| 【中文题名】 | 多传感器图像数据融合算法研究 |
| 【英文题名】 | Research on Multisensor Image Data Fusion Algorithms |
| 【学科专业】 | 测试计量技术及仪器 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-27 |
| 【中关键词】 | 遥感图像融合,IHS变换,小波变换,,, |
| 【英关键词】 | Remote Sensing Image Fusion,IHS Transform,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】 |
图像融合是图像处理技术发展的一个重要内容，多源遥感图像融合作为图像融合领域的一个重要分支，已成为遥感技术领域的研究热点。
多源遥感图像融合技术是将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行预处理，然后采用一定的算法将各影像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来，得到一幅包含信息更加丰富的图像，有利于诸如目标检测或识别等进一步的图像理解与分析。它在军事、民用方面有着极为广泛的应用。
文中首先介绍了多传感器数据融合和遥感图像融合的基本理论，以及目前国内外遥感图像融合技术的发展现状。然后介绍了遥感图像融合中的IHS变换和小波变换方法。分析探讨了IHS变换算法的缺点，为改进IHS变换算法的不足，进而研究了基于灰度直方图匹配IHS变换法，该算法有效的减少了融合图像的光谱损失。详细分析了小波基函数、小波分解层数的选取对遥感图像融合结果的影响，进行了大量的实验研究后，找到了选择小波基函数和分解层数的依据。文中研究了在小波变换算法中基于像素的融合规则和基于区域的融合规则，通过对实验数据的分析，发现基于小波区域相关系数的算法要优于其它的小波融合算法，并在此基础上总结出一种基于IHS直方图匹配和小波区... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-10 |
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1 绪论 |
10-18 |
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1.1 课题研究背景和目的 |
10-11 |
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1.2 遥感图像融合技术的产生、发展和意义 |
11-16 |
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1.2.1 数据融合技术的发展和现状 |
11-13 |
|
1.2.2 遥感图像融合技术的发展和现状 |
13-15 |
|
1.2.3 遥感图像融合的意义 |
15-16 |
|
1.3 本课题研究内容 |
16-18 |
|
2 遥感图像的数据特征及融合技术 |
18-26 |
|
2.1 遥感图像及其数据特征 |
18-22 |
|
2.1.1 遥感图像 |
18-20 |
|
2.1.2 遥感图像的数据特征 |
20-22 |
|
2.2 遥感图像的融合过程 |
22-26 |
|
2.2.1 图像的预处理 |
23-24 |
|
2.2.2 图像融合的层次 |
24-26 |
|
3 基于 IHS变换的遥感图像融合算法 |
26-42 |
|
3.1 本文实验图像的介绍 |
26-28 |
|
3.1.1 TM(Thematic mapper)图像 |
26-27 |
|
3.1.2 SAR(Synthetic aperture radar)图像 |
27 |
|
3.1.3 本文采取的实验图像 |
27-28 |
|
3.2 图像的预处理 |
28 |
|
3.3 实验工具的选取 |
28 |
|
3.4 研究 IHS算法的目的 |
28-29 |
|
3.5 IHS变换法 |
29-32 |
|
3.5.1 概述 |
29-30 |
|
3.5.2 IHS变换公式 |
30-31 |
|
3.5.3 IHS变换的融合算法步骤 |
31-32 |
|
3.6 基于直方图匹配的IHS变换法 |
32-36 |
|
3.6.1 直方图匹配的原因 |
32 |
|
3.6.2 直方图匹配的原理 |
32-35 |
|
3.6.3 基于直方图匹配 IHS算法流程 |
35-36 |
|
3.7 实验结果的评价和分析 |
36-42 |
|
3.7.1 评价标准 |
36-38 |
|
3.7.2 实验结果分析 |
38-42 |
|
4 基于小波变换和 IHS变换相结合的算法 |
42-67 |
|
4.1 基于小波变换的遥感图像融合算法 |
42-59 |
|
4.1.1 实验图像介绍 |
42 |
|
4.1.2 图像的预处理 |
42-43 |
|
4.1.3 实验工具的选取 |
43 |
|
4.1.4 研究小波变换算法目的 |
43 |
|
4.1.5 基于小波变换遥感图像融合过程 |
43-47 |
|
4.1.6 小波分解层数的选取分析 |
47-50 |
|
4.1.7 小波基函数的选取分析 |
50-53 |
|
4.1.8 小波变换方法的比较与选取 |
53-58 |
|
4.1.9 基于小波变换遥感图像融合算法评价 |
58-59 |
|
4.2 小波变换与 IHS变换相结合算法产生的背景 |
59 |
|
4.3 小波变换与 IHS变换相结合算法 |
59-64 |
|
4.3.1 实验图像介绍 |
59 |
|
4.3.2 图像的预处理 |
59 |
|
4.3.3 实验工具的选取 |
59-60 |
|
4.3.4 研究该算法目的 |
60 |
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4.3.5 小波变换与 IHS变换相结合算法流程 |
60-61 |
|
4.3.6 融合结果评价 |
61-64 |
|
4.4 本文方法与已有方法的比较 |
64-67 |
|
5 结论 |
67-69 |
|
参考文献 |
69-73 |
|
在学研究成果 |
73-74 |
|
致谢 |
74 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389457 |
