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SAR与全色遥感图像的小波域融合算法研究

作　者: 余连生
导　师: 文贡坚
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 遥感图像融合 SAR 全色图像小波域变换
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 96次
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内容摘要

由于成像机理的差异,SAR与全色遥感图像对同一目标的轮廓、纹理和色调等信息的表现各不相同,两类图像之间具有较强的互补性,对其进行图像融合,可以减少图像的不确定性,为图像判读和目标识别提供支持。论文以增强SAR与全色遥感图像的互补性信息和细节信息为目的,重点研究了平移不变离散小波变换(SIDWT )算法和Bandelet变换算法在SAR与全色遥感图像像素级融合中的应用。论文主要工作如下:首先,阐述了小波域图像融合的相关理论。本文分析了小波变换的理论,综述了小波域图像融合算法的一般流程,阐述了SAR与全色遥感图像融合的预处理方法和图像融合结果的评价标准。其次,提出了一种基于新融合规则的SIDWT算法。由于离散小波变换不具备平移不变性,本文将SIDWT算法应用于SAR与全色遥感图像的融合,提出了一种基于低频边缘加权的融合规则。并将其用于解决潮间带地形提取问题,实验结果表明本文算法有效。最后,提出了基于三种几何流选取规则的Bandelet融合算法。为了充分利用SAR与全色遥感图像中存在的几何正则信息,本文将Bandelet变换方法用于SAR与全色遥感图像的融合中,阐述了Bandelet变换算法的实现步骤,并提出了三种不同的几何流选取规则用于SAR与全色遥感图像融合。实验结果表明,该算法具有比小波变换更优的融合性能。

全文目录

中文摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章绪论  10-18
  1.1 课题的研究背景及意义  10-11
  1.2 SAR 与全色遥感图像融合算法的研究现状及存在的问题  11-15
    1.2.1 研究现状  11-14
    1.2.2 存在的问题  14-15
  1.3 本文的主要工作与组织方式  15-18
    1.3.1 论文的主要工作  15
    1.3.2 论文的组织方式  15-18
第二章小波域融合算法的基本理论和评价方法  18-36
  2.1 引言  18
  2.2 小波域图像融合的基本理论  18-24
    2.2.1 一维小波变换  18-20
    2.2.2 二维小波变换  20-22
    2.2.3 图像处理中的二维离散小波变换分解  22
    2.2.4 小波域融合算法的一般流程  22-24
  2.3 图像预处理  24-30
    2.3.1 图像校正  24
    2.3.2 图像去噪  24-27
    2.3.3 图像配准  27-30
  2.4 图像融合结果的评价标准  30-35
    2.4.1 融合结果的主观评价  30-31
    2.4.2 融合结果的客观评价  31-34
    2.4.3 选取评价指标的原则  34-35
  2.5 本章小结  35-36
第三章基于SIDWT 的SAR 与全色图像融合算法  36-48
  3.1 引言  36
  3.2 SIDWT 方法  36-41
    3.2.1 SIDWT 算法  36-38
    3.2.2 小波基选择规则  38-40
    3.2.3 基于低频边缘加权的融合规则  40-41
  3.3 实验结果及分析  41-44
  3.4 在潮间带地形提取中的应用  44-47
  3.5 本章小结  47-48
第四章基于Bandelet 变换的SAR 与全色图像融合算法  48-58
  4.1 引言  48
  4.2 Bandelet 方法  48-55
    4.2.1 几何正则图像和几何流  48-50
    4.2.2 Bandelet 变换  50-53
    4.2.3 融合方法的实现  53-55
  4.3 实验结果及分析  55-57
  4.4 本章小结  57-58
结束语  58-60
  总结  58
  下一步工作展望  58-60
致谢  60-62
参考文献  62-67
作者在学期间取得的学术成果  67

SAR与全色遥感图像的小波域融合算法研究

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