| 【中文题名】 | 卫星多源遥感SAR图像和TM图像融合研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 信号与信息处理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-6-27 |
| 【中关键词】 | 图像融合,评价标准,IHS变换,小波变换,特征量积,匹配度 |
| 【英关键词】 | Image fusion,Result evaluation,IHS transform,Wavelet transform,Feature product,Match measure, |
| 【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】 | 近年来,多源遥感图像融合已经成为遥感应用领域和图像工程领域的研究热点。它可以将多源传感器的图像数据进行关联和复合,产生出比单一信息源更精确、更完整、更可靠的估计和判断。本论文利用SAR图像高空间信息与TM图像高光谱信息,研究在尽可能保持原光谱信息的前提下,提高融合结果的空间分辨率的像素级图像融合算法,取得了下列具有一定新意的成果:
1、提出了一种基于特征量积和IHS变换的遥感图像融合方法,既融入了SAR图像的细节信息,又保留了TM图像的亮度分量的光谱信息。通过一组试验表明,融合的图像在保持光谱信息与增强空间细节信息两个方面的综合性能均得到提高。新算法相对简洁,比起小波融合算法更适用于那些需要快速交互处理的融合系统。
2、提出了一种新的基于小波变换的融合方法。新方法结合IHS变换法和小波变换法,以特征量积和匹配度为融合准则,从而使融合图像在保持光谱信息和提高空间分辨率两个方面的综合性能达到很好的平衡。通过一组试验表明,新方法是有效的——融合图像既融入了SAR图像的细节信息,又保留了TM图像的光谱信息。 |
| 【论文题纲】 |
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第一章 前言 |
6-12 |
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1．1 选题的背景 |
6-7 |
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1．2 卫星多源遥感图像融合的产生、发展和意义 |
7-12 |
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1．2．1 数据融合技术的发展和现状 |
7-9 |
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1．2．2 图像融合技术的发展和现状 |
9-10 |
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1．2．3 数据／图像融合技术的应用现状 |
10-12 |
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第二章 多传感器遥感图像融合的基本理论 |
12-25 |
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2．1 多传感器信息的特点 |
12 |
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2．2 多传感器图像融合的层次 |
12-18 |
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2．2．1 像素层融合 |
13-15 |
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2．2．2 特征层融合 |
15-16 |
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2．2．3 决策层融合 |
16-18 |
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2．2．4 三种融合层次的比较 |
18 |
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2．3 遥感图像融合的基本流程 |
18-19 |
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2．4 遥感图像融合的预处理概述 |
19-22 |
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2．4．1 遥感图像的几何校正概述 |
19-20 |
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2．4．2 遥感图像配准概述 |
20-22 |
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2．4．3 SAR图像的斑点噪声去除处理 |
22 |
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2．5 本文试验图像简介 |
22-25 |
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第三章 多源遥感图像像素层融合研究 |
25-39 |
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3．1 多源遥感图像像素层融合方法概述 |
25-34 |
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3．1．1 彩色变换方法 |
25-27 |
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3．1．2 基于统计的方法 |
27-29 |
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3．1．3 基于多分辨率分析的方法 |
29-34 |
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3．1．4 数字加权方法 |
34 |
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3．2 像素层融合结果的评价标准 |
34-35 |
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3．3 仿真试验与结果评价 |
35-39 |
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第四章 高空间分辨率SAR图像与多光谱TM图像的融合研究 |
39-52 |
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4．1 SAR图像与TM图像融合的传统方法概述 |
39-43 |
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4．1．1 IHS变换法 |
39-40 |
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4．1．2 PCA变换法 |
40-41 |
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4．1．3 HPF方法 |
41-42 |
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4．1．4 小波变换法 |
42-43 |
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4．2 基于特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法 |
43-47 |
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4．2．1 IHS变换 |
43 |
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4．2．2 特征量积的定义 |
43-44 |
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4．2．3 基于特征量积和IHS变换的遥感图像融合方法 |
44-45 |
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4．2．4 实验结果和分析 |
45-47 |
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4．3 基于小波变换的多源遥感图像图像融合方法 |
47-52 |
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4．3．1 图像的小波多分辨率分析 |
47 |
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4．3．2 匹配度的定义 |
47-48 |
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4．3．3 基于小波变换的遥感SAR图像与TM图像融合方法 |
48-49 |
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4．3．4 实验结果与分析 |
49-52 |
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第五章 总结与待深入探讨的问题 |
52-54 |
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攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
54-55 |
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致谢 |
55-56 |
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参考文献 |
56-61 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389291 |
