基于信息融合的遥感图像处理方法研究

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图像制导是导弹精确制导技术中的一项重要技术,在精确制导导弹的末制导中有着广泛的应用前景,而计算机识别定位技术又是图像制导中的关键技术。本文以图像制导、遥感技术和信息融合技术为研究背景,较深入地进行了基于信息融合的遥感图像处理方法研究。主要研究内容包括: 1、对遥感图像进行了系统研究。全面总结了遥感信息的特点,遥感目标的特性,遥感信息的评价标准以及遥感图像的识别特征。由于遥感图像最为显著的特点是数据量大和图像细节丰富,而遥感技术是目前为止能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段,因此遥感图像处理方法的研究对于许多军事及民用领域至关重要 2、详细分析了面向遥感应用的图像信息融合的原理和过程。通过多源信息融合,可以克服单一传感器影像中数据的模糊性,提高信息利用率,增强数据的可靠性和多用性。文中对像素级、特征级和决策级融合过程进行了比较,综合分析了不同方法的特点,进而在指出其存在问题的同时,对未来的发展趋势进行了展望。 3、在对传统的空间域和变换域多源影像融合方法进行比较的基础上,提出了一种基于区域特征动态加权的自适应遥感图像融合方法。通过对SAR和TM图像的融合实验,验证了该方法在信息量、边界保持及融合结果一致性方面具有显著优势。 4、在传统的最大熵图像复原方法的基础上,指出了其算法在数学理论方面的不足,并且提出了利用序列二次规划方法求解最大熵的新思路,同时给出了一个求解正定二次规划的新算法,并证明了算法的有限收敛性。 5、对遥感图像边缘检测进行了系统研究。论述了常用的边缘检测算法,并对它们的性能进行了比较。又对小波变换在图像处理中的适用性进行了分析,提出了一种基于小波的多尺度边缘检测方法。由实验表明,此方法可以获得非常细西北工业大学博士学位论文摘要致有效的边缘信息,在有效地抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。 6、基于遥感图像纹理分割方法的研究。纹理是遥感图像的重要特征,而纹理分割对遥感图像的识别具有重要意义。对遥感图像的纹理分割技术进行了详细讨论,然后对常用的纹理分割方法进行了分析比较,并提出了现有方法存在的主要问题。 7、数学形态学是研究数字影像形态结构特征与快速并行处理方法的理论,是通过对目标影像的形态变换实现结构分析和特征提取的。首先研究了将数学形态学的膨胀和腐蚀运算用于二值图像的边缘提取,由实验结果表明两种基本运算都可以较好地提取出二值图像的边缘。然后利用数学形态学方法研究了飞机机场的特征提取算法,成功地在航空遥感图像中提取出飞机机场跑道特征, 8、关于遥感图像专题信息解译的研究。建立适用于遥感图像自动解译的专家系统,是遥感图像解译的一条必经之路。文中利用知识图方法,建立了一个基于知识推理的飞机机场目标识别的简单专家系统模型。知识图项目起始于荷兰Groningen大学与Twente大学的一个联合项目,己经在专家系统方面取得了一些成果。这是一种全新的遥感图像目标识别方法。
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