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Theos遥感图像的融合方法研究的开题报告.docx

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Theos遥感图像的融合方法研究的开题报告

开题报告

题目:Theos遥感图像的融合方法研究

一、选题背景及意义

随着遥感技术的发展,遥感影像具有更广泛的用途和应用。由于不同遥感传感器获取的图像具有不同的空间、光谱分辨率,因此需要将多波段遥感图像融合成一个高质量的复合图像以满足不同领域的应用需求。Theos卫星是泰国的一颗遥感卫星,在泰国及其周边国家很受欢迎。为了更好地利用Theos卫星获取的图像,需要研究针对性的融合方法。

本文的研究意义在于:

1.提高Theos遥感图像的综合利用率和分析能力;

2.提高Theos遥感图像的质量,使其更适合各种应用领域;

3.为多波段遥感影像融合的研究提供一个新的方法。

二、研究现状及进展

遥感图像的融合是将多幅不同来源的遥感图像进行组合,得到一幅新的、高质量的遥感图像的过程。图像融合技术可以分为基于像素的融合技术和基于特征的融合技术两大类。

基于像素的融合技术融合的是各波段的原始像素值。常用的基于像素的融合方法有平均值融合、最小值和最大值融合、波段归一化和PCA等方法。这种方法简单、易于实现,但无法处理像素值不一致、图像模糊等问题。

基于特征的融合技术通过对各波段图像的特征进行提取,再将提取出的特征进行组合或加权融合,得到一个新的融合图像。常用的基于特征的融合方法有变换域融合、小波变换融合和分解融合等方法,这些方法能够有效地处理像素值不一致、图像模糊等问题。

三、研究内容

本文的研究内容主要是基于特征的融合技术,针对Theos遥感图像的特点,提出一种适用的融合方法。具体研究内容包括:

1.分析比较不同的遥感图像融合方法,选择合适的融合方法;

2.根据Theos遥感图像的空间、光谱分辨率的不同特点,提出可行的特征提取方法;

3.根据特征提取结果,设计并实现融合算法;

4.通过实验验证该融合算法在Theos遥感图像上的有效性。

四、研究方法

1.图像特征提取:采用小波变换算法进行多尺度分解与特征提取。

2.融合算法设计:结合小波变换算法,设计出合适的特征组合算法。

3.编程实现:使用MATLAB编程实现所设计的融合算法。

4.实验分析:选取Theos卫星的遥感图像进行融合,并对融合效果进行分析和评价。

五、预期成果及时间安排

本文预期获得的具体成果为:

1.对Theos遥感图像的特征提取与融合方法进行探究和实验验证;

2.得到一种可行的、精度高的Theos遥感图像融合算法;

3.实验结果表明,提出的融合算法具有较好的融合效果。

时间节点安排:

2021.09-10:选题、论文撰写、参考资料收集

2021.11-12:提出遥感图像融合算法、进行仿真实验

2022.01-02:写出论文草稿、撰写论文

2022.03-04:论文修改、定稿

六、参考文献

[1]孙金来,徐婧,叶剑波.基于小波变换和层次分析的遥感图像融合算法[J].遥感技术与应用,2011,26(2):278-284.

[2]陈文芳,郝才斌,陈岩,等.基于信息发掘的多通道遥感图像融合算法[J].光学技术,2011,37(1):123-128.

[3]刘滔,李博,温泉,等.基于小波变换的遥感图像融合方法[J].电子技术与软件工程,2011,18(9):134-135.

[4]向秀珍,孙法东,杨小波.基于多层次小波变换的遥感图像融合算法研究[J].遥感技术与应用,2011,26(6):886-893.

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