| 【中文题名】 | 基于颜色补偿和小波变换的遥感图像融合研究 |
| 【英文题名】 | Research on Remote Sensing Image Fusion Based on Color Compensation and Wavelet Transform |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-29 |
| 【中关键词】 | 多光谱卫星遥感图像融合,颜色补偿,双正交小波变换,IHS变换,, |
| 【英关键词】 | Multispectral satellite remote sensing image fusion,Color compensation,Biorthogonal wavelet transform,IHS 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】 |
卫星多源遥感图像融合技术是遥感图像处理领域的一门新兴的边缘交叉学科,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,是目前遥感应用领域和图像工程领域的研究热点。多光谱和全色图像的融合是遥感图像融合中发展较快的技术之一。由于小波变换在时频域卓越的多分辨率分析特性和IHS变换对多谱图像的彩色增强作用,基于IHS和小波变换的图像融合算法已经成为目前多光谱遥感图像融合技术的主流。与正交小波变换不同的是,双正交小波变换具有线性相位特性,可以精确地重构图像。因此,本文重点研究基于双正交小波变换和IHS变换的多光谱和全色遥感图像的融合技术。
然而,大多数遥感图像融合存在光谱信息保留和空间细节增强的不一致性,只凭单一的融合方法,很难满足光谱信息保留和空间细节增强两方面的应用要求。为了有效地解决这一矛盾,本文不局限于单一的图像融合方法和小波系数融合规则,而是将各种方法和规则结合起来并加以改进,综合考虑输入图像的多个特征向量,用最低层的离散双正交小波变换实现了一种新的基于颜色补偿的CWT-IHS多源卫星遥感图像融合算法。首先,对全色图像和由IHS变换得到的多谱图... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-7 |
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第1章 绪论 |
7-16 |
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1.1 选题背景 |
7-8 |
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1.2 多源遥感数据融合的目的和意义 |
8-9 |
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1.3 多源遥感数据融合的现状 |
9-10 |
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1.4 多源遥感图像融合技术概述 |
10-15 |
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1.5 论文主要内容与章节安排 |
15-16 |
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第2章 多光谱卫星遥感图像的获取及特性分析 |
16-21 |
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2.1 引言 |
16 |
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2.2 LANDSAT 卫星简介 |
16-18 |
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2.3 SPOT 卫星简介 |
18-19 |
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2.4 IKONOS 和QUICKBIRD 卫星简介 |
19 |
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2.5 本章小结 |
19-21 |
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第3章 遥感图像融合效果评价 |
21-26 |
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3.1 主观评价法 |
21-22 |
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3.2 客观评价法 |
22-24 |
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3.3 评价方法的选择 |
24 |
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3.4 本章小结 |
24-26 |
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第4章 小波分析理论和图像的双正交小波变换 |
26-34 |
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4.1 小波变换的定义及特点 |
26-27 |
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4.2 多分辨率分析与MATTLAT 算法 |
27-30 |
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4.3 图像的双正交小波的变换 |
30-33 |
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4.4 本章小结 |
33-34 |
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第5章 基于传统小波变换的遥感图像融合 |
34-37 |
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5.1 基于小波变换的图像融合原理 |
34-35 |
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5.2 传统的小波变换遥感图像融合算法 |
35-36 |
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5.3 本章小结 |
36-37 |
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第6章 基于颜色补偿的CWT-IHS 遥感图像融合 |
37-55 |
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6.1 引言 |
37 |
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6.2 基于IHS 变换的遥感影像融合 |
37-39 |
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6.3 基于高通滤波的遥感影像融合 |
39-40 |
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6.4 WT-IHS 融合算法 |
40-41 |
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6.5 传统的CWT-IHS 融合算法 |
41-42 |
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6.6 基于颜色补偿的CWT-IHS 图像融合 |
42-46 |
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6.7 实验与融合结果分析 |
46-54 |
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6.8 本章小结 |
54-55 |
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第7章 结束语 |
55-57 |
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7.1 总结 |
55 |
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7.2 不足与展望 |
55-57 |
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参考文献 |
57-62 |
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研究生期间发表的论文 |
62-63 |
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致谢 |
63 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389412 |
