近年來，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，攜帶不同類型傳感器的對地觀測衛(wèi)星陸續(xù)升空為我們進(jìn)行資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害預(yù)警等提供了大量的數(shù)據(jù)資源。但是這些遙感數(shù)據(jù)在空間分辨率、光譜特性以及時(shí)間周期上存在較大差異。為了高效利用這些數(shù)據(jù)，需要去除冗余信息，把這些數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)整合起來。遙感影像融合技術(shù)是近些年來興起的，具有一定的應(yīng)用前景。遙感影像融合通常是將同一地區(qū)不同衛(wèi)星傳感器在不同時(shí)間獲取的影像進(jìn)行融合，以克服影像在空間分辨率或者光譜分辨率的局限性。本文選取HJ-1衛(wèi)星多光譜影像和Landsat8衛(wèi)星的全色影像作為數(shù)據(jù)源，開展基于多光譜與全色圖像融合算法的研究。驗(yàn)證圖像分為兩組，圖片所選區(qū)域分別是：撫順市大伙房水庫、沈陽渾南新區(qū)。本文分析了傳統(tǒng)融合算法的理論基礎(chǔ)、融合過程以及算法流程，在小波變換融合算法的基礎(chǔ)上，有針對性的提出了基于高頻分量的改進(jìn)算法。通過對融合圖像的主觀和客觀綜合評價(jià)表明算法在光譜特性和空間信息量上都要好于原有算法。此外，為了降低現(xiàn)有的小波變換與HSI相結(jié)合的融合算法的光譜失真度，本文也提出一種算法，所得融合圖像與原始多光譜圖像的光譜相關(guān)程度優(yōu)于原來的算法，信息量也有所增加。 

【文章來源】：沈陽航空航天大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同層次的融合流程

基于控制點(diǎn)數(shù)據(jù)庫的自動(dòng)幾何精校正流程

色環(huán)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]多源影像融合技術(shù)研究[D]. 王糧庫.蘇州大學(xué) 2011
[4]基于小波變換的圖像融合算法研究[D]. 馮德寧.沈陽理工大學(xué) 2011
[5]基于Contourlet變換的多聚焦圖像融合研究[D]. 楊亞.重慶大學(xué) 2010
[6]基于多傳感器圖像融合的道路提取技術(shù)研究[D]. 劉宜佳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[7]多源遙感圖像融合技術(shù)及土地荒漠化信息提取[D]. 李真.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2009
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[9]TM及SPOT遙感圖像融合算法研究[D]. 張林玲.河海大學(xué) 2007
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本文編號：3256621