论文题目: 多源遥感影像融合技术及应用研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 图像信息处理
作者: 李小春
导师: 陈鲸
关键词: 图像融合,融合规则,图像滤波,图像配准,融合评价,多进制小波变换,变化检测,目标检测
文献来源: 解放军信息工程大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着现代遥感技术的快速发展，遥感所具有的宏观、动态、快速、精确和综合的优势，使得从遥感影像获取信息已经成为一种非常重要的信息获取手段。 在实际的遥感应用中，遥感数据具有不尽相同的空间分辨率、光谱分辨率和时相分辨率，通过图像融合技术可以提高遥感影像的空间分辨率、增强目标的特征、提高分类精度和动态监测及信息互补的能力，使得遥感影像融合技术成为遥感影像分析的一种重要工具。本文围绕遥感影像融合中存在的突出问题展开研究，主要内容包括：(a)融合预处理技术的研究；(b)稳健的融合算法、新的融合模型以及融合效果有效评价的研究；(c)融合应用技术研究。整个研究内容体现了目前遥感影像融合研究的难点和重点。 本文主要工作和创新之处包括： (一)在预处理算法研究方面： (1) 基于遥感影像噪声特点的分析，提出了一种线状及椒盐噪声的检测与消除算法。实验表明该算法在对噪声的消除和对影像目标细节和结构信息的保护方面不仅优于常规的去噪算法(如中值滤波器、状态统计滤波器、Wiener滤波器)，而且优于最近出现的新算法(如自适应模糊多级中值滤波算法，以及基于邻域信息优化的去噪算法)，对噪声有较强的鲁棒性； (2) 针对配准算法中的难点：匹配结构的提取，提出了一种控制点结构的快速自动检测与匹配算法。该算法解决了目前匹配模型中使用最广泛的一类匹配结构(即匹配点结构)手动提取慢且不准确的现状。为使用更准确的匹配模型(如三角网匹配模型)提供了依据； (3) 所设计的自适应滤波器，不仅能对图像处理后的噪声点进行有效的滤波，而且可以提取出我们感兴趣的一定尺寸的目标。 这些处理算法为后端融合结果的优化提供了基础。 (二)根据遥感影像融合评价的理论和实践，不仅给出了融合评价的一般原则，而且根据实验分析的结果和投票表决的思想，提出了一种影像融合综合评价的方法。多个仿真结果表明，该算法能够全面、客观、正确地评价融合的结果，为计算机在不同场合下自动选取性能良好的融合算法提供了有效的判断依据。 (三)融合规则的选择和优化是影像融合的核心，针对目前多种融合规则并存相互又比较独立的现状，归纳了融合规则构造的一般思想，并重点分析和实现了几种比较典型的融合规则，最后提出了一种稳定性好、融合效果优的基于局部统计量构造的融合规则。并将其与两种典型的融合规则进行了实验比较，证实了所提融合规则的优越性和有效性。这些结论为我们针对不同影像的特点选择不同的融合规则，从而达到对融合结果的优化提供了很好的指导。 (四)在影像融合模型的探讨方面，针对目前多进制小波变换构造的繁琐性，提出了利用直积的思想对二维图像的多进制小波变换的快速构造算法，并在此基础上提出了利用多进制小波变换对任意分辨率比遥感影像的融合方案。最后的仿真实验不仅证明了方案的合理性，而且指出这种融合方案为优化融合结果提供了一种新途径。 (五)就影像融合应用研究而言，体现在三个大的方面
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 遥感影像融合的概念与意义
1.1.1 目前国内外正在运行的主要地球观测卫星的情况
1.1.2 目前遥感应用的主要波段及特性
1.1.3 遥感影像的种类和特点
1.1.4 遥感影像融合概念的理解
1.1.5 课题研究的背景
1.2 遥感影像融合的过程与分类
1.2.1 遥感影像融合的过程
1.2.2 遥感影像融合的分类
1.3 遥感影像融合方法与评价
1.3.1 简单的图像融合算法
1.3.2 基于变换的图像融合算法
1.3.3 其它的图像融合方法
1.3.4 影响融合效果好坏的因素
1.3.5 影像融合效果的评价
1.4 遥感影像融合存在的主要问题
1.5 本文研究工作和内容安排
1.5.1 主要研究工作
1.5.2 内容安排
第二章 遥感影像融合中的预处理技术
2.1 图像重采样
2.1.1 最近邻内插
2.1.2 双线性内插
2.1.3 三次卷积法
2.1.4 其它的图像放大方法
2.2 图像对比度增强
2.2.1 灰度变换法
2.2.2 规格化法
2.2.3 两种算法的比较
2.3 图像滤波
2.3.1 现有去噪算法性能比较
2.3.2 一种新的线状及椒盐噪声的消除算法
2.3.2.1 噪声检测
2.3.2.2 噪声消除
2.3.2.3 实验结果
2.3.3 自适应滤波器的设计
2.4 图像配准
2.4.1 控制结构的检测
2.4.1.1 控制结构检测的一般方法
2.4.1.2 常见的几种控制点检测算法
2.4.1.3 本节所提的控制点检测算法
2.4.2 控制结构的匹配
2.4.2.1 控制结构匹配的一般概念
2.4.2.2 本节所提的控制点匹配算法
2.4.2.3 实验结果与分析
2.4.3 匹配模型的估计
2.4.3.1 匹配模型的选择与参数估计
2.4.3.2 校正精度的评估
2.4.4 再抽样和变换
2.5 本章小节
第三章 遥感影像融合的综合评价
3.1 评价方法的分析
3.1.1 基于统计特性的评价
3.1.2 基于清晰度的评价
3.1.3 基于信息量的评价
3.1.4 基于重要因子保护信息的评价
3.2 图像融合算法
3.2.1 像素级的融合算法
3.2.2 基于直接变换的融合算法
3.2.3 基于特征的融合算法
3.3 评价指标性能分析
3.3.1 评价指标实验数据
3.3.2 评价指标性能分析
3.4 综合评价方法的提出及实验讨论
3.4.1 评价指标存在问题总结
3.4.2 融合效果的综合评价
3.4.3 实验讨论
3.5 本章小结
第四章 融合规则的选择与优化
4.1 融合规则的构造
4.2 几种比较典型的融合规则的实现
4.2.1 取大融合规则的实现
4.2.2 平均与选择相结合的方法
4.2.3 基于边沿的选择方案
4.2.4 基于方向对比度的方法
4.3 本文提出的基于统计相关融合规则的构造
4.4 实验分析与比较
4.4.1 融合算法的实现
4.4.2 实例1
4.4.3 实例2
4.5 本章小结
第五章 多进制小波变换在图像融合中的应用
5.1 引言
5.2 图像多进制小波分解与重构原理
5.2.1 多进制小波的多尺度分析
5.2.2 图像M进制小波的分解与重构
5.3 图像多进制小波分解与重构的快速实现算法
5.3.1 直积的概念与性质
5.3.2 基本构造矩阵的概念及快速实现
5.3.3 基于基本构造矩阵的图像多进制小波分解与重构算法
5.4 基于多进制小波变换的图像融合方案
5.4.1 融合方案的提出
5.4.2 融合算法的实现
5.5 实验结果与讨论
5.5.1 多进制小波分解实验
5.5.2 融合实验
5.6 本章小节
第六章 遥感影像变化检测技术研究
6.1 引言
6.2 典型变化检测算法分析
6.2.1 差值变化检测
6.2.2 主成分分析变化检测
6.2.3 独立成分分析变化检测
6.2.4 M变换——典型相关分析的正交变换
6.3 基于ICA变化检测算法的改进
6.3.1 本文所提变化检测算法实现框图
6.3.2 分块方案的改进
6.3.3 共生区域增长算法的提出
6.3.4 目标阴影的检测
6.3.5 阴影检测对变化检测结果的修正
6.4 基于变化检测的多时相影像融合方案
6.5 实验结果分析与比较
6.5.1 数据源的选择
6.5.2 变化检测算法的实验分析与比较
6.5.3 阴影检测实验分析
6.5.4 多时相影像融合结果比较
6.6 本章小结
第七章 多光谱影像云层及阴影的检测与消除
7.1 引言
7.2 基于纯图像分析方法优缺点分析
7.3 本文提出的云层与阴影检测与消除算法
7.3.1 本文所提云层及阴影的检测及消除的融合方案
7.3.2 图像变换
7.3.3 亮度校正
7.3.4 云层及阴影的检测
7.3.5 融合实现
7.4 实验结果与分析
7.4.1 数据源的选择
7.4.2 亮度校正实验分析与比较
7.4.3 云层及阴影检测与消除实验分析与比较
7.5 本章小结
第八章 图像融合实现目标的优化检测
8.1 引言
8.2 图像融合实现目标优化检测的考虑
8.3 基于比例的SAR图像边沿优化检测
8.3.1 比例边沿检测的原理
8.3.2 比例边沿检测的融合方案
8.4 边沿定位算法研究
8.5 实验结果分析与比较
8.5.1 比例边沿检测结果分析与比较
8.5.2 边沿定位优化结果的比较
8.6 本章小节
第九章 总结与展望
9.1 全文总结
9.2 展望
致谢
参考文献
附录
攻读博士学位期间发表的主要学术论文
发布时间: 2007-05-15
参考文献
- [1].基于方向性多分辨率分析的遥感影像融合算法研究[D]. 王晓艳.兰州大学2011
- [2].基于统一理论框架的遥感影像融合方法研究[D]. 张瑛.电子科技大学2009
- [3].多源遥感影像融合及其应用研究[D]. 刘金梅.中国海洋大学2014
相关论文
- [1].像素级遥感影像融合方法研究[D]. 黄登山.中南大学2011
- [2].多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究[D]. 韩玲.西北大学2005
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