不同分辨率遥感影像镶嵌和色彩均衡研究的综述报告遥感影像是人类获取和认知地球表面及大气的重要手段，常常用于自然资源调查、环境监测、城市规划等领域。不同分辨率遥感影像的获取和处理一直是研究的热点之一。本文将综述不同分辨率遥感影像的镶嵌和色彩均衡研究进展。一、不同分辨率遥感影像镶嵌不同分辨率遥感影像的镶嵌是指将来自于卫星或飞机不同传感器获取的遥感影像拼接成同一分辨率或同一尺度的遥感影像的过程。由于不同传感器获取的遥感影像分辨率和波段数等方面存在差异，因此在遥感影像镶嵌中存在着多种方法。（一）基于改进的图像融合技术的影像镶嵌方法改进的图像融合技术包括：小波变换融合、极小值变换融合、多尺度分析融合、小波多分辨率融合等。融合技术可以增加各个波段的信息，同时还可以提高像元的空间分辨率。来自不同传感器的影像先进行图像分类，然后在分类后的图像中采用不同的融合方法进行拼接。（二）基于高分影像的辅助影像镶嵌方法高分影像的空间分辨率相对较高，低分辨率影像则相对便宜，因此基于高分影像的辅助影像镶嵌方法是一种经济高效的镶嵌方法。该方法的基本思路是使用高分影像数据来填补低分辨率影像的缺失区域。其操作步骤为：首先将高分影像进行分类，然后将分类结果与低分辨率影像进行重合，最后根据分类结果进行缝合处理，得到高质量的镶嵌影像。（三）基于现代数学和物理模型的影像镶嵌方法此类方法包括正则化方法、小波拉普拉斯正则化方法、最小二乘生成方法、最小二乘分配方法、梯度约束模型等。应用现代数学和物理模型来解决影像镶嵌问题在某些特殊场景中能够较好的进行镶嵌，取得了不错的效果。二、不同分辨率遥感影像色彩均衡研究不同分辨率遥感影像的色彩差异是由于不同传感器感知同一地物时，相应的反射率或辐射率不同所导致的。遥感影像色彩均衡方法的基本思路是让源影像和目标影像在感知上达到足够相似的水平，使得特定特征（如植被、积雪、冰川等）在不同传感器所拍摄到的影像中具有相似的色调。目前存在的方法主要包括以下几种。（一）线性拉伸法线性拉伸法是遥感影像色彩均衡中最基础的方法，该方法不需要计算散射光的物理过程，只要用最小和最大值来规范化图像像素值即可。该方法简便易行，但是对于光谱反差大的影像，该方法的效果不佳。（二）直方图匹配法直方图匹配法是一种常见的色彩均衡方法，该方法先计算源影像和目标影像的灰度直方图，然后通过调整源影像的灰度值，使得源影像和目标影像的直方图趋于一致。该方法不依赖于光谱信息，在处理光谱反差大的影像时，其效果较好。（三）非线性变换法非线性变换法基于全波段的光谱信息进行变换，通过改变源图像中的颜色来实现色彩均衡。该方法较为复杂，在实际应用中需要考虑多个因素，但是可以更好的处理光谱反差大的影像，得到良好的画质。（四）模型法模型法是一种较新的色彩均衡方法，通过建立估计源图像和目标图像之间的概率分布模型，计算源图像和目标图像之间的偏差并进行校正，以达到色彩均衡的目的。该方法计算复杂，但中的效果稳定。综上所述，不同分辨率遥感影像的镶嵌和色彩均衡是一项具有挑战性的研究领域。随着遥感技术的不断发展和精度的提高，研究人员将会提出更加先进的方法来应对这些问题。