遥感技术是人类获取地球信息的主要手段。如何综合多源遥感图像数据获取更准确、更丰富和更有用的信息,是目前遥感技术应用的主要研究热点。本项目针对低分辨多光谱图像和高分辨全色图像展开研究,以图像在光谱和空间的相关性为切入点,研究多源遥感图像融合的新框架和遥感图像融合质量评价新方法。主要内容包括深入分析现有遥感成像系统的成像机理和成像过程,建立低分辨多光谱图像和高分辨全色图像成像的采样模型,以此为基础,研究图像特性,建立遥感图像间的光谱和空间相关性模型;探索欠定恢复逆问题与遥感全景锐化过程的内在联系,研究基于双边优化的迭代循环算法以实现高效的遥感图像融合;研究设计基于遥感图像特性以及人眼视觉特性的融合评价指标。本项目中针对低分辨多光谱和高分辨全色图像相关性分析的融合研究可以进行更一般的推广,从而完善遥感图像融合理论和应用,具有重要的理论意义和实际价值。
英文主题词image fusion;remote sensing image;image quality;image classification;object detection