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多源遥感图像融合处理若干关键技术研究

雷琳  
【摘要】:多源遥感图像融合是将同一环境或对象的多源遥感图像进行综合的方法和工具框架。它以获取高质量的信息,产生比单一信源更精确、更完全、更可靠的估计和判决而成为遥感应用研究领域一个重要的研究方向。本文通过对比分析图像融合三个层次的优劣,在课题研究中形成了一个各层次融合技术优势互补的多源遥感图像融合处理思路,并对其中的像素层配准、特征关联及决策层目标融合识别三个关键技术进行了深入的研究。 第一章绪论从阐述遥感图像畸变的各种成因入手,重点分析了当前图像融合系统在像素层配准、特征关联及决策层融合三个关键技术方面存在的问题。 第二章在深入研究像素层图像配准理论的基础上,将校正技术引入到传统的基于区域的配准算法中,克服了复杂结构畸变的影响,增强了算法的适应性。在基于控制点的配准算法中,分析了控制点的选取对配准算法性能的影响,并总结出控制点选取所要遵循的若干规则。 第三章以实际的军事目标为例,研究了基于边缘相关的关联算法和基于区域不变矩的关联算法,实验结果表明基于特征的关联算法能对成像畸变取得更好的适应性。 第四章给出了基于D-S证据理论与BP神经网络的多源遥感图像决策层目标融合识别方法,实现了不确定性推理模型在多源遥感图像融合处理上的应用。实验结果表明该方法的融合识别结果更加可靠,且正确识别率优于传统的主观Bayes方法。 第五章结束语对本文的研究内容进行了总结,并对未来的研究工作进行了展望。


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