小波变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法研究

发布时间：2020-01-21 13:30

【摘要】：本文介绍了遥感图像融合的基本理论,讨论了图像融合预处理过程(包括几何校正、配准),研究了以HIS变换、小波变换为主的几项常用的融合算法。针对基于传统小波变换的图像融合算法复杂度高、内存需求量大的局限性,以及HIS变换在图像融合中存在光谱畸变现象,结合小波变换和HIS变换的优点,提出了小波变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法。将匹配后的新全色分量和HIS变换后多光谱图像的亮度分量,采用特征动态加权法,进行小波融合,并进行MATLAB仿真实验,与传统方法得到的结果进行质量评价的比较,完成数据仿真,检验其可行性。融合算法上,总结整理了四种区域特征,并将准则引入传统的HIS变换融合和小波变换融合法,在原有的HIS、小波变换的融合算法上增添区域方差的一部分算法。质量评价上,借助已有的理论性凭证,完成融合图像的质量评价,结合各项条件有针对性的变换算法处理,配合实际需求。仿真实验改变以全色图像代替多光谱图像I分量的传统做法,转而借助小波变换完成与全色图像的融合。不仅是数据间的拆分再重组,更着重突出了讯息的择优去劣。仿真结果表明,小波变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法实现了融合图像的质量高于一般算法下的融合图像的目的。对于所观测物的图像数据情况,去掉无关量,强调可信度,减少偏差和所不能确定的部分,利用遥感图像融合的相关技术来增强多光谱图像的空间分辨率,并完整保留了图像的多光谱特征。
【图文】：

图 1-1 多光谱图像与全色图像人口、接近用竭的各项人类生存资源、愈加糟糕精确了解地球上各处资源并善加规划利用，，便于了人类全方位多角度连续不间断观测地球、认识将多个数据信息体现在同一处，根据相应规则（得的新数据会比单个在空间、时间、波谱等特性整。

图 1-1 多光谱图像与全色图像人口、接近用竭的各项人类生存资源、愈加糟糕精确了解地球上各处资源并善加规划利用，便于了人类全方位多角度连续不间断观测地球、认识将多个数据信息体现在同一处，根据相应规则（得的新数据会比单个在空间、时间、波谱等特性整。
【学位授予单位】：长春大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP751

【参考文献】

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本文编号：2571601