【摘要】：現(xiàn)有的高分辨率遙感衛(wèi)星可以提供兩種圖像：多光譜(簡稱LM)圖像和全色(簡稱HP)圖像。LM圖像的光譜信息豐富,但空間分辨率較低；HP圖像的空間分辨率較高,但缺乏光譜信息；所以需要將LM圖像的光譜信息和HP圖像的空間信息按照一定的融合規(guī)則,分析并合成信息量全面的高分辨率多光譜(簡稱HM)圖像,我們把該過程稱為遙感圖像融合。本文針對融合過程涉及的LM圖像、HP圖像和HM圖像間相關(guān)關(guān)系的表述問題以及融合模型的參數(shù)取值問題,提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及進(jìn)化算法的遙感圖像融合方法。具體創(chuàng)新如下：(1)本文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的Pan-sharpening融合方法(簡稱BNP方法),使用有向無環(huán)圖來表述多光譜圖像M、全色圖像P與融合后圖像F之間的依賴關(guān)系,將對F的求解轉(zhuǎn)化為求解后驗(yàn)概率p(FIM,P),并提出了對條件概率p(M|F)、p(P|F)、先驗(yàn)概率p(F)的合理假設(shè)。(2)本文將進(jìn)化算法(簡稱EA)引入到Pan-sharpening融合方法中,進(jìn)行參數(shù)的自動選擇。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Pan-sharpening融合中的12個參數(shù)被編碼成進(jìn)化算法中的個體,評估這些個體的適應(yīng)程度的目標(biāo)函數(shù)是由兩種Pan-sharpening融合的質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)組合而成,通過優(yōu)化EA的目標(biāo)函數(shù)得出最優(yōu)的參數(shù)組合和HM圖像。我們采用QuickBird衛(wèi)星采集的圖像進(jìn)行試驗(yàn),并將本文方法和其他融合方法對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明我們的方法能產(chǎn)生高質(zhì)量的融合圖像,而且相同的參數(shù)取值可以應(yīng)用到其它相似的圖像中。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP751

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周宏軍;李江;蔡志剛;;一種小波包遙感圖像融合方法[J];現(xiàn)代測繪;2008年01期

2 陳超;江濤;劉祥磊;;基于纓帽變換的遙感圖像融合方法研究[J];測繪科學(xué);2009年03期

3 柴勇;何友;曲長文;;遙感圖像融合最新進(jìn)展及展望[J];艦船電子工程;2009年08期

4 朱衛(wèi)綱;周蔭清;徐華平;李春升;;遙感圖像融合效果客觀評價[J];火力與指揮控制;2010年02期

5 孫洪泉;竇聞;易文斌;;遙感圖像融合的研究現(xiàn)狀、困境及發(fā)展趨勢探討[J];遙感信息;2011年01期

6 付和;;遙感圖像融合的應(yīng)用研究[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào);2011年09期

7 阮濤;那彥;王澍;;基于壓縮感知的遙感圖像融合方法[J];電子科技;2012年04期

8 吳連喜,梁波,劉曉梅;保持光譜信息的遙感圖像融合方法研究(英文)[J];測繪學(xué)報(bào);2005年02期

9 王艷;陳波;;遙感圖像融合技術(shù)及其在土地資源動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用[J];影像技術(shù);2005年Z2期

10 林卉,肖劍平,杜培軍;基于正交小波包遙感圖像融合算法研究[J];空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年02期

相關(guān)會議論文 前8條

1 馬艷軍;石愛業(yè);徐立中;;基于區(qū)域特性選擇的遙感圖像融合方法[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

2 梁波;吳連喜;陳竹安;段彩蓮;蘇小霞;;光譜銳化的遙感圖像融合方法[A];第三屆全國數(shù)字成像技術(shù)及相關(guān)材料發(fā)展與應(yīng)用學(xué)術(shù)研討會論文摘要集[C];2004年

3 馬丹;鄭鍇;涂振前;;遙感圖像融合綜述[A];2007年福建省土地學(xué)會年會征文集[C];2007年

4 葛雯;高立群;;基于非分離小波變換及形態(tài)學(xué)的遙感圖像融合算法[A];2007'儀表，自動化及先進(jìn)集成技術(shù)大會論文集（一）[C];2007年

5 成功;鄧小青;;基于MATLAB的小波變換遙感圖像融合研究[A];第十五屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2005年

6 雷宏宇;鐘廣軍;;基于Curvelet變換的快速遙感圖像融合[A];第四屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

7 趙鵬濤;劉剛;胡岑;王明昊;彭接力;;基于Laplace-PCA的遙感圖像融合算法[A];國家安全地球物理叢書（八）——遙感地球物理與國家安全[C];2012年

8 石愛業(yè);徐立中;黃風(fēng)辰;;一種改進(jìn)的基于小波變換的遙感圖像融合方法[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 方發(fā)明;基于變分法的遙感圖像融合方法研究[D];華東師范大學(xué);2013年

2 姚為;像素級和特征級遙感圖像融合方法研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2011年

3 陳志剛;基于Contourlet遙感圖像融合與壓縮技術(shù)研究[D];長春理工大學(xué);2009年

4 郭立萍;基于支持向量機(jī)遙感圖像融合分類方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2010年

5 田養(yǎng)軍;基于提升小波分解曲波變換的多源遙感圖像融合方法研究[D];長安大學(xué);2009年

6 劉帆;基于小波核濾波器和稀疏表示的遙感圖像融合[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 徐彤陽;基于抗混疊Contourlet變換的遙感圖像融合研究[D];上海大學(xué);2011年

8 王金玲;基于多分辨率分析的遙感圖像融合算法研究[D];中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所）;2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 欒靜;基于Curvelet與Shearlet變換的遙感圖像融合[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

2 肖洋;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及進(jìn)化算法的遙感圖像融合方法研究[D];華東師范大學(xué);2016年

3 李園園;基于多分辨分析的遙感圖像融合技術(shù)研究[D];青島大學(xué);2009年

4 郭晶;基于壓縮感知理論的衛(wèi)星遙感圖像融合算法研究[D];北京交通大學(xué);2013年

5 黃海東;基于多分辨率分析的遙感圖像融合算法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2008年

6 羅俊;遙感圖像融合方法及其在目標(biāo)波譜反演中的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2007年

7 姚媛;基于小波支持向量機(jī)的遙感圖像融合[D];安徽大學(xué);2010年

8 張燦峰;高性能遙感圖像融合算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

9 崔學(xué)梅;基于多小波變換的遙感圖像融合技術(shù)研究[D];青島理工大學(xué);2010年

10 阮濤;壓縮感知遙感圖像融合及分類方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

本文編號：2728891