基于聚类和稳健回归的遥感图像融合

发布时间：2019-05-22 21:22

【摘要】：遥感图像融合是指利用多源遥感图像,获得新的图像,以获得对同一目标或场景的更加全面,更加准确的图像。多光谱图像光谱信息比较丰富,而全色图像一般有较高的光谱分辨率,随着遥感技术的发展,如何利用多光谱图像与全色图像,使融合结果既保留较好的光谱信息,又具有较高的空间分辨率,是一个重要问题。为了更好的实现这一目的,论文提出了一种先聚类,再进行稳健回归的方法。 本文首先介绍了图像融合的基本概念、图像融合的目的以及意义,图像融合的三个层次划分等基本知识,其中重点介绍了像素级图像融合的常用方法,如主成分分析法、小波变换法等。本文详细地介绍了图像融合的质量评价标准,包括定性和定量两个方面。 本文将K-均值聚类与稳健回归结合起来,既可以保证图像之间存在线性关系,又可以降低噪声的干扰。通过与前面介绍的经典的图像融合方法,进行对比试验,可以发现采用本文的方法取得的融合图像效果更佳。
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【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP751

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

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本文编号：2483270