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多源遥感图像的匹配与融合算法研究

作　者: 陈飒
导　师: 吴一全
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 多源遥感图像 图像匹配 图像融合 Contourlet变换 粒子群 相似性度量准则 对数极坐标变换 模糊推理
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


在遥感领域,卫星遥感系统提供着越来越多覆盖全球和重复测度的数据,为了充分、有效、综合地利用这些信息,就需要将同一目标或同一区域的多源图像数据进行匹配与融合。本文以多源遥感图像作为对象,研究并实现了多源遥感图像的匹配与融合算法。首先,讨论了一种基于Contourlet域、Krawtchouk矩和改进粒子群的图像匹配算法,主要针对单一传感器所获取的遥感图像进行快速匹配。与目前常用的匹配算法相比,该算法可在加快匹配速度的同时,大大提高匹配的精度。其次,针对多传感器获取的遥感图像,研究了两种多源遥感图像匹配算法,分别引入改进型Hausdorff距离和基于Tsallis熵的互信息量作为相似性度量准则。结果表明,这两种算法都具有较高的匹配效率和运算速度。然后,实现了一种基于对数极坐标变换和对齐度的多源遥感图像配准算法,对以Harris角点为中心的圆进行对数极坐标变换,采用对齐度度量准则得到匹配点。实验结果显示,该算法能有效地对多源遥感图像进行配准,对旋转、尺度变换具有一定的鲁棒性。接着,采用了无下采样Contourlet变换对多源遥感图像进行融合处理。该方法的性能较传统的基于小波变换或基于Contourlet变换的融合方法有了一定的提高,融合效果更好。最后,介绍了一种基于无下采样Contourlet变换和模糊推理的图像融合算法,利用模糊推理计算各源图像对融合图像的贡献程度。结果表明,该算法简单、可行,并能更加有效地融合源图像中的信息。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
图、表清单  9-10
注释表  10-11
第一章 绪论  11-20
  1.1 课题研究背景和意义  11-13
    1.1.1 图像匹配与融合的定义  11
    1.1.2 多源遥感图像匹配与融合的目的及意义  11-13
  1.2 课题的国内外研究概况  13-17
    1.2.1 研究发展及现状  13-16
    1.2.2 存在的问题  16-17
  1.3 本文的章节安排和主要创新点  17-20
    1.3.1 本文的章节安排  17-18
    1.3.2 本文的主要创新点  18-20
第二章 基于Contourlet 域、Krawtchouk 矩和粒子群的快速图像匹配  20-31
  2.1 引言  20-21
  2.2 图像匹配的过程  21-22
  2.3 基于Contourlet 域、Krawtchouk 矩和粒子群的快速图像匹配算法  22-29
    2.3.1 Contourlet 变换、粒子群和Krawtchouk 矩的基本理论  22-24
    2.3.2 改进的带极值扰动的简化粒子群优化算法  24-25
    2.3.3 算法实现步骤  25-26
    2.3.4 实验结果与分析  26-29
  2.4 本章小结  29-31
第三章 多源遥感图像匹配  31-44
  3.1 基于改进型Hausdorff 距离的多源遥感图像匹配算法  31-37
    3.1.1 Hausdorff 距离的基本理论  31-33
    3.1.2 算法实现步骤  33-34
    3.1.3 实验结果分析  34-37
  3.2 基于Tsallis 熵互信息量的多源遥感图像匹配算法  37-43
    3.2.1 经典互信息量和Tsallis 熵互信息量  38-39
    3.2.2 算法实现步骤  39-40
    3.2.3 实验结果与分析  40-43
  3.3 本章小结  43-44
第四章 基于对数极坐标变换和对齐度准则的多源遥感图像配准  44-51
  4.1 引言  44
  4.2 对数极坐标变换  44-46
    4.2.1 映射定义  44-45
    4.2.2 对数极坐标模型的构成方法  45-46
  4.3 基于对数极坐标变换和对齐度准则的多源图像配准算法  46-50
    4.3.1 细化参数的对数极坐标变换  46
    4.3.2 Harris 角点检测  46-47
    4.3.3 对齐度准则  47-48
    4.3.4 算法实现步骤  48
    4.3.5 实验结果与分析  48-50
  4.4 本章小结  50-51
第五章 基于无下采样Contourlet 变换的图像融合  51-59
  5.1 引言  51
  5.2 融合结果的评价准则  51-53
    5.2.1 根据单个图像统计特征的评定方法  52
    5.2.2 根据融合图像与源图像关系的评定方法  52-53
  5.3 基于无下采样Contourlet 变换的图像融合算法  53-57
    5.3.1 无下采样Contourlet 变换的基本理论  53-54
    5.3.2 算法实现步骤  54-55
    5.3.3 实验结果与分析  55-57
  5.4 本章小结  57-59
第六章 基于无下采样Contourlet 变换和模糊推理的图像融合  59-64
  6.1 引言  59
  6.2 模糊推理的基本理论  59-60
    6.2.1 模糊集的概念  59-60
    6.2.2 模糊集的运算  60
  6.3 基于无下采样Contourlet 变换和模糊推理的图像融合算法  60-63
    6.3.1 算法实现步骤  60-61
    6.3.2 实验结果与分析  61-63
  6.4 本章小结  63-64
第七章 总结与展望  64-67
  7.1 本文的主要工作及结论  64-65
  7.2 进一步研究工作展望  65-67
参考文献  67-73
致谢  73-74
在学期间的研究成果及发表的学术论文  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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