高辨别率遥感影像融合方法研究及融合后果评估

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高辨别率遥感影像融合方法研究及融合后果评估

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毕业论文范文题目：高辨别率遥感影像融合方法研究及融合后果评估，论文范文关键词：高辨别率遥感影像融合方法研究及融合后果评估
高辨别率遥感影像融合方法研究及融合后果评估毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着遥感技巧的迅猛发展,多传感器之间的影像融合技巧研究越来越受到国内外学者的器重,目前多源遥感影像融合技巧已经在出产实际部分广为利用,利用方法也多种多样,然而高辨别率遥感影像的融合研究还绝对较少。本文以ALOS多光谱跟全色以及SPOT多光谱跟全色为实验数据,在基于像元级融合的基本上,探讨了高辨别率遥感影像的融合技巧跟方法,并对融合成果进行评估。本文回想了遥感图像融合的发展过程,对现有的遥感图像融合的基本（文章此处忽略..）实际进行了总结,并且对遥感图像融合步骤进行了阐明,对遥感影像融合品位进行了阐述,并且就每种融合品位的基本特点跟原理进行了研究,描述了每个品位的融合算法。对遥感图像融合关键步骤进行了阐述,包含多少何精改正、图像配准以及影像直方图匹配,阐明了这些工作对遥感影像融合的重要性,并且使影像的改正跟配准精度均达到遥感影像融合的请求,保障融合能达到最佳后果。介绍了传统的融合算法,包含IHS变换融合、主成分(PCA)调换融（略..）合、Brovey融合以及Gram-Schmidt变换融合。此外,针对ALOS多光谱跟全色影像改进了SFIM算法,SFIM融合算法可能正确利用多光谱图像跟全色光图像的的互补特点,将高辨别率遥感影像的空间信息公道、有效地调制到已配准的多光谱图像中,并且不改变其光谱特点与对比度。为了使融合后的图像能进步反差,包含更多的空间纹理信息,反应地物边界信息,本文在本来的SFIM融合算法得基本上参加了方差纹理参数,参加（略..）纹理参数的方法是,先打算全色影像的纹理,而后对整幅影像的纹理进行归一化处理,将所得的参数参加SFIM融合算法中。针对SPOT多光谱跟全色影像在小波融合的基本上参加区域方差信息,在小波融合的算法中,高频成分包含了更多的遥感影像的亮度渐变,也是就更多的细节信息。图像的方差可能表示地物的边界信息,在进行小波系数融合前可能先对分解的小波高频部分通过范畴操作打算方差,打算出的方差可能反应更具体的边界信息,该融合算（文章此处忽略..）法比单纯的利用小波进行融合更优化。最后,针对ALOS多光谱跟全色影像及SPOT多光谱跟全色影像融合成果,总结了使融合成果主观定性评估跟客观定量评估相一致的评估指标。通过应用均值、标准差、信息熵、清楚度、信噪比、相干联数跟偏差指数等指标,结合主观判读,对改进的融合算法与传统的融合算法进比较,得出本文所改进的两种融合算法在用于ALOS多光谱跟全色影像及SPOT多光谱跟全色影像融合时均要优于其它算法。

以上为本篇毕业论文范文高辨别率遥感影像融合方法研究及融合后果评估的介绍部分。

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