基于小波分析與監(jiān)督分類(lèi)的多源遙感圖象信息融合.pdf

1、遙感影象的數(shù)據(jù)融合是當(dāng)今遙感技術(shù)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn).隨著遙感信息獲取手段的增多以及遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感影象的融合受到了越來(lái)越多的關(guān)注.該文結(jié)合課題,在對(duì)小波理論和遙感圖象融合技術(shù)進(jìn)行了較為系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和總結(jié)的基礎(chǔ)之上,重點(diǎn)研究了以小波分析和無(wú)監(jiān)督分類(lèi)為工具的遙感圖象融合方法及其算法仿真.該文首先從小波理論在信號(hào)與信息處理學(xué)科領(lǐng)域中的應(yīng)用角度對(duì)小波理論進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)和介紹,分別利用Mallat算法和Trous算法實(shí)現(xiàn)了圖象的正交小波變換

2、和冗余小波變換.然后總結(jié)了現(xiàn)有典型的基于正交小波變換的像素級(jí)融合算法和基于冗余小波變換的圖象融合算法,使用了標(biāo)準(zhǔn)差、信息熵和平均梯度三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)作為融合結(jié)果的客觀評(píng)價(jià)參數(shù),并從理論上分析了各種算法的優(yōu)劣.在以上分析的基礎(chǔ)之上,作者提出了一種基于源圖象活躍度和相似度的像素級(jí)融合算法,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)比較證明該算法的融合結(jié)果質(zhì)量較同類(lèi)算法有大幅度的提高.通過(guò)對(duì)圖象紋理及其在多光譜圖象融合中作用的深入研究,作者又提出了一種基于冗余小波紋理特征的重要中心系