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摘要
本文提出了一种新的SAR和多光谱图像融合算法，该算法结合了相位一致性和脉冲耦合神经网络（PCNN）的优势，旨在提高处理后的图像分辨率、对比度和信息质量。算法首先利用相位一致性对SAR和多光谱图像进行初步配准，并通过PCNN进行图像融合。本文使用的SAR图像属于高噪声环境下的图像，在融合过程中使用了适合这种情况的PCNN参数来处理图像。实验结果表明，本文提出的算法在保持多光谱图像较高的空间分辨率的同时，有效地提高了SAR图像的对比度和细节信息，获得了较好的融合效果。
关键词：相位一致性；脉冲耦合神经网络；SAR；多光谱图像；融合
由于其能够在各种天气条件下获取遥感数据的能力，合成孔径雷达（SAR）是一种非常受欢迎的遥感数据源。然而，SAR图像由于其物理成像特性，如较低的空间分辨率和较差的对比度，存在缺陷，这限制了其在遥感应用中的有效性。相比之下，多光谱图像具有更高的空间分辨率和较好的对比度，在信息获取方面有不错的表现。因此，SAR和多光谱图像融合是提高遥感图像质量和有效性的一种重要方法。
目前，有许多不同的SAR和多光谱图像融合方法，如基于小波变换的方法、基于模拟图像的方法和基于多分辨率分析的方法等。虽然这些方法均有其优点，但它们也存在一些缺陷，例如对SAR图像中的噪声敏感，提取图像特征能力较弱等。
本文提出的算法结合了相位一致性和脉冲耦合神经网络（PCNN）的优势，在保持多光谱图像原有的信息的同时，提高SAR图像的对比度、降低噪声。在本文中，我们首先使用相位一致性对SAR和多光谱图像进行了初步的配准，并在此基础上使用PCNN进行图像融合。在实践中，本文对高噪声环境下的SAR图像做了特别的处理以获得更好的融合效果。实验结果表明，本文提出的算法在处理后图像的空间分辨率和质量上都具有很好的表现。
相位一致性配准
在SAR和多光谱图像融合中，图像的配准是非常重要的一步。相位一致性法是一种基于图像的全局变换的配准方法，其应用广泛且能够提供较好的配准效果。 在本文中，我们首先将SAR和多光谱图像进行基准线配准，以便找到它们之间的准确偏移量。然后，我们使用相位一致性法进行进一步的配准，并将SAR图像匹配到多光谱图像上。
在相位一致性配准中，我们首先将原始图像分别取两个端点间的边缘像素进行拟合，然后计算两个图像的边缘相位差。接下来，我们需要通过相位差来调整SAR图像，使得相位差最小。这个过程可以通过插值完成。算法流程图如图1所示。
图1. 相位一致性配准算法流程图
PCNN融合
PCNN是一种模拟神经系统，可用于处理图像，通过模拟神经元之间的互动来提取图像特征。PCNN涉及到许多参数，包括输入阈值、输出阈值、脉冲初值等，这些参数的设置对算法的性能至关重要。在本文中，我们使用的PCNN参数是特别为高噪声图像设计的。
在融合过程中，我们先将SAR和多光谱图像输入到PCNN网络中，然后根据PCNN网络的输出结果进行融合。在这个过程中，SAR图像的信息将会补充到多光谱图像中，实现两个图像的信息交融。算法流程图如图2所示。
图2. PCNN融合算法流程图
本文使用合成数据和实际数据来评估所提出的算法。在合成数据中，我们生成SAR图像和多光谱图像，并将它们进行了模拟。在实际数据中，我们使用了COSMO-Skymed和WorldView-2数据，并将它们进行了相位一致性配准。
实验结果表明，本文提出的算法能够有效地提高融合后图像的分辨率和信息量。在SAR图像噪声较高的情况下，本文的算法表现得尤为优秀。在合成数据中，本文的方法和其他方法相比表现最佳。在实际数据中，本文的方法不仅能够提高SAR图像的对比度和细节信息，还能够保持多光谱图像的高空间分辨率。
本文提出了一种基于相位一致性和PCNN的SAR和多光谱图像融合算法。该算法能够有效地提高融合图像的分辨率、对比度和信息质量。在SAR图像噪声较高的情况下，该算法表现得尤为优秀。实验结果表明，本文提出的算法在处理后图像的空间分辨率和质量上都具有很好的表现。该算法可以用于各种遥感图像融合应用，包括森林覆盖度估计、农作物类型识别等。