多源遥感影像融合技术及应用研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·遥感影像融合的概念与意义 | 第12-17页 |
| ·目前国内外正在运行的主要地球观测卫星的情况 | 第12-14页 |
| ·目前遥感应用的主要波段及特性 | 第14-15页 |
| ·遥感影像的种类和特点 | 第15-16页 |
| ·遥感影像融合概念的理解 | 第16页 |
| ·课题研究的背景 | 第16-17页 |
| ·遥感影像融合的过程与分类 | 第17-18页 |
| ·遥感影像融合的过程 | 第17页 |
| ·遥感影像融合的分类 | 第17-18页 |
| ·遥感影像融合方法与评价 | 第18-23页 |
| ·简单的图像融合算法 | 第18-19页 |
| ·基于变换的图像融合算法 | 第19-21页 |
| ·其它的图像融合方法 | 第21-22页 |
| ·影响融合效果好坏的因素 | 第22-23页 |
| ·影像融合效果的评价 | 第23页 |
| ·遥感影像融合存在的主要问题 | 第23-24页 |
| ·本文研究工作和内容安排 | 第24-26页 |
| ·主要研究工作 | 第24-25页 |
| ·内容安排 | 第25-26页 |
| 第二章 遥感影像融合中的预处理技术 | 第26-48页 |
| ·图像重采样 | 第26-27页 |
| ·最近邻内插 | 第26页 |
| ·双线性内插 | 第26-27页 |
| ·三次卷积法 | 第27页 |
| ·其它的图像放大方法 | 第27页 |
| ·图像对比度增强 | 第27-29页 |
| ·灰度变换法 | 第28-29页 |
| ·规格化法 | 第29页 |
| ·两种算法的比较 | 第29页 |
| ·图像滤波 | 第29-36页 |
| ·现有去噪算法性能比较 | 第30页 |
| ·一种新的线状及椒盐噪声的消除算法 | 第30-36页 |
| ·噪声检测 | 第30-32页 |
| ·噪声消除 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-36页 |
| ·自适应滤波器的设计 | 第36页 |
| ·图像配准 | 第36-47页 |
| ·控制结构的检测 | 第37-40页 |
| ·控制结构检测的一般方法 | 第37页 |
| ·常见的几种控制点检测算法 | 第37-38页 |
| ·本节所提的控制点检测算法 | 第38-40页 |
| ·控制结构的匹配 | 第40-45页 |
| ·控制结构匹配的一般概念 | 第40页 |
| ·本节所提的控制点匹配算法 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| ·匹配模型的估计 | 第45-47页 |
| ·匹配模型的选择与参数估计 | 第45-46页 |
| ·校正精度的评估 | 第46-47页 |
| ·再抽样和变换 | 第47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 第三章 遥感影像融合的综合评价 | 第48-62页 |
| ·评价方法的分析 | 第48-53页 |
| ·基于统计特性的评价 | 第48-49页 |
| ·基于清晰度的评价 | 第49-50页 |
| ·基于信息量的评价 | 第50-52页 |
| ·基于重要因子保护信息的评价 | 第52-53页 |
| ·图像融合算法 | 第53-54页 |
| ·像素级的融合算法 | 第53页 |
| ·基于直接变换的融合算法 | 第53-54页 |
| ·基于特征的融合算法 | 第54页 |
| ·评价指标性能分析 | 第54-58页 |
| ·评价指标实验数据 | 第54-56页 |
| ·评价指标性能分析 | 第56-58页 |
| ·综合评价方法的提出及实验讨论 | 第58-61页 |
| ·评价指标存在问题总结 | 第58页 |
| ·融合效果的综合评价 | 第58-59页 |
| ·实验讨论 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 融合规则的选择与优化 | 第62-72页 |
| ·融合规则的构造 | 第62-63页 |
| ·几种比较典型的融合规则的实现 | 第63-66页 |
| ·取大融合规则的实现 | 第63-64页 |
| ·平均与选择相结合的方法 | 第64-65页 |
| ·基于边沿的选择方案 | 第65页 |
| ·基于方向对比度的方法 | 第65-66页 |
| ·本文提出的基于统计相关融合规则的构造 | 第66-67页 |
| ·实验分析与比较 | 第67-71页 |
| ·融合算法的实现 | 第68页 |
| ·实例1 | 第68-70页 |
| ·实例2 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 多进制小波变换在图像融合中的应用 | 第72-82页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·图像多进制小波分解与重构原理 | 第72-73页 |
| ·多进制小波的多尺度分析 | 第72-73页 |
| ·图像M进制小波的分解与重构 | 第73页 |
| ·图像多进制小波分解与重构的快速实现算法 | 第73-76页 |
| ·直积的概念与性质 | 第73-74页 |
| ·基本构造矩阵的概念及快速实现 | 第74-75页 |
| ·基于基本构造矩阵的图像多进制小波分解与重构算法 | 第75-76页 |
| ·基于多进制小波变换的图像融合方案 | 第76-77页 |
| ·融合方案的提出 | 第76-77页 |
| ·融合算法的实现 | 第77页 |
| ·实验结果与讨论 | 第77-81页 |
| ·多进制小波分解实验 | 第77-78页 |
| ·融合实验 | 第78-81页 |
| ·本章小节 | 第81-82页 |
| 第六章 遥感影像变化检测技术研究 | 第82-104页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·典型变化检测算法分析 | 第82-89页 |
| ·差值变化检测 | 第82-83页 |
| ·主成分分析变化检测 | 第83-85页 |
| ·独立成分分析变化检测 | 第85-87页 |
| ·M变换——典型相关分析的正交变换 | 第87-89页 |
| ·基于ICA变化检测算法的改进 | 第89-92页 |
| ·本文所提变化检测算法实现框图 | 第89页 |
| ·分块方案的改进 | 第89-90页 |
| ·共生区域增长算法的提出 | 第90-91页 |
| ·目标阴影的检测 | 第91-92页 |
| ·阴影检测对变化检测结果的修正 | 第92页 |
| ·基于变化检测的多时相影像融合方案 | 第92-94页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第94-103页 |
| ·数据源的选择 | 第94页 |
| ·变化检测算法的实验分析与比较 | 第94-95页 |
| ·阴影检测实验分析 | 第95页 |
| ·多时相影像融合结果比较 | 第95-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第七章 多光谱影像云层及阴影的检测与消除 | 第104-114页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·基于纯图像分析方法优缺点分析 | 第104-105页 |
| ·本文提出的云层与阴影检测与消除算法 | 第105-107页 |
| ·本文所提云层及阴影的检测及消除的融合方案 | 第105页 |
| ·图像变换 | 第105-106页 |
| ·亮度校正 | 第106页 |
| ·云层及阴影的检测 | 第106-107页 |
| ·融合实现 | 第107页 |
| ·实验结果与分析 | 第107-113页 |
| ·数据源的选择 | 第107-108页 |
| ·亮度校正实验分析与比较 | 第108页 |
| ·云层及阴影检测与消除实验分析与比较 | 第108-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第八章 图像融合实现目标的优化检测 | 第114-121页 |
| ·引言 | 第114页 |
| ·图像融合实现目标优化检测的考虑 | 第114-115页 |
| ·基于比例的SAR图像边沿优化检测 | 第115-117页 |
| ·比例边沿检测的原理 | 第115-116页 |
| ·比例边沿检测的融合方案 | 第116-117页 |
| ·边沿定位算法研究 | 第117页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第117-120页 |
| ·比例边沿检测结果分析与比较 | 第118-119页 |
| ·边沿定位优化结果的比较 | 第119-120页 |
| ·本章小节 | 第120-121页 |
| 第九章 总结与展望 | 第121-123页 |
| ·全文总结 | 第121-122页 |
| ·展望 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-137页 |
| 附录 | 第137页 |
| 攻读博士学位期间发表的主要学术论文 | 第137页 |
