隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,不同類型的圖像數(shù)據(jù)不斷增多,單一類型傳感器下難以獲得全面的目標(biāo)信息,異質(zhì)遙感圖像的處理成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。異質(zhì)遙感圖像是指來(lái)自不同傳感器、不同分辨率或不同頻譜波段的遙感圖像�？紤]到地球資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、區(qū)域規(guī)劃等的重要性,為獲取準(zhǔn)確的目標(biāo)信息,圖像融合與變化檢測(cè)吸引了很多學(xué)者的研究興趣。深度學(xué)習(xí)提供了一種端到端的數(shù)據(jù)描述與處理框架,本文基于深度學(xué)習(xí)理論中的層次化自編碼模型,研究了異質(zhì)遙感圖像的融合與變化檢測(cè)方法。主要研究結(jié)果如下:1.設(shè)計(jì)了一種基于層次化稀疏自編碼器的全色與多光譜圖像融合方法。考慮到現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型多使用超分辨的方法,無(wú)法綜合使用多源信息的缺陷,本文設(shè)計(jì)了基于層次化稀疏自編碼器的多源映射網(wǎng)絡(luò)。首先將圖像融合問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)從多源圖像到目標(biāo)圖像的非線性映射問(wèn)題。在給定足夠多的隱藏單元的情況下,加入稀疏正則能近似任何從輸入到輸出的映射,同時(shí)學(xué)習(xí)到了各波段之間的關(guān)系。在Geoeye-Hobart、QuickBird等衛(wèi)星數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比傳統(tǒng)方法,該方法在光譜與空間細(xì)節(jié)上都有較大改進(jìn),在指標(biāo)Q4上有0.02⁰.1的提... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像融合類型示意圖

QuickBird實(shí)驗(yàn)一融合結(jié)果對(duì)比

(g)OCDL (h)DNN (i)Proposed圖2.5 QuickBird 實(shí)驗(yàn)二融合結(jié)果對(duì)比(a)LRMS 圖像 (b)HRP 圖像 (c)源 HRMS 圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高分辨率遙感影像多特征協(xié)同地物分類方法[J]. 林棟,秦志遠(yuǎn),楊婧瑋,張占睦.  測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2014(02)
[2]像斑直方圖相似性測(cè)度的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)[J]. 李亮,龔龑,李雪,王凱.  遙感學(xué)報(bào). 2014(01)
[3]融合多特征的遙感影像變化檢測(cè)[J]. 杜培軍,柳思聰.  遙感學(xué)報(bào). 2012(04)
[4]現(xiàn)代航天光學(xué)成像遙感器的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 胡君,王棟,孫天宇.  中國(guó)光學(xué)與應(yīng)用光學(xué). 2010(06)
[5]面向?qū)ο筇卣魅诤系母叻直媛蔬b感圖像變化檢測(cè)方法[J]. 王文杰,趙忠明,朱海青.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(08)
[6]基于多尺度融合的對(duì)象級(jí)變化檢測(cè)新方法[J]. 霍春雷,程健,盧漢清,周志鑫.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2008(03)
[7]基于邊緣特征的變化檢測(cè)方法研究[J]. 方圣輝,佃袁勇,李微.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2005(02)
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博士論文
[1]圖像稀疏表示理論及其應(yīng)用研究[D]. 鄧承志.華中科技大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于小波變換和區(qū)域分割的圖像融合算法研究[D]. 趙程章.西北工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3384854