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遥感图像融合算法研究

作者：王楠 Publish: 2005-9-26 Hits:-

【中文题名】

遥感图像融合算法研究

【英文题名】

Research on the Image Fusion Algorithms in Remote Sensing

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2005-9-26

【中关键词】

遥感图像融合,IHS变换,小波变换,小波包变换,提升小波变换,

【英关键词】

image fusion in remote sensing,IHS transform,wavelet transform,wavelet packet transform,lifting 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】

随着现代遥感技术的发展,各种对地观测卫星源源不断地提供不同空间分辨率、时间分辨率、波谱分辨率的遥感图像。为了对观测目标有一个更加全面、清晰、准确的理解和认识,人们迫切希望寻找一种综合利用各类图像数据的技术方法,因此图像融合技术应运而生。图像融合技术是一种新兴的、前沿的、热门的、带有一定难度和探索性的技术,具有广泛的应用前景。本文首先介绍了遥感图像融合的基本理论和方法;进而讨论了基于IHS变换的图像融合算法,并依据实验结果选定了最优的IHS融合形式;讨论了基于小波变换的融合算法,并对融合过程中小波基及分解层数的选择进行了研究;讨论了基于小波包变换的融合方法,在充分研究IHS变换和小波包变换的基础上,提出了一种新型的基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法,该算法首先对TM图像做IHS变换提取出Ⅰ分量,然后对Ⅰ分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的Ⅰ分量,再将新的Ⅰ与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率。通过对SAR图像与TM图像的融合实验,证明了本方法的有效性。最后,本文...

【论文题纲】

第一章绪论	8-14
1.1 课题研究背景及目的	8-10
1.2 课题的研究对象	10-12
1.2.1 TM图像	10-11
1.2.2 SAR图像	11-12
1.3 课题所完成的内容	12-13
1.4 论文的结构安排	13-14
第二章遥感图像融合技术	14-23
2.1 遥感图像融合的意义	14-15
2.2 遥感图像融合的过程	15-17
2.2.1 预处理	16
2.2.2 图像融合	16-17
2.2.3 综合评价及应用	17
2.3 遥感图像融合的常用方法	17-20
2.3.1 传统的简单图像融合方法	17-19
2.3.2 基于金字塔式分解和重建算法的图像融合方法	19
2.3.3 基于小波变换的图像融合方法	19-20
2.4 融合结果的评价	20-23
2.4.1 主观评价方法	20
2.4.2 客观评价方法	20-23
第三章基于 IHS变换的遥感图像融合算法	23-29
3.1 IHS变换的定义	23-24
3.2 基于班S变换的遥感图像融合算法的一般过程	24-25
3.3 四种不同形式ms变换的比较	25-27
3.4 基于IHS变换的融合算法的不足及改进	27-29
第四章基于小波变换的遥感图像融合算法	29-44
4.1 引言	29
4.2 小波分析	29-30
4.2.1 傅立叶分析及窗口傅立叶分析的的局限性	29-30
4.2.2 小波分析的优越性	30
4.3 小波变换的基本理论	30-32
4.3.1 小波变换理论[29，30]	30-31
4.3.2 多分辨率分析	31-32
4.4 二维图像的Mallat算法及流程	32-33
4.5 基于小波变换的遥感图像融合算法的一般过程	33-37
4.5.1 基于小波变换的遥感图像融合算法的一般过程	33-34
4.5.2 基于小波变换的融合算法中小波基的选择	34-35
4.5.3 基于小波变换的融合算法中小波分解层数的选择	35-37
4.6 基于小波变换的不同融合策略	37-42
4.6.1 基于像素的融合规则	38-39
4.6.2 基于区域的融合规则	39-42
4.7 基于小波变换的融合算法的评价	42-44
第五章基于小波包变换的遥感图像融合算法	44-54
5.1 小波包变换基本理论[20]	44-46
5.2 基于小波包变换的遥感图像融合算法的一般过程	46-47
5.3 基于小波包变换的不同融合策略	47-48
5.3.1 基于像素的融合规则	47
5.3.2 基于区域的融合规则	47-48
5.4 一种基于小波包变换的融合新算法	48-54
5.4.1 新方法的产生背景及原理	48
5.4.2 新方法的主要流程	48-51
5.4.3 新方法与已有方法的比较	51-54
第六章基于提升小波变换的遥感图像融合算法	54-63
6.1 提升小波变换的产生与优点	54
6.2 提升小波变换的基本步骤	54-56
6.2.1 分裂	55
6.2.2 预测	55
6.2.3 更新	55-56
6.2.4 重构	56
6.3 整数变换	56-57
6.4 图像的提升小波分解算法	57-60
6.4.1 图像的提升小波分解算法	57
6.4.2 提升小波基的选择	57-60
6.5 基于提升小波变换的不同融合策略	60-63
6.5.1 加权法	60-61
6.5.2 一种基于提升小波的融合新算法	61-63
结论	63-64
参考文献	64-68
附录1	68-72
附1.1 基于球体变换的 IHS变换公式	68-69
附1.2 基于柱体变换的 IHS变换公式	69-70
附1.3 基于三角变换的 IHS变换公式	70
附1.4 基于单六角锥变换的 IHS变换公式	70-72
致谢	72-73
攻读学位期间发表的学术论文	73

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389305



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