發(fā)布時(shí)間：2021-01-17 15:13

　　隨著遙感技術(shù),特別是傳感器技術(shù)的發(fā)展,對于某一地區(qū)可用的遙感圖像越來越多,從各個(gè)不同的方面描述某一地區(qū)的特征,具有高空間分辨率、高光譜、多時(shí)相、多角度的特點(diǎn)。多光譜圖像（multi-spectral image）對于某一地區(qū)的描述具有多個(gè)波段的光譜特點(diǎn),光譜信息豐富,但空間分辨率低,而全色圖像（panchromatic image）是可見光范圍內(nèi)的混合灰度圖像,空間細(xì)節(jié)信息豐富而光譜信息不足。因此,怎樣集成一幅具有高光譜高空間分辨率的圖像成為研究的熱點(diǎn)。本文主要致力于多光譜圖像和全色圖像融合算法研究,完成了以下兩個(gè)方面的研究工作。（1）、根據(jù)非下采樣Contourlet變換（Nonsubsample Contourlet Transform, NSCT）系數(shù)的區(qū)域特征,利用低頻子帶和高頻子帶分別表示待融合圖像的近似信息和突變信息的特點(diǎn)。在多光譜圖像低頻子帶系數(shù)基礎(chǔ)上,有選擇的加入全色圖像低頻子帶系數(shù),在高頻子帶采用基于區(qū)域方差的有選擇融合算法。實(shí)驗(yàn)表明,融合圖像在保持多光譜圖像光譜信息同時(shí),加入更多全色圖像的空間信息,提高了空間分辨率。（2）、根據(jù)融合區(qū)域地物的空間分布特點(diǎn),將融合區(qū)域... 

【文章來源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容和研究方法
2 像素級圖像融合基本融合流程和主客觀評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.1 圖像融合的基本框架
    2.2 融合圖像質(zhì)量評價(jià)
        2.2.1 融合圖像的主觀質(zhì)量評價(jià)
        2.2.2 融合圖像的客觀質(zhì)量評價(jià)
3 多尺度幾何變換理論
    3.1 小波變換
        3.1.1 連續(xù)小波變換
        3.1.2 離散小波變換
    3.2 下采樣Contourlet變換
        3.2.1 拉普拉斯金字塔分解
    3.3 非下采樣Contourlet變換
4 一種基于NSCT系數(shù)局部特征的全色圖像和多光譜圖像融合算法
    4.1 圖像融合的步驟
    4.2 低頻子帶的融合規(guī)則
    4.3 高頻方向子帶的融合規(guī)則
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
5 一種NSCT與PCNN相結(jié)合全色圖像和多光譜圖像融合算法
    5.1 PCNN理論
    5.2 融合步驟
    5.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
讀研期間完成的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于非子采樣Contourlet變換的多聚焦圖像融合方法[J]. 鄒蓉,李玲玲,李翠華.  廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(06)
[2]基于非子采樣Contourlet變換的圖像融合算法[J]. 沈潔,胡學(xué)龍,楊義軍,阮文佳.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2009(10)
[3]曲波變換的高光譜遙感圖像融合方法在土地利用調(diào)查中的應(yīng)用[J]. 田養(yǎng)軍,薛春紀(jì),馬智民,曹建農(nóng).  遙感學(xué)報(bào). 2009(02)
[4]多光譜和全色圖像融合適用的超復(fù)數(shù)主元加權(quán)方法[J]. 楊惠娟,張建秋,胡波.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2009(02)
[5]基于NSCT變換的紅外與可見光圖像融合技術(shù)研究[J]. 林玉池,周欣,宋樂,黃銀國.  傳感器與微系統(tǒng). 2008(12)
[6]非降采樣Contourlet域內(nèi)空間頻率激勵(lì)的PCNN圖像融合算法（英文）[J]. 屈小波,閆敬文,肖弘智,朱自謙.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2008(12)
[7]基于無下采樣Contourlet變換的圖像融合[J]. 吳一全,陳颯,羅子娟.  中國體視學(xué)與圖像分析. 2008(02)
[8]基于NSCT的多光譜和全色圖像的融合[J]. 翟軍濤,那彥.  激光與紅外. 2008(03)
[9]一種自適應(yīng)的基于局部小波系數(shù)特征的遙感圖像融合方法[J]. 宋楊,萬幼川.  遙感信息. 2007(01)
[10]基于二代curvelet變換的圖像融合研究[J]. 李暉暉,郭雷,劉航.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2006(05)

碩士論文
[1]基于小波變換的遙感圖像融合方法研究[D]. 蔡娜.福建師范大學(xué) 2008



本文編號：2983110