥感图像融合算法，可以大大提高融合图像的空间分辨率和信息质量，并减小数据量和计算复杂度。实验结果显示，我们的算法在多个卫星遥感数据集上具有良好的性能表现。未来我们将进一步优化算法，提高融合性能，并将其应用于更广泛的卫星遥感应用中。