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多源图像融合方法研究

2010-02-07 上传大小:5.68MB
多源图像信息融合技术广泛应用于军事、计算机视觉、医疗诊断及遥感应用等领域。
论文从像元、特征和决策融合三个方面研究了多源图像融合技术,提出了一些新的分析处
理方法。
    像元级图像融合技术的主要研究目的是获得一幅视觉增强的图像。本论文首先研究了
一般意义下单纯面向视觉增强的多源图像融合方法,提出了一种基于统计融合模型的多分
辨融合方法,给出了一般意义下的统计融合模型,通过引入传感器噪声项,有效地抑制了
传感器噪声对图像融合的影响。然后在多光谱图像融合中,提出了一种新的融合方法,将
相关约束进一步引入到统计融合模型中
。这个方法充分增强了相关的空间信息,同时又有
效抑制了光谱失真。
    特征组合、分类等是现有文献中特征级图像融合的主要研究内容。论文提出了特征级
融合的新思想,即在图像特征提取过程中利用多源图像的信息融合。基于这个思想,提出
了一种融合多源图像边缘信息的直线提取算法,把边缘的相位信息作为融合要素,通过融
合规则组合多源图像中的不同特性。算法可以提取出仅利用单一或部分图像不能获得的直
线特征。论文进一步把道路的直线特征与光谱特征相结合,发展了一种从遥感多光谱图像
提取道路的算法。
    决策级图像融合技术具有广泛的应用范围。Dempster-Shafer  (D-S)证据理论是决
策融合的主要方法之一,但典型的D-S理论不大适应高冲突证据组合。论文提出了一种基
于预处理模式的新方法,在利用Dempster组合规则进行证据组合之前,将冲突焦元的基
本概率赋值部分转移到焦元并集,采用证据之间的冲突额度来确定证据组合顺序。由于预
方法将冲突化解为不确定的知识表示,D-S理论可以处理冲突证据的组合问题。论文进一
步将改进方法应用于高光谱图像分类,发展了一种基于D-S理论的高光谱图像分类方法,
提供了比基于典型D-S理论方法更好的结果。
    论文提出的所有算法均应用于真实多源图像数据,实验结果显示了算法的有效性。
关键词:图像融合,多分辨分析,多光谱,特征提取,直线提取,道路提取,D-S证
据理论,高光谱,图像分类,目标识别
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评论共有5条

ycc09108066 2013-12-18 09:46:01
正在做这方面研究,看了看,学习一下很有帮助,谢谢
jiugeshao 2013-05-01 14:52:52
没有代码,文件也不是常见的格式,还要另外下载转换器
dlpzgr 2012-08-10 18:23:06
是一篇博士毕业论文,比较系统的阐述了图像融合技术 也有作者自己的idea,入门看基础可以,不一定是最好的

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