| 【中文题名】 | 红外与微波遥感影像信息融合研究 |
| 【英文题名】 | Research on Fusion of Remote Sensing Information of Infrared Image and Microwave Image |
| 【学科专业】 | 通信与信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-4-5 |
| 【中关键词】 | 信息融合,影像配准,红外,微波,D-S,理论 |
| 【英关键词】 | Information fusion,Image matching,Infrared images,Microwave images,D-S theory,Multi-levels fusion, |
| 【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】 | 随着传感器技术的不断发展,人们获取影像的途径越来越多,使得影像融合处理的影像种类也越来越多。而影像融合技术实现多源数据的优势互补,为提高这些数据的利用效益提供了有效的途径。
多源遥感影像信息融合是当前遥感应用研究领域中一个非常重要的研究方向。红外影像和微波影像的信息融合作为典型的异类传感器信息融合,由于能够实现信息互补,改善影像质量、提高对目标的识别以及系统的容错能力,引起了广泛的注意。
本文从研究多源遥感影像数据融合的基本原理出发,在较为全面地分析和总结现有文献和研究成果的基础上,探讨了红外与微波影像各自的成像原理与图像特征; 分析了多源遥感影像信息融合的层次、模型、结构及特点; 讨论了红外/微波影像的融合预处理; 归纳总结了用于红外/微波遥感影像信息融合的一些重要理论与方法,并在Bayes 统计理论和Dempster-Shafer 证据理论的基础之上,提出了改进的层次化信息融合算法。
通过长波红外/宽带被动微波影像信息融合以及红外/合成孔径雷达(SAR)影像信息融合实验,本文将改进的层次化信息融合算法与Bayes 统计理论方法以及Dempster-Shafer 证据理论方法进行了信息融合... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-8 |
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1 绪论 |
8-14 |
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1．1 课题来源、背景及简介 |
8-11 |
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1．2 国内外发展趋势 |
11-12 |
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1．3 论文主要目的和内容 |
12-14 |
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2 多传感器影像融合的分类与应用 |
14-21 |
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2．1 影像融合的分类 |
14-16 |
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2．2 常用的传感器组合 |
16-21 |
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3 红外/微波成像原理、影像特征及融合预处理 |
21-36 |
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3．1 红外成像原理与影像特征 |
21-24 |
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3．2 微波成像原理与影像特征 |
24-28 |
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3．3 影像融合预处理 |
28-36 |
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4 多源遥感影像信息融合技术 |
36-46 |
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4．1 基于Bayes 统计理论的信息融合 |
36-38 |
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4．2 基于Dempster-Shafer 证据理论的信息融合 |
38-42 |
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4．3 实验与分析 |
42-44 |
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4．4 Bayes 理论与D-S 证据理论的比较 |
44-46 |
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5 改进的红外/微波影像层次化信息融合算法及其在目标识别中的应用 |
46-62 |
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5．1 影像的熵 |
47-48 |
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5．2 改进的层次化信息融合算法 |
48-52 |
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5．3 实验与算法分析 |
52-58 |
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5．4 融合结果分析与评估 |
58-62 |
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6 全文总结与展望 |
62-64 |
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致谢 |
64-65 |
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参考文献 |
65-71 |
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附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录 |
71-72 |
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附录2 攻读硕士学位期间获奖情况以及参与的科研项目 |
72 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389339 |
