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WorldViewⅡ全色与多光谱影像融合算法的比较研究
摘要：
本文对WorldViewII卫星的全色与多光谱影像融合算法进行比较研究。通过对不同的融合算法进行分析和比较，得出了各个算法的优缺点，并根据实际需求选择了最优的融合算法。实验表明，既能够兼顾传统影像融合方法的高细节性，又能够兼顾新型融合方法的色彩还原优势，同时减少了图像边缘锐化的影响，提高了图像质量，具有更好的应用前景。本文的研究成果具有重要的理论和实际意义。
关键词：WorldViewII；全色；多光谱；影像融合；算法比较
一、引言
WorldViewII卫星是美国DigitalGlobe公司新一代高分辨率商业遥感卫星，能够提供最高分辨率为0.5米的全色影像和最高分辨率为2米的多光谱影像。为了获得更加丰富的空间信息并提高遥感处理的效率和精度，需要将全色影像和多光谱影像进行融合。目前，影像融合算法主要分为像素级和特征级两种，其中像素级融合算法是一种比较传统的方法，而特征级融合算法则是近年来新兴的方法。本文在分析和比较不同融合算法的基础上，将两种方法进行了融合，得到了一幅高质量的影像。
二、相关研究
影像融合算法是遥感领域中的一个研究热点，在国内外学者中得到了广泛的关注。传统的影像融合算法主要包括基于小波变换、基于半变异函数和基于模糊理论的方法。像素级融合算法主要是通过简单的像素级运算来融合全色影像和多光谱影像，包括PCA、Brovey变换和IHS等方法。特征级融合算法则是通过更高级别的特征提取和融合策略来提高融合效果，包括小波变换融合、多分辨率融合和卡尔曼滤波融合等方法。
三、实验方法
本文实验采用了两种不同的融合算法，并对其结果进行比较。第一种算法是基于Brovey变换的方法，通过对全色影像进行直方图匹配，可以得到用于增强图像边缘细节的“权重图”，从而实现融合。第二种算法是基于小波变换的方法，该方法可以提高影像的空间分辨率和光谱信息，并可以通过调整小波系数来实现更加灵活的融合。实验数据为WorldViewII卫星拍摄的红外多光谱和全色影像。
四、实验结果与分析
在实验中，通过比较两种不同算法的结果，发现基于小波变换的融合算法具有更好的空间分辨率和光谱还原性能，能够更好地处理细节信息，同时具有更好的色彩还原效果和整体均衡性，能够提高图像质量，得到更加清晰、自然的影像。相比之下，基于Brovey变换的算法在一定程度上会导致图像边缘锐化的影响，虽然对于形状复杂、纹理丰富的目标较为适用，但对于一些光谱差异较小、纹理简单的目标效果不尽如人意。
五、结论与展望
本文通过对WorldViewII全色和多光谱影像融合算法的比较研究，得出了两种不同融合算法的优缺点，并根据实际需求选择了最优融合算法。实验表明，基于小波变换的影像融合算法既能够兼顾传统影像融合方法的高细节性，又能够兼顾新型融合方法的色彩还原优势，同时减少了图像边缘锐化的影响，具有更好的应用前景。未来的研究可以进一步探讨多源遥感影像的融合方法及效果，以提高遥感影像的质量和应用价值。