面向線目標(biāo)提取的多源信息融合技術(shù)研究.pdf

1、典型線目標(biāo)（道路和海岸線）的提取，在軍事和民用領(lǐng)域的各方面已獲得廣泛的應(yīng)用，并發(fā)揮著巨大的作用。而隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，僅依靠單個(gè)光譜信息的傳統(tǒng)分類方法難以滿足實(shí)際需求，為了進(jìn)一步提高信息的利用率，我們將融合思想引入到線目標(biāo)的提取。利用不同數(shù)據(jù)源的信息協(xié)同處理來(lái)提高線目標(biāo)識(shí)別的精準(zhǔn)度。本論文針對(duì)多源遙感圖像的特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)，以可見(jiàn)光全色圖像、多光譜圖像和SAR圖像為數(shù)據(jù)源，以線目標(biāo)（道路和海岸線）為研究對(duì)象，主要利用了新型小波（雙樹(shù)復(fù)小波和非

2、下采樣的Contourlet變換）融合的手段，對(duì)多源遙感圖像中的線目標(biāo)提取問(wèn)題做了研究和分析。
　　論文首先研究了小波和新型小波的基本理論及融合算法，深入研究了雙樹(shù)復(fù)小波和非下采樣的Contourlet變換的性質(zhì)及特點(diǎn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)新型小波的性質(zhì)進(jìn)行了驗(yàn)證，并從多方向性、平移不變性和各向異性三方面進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上，提出了將雙樹(shù)復(fù)小波和非下采樣的Contourlet變換相結(jié)合的改進(jìn)融合算法，通過(guò)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高了融合后圖像對(duì)邊緣和

3、細(xì)節(jié)的保持能力。該方法可以使融合后的圖像的線特征更加明顯，便于后續(xù)線目標(biāo)的提取。
　　然后，研究了基于融合的道路和海岸線目標(biāo)提取方法。針對(duì)不同數(shù)據(jù)源特點(diǎn)，采用不同的道路預(yù)處理方法，并提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和局部 Hough變換的道路融合提取算法。采用“提取—融合—后處理”流程完成了對(duì)道路目標(biāo)提取的整個(gè)過(guò)程。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該算法對(duì)于不同分辨率和不同信源的圖像，都能以較高的精確度提取出道路并有效保持其原始形狀。針對(duì)海岸線，采用基于融