基于IDL的资源三号卫星图像处理分析与质量评价软件研究与实现

发布时间：2017-07-19 01:02

  本文关键词：基于IDL的资源三号卫星图像处理分析与质量评价软件研究与实现

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【摘要】：遥感是通过传感器对远距离的物体进行探测，记录其辐射和反射特性信息，通过对物体特性信息的分析，来研究判定地物的位置、形状、性质以及周围环境相互作用的一门技术。随着社会经济高速发展遥感技术已经越来越多的应用到国土、交通、农业、林业、电力、国防等国民经济的重要行业，遥感领域的前沿技术也已经成为国内外顶尖研究院所、高等学府的重要研究方向，随着各种卫星传感器的出现，产生了海量的高光谱、多时相、多种分辨率的遥感卫星数据，由于受传感器性能限制和大气遮光的影响，获取的遥感数据难免有误差，对这些海量遥感卫星数据进行质量分析评价来检验是否满足实际应用的需要就成了科学工作者应用卫星数据的第一步，本文主要从主观质量评价和客观质量评价方法两个方面进行，主观质量分析主要取决于人眼对图像色彩、亮度、信息量、图像清晰度等感知和判别。客观质量分析法主要从方差、标准差、绝对方差、均值偏差、峰度、偏度、信息熵和信噪比等八个参数指标来判别图像的质量状况，通过研究对比资源三号卫星影像和LandSat-8卫星影像两种卫星数据的方差、标准差、绝对方差、均值偏差、峰度、偏度、信息熵数值和信噪比情况来分析图像质量的优劣。同时也对比两种卫星数据波段之间的协方差以及相关性，通过这一系列综合判定来研究图像的整体质量状况。由于获取的遥感卫星数据带有各种误差，在利用遥感卫星数据之前，必须研究各种方法、各种技术对遥感数据进行预处理。目前对卫星图像数据处理主要从大气纠正、辐射纠正、地形纠正、融合、镶嵌、典型区域增强处理、感兴趣区域提取等方面进行。考虑到目前商用软件的版权费用以及解决ZY-3卫星数据的实际需要，开发出适合ZY-3卫星图像处理分析与质量评价的软件系统成为本文研究一个重要课题。 本文利用IDL编程语言和IDL8.0平台开发出ZY-3卫星影像数据处理分析与质量评价软件，软件系统功能模块主要有影像数据的获取、预处理、感兴趣区域增强、典型特性提取，统计分析和图像质量分析。
【关键词】：IDL 数字图像处理 资源三号卫星 质量评价
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP751;P237
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景与选题意义9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 选题意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-12
• 1.3 本文研究内容及技术路线12-13
• 1.3.1 主要研究内容12-13
• 1.3.2 本文的技术路线13
• 1.4 本章小结13-15
• 第二章 研究的相关理论与 IDL 编程语言简介15-30
• 2.1 数字图像处理技术15-17
• 2.1.1 数字图像处理主要研究的内容15-16
• 2.1.2 数字图像处理主要特点16-17
• 2.2 遥感数字图像预处理17-19
• 2.2.1 辐射校正17-19
• 2.2.2 几何校正19
• 2.3 图像质量评价研究19-21
• 2.4 IDL 编程语言理论与技术21-29
• 2.4.1 IDL 编程语言简介21-22
• 2.4.2 IDL 编程语言特点22-25
• 2.4.3 IDL 图形软件25-28
• 2.4.4 图形界面及事件响应机制28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 图像处理分析与质量评价软件结构设计30-35
• 3.1 软件需求分析30
• 3.2 软件设计的基本原则30-31
• 3.3 软件的总体设计框架31-32
• 3.4 系统软件的界面设计32-34
• 3.4.1 软件登陆软件设计32-33
• 3.4.2 软件用户界面设计33-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第四章 图像处理软件模块实现35-49
• 4.1 软件系统软、硬件配置35
• 4.2 数据源简介35-37
• 4.3 数字图像处理模块功能实现37-48
• 4.3.1 文件操作模块37-38
• 4.3.2 几何变换模块38-39
• 4.3.3 影像预处理模块39
• 4.3.4 图像增强模块39-41
• 4.3.5 图像滤波模块41-45
• 4.3.6 边缘检测模块45-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 图像质量评价分析49-59
• 5.1 资源三号和 LandSat-8 影像数据对比分析49-51
• 5.2 基于多参考模型的图像质量评价研究51-53
• 5.2.1 图像主观质量评价51-52
• 5.2.2 基于信息熵的图像质量评价52
• 5.2.3 基于峰度和偏度的图像质量评价52-53
• 5.2.4 基于方差等传统模型的图像质量评价53
• 5.3 图像质量评价试验与结果分析53-58
• 5.4 本章小结58-59
• 结论与展望59-61
• 参考文献61-64
• 致谢64

【参考文献】

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本文编号：560506