發(fā)布時(shí)間：2017-04-22 21:13

  本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)遙感影像環(huán)境目標(biāo)提取及可視化方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文分析了國(guó)內(nèi)外相應(yīng)無(wú)人機(jī)遙感應(yīng)用技術(shù)在獲取影像信息方面的應(yīng)用,并分析了遙感影像在環(huán)境保護(hù)信息提取技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀。其次,從環(huán)境保護(hù)應(yīng)用出發(fā),在現(xiàn)有基礎(chǔ)上引入地學(xué)信息圖譜方法基于無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行綜合,以滿足專題地圖綜合中地理要素。本文選用無(wú)人機(jī)無(wú)人機(jī)影像作為研究對(duì)像。針對(duì)基于無(wú)人機(jī)圖像的對(duì)像分類識(shí)別問(wèn)題,運(yùn)用工程化思想,從基本數(shù)學(xué)原理、基本理論方法和實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)技術(shù)(MATLAB、ENVI、eCongnition)手段等方面進(jìn)行了系統(tǒng)研究,設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)框架,改善了無(wú)人機(jī)遙感圖像的自動(dòng)解譯方法;對(duì)無(wú)人機(jī)圖像對(duì)像識(shí)別方法中的多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題提出了可行的技術(shù)與方案,并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。本文中對(duì)比多種軟件,大部分圖像處理在圖像校正、圖像拼接等應(yīng)用上不甚靈,缺少對(duì)于圖像一個(gè)合符數(shù)學(xué)與面向?qū)ο蟮睦碚摰膽?yīng)用,在圖像的識(shí)別分類應(yīng)用方面,限制了無(wú)人機(jī)高分辯率圖像資源的利用效率。針對(duì)無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別分類的理論體系作了補(bǔ)充和擴(kuò)展,圍繞建筑物、道路、水體等識(shí)別的方法與技術(shù)完成了有效的探索和實(shí)驗(yàn)。按照預(yù)定流程,對(duì)無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行校正、拼接、特征提取、特征匹配等預(yù)處理,并在MATLAB中驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)。研究歸納了目前無(wú)人機(jī)圖像拼接的主要算法,對(duì)SIFT算法作了詳細(xì)理論驗(yàn)證并在MATLAB中實(shí)現(xiàn)。利用SIFT算法實(shí)現(xiàn)了圖像的快速拼接。研究了HSV模型,并利用計(jì)算機(jī)視覺和人類認(rèn)知心理學(xué)原理來(lái)分析用戶觀感的一種顏色模型。利用理論實(shí)現(xiàn)了影像不同的尺度、多次分割,之后提取數(shù)據(jù)、分類。得到了建筑物對(duì)像、道路、水體的數(shù)據(jù)。使外在符號(hào)有了對(duì)應(yīng)的數(shù)字化數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)原始影像到最終圖的表現(xiàn)。完整地表達(dá)了符號(hào)的意義所在。
【關(guān)鍵詞】：環(huán)境保護(hù) 無(wú)人機(jī)遙感 圖像處理 SIFT算法 對(duì)像識(shí)別 專題圖
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要6-7
• abstract7-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究背景與論題12-13
• 1.1.1 環(huán)境問(wèn)題及政策的變遷12-13
• 1.2 專題圖及制圖符號(hào)的演進(jìn)13-15
• 1.2.1 環(huán)境保護(hù)專題圖發(fā)展13-14
• 1.2.2 目前仍然存在的問(wèn)題14-15
• 1.3 研究的內(nèi)容及意義15-17
• 1.3.1 研究假設(shè)、對(duì)象及內(nèi)容15-16
• 1.3.2 研究意義16-17
• 1.4 研究方法與框架17-19
• 第2章 專題圖理論基礎(chǔ)及影像處理19-35
• 2.1 基于無(wú)人機(jī)影像的環(huán)境保護(hù)的范疇與任務(wù)19-20
• 2.1.1 基于無(wú)人機(jī)影像的環(huán)境保護(hù)的定義19-20
• 2.1.2 基于無(wú)人機(jī)影像的環(huán)境保護(hù)的特點(diǎn)20
• 2.2 基于無(wú)人機(jī)影像的環(huán)境保護(hù)專題圖的定義與功用20-23
• 2.2.1 基于無(wú)人機(jī)影像的環(huán)境保護(hù)專題圖的功用20-21
• 2.2.2 基于無(wú)人機(jī)影像的環(huán)境保護(hù)專題圖的功用21-23
• 2.3 無(wú)人機(jī)圖像預(yù)處理措施23-28
• 2.3.1 無(wú)人機(jī)圖像獲取23-24
• 2.3.2 圖像畸變成因及校正24-28
• 2.4 圖像增強(qiáng)28-35
• 2.4.1 均值濾波法28-29
• 2.4.2 中值濾波29-32
• 2.4.3 灰度變換32-34
• 2.4.4 直方圖整敕34-35
• 第3章 影像的拼接及特征匹配提取35-44
• 3.1 影像匹配的灰度匹配方法35-36
• 3.2 影像匹配的SIFT匹配方法36-44
• 第4章 影像特征提取及分割與分類方法研究44-51
• 4.1 圖像分析44-48
• 4.1.1 圖像分析44-45
• 4.1.2 多尺度分割45-48
• 4.2 分類法48-51
• 4.2.1 最臨近分類法48-49
• 4.2.2 隸屬度函數(shù)分類法49-51
• 第5章 基于無(wú)人機(jī)影像的環(huán)境保護(hù)專題圖的符號(hào)構(gòu)建51-60
• 5.1 符號(hào)構(gòu)架的層次性51-53
• 5.2 符號(hào)構(gòu)建策略53-60
• 5.2.1 外形特征、對(duì)應(yīng)物項(xiàng)、邏輯關(guān)系53-56
• 5.2.2 符號(hào)幾何圖元與結(jié)構(gòu)法則56-60
• 第6章 圖像對(duì)像提取及符號(hào)可視化60-71
• 6.1 項(xiàng)目基本情況60-61
• 6.1.1 評(píng)價(jià)重點(diǎn)60-61
• 6.2 評(píng)價(jià)等級(jí)與評(píng)價(jià)范圍61-65
• 6.2.1 評(píng)價(jià)等級(jí)61-65
• 6.2.2 評(píng)價(jià)范圍65
• 6.3 無(wú)人機(jī)影像與專題融合表達(dá)策65-71
• 6.3.1 多尺度分割65-66
• 6.3.2 面向?qū)ο穹诸?/span>66-67
• 6.3.3 輸出提取對(duì)像信息67-69
• 6.3.4 對(duì)像可視化69-71
• 結(jié)論71-72
• 附錄 部分程序清單72-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 致謝77-78
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文及項(xiàng)目78

  本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)遙感影像環(huán)境目標(biāo)提取及可視化方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號(hào)：321274