多光谱图像融合及其评价方法研究.pdf

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1、论文题目多光谱图像融合及其评价方法研究学科专业光学工程指导教师朋汉林副研究员作者姓名刘丽红学号200921050318万方数据分类号密级注1UDC学位论文多光谱图像融合及其评价方法研究（题名和副题名）刘丽红（作者姓名）指导教师姓名朋汉林副研究员彭真明教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业名称光学工程论文提交日期2012.04论文答辩日期2012.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2012年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成

2、果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名

3、：导师签名：日期：年月日万方数据万方数据摘要摘要针对不同类型的多光谱图像数据的不同特点和图像融合的不同层次，在分析和总结前人研究成果的基础上，本文主要研究了多光谱图像融合算法和融合结果质量评价方法，所做工作和研究成果主要有以下几个方面：（1）研究了概率神经网络（PNN）的基本原理，在此基础上设计了适于图像融合的多输入、单输出的PNN网络拓扑结构，并利用PNN的插值功能以拟合误差最小为原则推导了图像融合模型的输出公式，最终实现了基于PNN的多光谱图像的像元级融合；（2）研究了D-S证据理论，尤其是冲突证据的合成法则和mass函数值的获取方式，研究证据理论在信息融合与图像融合中的应用，

4、本文通过选取合适的样本建立特征库，利用高斯函数构造基本信任分配函数，从而建立起证据理论的数学模型，最终成功地将D-S证据理论应用到多光谱图像的融合分类中；（3）研究了图像融合的常规评价方法，在已有的客观和主观评价方法的基础上，针对多光谱图像融合的特点提出了基于边缘信息的不依赖于参考图像的图像质量评价方法，并用于评价本文的融合图像，评价结果显示了上述融合方法的优劣；（4）对于上述多光谱图像融合及其评价方法设计相应的算法，并进行仿真、性能分析和实验验证，实验结果证明了本文方法的可行性和有效性。关键词：多光谱图像，信息融合，概率神经网络，D-S证据理论，图像质量评价I万方数据Abstra

5、ctAbstractFordifferenttypesofmulti-spectralimageswithdifferentcharacteristicsofdataandfordifferentlevelsofimagefusion,analyzingandsummarizingtheresultsofpreviousstudies,basedonthefoundationofwhichmulti-spectralimagefusionalgorithmsandtheevaluationmethodstothequalityoffusionresultsareresearched

6、inthispaper.Themainlyworkandachievementsareasfollowing:(1)Thebasicprincipleofprobabilisticneuralnetworkisstudied,basedonwhichamulti-inputandsingle-outputPNNnetworktopologywhichisfitmulti-sourceimagefusionisdesigned,theoutputformulaoftheimagefusionmodelisderivedusingtheinterpolationfunctionofPN

7、Nwiththeprincipleofminimumerror.Multi-spectralimagefusionatpixellevelisrealizedusingtheimagefusionmodel.(2)D-Sevidencetheory,includingthecombinationrulesofconflictevidenceandthewaytoaccessthemassfunction,anditsapplicationininformationfu