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基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法研究的开题报告

一、研究背景与意义

随着遥感技术的不断发展，遥感图像的分辨率和种类越来越多，但也对图像融合算法的提出提出了更高的要求。目前常用的遥感图像融合方法有多分辨率分析融合、主成分分析融合等，但这些方法仍然存在一些问题，如边缘信息和细节信息的损失等。因此，研究新的遥感图像融合方法具有重要的理论和实践意义。

小波分解作为一种多尺度分析方法，被广泛应用于遥感图像处理中，可以提取图像细节和边缘信息。而曲波变换是一种改进的小波变换方法，能够更准确地描述信号的局部特征。因此，将小波分解和曲波变换相结合，可能提高遥感图像融合的可靠性和精度。

为此，本文拟基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法进行研究，旨在提高遥感图像融合的质量，为遥感应用提供更优质的数据支持和服务。

二、研究内容和技术路线

本文的研究内容主要包括以下几个方面：

1.探究小波分解和曲波变换的基本理论和方法，建立基础模型。

2.对多源遥感图像进行融合，包括对图像进行小波分解和曲波变换，提取图像的细节和边缘信息，并采用融合规则将融合后的图像进行重构。

3.评估融合结果，通过定量和定性指标对融合效果进行分析和比较。

技术路线如下：

1.小波分解和曲波变换原理及方法的学习和掌握。

2.多源遥感图像的获取和预处理，包括图像配准、辐射校正、大气校正等。

3.对预处理后的图像进行小波分解和曲波变换，提取细节和边缘信息。

4.设计融合规则，将融合后的图像进行重构。

5.对融合结果进行评估分析，包括定量和定性指标的分析比较等。

三、预期研究成果

1.建立提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法，提高遥感图像融合的可靠性和精度。

2.完成对多源遥感图像的融合实验，得到定量和定性的融合结果评估数据和分析比较结果。

3.文章撰写和论文发表。

四、研究难点

1.小波分解和曲波变换在遥感图像融合中的应用研究。

2.如何设计切实可行的融合规则。

3.如何对融合结果进行客观、有效的评估。

五、参考文献

1.Nogueira,K.E.,Alcantara,R.L.C.,Braga,A.P.P.(2020).Fusionofmultispectraleremotesensingimagesusingmultiresolutionanalysisandprincipalcomponentanalysis.ISPRSInternationalJournalofGeo-Information,9(3),187.

2.潘爱民,周长红,史佳.遥感图像融合方法:一种新的研究方向[J].遥感技术与应用,2012,27(1):1-9.

3.崔芳等.基于分形特征的小波变换高分辨率遥感图像分类[J].地球信息科学,2012(5):620-627.

4.方伟,张春雷,陈志坚.(2016).遥感图像融合研究综述[J].测绘与空间地理信息,2016(08):1-4.