【摘要】：本文介紹了遙感圖像融合的基本理論,討論了圖像融合預(yù)處理過(guò)程(包括幾何校正、配準(zhǔn)),研究了以HIS變換、小波變換為主的幾項(xiàng)常用的融合算法。針對(duì)基于傳統(tǒng)小波變換的圖像融合算法復(fù)雜度高、內(nèi)存需求量大的局限性,以及HIS變換在圖像融合中存在光譜畸變現(xiàn)象,結(jié)合小波變換和HIS變換的優(yōu)點(diǎn),提出了小波變換和HIS變換相結(jié)合的遙感圖像融合算法。將匹配后的新全色分量和HIS變換后多光譜圖像的亮度分量,采用特征動(dòng)態(tài)加權(quán)法,進(jìn)行小波融合,并進(jìn)行MATLAB仿真實(shí)驗(yàn),與傳統(tǒng)方法得到的結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)的比較,完成數(shù)據(jù)仿真,檢驗(yàn)其可行性。融合算法上,總結(jié)整理了四種區(qū)域特征,并將準(zhǔn)則引入傳統(tǒng)的HIS變換融合和小波變換融合法,在原有的HIS、小波變換的融合算法上增添區(qū)域方差的一部分算法。質(zhì)量評(píng)價(jià)上,借助已有的理論性憑證,完成融合圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià),結(jié)合各項(xiàng)條件有針對(duì)性的變換算法處理,配合實(shí)際需求。仿真實(shí)驗(yàn)改變以全色圖像代替多光譜圖像I分量的傳統(tǒng)做法,轉(zhuǎn)而借助小波變換完成與全色圖像的融合。不僅是數(shù)據(jù)間的拆分再重組,更著重突出了訊息的擇優(yōu)去劣。仿真結(jié)果表明,小波變換和HIS變換相結(jié)合的遙感圖像融合算法實(shí)現(xiàn)了融合圖像的質(zhì)量高于一般算法下的融合圖像的目的。對(duì)于所觀測(cè)物的圖像數(shù)據(jù)情況,去掉無(wú)關(guān)量,強(qiáng)調(diào)可信度,減少偏差和所不能確定的部分,利用遙感圖像融合的相關(guān)技術(shù)來(lái)增強(qiáng)多光譜圖像的空間分辨率,并完整保留了圖像的多光譜特征。
【圖文】：

圖 1-1 多光譜圖像與全色圖像人口、接近用竭的各項(xiàng)人類(lèi)生存資源、愈加糟糕精確了解地球上各處資源并善加規(guī)劃利用，，便于了人類(lèi)全方位多角度連續(xù)不間斷觀測(cè)地球、認(rèn)識(shí)將多個(gè)數(shù)據(jù)信息體現(xiàn)在同一處，根據(jù)相應(yīng)規(guī)則（得的新數(shù)據(jù)會(huì)比單個(gè)在空間、時(shí)間、波譜等特性整。

圖 1-1 多光譜圖像與全色圖像人口、接近用竭的各項(xiàng)人類(lèi)生存資源、愈加糟糕精確了解地球上各處資源并善加規(guī)劃利用，便于了人類(lèi)全方位多角度連續(xù)不間斷觀測(cè)地球、認(rèn)識(shí)將多個(gè)數(shù)據(jù)信息體現(xiàn)在同一處，根據(jù)相應(yīng)規(guī)則（得的新數(shù)據(jù)會(huì)比單個(gè)在空間、時(shí)間、波譜等特性整。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2571601