随着社会经济的快速发展,中国的城市化进程逐步跨入快车道。为了实现对城镇发展的有效监督和管理,势必需要从海量的各类城镇数据中提取出能够为决策机构提供参考价值和智力支持的信息。作为城镇数据最主要的表现形式,图像是重要的构成部分。城镇图像的最大作用在于其充当了目标地物的信息载体,从而使得特征提取和解译分类成为可能。但是,从城镇影像中准确、有效地提取各种地物特征是顺利进行影像解译所必须保证的先决条件。除去城镇图像增强、图像分割、图像识别及图像压缩等图像处理方法以外,图像融合也是一种重要的城镇图像处理方法,其关键技术在于充分理解目标地物的属性特征、根据各类遥感数据的波谱差异性作出合适的数据选择、正确的图像校正及精确的图像空间配准、融合算法的有效选择及尽可能地综合原图像的信息特征。根据本文的研究,城镇图像在获取、预处理、融合、质量评价及解译等过程中,有以下要点需要注意。虽然城市图像融合被给予广泛关注,但其并不是一门单独的学科或分支,多数情况下仅是解译阶段的辅助工具,而且遥感信息的解译与地球物理学科间的相互关系也没有形成专业的研究领域,大量的城市遥感数据及在城镇图像融合中的应用也并无专门的文献对其进行说明。小波变换作为一种优良的多分辨率分析法有许多值得肯定之处,但也具有移变性、捕获有限方向信息、不能最优表示包含曲线或奇异的高维函数等特点,由此造成重建图像曲线时不够精确,只能用点奇异逼近线面奇异,因此图像轮廓、纹理出现模糊。同时,方形的小波基支撑区间也不能充分利用图像几何正则性,不是最稀疏的表达函数。图像类型的层出不穷导致各种图像的特征各异,到底什么样的融合算法适合什么类型的图像并没有现成经验,融合图像采用怎样的融合框架也无定论。用于评价融合图像的各类主客观指标并未形成统一的理论体系,各类指标的选择也具有较强的主观性。根据上述要点,文章有针对性的开展了研究并提出了部分问题的改进意见,论文工作主要包含以下几点:(1)阐述了城镇图像融合技术研究的选题背景及其意义,详细列举了城市遥感数据及在社会生活若干领域中的应用现状。对各层次图像融合算法的工作机理、结构特点和工作步骤进行了分析和说明。详细分析了融合图像质量标准评价体系,通过对互相关系数(CC)和光谱角映射(SAM)图像质量评价指标的研究,提出采用一种改进的图像相似性评价标准(ISAM),该指标能在评价图像相似性时表现出更高的敏感性。(2)简要介绍了城镇遥感图像的获取方式及传感器类型,针对几种主要遥感图像融合方法的工作原理及特点作出了细致的说明。分析了遥感对地观测技术的特点及发展趋势,介绍了两种监督分类器并以纹理特征分析为例进行了不同地区居民聚居区域的计算机自动分类解译。对地球物理学科和遥感影像解译间的相互关系从物理相关性、地质深度相关性和时间相关性三个方面进行了论证。(3)根据变换域多尺度分解理论的最新进展,分析了小波变换的工作机理和特点并指出其在边缘和轮廓重建环节的不足。引入了一种功能更加完善的多尺度变换方法--非采样contourlet变换(nsct)理论,该方法具备多尺度、多方向、各向异性和平移不变的特点。通过对nsct的整体结构,及组成nsct的非采样塔式滤波器组和非采样方向滤波器的组成结构进行了详细说明,讨论了图像的分解与重建技术及图像融合在nsct域实现的可行性,建立了nsct域图像融合的算法框架,最后介绍了nsct域图像融合的高低频子图融合规则。(4)通过对非负矩阵分解(nmf)方法的概念、原理及算法分类的研究和分析,讨论了将其引入图像融合领域的可行性,由于在矩阵分解元素上施加了非负性约束,生成的基矩阵能够表达特定的物理意义,使得其在模式识别、目标检测及分类、医学、生物材料和图像融合等领域有了广泛的应用价值。通过研究lee-seungnmf(lsnmf)算法的基本原理,形成了一种改进的nmf(anmf)算法,图像融合实验表明anmf整体性能优于lsnmf,但由于每次均需重新计算迭代参数使得anmf算法耗时长于lsnmf。(5)研究了空间域和频率域的几种去噪方法,结果表明变换域去噪算法的信噪比优于空间域算法,contourlet域去噪算法信噪比优于小波去噪。通过对耦合脉冲神经网络(pcnn)模型及工作特性的详细介绍,分析了pcnn用于图像融合的可行性。提出nsct域改进的pcnn图像融合方法–nsct+pcnn,并将该方法运用于城镇图像融合,使得融合图像的清晰度和活动水平得到提升。将anmf理论应用于nsct域,形成nsct+anmf图像融合算法,并将其应用于城镇图像融合,最后将nsct+pcnn、nsct+anmf、基本nsct及小波图像融合法进行了对比分析,实验结果验证了文中所述各种nsct融合方法的有效性。通过本文的研究,能够初步了解城市遥感数据及在不同应用领域中的使用情况。提出采用的isam指标对于丰富图像客观质量评价体系,起到积极的推动作用。对地球物理学科和遥感影像解译间相关性的探讨能够加深理解空间深度、地质规律和现象间的相互关系。对非采样contourlet变换(nsct)理论、非负矩阵分解(nmf)理论及contourlet域相关合成算法的研究验证了各类算法在城镇图像融合中的有效性,力求对城镇图像融合方法的完善性作出有益的补充和说明。