基于深度学习的偏振图像融合技术在遥感影像处理中的应用.docx

基于深度学习的偏振图像融合技术在遥感影像处理中的应用

目录

基于深度学习的偏振图像融合技术在遥感影像处理中的应用（1）．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

偏振图像融合技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1偏振图像的特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2图像融合技术的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3深度学习在图像融合中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

基于深度学习的偏振图像融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1深度学习模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3融合策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

遥感影像处理中的应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据预处理与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3融合效果评价与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2存在问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.3未来发展方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

基于深度学习的偏振图像融合技术在遥感影像处理中的应用（2）．31

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.2遥感影像处理的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.3偏振图像在遥感中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.4深度学习在图像处理中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

偏振图像融合技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.1偏振图像的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.2偏振图像融合的意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3传统融合方法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

深度学习技术在偏振图像融合中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.1深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2基于深度学习的融合方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

基于深度学习的偏振图像融合算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.1算