基于显著性检测和边缘决策的多尺度遥感图像融合算法

发布时间：2023-04-22 22:19

　　遥感图像融合,是图像融合领域的一个重要分支。随着现代卫星技术的发展,搭载在卫星上的传感器越来越多,为了得到综合各种信息的图像,遥感图像融合技术被提出。遥感图像融合技术有很多方向,本文研究的是光-谱图像融合,具体来说,从卫星上获取的图像,有侧重于空间分辨率的全色图像,也有侧重于光谱信息的多光谱图像,为了得到既蕴含丰富空间信息又蕴含丰富光谱信息的图像,光-谱遥感图像融合技术被提出。融合得到的遥感图像被广泛应用于军事侦察、地理勘探、城市规划等诸多领域。本文首先对遥感图像融合算法的相关概念和研究现状进行了介绍和分析,并详细介绍和说明了多尺度分解工具-非下采样Contourlet变换(NSCT变换)的原理。之后,提出了一种基于NSCT变换的多尺度遥感图像融合算法(SR-GUIDE)。针对NSCT变换分解后的低频子带信息,本文采用了一种基于稀疏表示的低频子带信息融合规则。关于稀疏表示过程中需要使用的超完备字典,首先通过离散余弦变换(DCT变换)构建初始化字典,之后对输入的源图像进行分块并转换为向量,再对初始化DCT字典进行训练,最后得到理想化的超完备字典。这样可以有效地提升超完备字典的自适应性,减...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 研究内容与现状
        1.2.1 遥感图像融合的图像源
        1.2.2 遥感图像融合的层次
        1.2.3 像素级遥感图像融合算法现状
    1.3 本文主要的研究内容
    1.4 本文组织与结构
第2章 相关知识
    2.1 像素级遥感图像融合算法原理
    2.2 非下采样CONTOURLET变换
    2.3 引导滤波器
    2.4 HSV颜色空间变换
    2.5 本章小结
第3章 基于稀疏表示和引导滤波的多尺度遥感图像融合
    3.1 算法描述
    3.2 稀疏表示
    3.3 低频融合规则
    3.4 高频融合规则
    3.5 算法综述
    3.6 评价指标
    3.7 实验结果及其分析
    3.8 本章小结
第4章 基于视觉显著性检测和边缘决策的多尺度遥感图像融合
    4.1 算法描述
    4.2 基于视觉显著性检测的低频融合规则
    4.3 高频融合规则
        4.3.1 边缘检测算法
        4.3.2 子带融合规则
    4.4 算法综述
    4.5 实验分析
    4.6 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢



本文编号：3798505