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基于小波变换的影像融合方法研究

作　者: 李敬
导　师: 周新志
学　校: 四川大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 遥感图像融合小波变换 Mallat快速算法 IHS变换
分类号: TP75
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 336次
引　用: 2次
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内容摘要

遥感技术是从20世纪60年代迅速发展起来的一门新兴的综合探测技术。它是建立在现代物理学(如光学技术、红外技术、微波技术、雷达技术、激光技术、全息技术)，以及计算机技术、数学及地学基础上的。从以飞机为主要运载工具的航空遥感发展到以人造地球卫星和宇宙飞船、航天飞机为运载工具的航天遥感，从摄影方式的传感器发展到扫描方式的传感器，扩大了人们的视野与观察的领域，从而使人们对地球的研究与监测进入了一个新阶段。影像融合技术作为一种数据整合技术，能够整合不同影像中高空间分辨率和高光谱分辨率信息，因其能明显改善影像的显示效果，因而被广泛的应用于遥感图像处理中。当代航天遥感系统已经能够为用户提供高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的海量影像数据，但是，由于每一种影像数据都有其固有的特点和特定的应用领域，因此如何充分融合来自各种类型的遥感影像信息，以克服遥感影像自动解译中单一信息源的不足，已经成为一个迫切需要解决的问题。它直接影响到大量遥感数据的使用效益，因此遥感影像融合已成为海量遥感影像数据处理的普及使用的瓶颈问题。传统的IHS变换、主成分分析等融合算法虽然对于影像的显示质量能起到一定改善的作用，但由于其自身的算法的原因，还存在许多的不足。小波变换由于具有“数学显微镜”和聚焦的功能，因而能实现时频同步分析，而且能把频率域进行正交分解，因此，小波变换在影像融合中越来越受到关注。应用小

全文目录

摘要  2-4
ABSTRACT  4-10
1 绪论  10-14
  1.1 课题研究背景  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
  1.3 本文的研究工作  13-14
2 影像融合层次研究及预处理  14-30
  2.1 影像的融合层次  15-18
    2.1.1 像素级融合  15-16
    2.1.2 特征级融合  16
    2.1.3 决策级融合  16-18
  2.2 实验数据  18-21
    2.2.1 IKONOS卫星介绍  18-19
    2.2.2 本文实验数据  19-21
  2.3 预处理  21-30
    2.3.1 几何校正  22-29
    2.3.2 分辨率配准  29-30
    2.3.3 直方图配准  30
3 基于小波分析理论的影像处理  30-43
  3.1 小波理论概述  30-32
  3.2 多分辨率分析理论  32-34
    3.2.1 多尺度定义及性质  32-33
    3.2.2 尺度空间分解与重构  33-34
  3.3 一维小波变换  34-37
    3.3.1 连续小波变换  34-35
    3.3.2 离散小波变换  35-37
  3.4 二维小波变换与图像处理  37-43
    3.4.1 二维小波变换  37-38
    3.4.2 二维多分辨率分析及小波子空间分析  38-40
    3.4.3 图像的多分辨率分解和合成  40-43
4 改进的融合方法研究  43-60
  4.1 传统融合方法研究  43-48
    4.1.1 IHS变换融合  44-47
    4.1.2 PCA变换融合  47-48
  4.2 小波变换融合方法  48-50
    4.2.1 小波基选取  48-49
    4.2.2 小波变换融合步骤  49-50
  4.3 改进的小波—IHS变换融合算法研究  50-60
    4.3.1 小波基选取  50-51
    4.3.2 小波分解层数确定  51-52
    4.3.3 算法思想及流程图  52-60
5 实验结果及分析  60-67
  5.1 数理统计参数评价指标介绍  60-62
  5.2 实验结果及分析评价  62-67
    5.2.1 融合仿真结果  62-64
    5.2.2 统计结果  64-65
    5.2.3 分析与结论  65-67
6 总结与展望  67-69
  6.1 总结  67-68
  6.2 展望  68-69
参考文献  69-73
作者攻读硕士学位期间科研成果简介  73-74
声明  74-75
学位论文版权使用授权书  75-76
致谢  76

基于小波变换的影像融合方法研究

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