遥感图像自适应全色锐化技术研究
随着航空航天科技的发展，多波段光学遥感图像因其多样化的空谱特性在许多领域得到了广泛的应用。然而，星载传感器的瞬时视场角与成像信噪比之间的物理约束使得遥感卫星难以通过单一传感器获取到具有高质量空谱分辨率的对地观测数据。全色锐化技术为解决这一问题提供了一种可行的方案，该技术通过融合高光谱分辨率但空间分辨率较低的多波段图像以及配对的高空间分辨率单波段全色图像，从而得到具有高质量空谱分辨率的多波段图像。 本文以遥感图像自适应全色锐化为研究方向，主要包含两方面的工作。针对对地观测场景中空谱失衡的问题，本文提出了一种基于树状结构的遥感图像路由自适应全色锐化方法。该方法能够通过路由决策子节点自适应地为不同观测场景选择最合适的从树的根节点到叶节点的锐化路径，从而有效地解决空谱失衡问题。 此外，针对对地观测图像中不同观测场景复杂度存在差异的问题，本文还提出了一种场景复杂度自适应的多阶段遥感图像全色锐化方法。基于多阶段全色锐化的思想，所提出的方法能够通过路径选择模块自适应地为具有不同复杂度的观测场景选择最合适的多阶段锐化路径，从而实现精准锐化。 本文在多个公开的多波段数据集上进行了对比实验，实验结果证明了本文所提出的方法在光谱恢复和空间细节重建方面的有效性和优越性能。
遥感图像;全色锐化;树状结构;路由决策;自适应技术
华南理工大学
硕士
控制科学与工程
贺霖
2022
中文
TP751
2022-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）