gram schmidt图像融合

基于Gram-Schmidt的图像融合方法概述

摘 要 遥感图像融合的目的是综合来自不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感信

息，生成一幅具有新空间特征和波谱特征的合成图像。它具有重要的意义和广泛的应用前景。而由于采用的算法或变换方法的不同，融合方法有多种。在众多的融合方法相互比较的过程中，我们发现Gram-Schmidt具有较高的图像保真效果，是一种高效的图像融合方法。由于该算法在遥感图像融合中的应用尚处于起步阶段，对于Gram-Schmidt光谱锐化高保真的影像融合算法的了解尚不全面。对此，对Gram-Schmidt的原理、方法、优势等做了较为详尽的介绍。

关键词 遥感 融合 保真 Gram-Schmidt 概述

1 引 言

对于光学系统的遥感影像，其空间分辨率和光谱分辨率一直存在着不可避免矛盾。在一定的信噪比的情况下，光谱分辨率的提高必然导致牺牲空间分辨率为代价。然而，通过将较低空间分辨率的多光谱影像和较高空间分辨率的影像的全色波段影像的融合，可以产生多光谱和高空间分辨率的影像。因此，各种基于不同算法的融合方法得到了迅速地发展和广泛地应用。

随着遥感技术的发展，由于对图像解译和反演目标参数的需要，一些简单的融合方法在很大程度上已经无法满足

qr分解 论文呢

第３１卷第３期

２０１佛山科学技术学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖ０１．３１ＮＯ．３３年５月Ｍａｙ２０１３文章编号：１００８—０１７１（２０１３）０３—００４４—０４

基于Ｇｒａｍ—Ｓｃｈｍｉｄｔ正交法的

矩阵并行ＱＲ分解算法

黄丽嫦，黄润

（佛山职业技术学院计算机系，广东佛山５２８１３７）

摘要：分析了线性无关向量组的Ｇｒａｍ—Ｓｃｈｍｉｄｔ正交化过程以及矩阵的ＱＲ分解原理。在多核架构的微机中，设计实现了一种基于Ｇｒａｍ—Ｓｃｈｍｉｄｔ正交法的矩阵ＱＲ多核并行分解算法。新算法易于计算机编程实现，数值实验也验证了算法具有良好的并行性。

关键词：Ｇｒａｍ—Ｓｃｈｍｉｄｔ正交法；ＱＲ分解；多核并行计算

中图分类号：０１５１．２１文献标志码：Ａ

矩阵的ＱＲ分解在数值代数中有着重要的应用，它为矩阵特征值的数值求解提供了理论依据，并且也是求解最小二乘问题、最优化问题和某些病态方程组的有效工具。ＱＲ分解的优点是具有良好的数值稳定性，无须像选主元策略那样进行某些行或列的交换；而缺点就是在分解过程中所产生的串行计算次数远高于Ｉ。Ｕ、Ｃｈｏｌｅｓｋｙ等其他矩阵分解，为此，研究

图像融合算法研究及其实现

摘要 关键词：

Keywords:

Abstract

目录

摘要 Abstract 第一章 绪论 1.1背景及其意义 1.2国内国外研究现状 1.3图像融合的原理及方法 1.4本文的主要研究内容及章节安排 第二章 图像融合质量的评价标准

2.1主观评价方法 2.2客观评价方法 2.3小结 第三章 图像预处理

3.1 图像去噪 3.2 图像增强 3.3 图像配准 3.4 小结

第四章 基于空域的图像融合方法

4.1像素灰度取最大最小方法 4.2 像素加权系数融合方法 4.3 主分量分析融合方法 4.4实验结果对比 4.5小结

第五章 基于频域的图像融合方法

5.1基于金字塔图像融合方法 5.2基于小波变换的图像融合方法

5.2.1小波变换的基本理论 5.2.2小波变换的图像融合算法 5.3实验结果对比分析 5.4小结 第六章 总结与展望

6.1总结 6.2展望 参考文献 致谢

第一章 绪论

1.1图像融合的背景及其意义

图像融合是指多源信道采集到的针对于同一目标的数据信息，经过数据处理等计算机技术，最大限度的提取各信道的有用信息，将之合成为一幅信息更全面、质量更高的图像。融合后的图像比单一图像的信息

图像融合方案

第6组

1314100113李家旭

2015/9/27

一．技术流程图

QuickBird高分辨率影像 TM低分辨率影像 以QuickBird影像为基准进行几何校正 图像自动配准 图像融合 总结 图1 技术流程图

二．目的及内容

2.1 目的

对低分辨率TM影像和高分辨率Quickbirds影像进行融合。

2.2内容

⑴图像几何校正 ⑵图像自动配准 ⑶图像融合

三．图像几何校正

通过几何校正，使校正的RMS控制在0.5个像元值内。并且通过几何校正之后的两幅影像具有相同的地理参考。

四．图像自动配准

同一区域的图像，由于几何校正的误差，重叠区的相同地物不能重叠，这会对图像的融合造成影响。ENVI提供图像自动配准工具，能够自动产生匹配点，实现图像自动配准。

五．图像融合

图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样生成一幅高分辨率多光谱图像的遥感图像处理技术。使得处理后的图像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。

图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。图像融合有多种方法，分别是HSV变换、Brovey变换、乘积运算（CN）、主成分（PC）变换、Gram-Sch

山东大学（威海）毕业论文

毕业设计（论文）

设计(论文)题目

像素级图像融合方法

姓 名： 学 号：

李桂楠 201100800668

学 院： 机电与信息工程学院 专 业： 年 级 指导教师：

自动化 2011级 孙甲冰

山东大学（威海）毕业论文目录

目 录

摘 要 .................................................. 4 Abstract ................................................. 5 第一章 绪 论 ............................................ 1 1.1课题背景及来源 ..................................... 1 1.2图像融合的理论基础和研究现状 ....................... 1 1.3图像融合的应用 ..................................... 1 1.4图像融合的分类 ..................................... 1 第二章 像素级

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像素级图像融合方法

姓 名： 学 号：

李桂楠 201100800668

学 院： 机电与信息工程学院 专 业： 年 级 指导教师：

自动化 2011级 孙甲冰

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目 录

摘 要 .................................................. 4 Abstract ................................................. 5 第一章 绪 论 ............................................ 1 1.1课题背景及来源 ..................................... 1 1.2图像融合的理论基础和研究现状 ....................... 1 1.3图像融合的应用 ..................................... 1 1.4图像融合的分类 ..................................... 1 第二章 像素级

第八章 医学图像的配准与融合

第一节 概述

一、医学图像配准与融合的应用背景

随着计算机技术的飞速发展，与计算机技术密切相关的医学成像技术也是日新月异。但是，各种成像技术和检查方法都有它的优势与不足，并非一种成像技术可以适用于人体所有器官的检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一种成像技术，它们之间是相辅相成、相互补充的。如CT和X线机对骨等密度较高的组织能提供高清晰的图像，MRI对人体软组织的成像具有较高的分辨率，而PET和SPECT则能够提供人体组织或器官的功能性代谢的图像。成像原理的不同造成了某一种成像模式所能提供的图像信息具有一定的局限性，有时单独使用某一类图像难以获得正确的诊断结论。因此，为了提高诊断正确率，需要综合利用患者的各种图像信息。图像配准与融合技术为医学图像的综合利用提供了很好的技术手段。

根据医学图像所提供的信息，可将医学图像分为两大类：解剖结构图像（CT、MRI、X线图像等）和功能图像（SPECT，PET等）。这两类图像各有其优缺点：解剖图像以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息，但无法反映脏器的功能情况。功能图像分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像所不能替代的，这些信息是对疾病特别是肿瘤进行早期诊断的

目 录

摘 要 ..................................................................................................................... 1 Abstract ......................................................................................................................... 1 1、

绪论 ................................................................................................................. 2

1.1 课题开发背景 .............................................................................................. 2

1.1.1 图像融合的定义 ................

目 录

摘 要 ..................................................................................................................... 1 Abstract ......................................................................................................................... 1 1、

绪论 ................................................................................................................. 2

1.1 课题开发背景 .............................................................................................. 2

1.1.1 图像融合的定义 ................

太原理工大学毕业设计（论文）摘要

文 献 综 述

前 言

图像融合是信息融合的重要分支和研究热点。其目的是对多幅源图像的信息进行提取和综合，以获得对某一地区或目标更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。20世纪90年代以来，图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应用领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。尤其是近几年来，多传感器图像融合技术已成为机器人，智能制造，智能交通，医疗诊断，遥感，保安，军事应用等领域的研究热点问题。

正 文

按信息表征层次的不同，多传感器遥感图像融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是指直接对获取的各幅遥感图像的像素点进行信息综合的过程，从而使图像分割、特征提取等工作在更准确的基础上进行，并获得更好的图像视觉效果。像素级融合直观、操作简单，应用也最广泛。目前比较常用的像素级融合方法主要有IHS变换法、小波变换法、主成分分析（PCA）法和Brovey变换法等。特征级融合是指对图像进行特征抽取后，将抽取的边沿、形状、轮廓、纹理等信息进行综合分析与