摘要本文围绕多光谱或高光谱图像的全色融合锐化（Pan-sharpening）方法进行研究， 其目的是融合空间分辨率高的全色图像，使具有较低空间分辨率而较高光谱分辨率的多 光谱或高光谱图像的分辨率和空间细节得到提升。78634

本文在综述 Pan-sharpening 的相关现状的基础上，主要工作是：

（1）综合研究成分替代方法、基于调制的方法、多分辨率分析方法和变分模型方法， 分析了这些方法的细节补偿机制。

（2）给出了一个通用的细节补偿 Pan-sharpening 框架，设计了通用模型处理流程， 并在 Matlab 下实验了该通用框架，通过不同的细节补偿形式，该通用框架可以灵活地实 现各类经典 Pan-sharpening 方法。

（3）在通用框架下，对各类经典 Pan-sharpening 方法进行了比较分析。

毕业论文关键词 全色锐化 调制融合 成分替代 多分辨率分析 质量评价

外 文 摘 要

Title Multispectral\Hyperspectral Images Pan-sharpening Methods

Abstract

This paper focuses on the Pan-sharpening methods, which aim to fuse a low resolution multispectral or hyperspectral image and a high resolution panchromatic image into a multispectral or hyperspectral image with higher spatial and spectral resolutions。

Based on the review of the current Pan-sharpening methods, the main work of this paper are listed as follows:

(1)We investigated the component substitution methods, the modulation-based methods, the multiresolution analysis methods and the variational methods, and analyzed the detail-compensation mechanism of these methods。

(2)We presented a universal Pan-sharpening framework for the detail-compensation methods, and designed the procedure for the universal model, and implemented the universal framework under the Matlab software。 Through different kinds of detail-compensation, the universal framework can flexibly be implemented for various kinds of classical Pan-sharpening methods。

(3)Under the universal framework, we compared and analyzed various kinds of classical Pan-sharpening methods。

Keywords Pan-sharpening Modulation fusion Component substitution Multi- resolution analysis  Quality assessment

本科毕业设计说明书 第 I 页

目 次

1 引言 1

1。1 研究背景与意义 1

1。2 图像融合的层次 1

1。3 图像融合的研究现状 2

1。2 本文的主要内容 4

2传统的 Pan-sharpening 方法 5

2。1 符号 5

2。2 成分替代方法 5

2。3 基于调制的方法 8

2。4 多分辨率分析方法 9

2。5 本章小结 10

3基于变分的 Pan-sharpening 方法