本書旨在綜合、系統(tǒng)地介紹天基多源遙感圖像融合技術(shù)及相關應用，從而推動遙感圖像融合的研究和應用的進一步深入和普及。本書內(nèi)容全面，涵蓋了多源遙感圖像融合的基本概念、融合的層次和分類、研究現(xiàn)狀與趨勢，可見光傳感器、紅外傳感器、高光譜傳感器、合成孔徑雷達的成像機理與特性，多源數(shù)據(jù)融合方法。本書涉及學科領域廣泛，可以作為從事衛(wèi)星遙感、圖像融合研究和應用的科研和生產(chǎn)人員的參考書，還可作為高等學校高年級本科生、
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目錄
譯者序
前言
引言
主要符號列表
主要術(shù)語對照表
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.2 目的和范圍 1
1.3 內(nèi)容組織 2
1.3.1 傳感器與圖像數(shù)據(jù)產(chǎn)品 2
1.3.2 融合質(zhì)量評價 2
1.3.3 圖像配準與插值 2
1.3.4 圖像融合多尺度分析 3
1.3.5 多波段圖像融合的譜變換 3
1.3.6 多光譜圖像融合 3
1.3.7 高光譜圖像融合 4
1.3.8 失真和錯位對銳化的影響 4
1.3.9 異構(gòu)傳感器圖像融合 5
1.3.10 遙感圖像融合新趨勢 5
1.3.11 總結(jié)和展望 5
1.4 小結(jié) 6
第2章 傳感器與圖像數(shù)據(jù)產(chǎn)品 7
2.1 概述 7
2.2 基本概念 7
2.2.1 名詞定義 8
2.2.2 空間分辨率 9
2.2.3 輻射分辨率 14
2.2.4 光譜分辨率 15
2.2.5 時間分辨率 15
2.3 成像策略 16
2.3.1 擺掃式成像 16
2.3.2 推掃式成像 17
2.4 光學傳感器 18
2.4.1 反射輻射傳感器 21
2.4.2 高分辨率和超高分辨率傳感器 22
2.4.3 熱成像傳感器 29
2.5 主動式傳感器 29
2.5.1 雷達與合成孔徑雷達 30
2.5.2 合成孔徑雷達傳感器 34
2.5.3 激光雷達 36
2.6 小結(jié) 36
第3章 融合質(zhì)量評價 38
3.1 概述 38
3.2 全色銳化融合質(zhì)量 38
3.2.1 質(zhì)量評價統(tǒng)計指標 40
3.2.2 全色銳化融合評價準則 43
3.2.3 高光譜全色銳化質(zhì)量評價 46
3.2.4 熱紅外與可見近紅外融合質(zhì)量評價 46
3.3 光學圖像與SAR圖像融合質(zhì)量評價 47
3.4 小結(jié) 48
第4章 圖像配準與插值 49
4.1 概述 49
4.2 圖像配準 50
4.2.1 定義 50
4.2.2 幾何校正 51
4.2.3 點映射方法：圖像變換 54
4.2.4 重采樣 56
4.2.5 其他配準技術(shù) 57
4.3 圖像插值 57
4.3.1 問題描述 58
4.3.2 數(shù)字插值的理論基礎 58
4.3.3 理想情況和實際情況 60
4.3.4 分段局部多項式核函數(shù) 61
4.3.5 分段局部多項式核函數(shù)的推導 62
4.3.6 基于全色銳化的多光譜數(shù)據(jù)插值 68
4.3.7 全色銳化中插值過程的效果評價 70
4.4 小結(jié) 77
第5章 基于多分辨率分析的圖像融合 79
5.1 概述 79
5.2 多分辨率分析 79
5.2.1 正交小波 81
5.2.2 雙正交小波 82
5.3 多級不平衡樹結(jié)構(gòu) 82
5.3.1 嚴格抽樣方法 82
5.3.2 平移不變法 82
5.4 二維多分辨率分析 84
5.4.1 二維非抽樣可分離分析 85
5.4.2 a-trous分析 87
5.5 高斯和拉普拉斯金字塔 88
5.6 不可分離多分辨率分析 92
5.6.1 曲波 92
5.6.2 輪廓波 93
5.7 小結(jié) 94
第6章 基于譜變換的多波段圖像融合 96
6.1 概述 96
6.2 RGB到IHS的變換及其實現(xiàn) 96
6.2.1 線性IHS變換 97
6.2.2 非線性IHS變換 101
6.2.3 多光譜圖像融合中IHS變換的推廣 104
6.3 PCA變換 108
6.3.1 PCA的去相關性 108
6.3.2 基于PCA變換的圖像融合 109
6.4 Gram-Schmidt變換 110
6.4.1 Gram-Schmidt正交化過程 110
6.4.2 Gram-Schmidt光譜銳化 111
6.5 小結(jié) 113
第7章 多光譜圖像融合 114
7.1 概述 114
7.2 全色銳化方法的分類 115
7.3 全色銳化方法綜述 117
7.3.1 成分替換 117
7.3.2 基于CS融合方法的優(yōu)化 121
7.3.3 多分辨率分析 123
7.3.4 基于MTF的MRA最優(yōu)化 125
7.3.5 混合方法 130
7.4 模擬結(jié)果和討論 131
7.4.1 IKONOS數(shù)據(jù)的融合 131
7.4.2 QuickBird數(shù)據(jù)的融合 137
7.4.3 討論 139
7.5 小結(jié) 140
第8章 高光譜圖像融合 141
8.1 概述 141
8.2 多光譜到高光譜的全色銳化 142
8.3 文獻回顧 144
8.3.1 BDSD-MMSE融合 144
8.3.2 基于光譜角約束的融合 146
8.4 仿真結(jié)果 147
8.4.1 BDSD-MMSE算法 147
8.4.2 CSA算法 150
8.4.3 討論 150
8.5 小結(jié) 153
第9章 混疊與錯位對全色銳化的影響 155
9.1 概述 155
9.2 數(shù)學公式 156
9.2.1 基于成分替換的方法 156
9.2.2 基于多分辨率分析的方法 156
9.3 混疊敏感 157
9.3.1 基于成分替換的方法 157
9.3.2 基于多分辨率分析的方法 158
9.3.3 結(jié)果和討論 159
9.4 空間失準偏移的敏感性 165
9.4.1 基于MRA的方法 165
9.4.2 基于CS的方法 165
9.4.3 結(jié)果和討論 166
9.5 時間未對準的敏感性 174
9.6 小結(jié) 179
第10章 異構(gòu)傳感器圖像融合 180
10.1 概述 180
10.2 紅外和可見光圖像融合 180
10.2.1 背景和綜述 181
10.2.2 ASTER數(shù)據(jù)的融合 182
10.3 光學和SAR數(shù)據(jù)的融合 188
10.3.1 問題陳述 188
10.3.2 文獻綜述 189
10.3.3 質(zhì)量問題 190
10.3.4 Landsat 7 ETM+和ERS SAR數(shù)據(jù)的融合 191
10.4 小結(jié) 197
第11章 遙感圖像融合的新趨勢 199
11.1 概述 199
11.2 基于重建的方法 199
11.3 稀疏表示 201
11.3.1 空間光譜融合的稀疏圖像融合 201
11.3.2 稀疏時空圖像融合 204
11.4 貝葉斯方法 207
11.5 變分方法 208
11.6 基于新的譜變換的方法 210
11.7 小結(jié) 211
第12章 總結(jié)與展望 212
12.1 概述 212
12.2 全色銳化方法的現(xiàn)狀 212
12.2.1 插值 213
12.2.2 基于成分替換的全色銳化 213
12.2.3 基于多分辨率分析的全色銳化 213
12.2.4 混合方法 214
12.3 多光譜到超光譜的全色銳化 214
12.4 異構(gòu)數(shù)據(jù)集融合 215
12.5 融合算法新趨勢 215
12.6 小結(jié) 216
參考文獻 218
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