基于稀疏表达的遥感影像的多时相融合

发布时间：2017-03-23 00:01

  本文关键词：基于稀疏表达的遥感影像的多时相融合，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了获取高分辨率遥感影像,除了提高硬件设施外,人们提出了低分辨率影像重构的思想来融合出高分辨率影像。本文利用稀疏表示和差异影像的方法对低分辨影像进行融合,得到高分辨率影像。主要内容有以下三点:1、稀疏表示(Sparse Representation)方法作为一种图像的表达方式,有很多的应用。利用稀疏表达的方法和超限分辨重构理论,对现有的低空间分辨遥感影像进行重构,来融合出具有高空间分辨率的遥感影像。在稀疏表示理论中,K-SVD方法由于其简单、快速、灵活的特点而被广泛应用。利用图像信号化的特点,把遥感图像变成信号,之后利用超完备字典的训练方法来得到遥感图像的表达方式。该方法在图像表示、压缩、去除噪声等方面有很好的效果和重要意义。2、借鉴Modis影像与Landsat影像建立低-高影像对来重构高分辨率影像的方法,获得的了该方法下重构的高分辨率影像。但是该方法没有很好的在大范围地物变化时取得很好的重构影像。针对此点,本文利用了一种加入差异影像特征的改进方法。利用加入的差异影像,很好的得到地物变化。当对遥感影像进行重构时,可以把差异影像和重构的遥感影像关联起来。所以利用K-SVD方法得到的遥感影像具有差异影像的特征(即不同时刻的地物变化特征)。较好的解决了原方法在大范围地物变化时的不足,能够较好的重构出地物大范围变化的遥感影像。3、利用重采样的Landsat8的遥感影像和高分一号卫星的遥感影像对改进的多时相融合方法进行实现和验证。通过对实验结果图像的对比,改进的多时相融合方法比原来的多时相融合方法在大范围地物发生变化时,有着比较好的实验效果。但是改进的多时相融合方法依然有不足的地方(对大范围的水面进行重构时,不能得到很好的结果),需要进一步改善的地方,才能够更加的接近真实的遥感影像。
【关键词】：K-SVD 多时相融合 差异影像 影像重构
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 引言10-16
• 1.1 影像融合的研究意义与背景10-11
• 1.2 遥感影像融合的研究现状11-14
• 1.2.1 融合方法介绍11-12
• 1.2.2 存在问题12
• 1.2.3 研究内容12-14
• 1.3 论文技术流程14-15
• 1.4 论文章节安排15-16
• 第2章K-SVD原理及方法实现16-26
• 2.1 K-SVD原理16-21
• 2.1.1 遥感影像重构模型16-17
• 2.1.2 稀疏域模型17-21
• 2.2 HSLT-LSHT影像融合方法实现21-25
• 2.2.1 图像预处理21-22
• 2.2.2 HSLT-LSHT方法实现过程22-24
• 2.2.3 实验结论24-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第3章 改进的基于稀疏表达的多时相融合26-38
• 3.1 改进的多时相融合方法原理26-30
• 3.1.1 图像预处理26-28
• 3.1.2 建立中间影像28-29
• 3.1.3 差异影像生成29
• 3.1.4 影像关联以及生成29-30
• 3.2 改进融合方法的实验流程30-36
• 3.3 本章小结36-38
• 第4章 两种遥感融合方法评价38-45
• 4.1 主观评价38-41
• 4.2 客观评价41-45
• 第5章 结论与展望45-47
• 5.1 研究总结45-46
• 5.2 研究展望46-47
• 致谢47-49
• 参考文献49-53
• 附录53-55

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