為了獲取高質(zhì)量的遙感圖像,需要對具有多種分辨率的遙感圖像進行融合。圖像融合提升遙感圖像識別能力的理論依據(jù)是將高分辨率圖像的高頻信息與低分辨率圖像采用合適的方法相融合,準確的提取高頻信息和找到合適的融合方法是得到高識別能力融合圖像的重點和難點。本文中開始從頻率的角度對圖像融合進行了研究,針對現(xiàn)在已有的融合算法都沒有定量的給出高頻信息范圍的問題,首先從一維分析了圖像融合對頻率的影響,然后將其推廣到二維圖像,定量的指出了圖像融合中高頻信息的范圍。隨后以此為依據(jù)提出了兩種基于頻率的圖像融合方法,提出使用線性模型對圖像融合進行描述,并進一步提出基于線性模型的融合方法。然后針對現(xiàn)有評價方法的不足提出使用識別能力作為評價衛(wèi)星遙感圖像進行融合后的評價指標,最后對圖像融合與定位精度的影響進行了研究。本文主要的研究內(nèi)容如下：1.根據(jù)圖像融合的理論依據(jù),對高分辨率全色圖像的高頻信息進行了定量的分析,指出了在進行融合之前遙感影像分辨率的選擇對融合后圖像中分辨率的影響,研究表明當對不同分辨率的遙感圖像進行融合時,在方法和地物相同的情況下,對于同一低分辨率圖像,分辨率相差越大,則融合圖像與低分辨率圖像相比地物頻率的...

【文章頁數(shù)】：122 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖２－１不同行數(shù)和列數(shù)的離散傅里葉變換??

換在頻域內(nèi)呈現(xiàn)中也共扼，頻率呈現(xiàn)周期性變化。對于二維的圖像，經(jīng)過傅里??葉變換之后，在頻域內(nèi)呈現(xiàn)為在第一行和第一列各自的中必共輒和剩下部分整??體的中屯、共輛，并且根據(jù)行數(shù)和列數(shù)的奇偶性會有所變化。如圖２－１：??０．?ＳＵ７?０．坑２４?０．巧ＴＳ?０．９５：２?傳里葉巧換?Ｓ....

圖２－２基于頻域的定量分解??圖２－２中，（ａ）為行列數(shù)為２００＊２００的圖像，設(shè)其分辨距離為Ａｍ，則（ｂ）??

?（ｆ）??圖２－２基于頻域的定量分解??圖２－２中，（ａ）為行列數(shù)為２００＊２００的圖像，設(shè)其分辨距離為Ａｍ，則（ｂ）??為頻率為１／２００Ａ至Ｉｊ?１０／２００Ａ的圖像，（Ｃ）為頻率為１０／２００Ａ到２０／２００Ａ的圖??像，（ｄ）為頻率為２０／２００Ａ到３０／２００Ａ的圖像....

圖２－３高采樣率圖像與低采樣率圖像??圖２－３中，上圖為高采樣率圖像，下圖為低采樣率圖像，其對應(yīng)的幅度－頻率曲??線如圖２－４：??’Ｉ?１１￣０￣Ｉ?１?１?１?１?１??１?Ｉ?？…ｒ

ｒａｎ??圓?１１１１??圖２－３高采樣率圖像與低采樣率圖像??圖２－３中，上圖為高采樣率圖像，下圖為低采樣率圖像，其對應(yīng)的幅度－頻率曲??線如圖２－４：??’Ｉ?１１￣０￣Ｉ?１?１?１?１?１??１?Ｉ?？…ｒ。畔－?ｉｆｌｆＭＭ??ａ?０－９?■?Ｉ?－?。９?｜１??０８....

圖２－４高采樣率圖像和低采樣率圖像的幅度－頻率圖??２－４左，，

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本文編號：4016464