遥感影像融合算法研究开题报告

1. 研究目的与意义

遥感影像融合是指对多个传感器的影像及信息进行多级别、多方面、多层次的处理，以最大限度地发挥各种影像的优势，从而充分表达地物信息，得到我们所需的效果。它能够充分应用原始数据中包括的数据和信息量，综合集成多源遥感信息的优越性，尽可能多地保持对象的原始信息，充分利用现有数据、获取更高质量数据，因此遥感图像融合不仅是遥感信息处理研究的一个重要方向，更是近年图像工程研究和应用的新热点。但不可否认的是，虽然目前已有多种不同的影像融合方法，可以实现多光谱与高分辨率影像的融合,但是每种方法都有其不足之处，即没有一种方法可以解决图像融合的所有问题。

本研究通过运用matlab软件，对具体影像（苏州的两景遥感图像）分别试验了 his，pca 和小波融合等算法，并对融合结果进行定性和定量的评价，根据实际情况选择融合效果最好的算法。

2. 研究内容和预期目标

　本研究就是利用遥感软件matlab，通过具体的苏州影像，对多种遥感影像融合的常用算法，如his变换、主成分分析( pca) 、小波变换等，进行分析、比较，从而选择合适的融合方法。

　　以下是主要内容：

一、首先对遥感影像融合方法，如主成分变换、his变换、小波变换等进行详细的理论介绍。（以下是简单介绍）

3. 研究的方法与步骤

(1) his变换

　　(2) 主成分分析( pca)

4. 参考文献

[1] 庞振平。遥感影像融合技术理论与方法研究[d]。吉林大学，2008

[2] 王祖伟，秦其明。多源遥感数据融合及在城市研究中的应用[j]。测绘通　　　报，2002,3

[3] 周炼清，郭亚东，史舟等。quickbird遥感影像的融合及在农业园区底图制作中的应用研究[j]。科学通报，2004,20（5） :392-396

5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段（2022-01-20——2022-03-24）：

2022-01-20——2022-03-15为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；

（其中包括：准备有关matlab的书籍，比如说《matlab图像处理教程》等；查找关于遥感图像融合的相关算法，如主成分变换、his变换、比值变换、小波变换等，了解他们的具体原理）