多光譜圖像融合及其評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、針對(duì)不同類(lèi)型的多光譜圖像數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn)和圖像融合的不同層次，在分析和總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上，本文主要研究了多光譜圖像融合算法和融合結(jié)果質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，所做工作和研究成果主要有以下幾個(gè)方面：
　?。?）研究了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）的基本原理，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了適于圖像融合的多輸入、單輸出的PNN網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并利用PNN的插值功能以擬合誤差最小為原則推導(dǎo)了圖像融合模型的輸出公式，最終實(shí)現(xiàn)了基于PNN的多光譜圖像的像元級(jí)融合；
　

2、?。?）研究了D-S證據(jù)理論，尤其是沖突證據(jù)的合成法則和mass函數(shù)值的獲取方式，研究證據(jù)理論在信息融合與圖像融合中的應(yīng)用，本文通過(guò)選取合適的樣本建立特征庫(kù)，利用高斯函數(shù)構(gòu)造基本信任分配函數(shù)，從而建立起證據(jù)理論的數(shù)學(xué)模型，最終成功地將D-S證據(jù)理論應(yīng)用到多光譜圖像的融合分類(lèi)中；
　?。?）研究了圖像融合的常規(guī)評(píng)價(jià)方法，在已有的客觀和主觀評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)多光譜圖像融合的特點(diǎn)提出了基于邊緣信息的不依賴(lài)于參考圖像的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法