文献综述
1 引言
人们对多种来源数据的处理和分析面临着巨大的困难和挑战。遥感图像数据的获取远远领先于遥感图像数据的处理，与人们对遥感图像数据的处理和分析相比，数据源增加的速度遥遥领先，直接影响了遥感图像数据的使用效率。目前，侧视雷达图像数据的使用率还不足10%。面对如此庞大的数据量，如何实现多源遥感数据及时处理与利用，如何提高多源遥感图像数据的利用率，是人们必须要面对的问题，多源遥感图像的融合是解决该问题的有效途径。
SAR图像与可见光图像是目标对于不同电磁波波段的响应，含有目标的不同信息。SAR具有全天时、全天候、高分辨率、强穿透力等特点，SAR图像的结构信息好；而传统的可见光红外图像接收的图像具有影像光谱信息丰富的特点，采用影像融合技术能够综合二者的信息，充分发挥二者的优势，大大丰富获取的地物信息，增加可信度。因此，在获得同时相光学图像和SAR图像的情况下，合理融合目标可见光和SAR图像的特征能克服单源图像检测的局限性，为进一步剔除虚警，提高检测性能提供了途径。
江苏东临黄海，拥有近千公里的海岸线，近海与海岸湿地总面积约99.2万公顷，占全国滨海湿地面积的18%，位居全国第一，是亚洲最大规模同类湿地。在我国，许多理论和技术问题长期制约着我国湿地开发利用、保护以及管理工作的深入开展。通过遥感图像数据观测该地区湿地生态环境的变化，监测湿地开发利用以及所受到的胁迫情况，为各级政府制定生物多样性保护措施提供科学依据，这是必不可少的过程。多源数据融合将会大大提高该地区信息监测的精度，因此，重点对江苏沿海滩涂的SAR和光学图像融合方法的研究是大势所趋。
2 研究现状
2.1 国外研究现状
近三十年来，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：1979年，Daliy等人第一次把雷达图像和Landsat-MSS图像的复合图像应用于地质解释，这可以看作是图像融合的开端。1981年，Laner和Todd进行了Landsat-RBV和MSS图像数据的融合试验。到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光谱图像的分析和处理，如1985年，Cliche和Bonn将Landsat-TM的多光谱遥感图像与SPOT卫星得到的高分辨率图像进行融合。到80年代末，人们逐渐将图像融合技术应用于可见光图像、红外图像等的处理。90年代以后，随着多颗遥感卫星JERS-1、ERS-1、Radarsat等的发射升空，SAR图像与光学图像融合技术成为遥感图像处理和分析的研究热点之一。
在融合算法方面，众多学者也进行了不少尝试。Chavez在TM数据与国家数字高程数据和SPOT全色图像数据的融合中提出HPF（High Pass Filtering）算法。该算法将高分辨率图像中的边缘信息提取出来，加入到低分辨率高光谱图像中。所得的融合结果不仅保留了与空间信息相关的高频成分，而且滤掉了绝大部分的光谱信息，因此将高通滤波的结果加到各光谱图像数据中，能有效地将高空间分辨率数据的空间信息与高波谱分辨率的波谱信息融合在一起，这种方法可对单个或多个波段进行融合操作，通常用于提高图像的质量。
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