| 【中文题名】 | 信息融合在遥感图像和身份鉴别系统中的应用研究 |
| 【英文题名】 | A Study of Information Fusion Applied to Remote Sensing and Identity Verification Systems |
| 【学科专业】 | 计算数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2003-9-18 |
| 【中关键词】 | 信息融合,遥感图像,生物特征,身份鉴别,小波变换, |
| 【英关键词】 | information fusion,remote sensing image,biometric,identity,verification,wavelet transform, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 |
信息融合是对多源数据进行综合处理，从而产生新的、更有意义的信息。目前，信息融合技术已成为一个十分活跃的热门研究领域，并被广泛的应用于各个领域。本文研究信息融合技术在遥感图像和多生物特征身份鉴别系统中的应用。
不同传感器所获得的遥感图像包含的信息不同，为了得到更加全面、可靠的信息，需要对多传感器图像进行综合处理(融合)。本文研究的一个重点是像素级和特征级的图像融合算法。
在遥感图像的像素级融合算法中，我们研究了基于小波变换的图像融合。在对小波变换的基本理论和其用于融合的原理进行介绍之后，我们利用了灰度值选择算子针对Radarsat和Landsat图像进行了相关实验。在特征级的图像融合中，我们针对Radarsat和Landsat图像的特点，采用滑动窗方法提取适当的特征，然后用Bayes理论来进行特征层的融合分类。
近年来，生物特征的身份识别技术有了飞速的发展，基于多生物特征融合的身份识别技术也得到了更多的关注，多生物特征的有效结合提高了身份鉴别系统的性能。这是本文研究的另一重点。
在分析了多生物特征融合系统的研究现状的基础上，我们研究了有参数和无参数... |
| 【论文题纲】 |
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独创性声明 |
2-3 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-6 |
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目录 |
6-8 |
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第一章 绪论 |
8-16 |
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1 信息融合的发展及应用 |
8-11 |
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2 遥感图像融合的发展 |
11-13 |
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3 身份识别融合系统的简介 |
13-14 |
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4 本文研究内容 |
14-16 |
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第二章 遥感图像融合算法研究 |
16-41 |
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1 引言 |
16 |
|
2 数据源描述 |
16-17 |
|
2.1 Landsat图像的特性 |
16-17 |
|
2.2 SAR图像的特性 |
17 |
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3 基于小波变换的像素级遥感图像融合算法研究 |
17-32 |
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3.1 小波分析的基本理论 |
18-25 |
|
3.1.1 连续小波变换 |
19-20 |
|
3.1.2 离散小波变换 |
20 |
|
3.1.3 多尺度分析 |
20-22 |
|
3.1.4 图像的小波分解与重构-Mallat算法 |
22-25 |
|
3.2 基于小波变换的图像融合 |
25-27 |
|
3.3 实验结果及分析 |
27-32 |
|
4 特征级的图像融合 |
32-39 |
|
4.1 源图像特征的提取 |
33-35 |
|
4.1.1 Landsat图像特征的选取 |
33-34 |
|
4.1.2 SAR图像特征的选取 |
34-35 |
|
4.2 基于Bayes分类器的特征层融合 |
35-36 |
|
4.3 实验结果及分析 |
36-39 |
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5 小结 |
39-41 |
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第三章 身份识别融合系统算法研究 |
41-63 |
|
1 引言 |
41-45 |
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2 声纹和指纹鉴别子系统 |
45-46 |
|
2.1 指纹鉴别子系统 |
45-46 |
|
2.2 声纹鉴别子系统 |
46 |
|
3 身份鉴别融合系统 |
46-61 |
|
3.1 基于Bayes理论和Neyman-Pearson准则的身份鉴别融合系统 |
47-55 |
|
3.1.1 基于Bayes理论的融合 |
47-48 |
|
3.1.2 基于Neyman-Pearson准则融合 |
48-49 |
|
3.1.3 基于加权的Bayes和Neyman-Pearson的融合 |
49-50 |
|
3.1.4 实验结果及分析 |
50-55 |
|
3.2 基于改进ENN融合算法的身份鉴别融合系统 |
55-61 |
|
3.2.1 基于KNN的融合 |
55 |
|
3.2.2 基于ENN的融合 |
55-56 |
|
3.2.3 基于改进ENN的融合 |
56-57 |
|
3.2.4 实验结果及分析 |
57-61 |
|
4 小结 |
61-63 |
|
第四章 总结与展望 |
63-64 |
|
参考文献 |
64-71 |
|
致谢 |
71-72 |
|
附录 |
72 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389230 |
