基于小波融合的建筑物信息提取研究开题报告

1. 研究目的与意义

图像融合是通过对卫星获得的不同空间、时间、波谱分辨率的图像互补得到一幅新的图像，在这幅图像能过反映多重原始图像的信息。图像融合技术能有机结合多源遥感数据的优点和互补性，明确表现地物空间特征和纹理结构，从而改善影响的显示效果，提高解译的准确性。常用的影像融合方法有有his变换、主成份分析（pca）、高通滤波等，但这些方法都还没有统一的融合模型，且不同程度地存在光谱信息扭曲、颜色退化等问题。小波融合技术遥感图像的融合是对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，通过对遥感数据的加工，优化需要强调信息，以突出有用的专题信息。

国内外很多学者都对利用小波变换进行图像融合做出深入的研究，他们研究发现通过小波变换进行融合具有一定的局限性：多级小波变换仅对低频分量进行不同层次的分解，这样会造成尺度参数越大频谱的分辨率越低。而改进小波融合方法也需要和其他方法结合，改进融合规则，才能有效的提高融合效果。图像融合技术在军事、民用制造业、医学、图像加密等方面应用与研究正在不断的加深。而小波融合算法作为一种新型的融合方法，尤其在光谱保持方面强于其他方法，采用小波变换融合后的图像，其目标细部特征更加清晰，光谱信息更加丰富，有利于影像的解译，能为多源遥感的应用提供良好的支持，我们对于小波融合的进一步研究都有助于推动各个领域的进步与发展。

本文基于小波融合方法研究从遥感影像中提取建筑物信息。小波变换的本质实际上是将两幅影像分别按照一定的算法进行小波分解，之后按照不同的融合规则进行融合，最后经过逆变换就形成了所需的融合影像。对影像进行小波分解，实质上是对影像进行多尺度的信息提取，可以用不同的尺度进行融合。小波通过对信号的多尺度分析，解决了当下未能解决的许多难题。本文拟利用小波融合方法，对多源遥感原始数据影像进行融合，得到融合后的图像，以期更好地提取建筑物信息。

2. 研究内容和预期目标

本文拟利用小波融合方法，对多源遥感影像进行融合，以期更好地提取建筑物信息。

首先要学习遥感图像处理融合理论的基本原理和算法，进而深入学习小波变换的理论方法。

学习使用envi或erdas软件，matlab或其它编程软件，利用两期光学遥感影像或光学影像与合成孔径雷达影像进行融后，然后对融合后的影像进行比较分析，分析融合后影像中建筑物的光谱特征，进而提取出建筑物。

3. 研究的方法与步骤

第一章绪论，对本研究问题的背景、意义进行阐述，并对本领域的国内外研究现状进行总结，介绍本文研究内容、研究方法以及技术路线。

第二章基础理论，简单介绍遥感影像融合方法，重点介绍小波变换融合方法的基本原理，详述小波变换融合的过程。

第三章利用遥感软件envi或erdas或matlab，分别对两期光学遥感影像或光学影像与合成孔径雷达影像进行融后处理，并对融合的效果进行评价。

4. 参考文献

[1]庞振平。遥感影像融合技术理论与方法研究[硕士学位论文]。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。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。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（2022.1.20——2022.3.24）：

2022.1.20——2022.3.15为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；2022.3.16——2022.3.24为开题阶段，主要工作是撰写开题报告等。

二、研究工作开展阶段（2022.3.25——2022.5.19）：