發(fā)布時(shí)間：2020-08-08 04:55

【摘要】：遙感圖像融合技術(shù)旨在將含有互補(bǔ)信息的多源圖像進(jìn)行結(jié)合,從而得到內(nèi)容更豐富、光譜質(zhì)量更高的單幅圖像,這有利于提高目標(biāo)分類和地物識(shí)別的精度,因此具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。目前國(guó)內(nèi)外研究者針對(duì)多光譜圖像融合問(wèn)題從多個(gè)角度設(shè)計(jì)了多種算法模型,并取得了不錯(cuò)的效果,但這些方法也存在著重模型輕優(yōu)化、適用范圍不明確等問(wèn)題�；诖�,本文設(shè)計(jì)了三種遙感圖像融合模型,并采用了四種優(yōu)化方法對(duì)其優(yōu)化,以試圖為不同實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題設(shè)計(jì)針對(duì)性算法。具體工作如下:(1)本文首先提出了一種基于ADMM優(yōu)化的變分pan-sharpening方法(PADMM)。該方法將光譜一致性、空間信息保持、圖像低秩性三個(gè)假設(shè)合并到一個(gè)能量框架中,設(shè)計(jì)了一種新的融合模型,然后采用非智能優(yōu)化算法ADMM對(duì)其進(jìn)行快速求解。實(shí)驗(yàn)表明該方法不僅可以提高融合圖像的質(zhì)量,而且效率高,適合為災(zāi)后緊急救援等時(shí)效性工作提供可靠的數(shù)據(jù)服務(wù)。(2)針對(duì)PADMM方法存在著參數(shù)需人工設(shè)置等問(wèn)題,本文將IHS空間變換與導(dǎo)向?yàn)V波和粒子群等算法相結(jié)合,提出了IHS演化方法(EIHS)和全色自適應(yīng)方法(PAIHS)。EIHS方法通過(guò)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔的染色體、合理的適應(yīng)度函數(shù),將問(wèn)題統(tǒng)計(jì)特性作為啟發(fā)式信息加入到進(jìn)化算子的設(shè)計(jì)中,并采用組合差分進(jìn)化算法(Co DE)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)表明EIHS能獲得較為理想的融合效果。PAIHS方法在EIHS的基礎(chǔ)上,利用導(dǎo)向?yàn)V波技術(shù)對(duì)圖像的邊緣和紋理等信息進(jìn)行邊緣保持和增強(qiáng)處理,然后采用計(jì)算效率更高的粒子群算法(PSO)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PAIHS方法獲得的融合圖像質(zhì)量比EIHS方法更好。(3)前述三種方法(PADMM、EIHS、PAIHS)都獲得了不錯(cuò)的融合質(zhì)量,但都基于單一模型優(yōu)化來(lái)獲得融合圖像,并沒(méi)有考慮多個(gè)模型相結(jié)合的優(yōu)勢(shì)�；诖�,本文最后提出了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的pan-sharpening方法(MIHS)。在MIHS方法中,首先提出了兩個(gè)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的融合模型,然后采用改進(jìn)的NSGAII算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明MIHS比EIHS、PAIHS和其它主流融合方法具有更為可觀的融合質(zhì)量,但它的平均運(yùn)行時(shí)間也是這些方法中最長(zhǎng)的。因此,MIHS方法不適合為災(zāi)后緊急救援等時(shí)效性要求高的工作提供數(shù)據(jù)服務(wù),但適合為要求計(jì)算智能化的災(zāi)后分析、災(zāi)后評(píng)估和災(zāi)后重建等非時(shí)效性工作提供更為精準(zhǔn)、更為可靠的數(shù)據(jù)服務(wù)。本文研究?jī)?nèi)容可為遙感圖像融合提供新的模型和技術(shù)支持,為災(zāi)后緊急救援、災(zāi)情分析和災(zāi)后重建等工作提供新的理論和數(shù)據(jù)支撐,同時(shí)也為遙感圖像融合技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害中的應(yīng)用打下基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751
【圖文】：

玉樹地震前后對(duì)比圖

華東師范大學(xué)博士學(xué)位論文 第一章2圖1-2 玉樹地震前后對(duì)比圖由此可見(jiàn)，遙感技術(shù)可以作為及時(shí)獲取災(zāi)情信息和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的一個(gè)重要手段。將災(zāi)前和災(zāi)后的多幅遙感圖像進(jìn)行對(duì)比分析（如圖1-1和1-2），可以準(zhǔn)確地獲取受災(zāi)區(qū)域及受災(zāi)程度，有助于開展及時(shí)救援和災(zāi)后重建等工作。但由于監(jiān)測(cè)衛(wèi)星獲得的是單幅遙感圖像，其空間質(zhì)量和光譜質(zhì)量往往不佳，不足以準(zhǔn)確地識(shí)別災(zāi)前、災(zāi)后的變化。因此，我們利用圖像融合技術(shù)來(lái)提高災(zāi)后遙感圖像的質(zhì)量，以便能進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和判斷。本文研究的Pan-sharpening方法是遙感圖像融合的一個(gè)重要分支，其本質(zhì)是將低空間信息高光譜質(zhì)量的多光譜圖像（MS）和高空間質(zhì)量低光譜信息的全色圖像（PAN）進(jìn)行融合，從而獲得高空間分辨率高光譜分辨率的多光譜圖像，其原理如圖1-3。高光譜低空間分辨率多光譜圖像 高?

直到求得極小值，如圖2-1 所示。智能優(yōu)化方法的策略是充分利用自然界中優(yōu)勝劣汰、適者生存等生存法則，將搜索空間中的候選解通過(guò)二進(jìn)制編碼為染色體的形式，該染色體由多個(gè)0、1 代碼組成，稱之為基因，再使用適應(yīng)度函數(shù)來(lái)評(píng)估染色體的好壞。然后，通過(guò)選擇、變異及交叉等算子不斷迭代來(lái)產(chǎn)生下一代比較優(yōu)良的解，直到最終獲得最優(yōu)解。

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本文編號(hào)：2785079