基于贝叶斯网络及进化算法的遥感图像融合方法研究

发布时间：2020-06-25 04:56

【摘要】：现有的高分辨率遥感卫星可以提供两种图像：多光谱(简称LM)图像和全色(简称HP)图像。LM图像的光谱信息丰富,但空间分辨率较低；HP图像的空间分辨率较高,但缺乏光谱信息；所以需要将LM图像的光谱信息和HP图像的空间信息按照一定的融合规则,分析并合成信息量全面的高分辨率多光谱(简称HM)图像,我们把该过程称为遥感图像融合。本文针对融合过程涉及的LM图像、HP图像和HM图像间相关关系的表述问题以及融合模型的参数取值问题,提出了基于贝叶斯网络及进化算法的遥感图像融合方法。具体创新如下：(1)本文提出了一种基于贝叶斯网络的Pan-sharpening融合方法(简称BNP方法),使用有向无环图来表述多光谱图像M、全色图像P与融合后图像F之间的依赖关系,将对F的求解转化为求解后验概率p(FIM,P),并提出了对条件概率p(M|F)、p(P|F)、先验概率p(F)的合理假设。(2)本文将进化算法(简称EA)引入到Pan-sharpening融合方法中,进行参数的自动选择。贝叶斯网络Pan-sharpening融合中的12个参数被编码成进化算法中的个体,评估这些个体的适应程度的目标函数是由两种Pan-sharpening融合的质量评估标准组合而成,通过优化EA的目标函数得出最优的参数组合和HM图像。我们采用QuickBird卫星采集的图像进行试验,并将本文方法和其他融合方法对比。实验结果证明我们的方法能产生高质量的融合图像,而且相同的参数取值可以应用到其它相似的图像中。
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TP751

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 周宏军;李江;蔡志刚;;一种小波包遥感图像融合方法[J];现代测绘;2008年01期

2 陈超;江涛;刘祥磊;;基于缨帽变换的遥感图像融合方法研究[J];测绘科学;2009年03期

3 柴勇;何友;曲长文;;遥感图像融合最新进展及展望[J];舰船电子工程;2009年08期

4 朱卫纲;周荫清;徐华平;李春升;;遥感图像融合效果客观评价[J];火力与指挥控制;2010年02期

5 孙洪泉;窦闻;易文斌;;遥感图像融合的研究现状、困境及发展趋势探讨[J];遥感信息;2011年01期

6 付和;;遥感图像融合的应用研究[J];科技创新导报;2011年09期

7 阮涛;那彦;王澍;;基于压缩感知的遥感图像融合方法[J];电子科技;2012年04期

8 吴连喜,梁波,刘晓梅;保持光谱信息的遥感图像融合方法研究(英文)[J];测绘学报;2005年02期

9 王艳;陈波;;遥感图像融合技术及其在土地资源动态监测中的应用[J];影像技术;2005年Z2期

10 林卉,肖剑平,杜培军;基于正交小波包遥感图像融合算法研究[J];空军工程大学学报(自然科学版);2005年02期

相关会议论文 前8条

1 马艳军;石爱业;徐立中;;基于区域特性选择的遥感图像融合方法[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年

2 梁波;吴连喜;陈竹安;段彩莲;苏小霞;;光谱锐化的遥感图像融合方法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年

3 马丹;郑锴;涂振前;;遥感图像融合综述[A];2007年福建省土地学会年会征文集[C];2007年

4 葛雯;高立群;;基于非分离小波变换及形态学的遥感图像融合算法[A];2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）[C];2007年

5 成功;邓小青;;基于MATLAB的小波变换遥感图像融合研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

6 雷宏宇;钟广军;;基于Curvelet变换的快速遥感图像融合[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年

7 赵鹏涛;刘刚;胡岑;王明昊;彭接力;;基于Laplace-PCA的遥感图像融合算法[A];国家安全地球物理丛书（八）——遥感地球物理与国家安全[C];2012年

8 石爱业;徐立中;黄风辰;;一种改进的基于小波变换的遥感图像融合方法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

相关博士学位论文 前8条

1 方发明;基于变分法的遥感图像融合方法研究[D];华东师范大学;2013年

2 姚为;像素级和特征级遥感图像融合方法研究与应用[D];大连理工大学;2011年

3 陈志刚;基于Contourlet遥感图像融合与压缩技术研究[D];长春理工大学;2009年

4 郭立萍;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究[D];中国地质大学（北京）;2010年

5 田养军;基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法研究[D];长安大学;2009年

6 刘帆;基于小波核滤波器和稀疏表示的遥感图像融合[D];西安电子科技大学;2014年

7 徐彤阳;基于抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合研究[D];上海大学;2011年

8 王金玲;基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 栾静;基于Curvelet与Shearlet变换的遥感图像融合[D];合肥工业大学;2015年

2 肖洋;基于贝叶斯网络及进化算法的遥感图像融合方法研究[D];华东师范大学;2016年

3 李园园;基于多分辨分析的遥感图像融合技术研究[D];青岛大学;2009年

4 郭晶;基于压缩感知理论的卫星遥感图像融合算法研究[D];北京交通大学;2013年

5 黄海东;基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究[D];复旦大学;2008年

6 罗俊;遥感图像融合方法及其在目标波谱反演中的应用研究[D];华中科技大学;2007年

7 姚媛;基于小波支持向量机的遥感图像融合[D];安徽大学;2010年

8 张灿峰;高性能遥感图像融合算法研究与实现[D];国防科学技术大学;2010年

9 崔学梅;基于多小波变换的遥感图像融合技术研究[D];青岛理工大学;2010年

10 阮涛;压缩感知遥感图像融合及分类方法研究[D];西安电子科技大学;2012年

本文编号：2728891