数据融合算法

本 科 毕 业 设 计（论文）

题目 针对不同融合算法的遥感影像

分类方法研究

院（系部）测绘与国土信息工程学院 专业名称 地理信息系统 年级班级 12-02 学生姓名 邹磊 指导教师 刘培

2016年 6月 6日

河南理工大学本科毕业论文

摘要

近年来，随着遥感技术的迅速发展，人们可以获得并使用数量丰富且各具特色的多源遥感影像数据。这些来自同一或不同传感器的影像数据各具自己的优势和不足之处，最为直接的例子就是多光谱影像数据具有良好的光谱特征，这可以帮助我们更好的分清地物的类别，但它的空间分辨率相对较差；而全色影像数据拥有较高空间分辨率，可以使我们很方便的分清地物细节和纹理特征，但其光谱特征很差。这意味着二者在空间分辨率和光谱分辨率两个方面就形成了一定的优势互补性。因此，如何有效地整合这些数据以获得更为丰富精准的信息成为遥感领域重要的研究方向，而遥感融合技术就是因此而迅速发展并逐步完善的一个重要解决方法。遥感影像融合是对同一或不同遥感器的影像进行融合处理的过程，其基本思想是按一定的规则或算法对遥感影像进行运算处理，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成影像，以此获得比任何单一影像更精确、更丰富的信

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基于小波变换与图像融合算法的红外图像增强技术研究

作者：李世伟等

来源：《电子技术与软件工程》2015年第14期

本文针对红外图像增强问题提出了一种基于小波变换和图像融合相结合的改进型算法，增加了对首次生成的融合系数进行运算得到二次融合规则，然后通过重构公式融合图像。实验证明，该算法能够有效的改善红外图像，对高斯噪声也有一定的消除作用。 【关键词】小波变换 图像融合 红外图像增强 1 引言

红外探测器由于本身成像原理决定了所获取的图像信噪比比较低、目标模糊不清，在对地面目标进行跟踪时容易受到干扰等问题。为了解决这个问题，出现了各种图像增强算法从不同的角度提出了解决办法。传统的图像增强算法主要分成两大部分：空间域算法和变换域算法。其中较常见的有通过改变图像直方图的方法，如：傅里叶变换、直方图均衡化（histogram equali-zation）、直方图规定化（histogram specification）、小波阈值去噪、直接灰度变换等。然而这些算法要么减少部分图像的灰度值，要么偏重增强，在实际应用时存在如下缺点：

多传感器数据融合技术及其应用

多传感器数据融合概念

数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器数据融合原理

多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样,充分利用多个传感器资源,通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。具体地说,多传感器数据融合原理如下:

1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)收集观测目标的数据;

(2)对传感器的输出数据(离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi; (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

遥感影像数据融合方法的 比较和分析

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

汇报内容一、选题依据研究意义 研究区选择

二、主要内容国内外遥感融合研究综述 本文研究的基础理论与技术思路 融合影像质量评价 融合影像地物辨识精度评价

三、结论

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

一、选题依据

1研究意义■ 由于遥感卫星成像原理不同或技术条件限制，任何单

一信息源都不能全面反映目标对象特征，为了充分利 用数据源，人们迫切寻求一种综合利用各源数据的技 术方法。数据融合技术在多源遥感数据的综合利用和 提高数据质量上提供了一个可行的方向。■ 在遥感 影像融合领域内出现了多种融合算法，都有不

同特点。因此，在进行融合处理前需要考虑针对具体 应用选择哪种融合模型最为适合？因此，对遥感融合 模型进行比较分析具有实际性意义，能够为日后分析 者选择最佳融合模型提供一些参考意见。

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

一、选题依据

2研究区数据选择SPOT5全色 及其多光谱数据。相同卫星系统所获取影像时间相 同，许多系统参数较为一致；这样可避免数据源类 型不同导致融合过程产生很多噪音和误差。地区为 开封市北部以及郊区，该地区地物种类较多，为平 原区，可避免

介绍了目前常用的各种数据融合方法的优缺点。

数据融合方法

随着交通运行状态评价研究的不断发展，对数据的准确性和广泛覆盖性提出了更高的要求，在此基础上，不同的数据融合模型被引进应用于交通领域中来计算不同检测设备检测到的数据。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D．S理论等方法。

1现有方法应用范围

结合数据融合层次的划分，对数据融合方法在智能交通领域的应用作以下归纳总结：

表 数据融合层次及对应的方法

2各种融合方法的优缺点

主要指各种融合方法的理论、应用原理等的不同，呈现出不同的特性。从理论成熟度、运算量、通用性和应用难度四个方面进行优缺点的比较分析，具体内容如下：

(1)理论成熟度方面：卡尔曼滤波、贝叶斯方法、神经网络和模糊逻辑的理论已经基本趋于成熟；D—S证据推理在合成规则的合理性方

介绍了目前常用的各种数据融合方法的优缺点。

面还存有异议；表决法的理论还处于逐步完善阶段。

(2)运算量方面：运算量较大的有贝叶斯方法、D．S证据推理和神经网络，其中贝叶斯方法会因保证系统的相关性和一致性，在系统增加或删除一个规则时，需要重新计算所有概率，运算量大；D．S证据推理的运算量呈指数增长，神经网络的运算量随

第三章 曲线拟合算法的研究

3.1 引言

随着航空、汽车等现代工业与计算机技术的发展，圆锥曲线与列表点曲线已经成为形状数学描述的常用方法，得到了广泛的应用。为了满足激光切割加工任务的需要，自动编程系统集成了多种曲线拟合算法，这样利用现有的激光切割机，即可实现特殊曲线的插补功能，极大地丰富系统的插补能力，满足复杂的生产要求。

3.2 圆锥曲线拟合算法的研究

在经济型数控系统中，对于圆锥曲线即平面二次曲线的加工是数控加工中经常遇到的问题，随着数控加工对圆锥曲线插补的需求，近年来有关各种圆锥曲线的插补算法应运而生[26]。常用的解决方法是先用低次的有理参数曲线拟合或将其离散，再用直线、圆弧逼近，然后才能进行数控加工[28]。本章从一个新的视角利用双圆弧方法，提出先对圆锥曲线进行标准化处理，再用双圆弧拟合逼近，然后再进行数控加工。这样的优点是：圆弧样条的等距曲线还是圆弧；双圆弧样条能达到C1连续，基本上能满足要求；所有数控系统都具有直线插补和圆弧插补功能，无需增加额外负担。

由于工程应用不同，对曲线拟合的要求也不同。有的只要求拟合曲线光滑，有的要求光顺[9-10]。本章中开发的软件要求是：支持多种常用圆锥曲线的拟合；拟合曲线要求光滑；拟合曲线与函数曲

天地图数据融合技术要求

(试行)

国家测绘地理信息局

2014年2月

目 录

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说明........................................................................................................................................... 1 技术依据 ................................................................................................................................... 1 术语........................................................................................................................................... 1 成果数据规格 .....................................

数据挖掘概述

数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。

算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：

?

说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 预测销量的数学模型。

说明数据集中的事例如何相关的一组分类。

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?

Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合 OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。

算法回顾

Analysis Services 包括了以下算法类型：

?

分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是 Microsoft 决策树算法。

?

回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是 Microsoft 时序算法。 分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。

第二章 城市供水量的预测模型

——插值与拟合算法

2.1 城市供水量的预测问题

2.1.1 实际问题与背景

为了节约能源和水源，某供水公司需要根据日供水量记录估计未来一时间段（未来一天或一周）的用水量，以便安排未来（该时间段）的生产调度计划。现有某城市7年用水量的历史记录，记录中给出了日期、每日用水量（吨/日）。如何充分地利用这些数据建立数学模型，预测2007年1月份城市的用水量，以制定相应的供水计划和生产调度计划。 表2.1.1 某城市7年日常用水量历史记录（万吨/日）

日期 日用水量 20000101 122.1790 20000102 128.2410 …… …… 20061230 150.40168 20061231 148.2064 表2.1.2 2000-2006年1月城市的总用水量（万吨/日）

年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 用水量 4032．41 4186．0254 4296．9866 4374．852 4435．2344 4505．4274 4517．6993 利用这些数据，可以采用时间序列、灰色预测等方法建立数学模型来预测2007年1月份该城市的用水量。如果能建立

一.选择题（共15题，每题3分）

（1）下面关于算法说法错误的是_______。 a. 算法最终必须由计算机程序实现

b. 为解决某问题的算法同为该问题编写的程序含义是相同的 c. 算法的可行性是指指令不能有二义性 d. 以上几个都是错误的 （2）下面说法错误的是______.

a. 算法原地工作的含义是指不需要任何额外的辅助空间

b. 在相同的规模n下，复杂度O(n)的算法在时间上总是优于复杂度O(2n)的算法 c. 所谓时间复杂度是指最坏情况下，估算算法执行时间的一个上界 d. 同一个算法，实现语言的级别越高，执行效率就越低 （3）在下面的程序段中，对x的赋值语句的频度为_____。 for (int i; i

a. 0(2n) b. 0(n) c. 0(n2) d. O(log2n) （4）下面说法正确的是______。 a. 数据元素是数据的最小单位； b. 数据元素是数据的最小单位；

c. 数据的物理结构是指数据在计算机内的实际存储形式 d. 数据结构的抽象操作的定义与具体实现有关 （5）下面说法正确的是_______。

a. 在顺序存储结构中，有时也存储数据结构中元素之间的关系 b. 顺序