| 【中文题名】 | 多源遥感图像融合算法研究 |
| 【英文题名】 | Research on the Fusion Algorithms in Multi-Source Remote Sensing Image |
| 【学科专业】 | 应用数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-1 |
| 【中关键词】 | 遥感图像融合,HIS变换,小波变换,小波包变换,可调节自适应融合, |
| 【英关键词】 | Image fusion in RS,HIS transform,wavelet transform,wavelet packet transforms,adjustable self-adaptive 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>> |
| 【论文摘要】 |
近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感图像融合成为遥感技术领域的一个研究热点。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图像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将各图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。
本文首先介绍了遥感成像、遥感图像融合的概念，以及目前国内外遥感图像融合技术的发展现状。针对原始图像影响融合图像质量的问题，本文讨论了图像融合前需要进行的前期处理步骤(包括几何校正、去噪、配准等处理步骤)。然后对像素级融合中的灰度一色度一饱和度(HTS变换)、小波变换等方法进行了深入的研究。讨论了基于小波包变换的融合方法，在充分研究HIS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HIS小波包可调节融合算法，该算法首先对TM图像做HIS变换提取出I分量，然后对I分量和SAR图像做基于小波包的自适应融合得到新的I分量，再将新的I与原始TM图像的H，S分量一起做HIS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。同时构造了一个可调节函数，通过引入2个可调节参量，在小波... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
4-5 |
|
Abstract |
5-9 |
|
第1章 绪论 |
9-14 |
|
1.1 研究背景 |
9-10 |
|
1.2 遥感图像融合算法的研究现状及存在的问题 |
10-12 |
|
1.2.1 研究现状 |
10-11 |
|
1.2.2 存在的问题 |
11-12 |
|
1.3 本文的主要研究内容和特色 |
12-14 |
|
第2章 遥感图像特征及图像融合前的预处理 |
14-22 |
|
2.1 遥感图像特征 |
14-16 |
|
2.1.1 空间分辨率及几何特征 |
14-15 |
|
2.1.2 光谱分辨率 |
15 |
|
2.1.3 时间分辨率 |
15-16 |
|
2.2 图像预处理 |
16-20 |
|
2.2.1 图像的几何校正 |
16-17 |
|
2.2.2 图像的去噪 |
17-18 |
|
2.2.3 图像配准 |
18-20 |
|
2.3 本文的实验图像介绍 |
20-22 |
|
第3章 融合结果评价方法 |
22-30 |
|
3.1 主观融合效果评定法 |
23 |
|
3.2 客观融合效果评定法 |
23-29 |
|
3.2.1 单个图像的评定方法 |
24-26 |
|
3.2.2 融合图像与标准参考图像关系的评定方法 |
26 |
|
3.2.3 融合图像与源图像关系的评定方法 |
26-29 |
|
3.3 选取评价指标的原则 |
29-30 |
|
第4章 小波分析的基本理论 |
30-43 |
|
4.1 小波分析的由来 |
30-31 |
|
4.2 小波变换的基本理论 |
31-35 |
|
4.2.1 小波变换理论 |
31-32 |
|
4.2.2 二维小波变换 |
32-33 |
|
4.2.3 多分辨率分析 |
33-35 |
|
4.3 小波包变换基本理论 |
35-40 |
|
4.3.1 小波包的基本原理 |
35-37 |
|
4.3.2 小波包的定义及性质 |
37 |
|
4.3.3 小波包基 |
37-38 |
|
4.3.4 最优正交小波包的选择 |
38-40 |
|
4.4 二维图像的 Mallat 算法及流程 |
40-43 |
|
第5章 基于 HIS 与小波包变换相结合的遥感图像融合算法 |
43-61 |
|
5.1 基于 HIS 变换的遥感图像融合算法 |
43-47 |
|
5.1.1 HIS 变换的定义 |
43-44 |
|
5.1.2 算法流程 |
44-45 |
|
5.1.3 四种不同形式 HIS 变换的比较 |
45-47 |
|
5.2 基于小波变换的遥感图像融合算法的一般过程 |
47-51 |
|
5.2.1 算法的一般过程 |
47-48 |
|
5.2.2 算法中小波基的选择 |
48-49 |
|
5.2.3 算法中小波分解层数的选择 |
49-50 |
|
5.2.4 基于小波变换的融合算法的评价 |
50-51 |
|
5.3 图像小波包分解与重构 |
51-53 |
|
5.4 基于小波包变换的遥感图像融合算法的一般过程 |
53-54 |
|
5.5 基于 HIS 变换与小波包变换相结合的融合算法 |
54-58 |
|
5.5.1 算法产生背景及原理 |
54 |
|
5.5.2 算法流程 |
54-58 |
|
5.6 融合效果评价 |
58-61 |
|
第6章 结论与建议 |
61-63 |
|
6.1 结论 |
61-62 |
|
6.2 建议 |
62-63 |
|
致谢 |
63-64 |
|
参考文献 |
64-67 |
|
攻读学位期间发表的学术论文 |
67-68 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389481 |
