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基于多传感器图像融合的道路提取技术研究

作　者: 刘宜佳
导　师: 张晔
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 多源融合 道路提取 Curvelet变换 相位编组
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 89次
引　用: 1次
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内容摘要


道路是交通运输的命脉,地域连接的纽带。从遥感图像中准确提取主干道路,无论对于军事侦察还是国民经济的各方面都有极其重要的现实意义。而随着遥感技术的发展,越来越多不同类型的传感器被用于目标识别领域。但来自任何一个单一传感器的信息都不可能全面反映目标的特征。因此,将空间和光谱特征信息协同利用可以提高道路识别的精准度。本文以可见光全色图像和多光谱图像为数据源,以道路目标为研究对象,主要利用了Curvelet融合的手段,对多源遥感图像中的道路提取问题做了研究和分析。本文首先在研究多尺度几何分析以及Curvelet理论的基础上,采用实例对Curvelet变换的实现过程进行了研究与分析,并从结构、统计和特征三个方面分别对Curvelet系数进行了分析。在此基础上,实现了Curvelet变换在图像融合方面的应用。并提出了一种针对多光谱图像和可见光图像的特征级融合方案。用该方法对遥感图像中的道路特征进行融合,可以使融合后图像中的道路特征更加明显,与此同时抑制非目标干扰的影响。之后利用一种改进的相位编组法对融合后图像中的道路进行提取。完成了整个对道路目标“融合——提取”的过程。本文的创新点有二:首先,提出了一种基于光谱相似度矩阵的特征级融合方法。该方法可以针对选定的地物目标进行特征选择,使其在融合结果中特征更加明显,并且抑制非目标的干扰,有利于之后的目标提取;其次,对融合后的图像,提出了一种基于改进的相位编组法的道路提取方法。该方法通过对道路基元进行“检测——组织——描述——连接”四个步骤完成了对融合图像的道路提取过程。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 课题背景及目的意义  8-9
  1.2 国内外研究现状分析  9-13
    1.2.1 多源数据融合技术的研究现状  9-11
    1.2.2 道路提取技术的研究现状  11-12
    1.2.3 图像多尺度分析的研究现状  12-13
  1.3 论文的研究内容及结构安排  13-15
第2章 Curvelet变换  15-30
  2.1 多尺度几何分析  15-16
    2.1.1 多尺度几何分析方法的分类  15
    2.1.2 曲线特征的稀疏表示  15-16
  2.2 第一代Curvelet变换  16-18
    2.2.1 基本理论  16-17
    2.2.2 实现过程  17-18
  2.3 第二代Curvelet变换  18-20
    2.3.1 连续Curvelet变换  18-19
    2.3.2 离散Curvelet变换  19-20
    2.3.3 实现方法  20
  2.4 Curvelet变换的实现过程分析  20-26
  2.5 Curvelet系数分析  26-29
    2.5.1 结构分析  27
    2.5.2 统计分析  27-28
    2.5.3 特征分析  28-29
  2.6 本章小结  29-30
第3章 基于多尺度分析的图像融合技术  30-44
  3.1 图像融合技术的概述  30-35
    3.1.1 图像融合的基本概念  30-31
    3.1.2 图像融合的主要研究内容  31-33
    3.1.3 图像融合效果的评价  33-35
  3.2 基于Curvelet变换的图像融合方案  35-39
    3.2.1 基于多尺度分析方法的融合  35-36
    3.2.2 Curvelet融合的实现及步骤  36-37
    3.2.3 融合规则的选取  37-39
  3.3 针对道路目标的特征级融合方案  39-40
    3.3.1 地物的光谱特征及光谱检测算子  39-40
    3.3.2 光谱相似度矩阵  40
  3.4 仿真实验  40-42
  3.5 本章小结  42-44
第4章 基于融合图像的道路提取技术  44-55
  4.1 基于均值比例算子的道路基元检测方法  44-46
  4.2 基于相位编组的道路基元组织方法  46-48
    4.2.1 相位编组  46-48
    4.2.2 改进的相位编组方法  48
  4.3 线段的描述  48-51
    4.3.1 空域描述  49-50
    4.3.2 基于Hough变换的变换域描述  50-51
  4.4 断线的连接  51-52
  4.5 仿真实验  52-54
  4.6 本章小结  54-55
结论  55-57
参考文献  57-61
攻读学位期间发表的学术论文  61-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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