文 献 综 述
遥感图像融合是将同一或不同类型传感器获取的不同空间与光谱分辨率图像按照一定的算法进行处理，使得到的新图像同时具有源图像的多光谱及高分辨率特性，以满足不同的应用需求。目的是充分利用源图像中包含的互补信息，消除图像间的冗余信息，突出其有用信息，产生比单一图像信息更精确、更可靠的描述和判决，融合后的图像应该更适合于人类视觉感知或计算机后续处理。
遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线，对目标进行探测和识别的技术。利用不同的传感器可以从不同高度、大范围、快速和多谱段地进行感测，高效地获取大量信息，也是提供动态观测数据的重要手段，因此，遥感技术在土地利用调查、气象预报、环境监测、城市变化监测、资源考察、地图测绘等 ，领域得到了广泛地应用，影响着人类生产、生活的方方面面。它是一种以物理手段、数学方法和地学分析为基础的综合应用技术。目标信息的获取主要是利用从目标反射和辐射来的电磁波，接收从目标反射和辐射来的电磁波信息的设备称之为传感器(Sensor)。搭载这些传感器的载体称之为遥感平台(Platform)。由于地面目标的种类及其所处环境条件的差异，地面目标具有反射或辐射不同波长电磁波信息的特性，遥感正是利用地面目标反射或辐射电磁波的固有特性，通过观察目标的电磁波信息以达到获取目标的几何信息和物理属性的目的。传感器是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具。它的性能决定了遥感的能力，即传感器对电磁波波段的响应能力(如探测灵敏度和波谱分辨率)、传感器的空间分辨率及图像的几何特性、传感器获取地物电磁波信息量的大小和可靠程度等。传感器的种类很多，分类的方式也多种多样。因此，如何综合的利用传感器之间的光谱差异，来获得目标数据，是一件不容易的事。
从八十年代初至今，图像融合已引发了世界范围的研究热潮，它在计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事等领域有着广泛的应用前景。尽管人们已经研制出了能获取高质量图像的各种传感器(如前视红外、激光成像雷达、合成孔径雷达等)，但它们的性能极大的依赖于使用环境，任何一个独立的图像传感器都有其功能上的局限性，例如在低亮度、降雨等条件下，某些传感器的性能可能下降。融合多个传感器获得的图像信息可明显改善单一传感器的不足。图像融合就是利用各种成像传感器获得的不同图像或同种成像传感器不同成像方式获得的不同图像，综合各图像的互补信息和冗余信息，以获得更为全面和准确的图像描述，供观察或进一步处理。
近二十年来，国际上在图像信息融合的不同层次上开展大量的模型与算法研究，主要有：
（1）1979年，Daliy等人首先把雷达图像和Landsat．MSS图像的复合图像应用于地质解释，这被认为是图像融合技术的开始。
（2）1981年，Laner和Todd进行TLandsat—RBV和MSS图像数据的融合试验。
（3）80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的关注，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理。
（4）80年代末，人们开始将图像融合技术应用于一般图像处理(可见光图像、红外图像等)。
90年代以后，随着多颗遥感雷达卫星EJRS．1、ERS．1、Radalsat等的发射升空，图像融合技术成为遥感图像处理和分析中的研究热点之一。对遥感图像进行融和处理的目的主要有锐化图像、改善几何校正、色彩校正、改善分类特性、弥补某种图像中丢失的数据、检测大地环境的变化等等。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
