基于成色替换思想的多光谱与全色图像融合算法的研究与实现
发布时间：2021-04-28 08:01
近年来,遥感技术发展迅猛也更广泛地运用到了我们的实际生活应用中,遥感图像融合也受到了更多的重视,其中遥感图像融合中的多光谱和全色图像融合得到了更多的研究与关注。该类融合算法正是将传感器采集的同一地区的全色图像与多光谱图像通过融合算法融合,将两类图像的优点相结合,得到纹理信息精确光谱保持度好的高质量融合图像。本文首先对遥感图像融合的背景和研究现状进行了有关介绍,对一些经典融合算法进行了详细地分析。针对现有融合方法在融合过程中不能同时兼顾图像的空间与光谱信息,以及出现的光谱扭曲现象,提出了相关改进,主要工作如下:1.针对传统IHS融合方法在融合过程中常出现的光谱扭曲问题,提出了一种基于引导滤波的AIHS遥感图像融合方法。首先,采用引导滤波对多光谱图像进行滤波操作,对图像的边缘信息进行充分提取,利用高通滤波对多光谱图像和全色图像进行滤波操作,得到其各自的高频细节分量;然后,利用自适应AIHS方法求解自适应系数,得到细节分量图;最后,利用引导滤波对多光谱图像和全色图像的高频细节分量进行滤波,提取它们差异信息中包含的光谱信息,并将其注入到细节分量图中,得到融合图像。原始的多光谱图像进行引导滤波处...
【文章来源】：河南大学河南省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 遥感图像融合的研究背景与意义
1.2 遥感图像融合的国内外研究现状
1.3 遥感图像融合的层次划分
1.3.1 像素级融合
1.3.2 特征级融合
1.3.3 决策级融合
1.4 本文结构安排
1.5 本章小结
第2章 遥感图像融合理论
2.1 基于成分替换的融合方法
2.1.1 IHS变换的图像融合方法
2.1.2 PCA变换的图像融合方法
2.1.3 Brovey图像融合方法
2.2 多分辨率分析融合方法
2.3 基于模型优化的融合算法
2.4 融合结果评价方法
2.4.1 主观评价方法
2.4.2 客观评价方法
2.5 本章小结
第3章 基于引导滤波的AIHS遥感图像融合方法
3.1 引导滤波的原理
3.2 引导滤波的特性
3.2.1 引导滤波的边缘保持平滑特性
3.2.2 引导滤波器的结构转移特性
3.3 基于引导滤波器的AIHS融合算法
3.3.1 获取初始细节图
3.3.2 增强光谱信息
3.4 实验仿真
3.4.1 预处理
3.4.2 实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法
4.1 基于直方图优化的IHS融合算法改进
4.1.1 IHS融合算法缺点分析
4.1.2 基于直方图优化的IHS融合算法改进
4.2 基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法
4.2.1 融合规则
4.2.2 算法描述
4.3 实验与结果分析
4.4 本章小结
第5章 遥感图像融合算法的设计与实现
5.1 架构设计
5.2 系统的设计与实现
5.2.1 需求分析
5.2.2 系统总体概况
5.2.3 模块设计
5.3 遥感图像融合算法的实现效果
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波融合的电容层析成像图像重建[J]. 张立峰,周雷. 计量学报. 2019(02)
[2]基于IHS变换的Gram-Schmidt改进融合算法研究[J]. 刘川,齐修东,臧文乾,黄祥志,杨秀峰. 测绘工程. 2018(11)
[3]小波基在低压电力线信道有色背景噪声建模中的应用研究[J]. 索超男,张慧,赵雄文. 电力系统保护与控制. 2017(04)
[4]遥感数据融合的进展与前瞻[J]. 张良培,沈焕锋. 遥感学报. 2016(05)
[5]基于干旱指数的宁夏干旱时空变化特征及其Morlet小波分析[J]. 张彦龙,刘普幸,王允. 生态学杂志. 2015(08)
[6]一种新的IHS图像多次融合的方法[J]. 贺国栋,石跃祥,龚伟. 计算技术与自动化. 2015(02)
[7]基于NSCT变换和PCA的图像融合算法[J]. 吴粉侠,李红,李洪星. 航空计算技术. 2015(03)
[8]高分一号卫星在国土资源领域的应用及前景[J]. 罗海静,资锋,陈玲,张微,卢善龙. 卫星应用. 2015(03)
[9]基于多尺度导引滤波的图像融合方法[J]. 杨航,吴笑天,贺柏根,朱明. 光电子·激光. 2015(01)
[10]地球观测1号高光谱与全色图像融合的最佳方法[J]. 林志垒,晏路明. 计算机应用. 2014(08)
博士论文
[1]基于多尺度分解的多源图像融合算法研究[D]. 李勇.吉林大学 2010
硕士论文
[1]基于自适应引导滤波的图像融合算法研究[D]. 赵丽.西安电子科技大学 2018
[2]基于多分辨率分析的多源图像融合算法的研究[D]. 张拓.电子科技大学 2014
[3]基于多光谱的超分辨率图像融合算法的研究[D]. 薛巧平.华北电力大学 2012
[4]基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用[D]. 胥妍.山东师范大学 2008
[5]多源遥感影像融合最佳波段选择及质量评价研究[D]. 许菡.山东科技大学 2007
本文编号：3165124
【文章来源】：河南大学河南省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 遥感图像融合的研究背景与意义
1.2 遥感图像融合的国内外研究现状
1.3 遥感图像融合的层次划分
1.3.1 像素级融合
1.3.2 特征级融合
1.3.3 决策级融合
1.4 本文结构安排
1.5 本章小结
第2章 遥感图像融合理论
2.1 基于成分替换的融合方法
2.1.1 IHS变换的图像融合方法
2.1.2 PCA变换的图像融合方法
2.1.3 Brovey图像融合方法
2.2 多分辨率分析融合方法
2.3 基于模型优化的融合算法
2.4 融合结果评价方法
2.4.1 主观评价方法
2.4.2 客观评价方法
2.5 本章小结
第3章 基于引导滤波的AIHS遥感图像融合方法
3.1 引导滤波的原理
3.2 引导滤波的特性
3.2.1 引导滤波的边缘保持平滑特性
3.2.2 引导滤波器的结构转移特性
3.3 基于引导滤波器的AIHS融合算法
3.3.1 获取初始细节图
3.3.2 增强光谱信息
3.4 实验仿真
3.4.1 预处理
3.4.2 实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法
4.1 基于直方图优化的IHS融合算法改进
4.1.1 IHS融合算法缺点分析
4.1.2 基于直方图优化的IHS融合算法改进
4.2 基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法
4.2.1 融合规则
4.2.2 算法描述
4.3 实验与结果分析
4.4 本章小结
第5章 遥感图像融合算法的设计与实现
5.1 架构设计
5.2 系统的设计与实现
5.2.1 需求分析
5.2.2 系统总体概况
5.2.3 模块设计
5.3 遥感图像融合算法的实现效果
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波融合的电容层析成像图像重建[J]. 张立峰,周雷. 计量学报. 2019(02)
[2]基于IHS变换的Gram-Schmidt改进融合算法研究[J]. 刘川,齐修东,臧文乾,黄祥志,杨秀峰. 测绘工程. 2018(11)
[3]小波基在低压电力线信道有色背景噪声建模中的应用研究[J]. 索超男,张慧,赵雄文. 电力系统保护与控制. 2017(04)
[4]遥感数据融合的进展与前瞻[J]. 张良培,沈焕锋. 遥感学报. 2016(05)
[5]基于干旱指数的宁夏干旱时空变化特征及其Morlet小波分析[J]. 张彦龙,刘普幸,王允. 生态学杂志. 2015(08)
[6]一种新的IHS图像多次融合的方法[J]. 贺国栋,石跃祥,龚伟. 计算技术与自动化. 2015(02)
[7]基于NSCT变换和PCA的图像融合算法[J]. 吴粉侠,李红,李洪星. 航空计算技术. 2015(03)
[8]高分一号卫星在国土资源领域的应用及前景[J]. 罗海静,资锋,陈玲,张微,卢善龙. 卫星应用. 2015(03)
[9]基于多尺度导引滤波的图像融合方法[J]. 杨航,吴笑天,贺柏根,朱明. 光电子·激光. 2015(01)
[10]地球观测1号高光谱与全色图像融合的最佳方法[J]. 林志垒,晏路明. 计算机应用. 2014(08)
博士论文
[1]基于多尺度分解的多源图像融合算法研究[D]. 李勇.吉林大学 2010
硕士论文
[1]基于自适应引导滤波的图像融合算法研究[D]. 赵丽.西安电子科技大学 2018
[2]基于多分辨率分析的多源图像融合算法的研究[D]. 张拓.电子科技大学 2014
[3]基于多光谱的超分辨率图像融合算法的研究[D]. 薛巧平.华北电力大学 2012
[4]基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用[D]. 胥妍.山东师范大学 2008
[5]多源遥感影像融合最佳波段选择及质量评价研究[D]. 许菡.山东科技大学 2007
本文编号：3165124
本文链接：https://www.wllwen.com/wenyilunwen/sixiangpinglunlunwen/3165124.html
