| 【中文题名】 | 基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究 |
| 【英文题名】 | Fusion Algorithms of Remote Sensing Images Based on Multi-resolution Analysis |
| 【学科专业】 | 信号与信息处理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-3 |
| 【中关键词】 | 图像融合,遥感图像,多分辨率分析,Mallat小波变换,àtrous小波变换,àtrous-Contourlet变换 |
| 【英关键词】 | Image Fusion,Romote Sensing Images,Multi-resolution Analysis,Mallat Wavelet Transform,àtrous Wavelet Transform,àtrous-Contourlet 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>图像处理设备> |
| 【论文摘要】 |
为了使多光谱图像和高空间分辨率全色图像的融合结果在保持光谱质量的同时具有尽可能高的空间分辨率,论文对基于多分辨率分析的遥感图像融合算法进行了深入研究。
提出了基于Mallat小波变换的梯度选择加权融合算法和基于àtrous小波变换的改进小波附加法(WA,wavelet addition),二者都在一定程度上改善了融合图像的质量。而且,理论分析和实验结果表明基于àtrous小波变换的WA是一种更适合于遥感图像的融合思想。
将Contourlet变换引入到图像融合中,为了利用基于àtrous小波变换的WA融合思想的优势,同时弥补其方向细节表现能力差以及Contourlet变换无平移不变性的缺点,提出了àtrous-Contourlet变换。
提出了基于àtrous-Contourlet变换的遥感图像融合算法,对高频细节信息分别采用基于像素和基于窗口区域的融合规则进行图像融合。实验结果表明àtrous-Contourlet变换是一种很好的多分辨率分析工具,基于此变换的遥感图像融合算法能获得更佳的融合效果。 |
| 【论文题纲】 |
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提要 |
4-7 |
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第1章 绪 论 |
7-12 |
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1.1 遥感图像融合的研究背景 |
7 |
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1.2 研究现状 |
7-10 |
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1.3 主要内容及章节安排 |
10-12 |
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第2章 基于多分辨率分析的遥感图像融合原理及评价标准 |
12-20 |
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2.1 引言 |
12 |
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2.2 IHS 变换法 |
12-14 |
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2.3 基于多分辨率分析的遥感图像融合原理及步骤 |
14-16 |
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2.4 图像融合效果评价 |
16-19 |
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2.5 本章小结 |
19-20 |
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第3章 基于MALLAT 小波变换的遥感图像融合算法 |
20-36 |
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3.1 引言 |
20 |
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3.2 小波多分辨率分析与图像的MALLAT 小波变换 |
20-23 |
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3.3 常用的基于MALLAT 小波变换的融合算法 |
23-30 |
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3.4 基于MALLAT 小波变换的梯度选择加权融合新算法 |
30-32 |
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3.5 仿真结果及性能分析 |
32-34 |
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3.6 本章小结 |
34-36 |
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第4章 基于àTROUS 小波变换的遥感图像融合算法 |
36-49 |
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4.1 引言 |
36-37 |
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4.2 àTROUS 小波多分辨率分析原理 |
37-39 |
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4.3 基于àTROUS 小波变换的小波附加法WA |
39 |
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4.4 改进的WA 融合算法 |
39-43 |
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4.5 仿真结果及性能分析 |
43-47 |
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4.6 本章小结 |
47-49 |
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第5章 基于àTROUS-CONTOURLET 变换的遥感图像融合算法 |
49-65 |
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5.1 引言 |
49-50 |
|
5.2 CONTOURLET 变换理论 |
50-55 |
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5.3 àTROUS-CONTOURLET 变换 |
55-57 |
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5.4 基于àTROUS-CONTOURLET 变换的融合算法 |
57-64 |
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5.5 本章小结 |
64-65 |
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第6章 结束语 |
65-68 |
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6.1 主要工作和创新之处 |
65-66 |
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6.2 研究工作展望 |
66-68 |
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参考文献 |
68-73 |
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摘要 |
73-76 |
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ABSTRACT |
76-80 |
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攻读硕士期间发表或录用的论文 |
80-81 |
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致谢 |
81-82 |
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导师及作者简介 |
82 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389476 |
