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《解放军信息工程大学》 2010年
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高光谱遥感图像融合技术与质量评价方法研究

马一薇  
【摘要】:高光谱图像具有地物属性精细探测的能力和广阔的应用前景,高光谱图像处理与分析技术的研究正成为热点问题,但由于高光谱图像空间分辨率的提高受到限制,只有将其与高分辨率的遥感图像进行融合处理才能满足空间定位和属性获取的要求。本文在分析高光谱与高空间分辨率图像融合技术研究现状的基础上,深入研究了像素级融合方法,改进了非负矩阵分解融合方法,设计了基于遗传算法的融合方法,并对融合结果的质量评价方法进行了深入研究。主要完成的工作有: 1.归纳了高光谱图像数据特点,分析了遥感图像融合的研究现状,强调了高光谱与高分辨率遥感图像融合的重要性。 2.深入研究了像素级图像融合方法,介绍了高光谱图像预处理的内容和方法,阐述了图像融合中基于信息量和基于类间可分性的高光谱图像波段选择方法。在对多种像素级融合方法进行研究的基础上,分析了各种算法的实现方法并归纳总结了各自的优点和不足。 3.分析了已有的遥感图像融合质量主、客观评价方法。为了实现综合评价的目的,将模糊综合评价应用到遥感图像融合的质量评价中,设计了基于层次分析法的融合图像质量模糊综合评价方法。试验结果表明:该方法具有兼顾主、客观因素,易于定量表达和区分优劣,评价结果精确等特点。 4.在分析非负矩阵分解原理和实现方法的基础上,将IHS变换与非负矩阵分解方法相结合,改进了基于非负矩阵分解的图像融合方法。通过利用多光谱和高光谱数据进行试验,表明本文方法相对常用的融合方法具有克服光谱失真和保持图像信息量的优点,融合效果较好。 5.对遗传算法的原理、流程和构成要素进行了研究,设计了基于遗传算法的图像融合方法。通过进行对比试验,分别对信息熵、相关系数和平均梯度等评价指标进行统计分析,表明了该方法具有方法灵活、信息互补优势明显的特点。
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP751

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 蔚湘莹;基于小波变换的高光谱遥感数据光谱域噪声滤除研究[D];中国地质大学(北京);2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘春红;超光谱遥感图像降维及分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 黄加翼;乔梁;;高能X射线包裹图像边沿特征识别方法[J];安防科技;2011年03期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 王彦敏;;江苏省1:5万正射影像快速更新[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
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6 王宇韬;方勇纯;;鲁棒单目视觉SLAM系统研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
7 粟晓玲;史银军;;基于水资源转化模拟的内陆河流域水资源优化配置研究[A];全国水资源合理配置与优化调度及水环境污染防治技术专刊[C];2011年
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10 徐刚;陈立平;张瑞瑞;;果园传感器网络数据滤波算法研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张子迎;多机器人协作及环境建模技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 徐森;文本聚类集成关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 刘营;雷达图像编码器的并行处理研究与实现[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 沈郑燕;声纳图像去噪与分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 林颖;基于水平集方法的图像分割关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
8 许志远;雾天降质图像增强方法研究及DSP实现[D];大连海事大学;2010年
9 查云飞;类菱形车转向系统研究与分析[D];湖南大学;2010年
10 奉小慧;音频噪声环境下唇动信息在语音识别中的应用技术研究[D];华南理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 田继辉;用于三维影像快速浏览的多尺度DEM数据组织研究[D];河南理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 顾海燕;李海涛;杨景辉;;基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法[J];国土资源遥感;2007年02期
2 陶维亮;王先培;刘艳;袁磊;;基于小波模极大值移位相关的光谱去噪方法[J];光谱学与光谱分析;2009年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 王强;航空高光谱遥感光谱域噪声滤波应用研究[D];华东师范大学;2006年
2 储美华;遥感影像的高光谱特征研究[D];山东科技大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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2 徐瑞;基于小波变换的遥感图像降噪与融合技术的研究[D];天津大学;2008年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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2 刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
【相似文献】
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2 李杰;赵春晖;梅锋;;利用背景残差数据检测高光谱图像异常[J];红外与毫米波学报;2010年02期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 高洪燕;毛罕平;张晓东;周莹;;番茄叶片氮素反射光谱及高光谱图像的研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
3 高连如;张兵;孙旭;李山山;张文娟;;高光谱数据降维与分类技术研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年
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10 陶斐斐;李永玉;王伟;彭彦昆;;基于高光谱成像技术快速无损伤评价猪肉新鲜度[A];中国食品科学技术学会第八届年会暨第六届东西方食品业高层论坛论文摘要集[C];2011年
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5 风动;数码拍照有技巧[N];天津日报;2004年
6 本报记者 瞿剑;地下煤火:“静悄悄”的灾害怎样应对?[N];科技日报;2009年
7 钱林;轻松玩转扫描仪4[N];中国电脑教育报;2003年
8 记者 王春;我自主研发新型磁共振成像技术[N];科技日报;2009年
9 新文;DVD、彩电如何搭配?[N];中国文化报;2001年
10 宗禾;分辨率[N];中国测绘报;2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 石吉勇;基于高光谱图像技术的设施栽培作物营养元素亏缺诊断研究[D];江苏大学;2012年
2 梅锋;基于核机器学习的高光谱异常目标检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 高恒振;高光谱遥感图像分类技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
4 姚伏天;基于高斯过程的高光谱图像分类研究[D];浙江大学;2011年
5 王晓飞;高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
7 谭琨;基于支持向量机的高光谱遥感影像分类研究[D];中国矿业大学;2010年
8 周爽;蚁群算法在高光谱图像降维和分类中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 刘丽娟;基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究[D];东北林业大学;2011年
10 孙蕾;小波构造理论及其在高光谱遥感图像去噪与压缩中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马一薇;高光谱遥感图像融合技术与质量评价方法研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 殷晓平;基于高光谱图像的黄瓜叶片叶绿素含量及其分布预测研究[D];江苏大学;2010年
3 邵涛;基于光谱信息的高光谱图像目标识别方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 张琳;高光谱图像技术诊断黄瓜病害方法的研究[D];沈阳农业大学;2011年
5 唐雪飞;基于案例推理的高光谱图像分类研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
6 胡倩;基于知识的高光谱图像波谱匹配技术研究与应用[D];中国地质大学(北京);2010年
7 包海燕;高光谱溢油图像分类算法研究[D];大连海事大学;2011年
8 徐长健;基于小波变换的高光谱溢油图像压缩方法的研究[D];大连海事大学;2011年
9 魏然;基于三维光谱模型的高光谱图像压缩方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
10 王爽;基于高光谱散射图像的苹果内部品质预测建模[D];江南大学;2012年
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