【摘要】：隨著遙感傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展,不同的遙感傳感器所獲取的遙感圖像數(shù)據(jù)在空間分辨率和光譜分辨率方面各有不同。利用光學(xué)原理設(shè)計(jì)的傳感器獲取的遙感圖像數(shù)據(jù)在空間細(xì)節(jié)表征力和光譜特性保留方面是相互沖突的,在同一信噪比的情況下,若要提升遙感圖像的空間分辨率則需要犧牲一定的光譜分辨率,同理,若要提升遙感圖像的光譜分辨率則需要把犧牲空間分辨率作為代價(jià)。在遙感圖像數(shù)據(jù)的實(shí)際研究和應(yīng)用中則需要兩個(gè)分辨率同時(shí)都高的圖像,為了使衛(wèi)星獲取的遙感圖像既具有較好的光譜特性,又具有較高的空間細(xì)節(jié)表征能力,遙感圖像融合技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生。本文針對(duì)傳統(tǒng)遙感圖像融合方法中存在的保留圖像光譜特性和提高空間細(xì)節(jié)表征能力相互沖突的問題和遙感圖像在融合過程中采用單一融合策略造成空間細(xì)節(jié)信息缺失的問題,提出兩種新算法:1.提出基于最小Hausdorff距離和非下采樣剪切波變換(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)的遙感圖像融合算法。該算法首先利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)變換獲得多光譜圖像的第一主分量,然后采用NSST對(duì)全色圖像和第一主分量分別進(jìn)行多層分解,得到低頻子帶和方向尺度各不相同的高頻子帶。其中高頻子帶中含有大量特征顯著的空間細(xì)節(jié)信息,傳統(tǒng)單一的融合規(guī)則并不適用于全部細(xì)節(jié)特征,采用單一融合策略融合會(huì)造成融合圖像部分細(xì)節(jié)信息和光譜信息缺失和不匹配。針對(duì)這個(gè)問題將最小Hausdorff距離作為多策略融合的度量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用在高頻子帶融合中,根據(jù)相似度選擇相應(yīng)的融合策略。將空間頻率結(jié)合稀疏表示的方法應(yīng)用于低頻子帶融合中。最后分別進(jìn)行NSST逆變換和PCA逆變換得到目標(biāo)融合圖像。通過對(duì)不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明所提方法在保留光譜信息和提升空間分辨率方面都有很好的效果。2.提出NSST域內(nèi)基于蟻群邊緣優(yōu)化和最小Hausdorff距離的遙感圖像融合算法。該算法是對(duì)上一個(gè)算法的優(yōu)化,在多策略融合的基礎(chǔ)上采用蟻群邊緣優(yōu)化算法將多光譜圖像和全色圖像中互補(bǔ)的細(xì)節(jié)信息同時(shí)保留在融合圖像中,首先利用PCA變換獲得多光譜圖像的第一主分量,將蟻群邊緣檢測(cè)應(yīng)用于全色圖像獲得其邊緣二值圖像,根據(jù)邊緣圖像對(duì)全色圖像和第一主分量進(jìn)行多策略融合獲得新的全色圖像。然后分別對(duì)新的全色圖像和第一主分量進(jìn)行NSST分解,得到低頻子帶和各個(gè)方向尺度不同的高頻子帶。融合分解所得的高頻子帶時(shí)采用多策略融合的融合規(guī)則,融合低頻子帶時(shí)采用結(jié)合空間頻率和稀疏表示的融合規(guī)則。最后分別經(jīng)過NSST逆變換和PCA逆變換得到目標(biāo)融合圖像。通過對(duì)不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明所提方法在保留光譜信息和提升空間分辨率方面都有很好的效果。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 馮麗容;;星體的對(duì)偶Orlicz Hausdorff度量[J];重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年02期

2 饒峰;柯楓;;拓?fù)銱ausdorff維數(shù)的一種計(jì)算方法及其應(yīng)用[J];四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年04期

3 Sheng Jin HUO;Sheng Jian WU;;Hausdorff Dimensions of Quasilines and Differentiability of Quasisymmetric Homeomorphisms[J];Acta Mathematica Sinica;2016年04期

4 Zhiwei Zhu;Zuoling Zhou;;A Local Property of Hausdorff Centered Measure of Self-Similar Sets[J];Analysis in Theory and Applications;2014年02期

5 丁丹;郭晶;盛中平;;有關(guān)Hausdorff測(cè)度的兩類覆蓋形式[J];東北師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年04期

6 李英明;李旭健;;兩條參數(shù)曲線間的Hausdorff距離的研究[J];華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

7 李艷曉;袁可紅;;基于遞歸圖的一類自仿集的Hausdorff維數(shù)[J];洛陽(yáng)理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

8 陸漢川;伏文清;;預(yù)Hausdorff空間的一些簡(jiǎn)單性質(zhì)[J];云南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期

9 連丹青;;魔鬼階梯的Hausdorff測(cè)度與Hausdorff維數(shù)[J];湖北民族學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年02期

10 陳巖;姜淑珍;宮雪;;帶有擴(kuò)張Hausdorff度量超空間的一些性質(zhì)[J];長(zhǎng)春師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年12期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 蘇磊;張登福;王世強(qiáng);劉濤;;基于Hausdorff距離的圖像匹配技術(shù)應(yīng)用綜述[A];第八屆全國(guó)信號(hào)與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

2 ;Difference Squared Hausdorff Distance Based Medical Image Registration[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

3 馬天磊;劉云鵬;;融合結(jié)構(gòu)信息的Hausdorff距離在圖像匹配中的應(yīng)用[A];第十屆全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2012年

4 Tianyu Sun;Wensheng Yu;;Machine Proving System for Mathematical Theorems in Coq-Machine Proving of Hausdorff Maximal Principle and Zermelo Postulate[A];第36屆中國(guó)控制會(huì)議論文集（F）[C];2017年

5 王號(hào);沈海平;;基于Hausdorff距離的多目標(biāo)多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[A];第一屆空中交通管理系統(tǒng)技術(shù)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2018年

6 宋昀岑;葉玉堂;羅穎;陳鎮(zhèn)龍;;一種基于彩色圖像處理和Hausdorff距離的配準(zhǔn)算法[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

7 牛照東;鄒江威;王衛(wèi)華;陳曾平;;基于形狀結(jié)構(gòu)和梯度方向加權(quán)的Hausdorff距離圖像匹配方法[A];第十四屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)(CCSP-2009)論文集[C];2009年

8 張洪霞;俞利;葉旭鳴;;基于邊緣特征和Hausdorff距離的圖像匹配算法研究[A];全國(guó)第4屆信號(hào)和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

9 梁曉云;章品正;王蔚林;曾衛(wèi)明;羅立民;王立功;周正東;;Hausdorff距離與GA相結(jié)合的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)[A];第二屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

10 冷雪飛;劉建業(yè);熊智;邢廣華;;魯棒Hausdorff距離在SAR/慣性組合導(dǎo)航圖像匹配中的應(yīng)用研究[A];江蘇省自動(dòng)化學(xué)會(huì)七屆四次理事會(huì)暨2004學(xué)術(shù)年會(huì)青年學(xué)者論壇論文集[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 張德軍;CAD模型在線集成與離線集成關(guān)鍵技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2015年

2 陳秀;Lipschitz等價(jià)與唯一集的Hausdorff維數(shù)[D];華東師范大學(xué);2018年

3 謝玉瓊;一類拓廣的Besicovitch集及其維數(shù)[D];武漢大學(xué);2005年

4 車暢;基于改進(jìn)Hausdorff距離的多特征度量融合圖像檢索方法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2017年

5 李志輝;幾類展式的軌道分布問題[D];武漢大學(xué);2017年

6 王文婭;若干分形集的Hausdorff維數(shù)和密度[D];華中科技大學(xué);2016年

7 霍勝進(jìn);擬圓周的Hausdorff維數(shù)[D];北京大學(xué);2013年

8 胡曉梅;關(guān)于齊次Moran集維數(shù)的若干問題研究[D];華中師范大學(xué);2017年

9 高貴連;Hausdorff算子及其相關(guān)研究[D];浙江大學(xué);2012年

10 李俊;Hausdorff算子在幾種空間上的有界性[D];浙江大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張晗s，

本文編號(hào)：2611015