多源遥感数据融合处理研究与实现

论文摘要

遥感技术的不断发展,特别是传感器技术发展使得数据源极大的丰富,时间、空间、光谱以及极化方式不同的数据源的产生,但是一种数据源的信息量毕竟有限,所以多源遥感数据融合技术随之发展。本文主要介绍遥感数据融合的方法和融合算法,讨论目前国内外遥感数据融合技术发展现状,特别是国内外遥感处理软件融合模块的现状,考虑到实际应用的需要,实现了多源遥感数据融合模块的开发,以HIS和小波融合方法为例,讨论了现有的HIS融合方法,全色图像直接替换法,加权平均法,像素最大法,像素最小法以及直方图匹配的方法。通过改变均值和方差,应用整体法、分块法以及逐像素法,添加了基于HIS融合方法的改进算法。实现了小波融合方法,分别从小波基的选择,小波分解阶数的确定以及不同的小波融合规则应用来比较小波融合方法,添加国内外软件没有的基于HIS变换与小波变换相结合的影像融合方法,即两种变换方法相结合的融合方法,能充分发挥不同融合方法的优势。在上述的方法实现的同时,提出改进HIS变换与小波变换相结合的影像融合方法,证明该算法的可行性。针对具体的数据源,采用更有效的融合方法,使融合后影像具有更高的可信度、较少的模糊度、更好的可理解性、更加适合计算机视觉或者计算机检测、分类、识别、理解等处理。通过深入研究现有方法和改进的算法,提出多源数据融合的进一步研究设想,推进融合技术的发展。本文同时还对融合评价问题进行研究,并且将融合评价的相关方法实现,集成一个独立的多源遥感数据融合评价系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 遥感融合技术研究的现状
• 1.3 遥感融合技术研究意义
• 1.4 遥感融合技术应用
• 1.5 本论文的结构
• 第二章 HIS变换融合
• 2.1 HIS变换定义
• 2.2 几种常用的HIS融合算法的研究
• 2.2.1 替换法
• 2.2.2 加权平均法
• 2.2.3 像素最大值法
• 2.2.4 像素最小值法
• 2.2.5 直方图匹配融合方法
• 2.3 几种常用的基于HIS融合方法的实现
• 2.3.1 不同融合规则的HIS融合方法对比
• 2.4 基于HIS融合变换改进算法介绍与实现
• 2.4.1 改进算法的实现过程
• 第三章 小波变换融合
• 3.1 小波变换定义
• 3.1.1 连续小波变换
• 3.1.2 离散小波变换
• 3.1.3 多分辨率分析
• 3.2 基于遥感图像处理的小波变换的融合方法
• 3.2.1 小波基的选择
• 3.2.2 小波分解阶数的确定
• 3.2.3 小波变换融合规则
• 3.3 小波变换方法的实现
• 3.3.1 小波基的选择比较
• 3.3.2 小波变换分解阶数确定比较
• 3.3.3 小波变换融合规则的选择比较
• 第四章 基于HIS变换与小波变换结合的融合算法
• 4.1 引言
• 4.2 主要步骤
• 4.3 HIS与小波融合的实现
• 第五章 融合效果评价指标
• 5.1 定性评价
• 5.2 定量评价
• 第六章 总结和展望
• 论文总结
• 论文进一步研究设想
• 展望
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目
• 致谢