基于多传感器图像融合道路提取技术地研究

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1、国内图书分类号：TN919.81学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于多传感器图像融合的道路提取技术研究硕士研究生：刘宜佳导师：张晔教授申请学位：工学硕士学科：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2009年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN919.81U.D.C.:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringROADEXTRACTIONTECHNOLEGYBASEDONMULTI-SENSORIMAGEFUSI

2、ONCandidate:LiuYijiaSupervisor:Prof.ZhangYeAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:InformationandCommunicationEngineeringAffiliation:SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence:June,2009Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大

3、学工学硕士学位论文摘要道路是交通运输的命脉，地域连接的纽带。从遥感图像中准确提取主干道路，无论对于军事侦察还是国民经济的各方面都有极其重要的现实意义。而随着遥感技术的发展，越来越多不同类型的传感器被用于目标识别领域。但来自任何一个单一传感器的信息都不可能全面反映目标的特征。因此，将空间和光谱特征信息协同利用可以提高道路识别的精准度。本文以可见光全色图像和多光谱图像为数据源，以道路目标为研究对象，主要利用了Curvelet融合的手段，对多源遥感图像中的道路提取问题做了研究和分析。本文首先在研究多尺度几何分析以及Curvelet理论的基础上，采用实例对

4、Curvelet变换的实现过程进行了研究与分析，并从结构、统计和特征三个方面分别对Curvelet系数进行了分析。在此基础上，实现了Curvelet变换在图像融合方面的应用。并提出了一种针对多光谱图像和可见光图像的特征级融合方案。用该方法对遥感图像中的道路特征进行融合，可以使融合后图像中的道路特征更加明显，与此同时抑制非目标干扰的影响。之后利用一种改进的相位编组法对融合后图像中的道路进行提取。完成了整个对道路目标“融合——提取”的过程。本文的创新点有二：首先，提出了一种基于光谱相似度矩阵的特征级融合方法。该方法可以针对选定的地物目标进行特征选择，使

5、其在融合结果中特征更加明显，并且抑制非目标的干扰，有利于之后的目标提取；其次，对融合后的图像，提出了一种基于改进的相位编组法的道路提取方法。该方法通过对道路基元进行“检测——组织——描述——连接”四个步骤完成了对融合图像的道路提取过程。关键词：多源融合；道路提取；Curvelet变换；相位编组-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractTheroadisthelifelineoftransportationandthegeographicalconnection.Itisveryimportanttoextracttrunkroadsacc

6、uratelyfromremotesensingimagesnotonlyinmilitaryreconnaissancebutalsoinnationaleconomy.Withthedevelopmentofremotesensingtechnology,moreandmoredifferenttypesofsensorsareusedinthefieldoftargetrecognition.However,theinformationfromasinglesensorcannotfullyreflectthecharacteristicso

7、fthetarget.Therefore,thecollaborativeuseoftheinformationofspatialandspectralcharacteristicscanimprovetheaccuracyofroadrecognition.Inthisdissertation,panchromaticimagesandmulti-spectralimagesforthedatasource,theissueofroadextractioninmulti-sourceremotesensingimagesisresearcheda

8、ndanalyzedmainlybytheuseofCurveletfusion.Firstly,Onthebasisof