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一种基于亮度调制的多源遥感影像融合方法
摘要
遥感影像融合是将多张遥感图像融合成一副多信息融合影像的过程，为了减少图像的信息冗余并提高遥感图像的空间分辨率，常常采用多源遥感影像融合的方法。本论文介绍了一种基于亮度调制的多源遥感影像融合方法。该方法可以有效地解决多源遥感影像融合中存在的一些问题，例如地物分类精度低、地物重叠部分显示模糊等。同时，该方法采用了多层次的亮度调制策略，可以适用于多尺度影像融合。
关键词：遥感影像融合，亮度调制，多源，多尺度
1.引言
随着遥感技术的不断发展，遥感影像的获取和处理方式也日趋多样化和繁琐化，而对于单一遥感影像的分析和应用往往难以满足实际需要。因此，多源遥感影像融合成为了一种必要和有效的方法。遥感影像融合是指将多张遥感图像融合成一副多信息融合影像的过程，通过将各种传感器所提供的不同空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和极化信息等多种遥感影像的信息结合起来，可以得到更为完整和准确的地物信息。
目前，遥感影像融合常用的方法有四种，分别是像素级融合、特征级融合、决策级融合和模型级融合。其中，像素级融合方法较为简单，只需将不同分辨率的遥感影像进行谐波分解，然后按照一定的比例合成即可。但是，像素级融合存在地物分类精度低、边界重叠模糊等问题。特征级融合则考虑遥感影像的局部地物特征，通过锐化、边缘增强等方式进行融合，但是该方法容易受到图像噪声和纹理差异的影响。决策级融合是将多源遥感影像的分类决策信号进行融合，但是该方法需要训练一个完整的分类器，且分类器的适应性和泛化能力有待进一步提高。模型级融合是利用统计、随机模型或机器学习等方法，将多源遥感影像进行模型拟合和重构，但是该方法计算量较大，且需要满足一定的数据要求。
本论文提出了一种基于亮度调制的多源遥感影像融合方法。该方法根据遥感影像的亮度值差异，采用了两个或多个亮度模板来生成亮度模板图像，然后通过逐点乘法将不同的分辨率或光谱的原始影像信息叠加起来，最终得到融合图像。该方法可以避免地物重叠部分显示模糊的问题，同时也可以提高地物分类的精度。此外，该方法采用了多层次的亮度调制策略，可以适用于多尺度影像融合。
2.基于亮度调制的多源遥感影像融合方法
2.1亮度调制原理
亮度调制是一种将原始图像灰度值进行处理，以达到强调或消减某些区域信息的目的。在本文中，亮度调制是将遥感影像的亮度值按照一定比例进行调整，以达到分辨率和光谱信息融合的目的。亮度调制的原理是在一幅彩色遥感影像上，在三个色彩通道上的亮度值同时加上或减去一个数值偏移量，得到调制后的亮度值，从而影响颜色和亮度的显示。偏移量可以根据不同的需求来确定，一般而言，可用于调整图像亮度和对比度。在多源遥感影像融合中，可以将不同分辨率或光谱的遥感影像按照一定比例进行亮度调制，然后逐点乘法进行信息融合。
2.2基于亮度调制的多源遥感影像融合方法步骤
该方法的具体实现步骤如下：
第一步：原始影像的预处理。将两个或者多个分辨率不同或光谱差异显著的遥感影像进行预处理，使其尺寸和分辨率相同，调整影像的亮度和对比度。
第二步：生成亮度模板图像。在同一空间范围内，利用两个或多个亮度模板对原始影像进行滤波，得到两个或多个亮度模板图像。在滤波或者处理过程中，应根据图像的具体情况来确定亮度模板的大小和权重。
第三步：亮度调制。将各个分辨率或者光谱的遥感影像按照一定比例进行亮度调制，在调制过程中，应根据相应的权重系数确定调制比例。
第四步：逐点乘法。逐点乘法将不同分辨率或光谱的遥感影像进行信息叠加，然后根据叠加后的亮度值对遥感影像进行权重融合。
第五步：输出融合图像。输出融合后的遥感影像，并对图像进行后处理，例如模糊、锐化等。
2.3多层次亮度调制策略
对于多源遥感影像融合，往往存在不同的尺度和分辨率问题，一个简单的亮度调制方法可能会导致信息混叠、边缘模糊等问题。为了解决这些问题，可以采用多层次的亮度调制策略。该方法是通过将不同尺度的遥感影像分割为多个子区域，然后在每个子区域中运用不同的亮度模板和权重系数进行亮度调制，最后将分割后的子区域进行融合。这样，可以减少信息重叠和模糊，同时可以保留原始影像的细节信息。
3.实验结果与分析
为了评估该亮度调制方法的效应，在本文中，我们采用了LANDSAT8OLI和GF-1WFV遥感图像进行实验，并与其他三种常用的遥感影像融合方法进行比较，包括像素级融合、特征级融合和模型级融合。
实验结果表明，该方法在保留遥感图像细节和提高地物分类精度方面表现出很好的效果，尤其是在地物重叠部分的显示方面。与其他三种遥感影像融合方法比较，该方法在地物分类精度和视觉效果上都有较明显的提高。
4.结论
本文提出了一种基于亮度调制的多源遥感影像融合方法，该方法在保留遥感图像细节和提高地物分类精度方面表现出很好的效果，特别是在地物重