论文题目: 多光谱图像的融合与配准
论文类型: 博士论文
论文专业: 应用数学
作者: 金剑秋
导师: 彭群生
关键词: 图像融合,图像配准,点模式匹配,融合评价准则,最优融合方法,角点提取,分支定界算法
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着多光谱成像技术和多传感器探测技术的快速发展，这些技术在空间遥感探测、反恐怖活动、军事目标跟踪与识别、夜间飞行导航等领域得到越来越广泛的应用，同时也产生大量的数据。这些数据的处理、分析和压缩传输给人们带来了新的挑战。多光谱图像融合就是在这种背景下产生的一种新的图像处理分析方法，它可以将从多光谱探测器获得的同一场景的多谱图像的信息特征组合到一起，利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性，得到对景物更全面、清晰的描述；也能在一定程度上减少数据量。本文研究了多光谱图像融合方法和融合评价方法： ●将HVS(Human Vision System)理论用于多光谱图像融合，分别提出了空域上的HVS融合方法和小波域上的HVS融合方法。HVS方法充分考虑了人类视觉系统的特点，能有效提供融合图像的对比度，能突出图像中人眼感兴趣的区域和目标，有利于人眼对目标的探测和识别。大量的实验表明，同已有的一些融合算法比较，无论是视觉上，还是从量化指标上，HVS融合方法都具有一定的优势。 ●全面考察了四种常用的图像融合评价方法。基于这些评价方法，我们做了大量的实验来对各种融合方法进行量化分析，并通过这些实验验证评价准则的合理性。实验表明，这些评价准则在某些情况下不能反映图像融合的质量。 ●针对相关系数融合评价准则给出了该准则下的线性最优融合方法和最优融合方法。我们证明了该准则下，最优融合方法与线性最优融合方法是等价的；这个结论的意义在于可大幅度地减小最优融合方法计算在空间和时间上的复杂度。并且我们还对最优融合方法做了一些扩展，使之能适用于各种不同融合情况。 在进行图像融合时，有个前提，就是要求图像之间已经得到配准。图像配准是一个有着非常广泛应用的、历史悠久的经典问题。它的应用领域包括计算机视觉中的运动估计与跟踪、基于图像的三维重建，遥感图像处理中的图像融合、特
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
1.1 多光谱成像技术
1.1.1 可见光成像技术
1.1.1.1 可见光成像仪器发展简史
1.1.1.2 遥感成像技术
1.1.1.3 微光成像系统
1.1.2 红外技术及其成像
1.1.3 毫米波技术及成像
1.1.4 X射线和其他波段技术及成像
1.1.4.1 X射线技术及成像
1.1.4.2 CT成像
1.1.4.3 核磁共振成像
1.1.4.4 PET正电子发射计算机断层扫描简介
1.2 多光谱图像融合
1.2.1 信息融合
1.2.2 多光谱图像融合
1.2.3 融合方法介绍
1.2.3.1 基于颜色空间变换的融合方法
1.2.3.2 加权平均的融合方法
1.2.3.3 基于多尺度变换的融合方法
1.2.3.4 逻辑滤波方法
1.2.3.5 数学形态法
1.2.3.6 模拟退火法
1.2.4 图像融合方法的评价
1.3 图像配准
1.3.1 图像配准的应用
1.3.2 图像配准的方法
1.3.2.1 图像配准的定义
1.3.2.2 图像配准方法的刻画
1.4 本文的工作
1.4.1 多光谱图像融合
1.4.2 多光谱图像配准
第二章 基于 HVS理论的图像融合方法
2.1 引言
2.2 基于空域 HVS系统的多光谱图像融合方法
2.2.1 常用的空域上的融合方法
2.2.1.1 PCA方法
2.2.1.2 HIS变换方法
2.2.1.3 加权平均融合方法
2.2.2 基于空域 HVS系统的多光谱图像融合方法
2.2.3 结果分析与讨论
2.3 基于小波域 HVS理论的图像融合方法
2.3.1 小波域上常用的图像融合方法
2.3.1.1 小波变换方法
2.3.1.2 融合规则
2.3.1.3 基于多尺度基本形式的图像融合方法
2.3.2 基于小波域 HVS系统的图像融合方法
2.3.3 结果分析
2.4 小结
第三章 最优融合方法
3.1 引言
3.2 常用的图像融合评价方法
3.2.1 相关系数准则(CC)
3.2.2 交叉熵准则(CE)
3.2.3 交互信息量准则(MI)
3.2.4 均方差准则(MSE)
3.2.5 常用融合方法的定量分析
3.2.5.1 融合例子1(烟雾、卡车、飞机)
3.2.5.2 融合例子2(草丛中的枪)
3.3 相关系数准则下的最优融合方法
3.3.1 线性最优融合
3.3.2 自适应计算权值
3.3.3 多幅图像的分组融合方法
3.3.4 实验结果
3.4 小结
第四章 多光谱图像配准
4.1 引言
4.2 特征点提取
4.2.1 前人的工作
4.2.2 多特征的 SUSAN角点检测算法
4.2.3 实验结果与讨论
4.3 带约束的分支定界算法
4.3.1 问题的定义
4.3.2 前人的工作
4.3.3 几个重要概念
4.3.3.1 部分 Hausdorff距离
4.3.3.2 仿射变换区间
4.3.3.3 变换区间分解
4.3.4 分支定界算法
4.3.4.1 基本算法
4.3.4.2 Bounded Alignment
4.3.5 带约束的分支定界搜索算法
4.3.6 实验结果
4.3.7 讨论
4.4 多光谱图像配准与融合系统
4.4.1 前人的工作
4.4.2 我们的方法
4.4.2.1 算法流程
4.4.2.2 视频的配准
4.4.2.3 算法选择的理由
4.4.3 具体实现与实验结果
4.4.3.1 航拍图像配准
4.4.3.2 视频配准
4.4 小结
第五章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 未来工作展望
参考文献
作者在攻读博士学位期间完成的论文
致谢
发布时间: 2006-09-05
参考文献
- [1].基于投影替代与矩阵低秩稀疏分解的多光谱图像融合[D]. 戎凯旋.西安电子科技大学2016
- [2].多光谱与全色图像融合方法的研究[D]. 陈大可.吉林大学2010
- [3].遥感图像超复数融合及其评价方法研究[D]. 杨惠娟.复旦大学2010
- [4].基于融合框架与稀疏表示的遥感影像锐化[D]. 王文卿.西安电子科技大学2015
- [5].基于小波核滤波器和稀疏表示的遥感图像融合[D]. 刘帆.西安电子科技大学2014
- [6].基于二维经验模态分解的图像融合算法研究[D]. 杨金库.西北工业大学2016
- [7].基于抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合研究[D]. 徐彤阳.上海大学2011
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