隨著傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步,各種對地觀測衛(wèi)星源源不斷的提供具有不同空間分辨率、光譜分辨率和時間分辨率的地物遙感影像。由于入射光能量有限,光學(xué)遙感系統(tǒng)在信噪比、光譜分辨率以及空間分辨率之間存在權(quán)衡。因此,衛(wèi)星傳感器通常只能測得一個高空間分辨率的全色圖像與幾個低分辨率的多光譜圖像。全色銳化是一種融合多光譜與全色圖像的技術(shù),其旨在使用全色圖像提高多光譜圖像的空間分辨率。全色銳化方法作為遙感任務(wù)中一項(xiàng)基本且重要的預(yù)處理步驟具有重大的研究意義。近年來,深度學(xué)習(xí)方法在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了令人矚目的效果,學(xué)者們也開始將其引入遙感領(lǐng)域解決相關(guān)問題�；诖�,本文在深度學(xué)習(xí)框架上整合了空間和光譜兩個領(lǐng)域的特定知識,構(gòu)建非線性深度學(xué)習(xí)模型以實(shí)現(xiàn)多光譜圖像的全色銳化。本文主要進(jìn)行了以下工作:（1）本文按照全色銳化算法提出的先后順序,對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)及分類。分析發(fā)現(xiàn)基于成分替換的方法雖然邊緣細(xì)節(jié)清晰但存在嚴(yán)重的光譜失真,基于多分辨率分析的方法解決了這一問題但會出現(xiàn)空間信息退化現(xiàn)象,而基于深度學(xué)習(xí)的全色銳化模型泛化能力不足且深層網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)退化。（2）針對經(jīng)典全色銳化方法的缺點(diǎn),本文提出一種基于深度殘差... 

【文章來源】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線

中國地質(zhì)大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文11[12]=[2]（2-3）1,2,,為全色銳化后的多光譜波段。為與第一主成分1直方圖匹配后的全色圖像。圖2-1PCA算法流程圖2.1.2基于Gram-Schmidt正交化的全色銳化算法Gram-Schmidt正交化(GS)算法是一種通用于線性代數(shù)和多元統(tǒng)計(jì)中的技術(shù)，其在全色銳化算法中依賴成分替換思想（Laben,2000;Aiazzi,2006）。為了將GS正交化適用于全色銳化問題，在Laben提出的GS方法中，在執(zhí)行正交化之前每個像素都減去其波段的平均值。此方法需要合成較低空間分辨率全色波段，并將其作為第一個波段和多光譜圖像進(jìn)行GS變換。然后使用從GS變換得到的第一波段的統(tǒng)計(jì)信息來調(diào)整較高空間分辨率全色圖像的統(tǒng)計(jì)信息與之匹配，并且將匹配

經(jīng)典全色銳化算法與評價標(biāo)準(zhǔn)12后的全色圖像替換GS變換產(chǎn)生的第一波段。最后對得到的波段進(jìn)行逆變換以生成全色銳化后的多光譜圖像，如圖2-2為GS變換流程圖。圖2-2GS算法流程圖對于合成較低空間分辨率的全色圖像存在兩種方式，第一種方法通過對低分辨率多光譜圖像做加權(quán)平均合成為一個較低分辨率的全色圖像，并利用多光譜圖像和高分辨率全色圖像的光譜響應(yīng)以及全色波段的光透射率計(jì)算適當(dāng)?shù)臋?quán)重。第二種方法是對高空間分辨率的全色圖像進(jìn)行模糊和二次采樣并內(nèi)插到適當(dāng)?shù)谋壤援a(chǎn)生合成的低分辨率全色圖像。改進(jìn)的GS正交化變換過程的數(shù)學(xué)描述如下（Laben,2000）：(,)=((,))∑(,)1(,)=1（2-4）其中，為變換后的波段數(shù)，則為變換后產(chǎn)生的第個分量；為原始多光譜影像的第個波段；為原始多光譜影像第個波段的平均值，其與協(xié)方差(,)計(jì)算公式如下：=∑∑(,)=1=1（2-5）(,)=[(,)(,)2]（2-6）其中，C和R分別代表圖像的總列數(shù)和總行數(shù)；(,)為給定GS波段與

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合多光譜與SAR影像的地物分類研究[J]. 李雪欣,馬保東,張嵩,陳玉騰,吳立新.  測繪與空間地理信息. 2019(12)
[2]高空間分辨率與高光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)融合研究[J]. 滿旺,陳紹杰.  測繪. 2010(06)
[3]基于SVM的多光譜影像與SAR圖像融合地物分類研究[J]. 陳偉利,陶和平,劉斌濤.  安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2010(20)
[4]集多分辨率分析與信息融合的航空影像中房屋的自動識別[J]. 李德仁,邵巨良.  模式識別與人工智能. 1994(03)
[5]中國科學(xué)院遙感衛(wèi)星地面站工作進(jìn)展[J]. 王新民.  遙感技術(shù)動態(tài). 1990(03)

碩士論文
[1]基于空間信息增強(qiáng)的全色影像銳化算法[D]. 雷亮.西安電子科技大學(xué) 2017



本文編號：3572972