影像融合摘要

遥感影像融合处理方法摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。

关键词：遥感影像融合融合评价1、前言将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。

全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。

通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。

2、遥感影像融合一般步骤遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。

图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。

几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。

3 常用融合方式3.1 IHS融合IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。

由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。

RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。

IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。

3.2 小波融合小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。

3.3 Pansharping融合Pansharping算法用于高分辨率全色影像和多光谱影像的融合生成高分辨率彩色影像，此方法要求全波段影像和多波段影像同平台、同时间（或间隔很短）获得。

医学影像技术论文范文医学影像技术发展的日新月异,现代医学影像技术发展促进了医学影像诊断的准确性发展,同时也使临床诊断越来越依赖于医学影像诊断。

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医学影像技术论文篇一医学影像技术专业教学改革的实践与探索医学影像技术论文摘要【摘要】乌鲁木齐军医学院在六年多的医学影像专业教学改革实践中，通过强化实践性教学目标，优化教学课程配置，重组学科体系，改进教学方法与内容，构建课程量化考核体系，开展教学评估，取得了良好的效果。

医学影像技术论文内容关键词：医学影像技术教学改革我院作为兰州军区首批招收医学影像技术专业的学校，自1999年开办医学影像技术专业大专班。

根据全军院校教学改革工作会议精神。

从教学实际出发，经过六年多来的教学改革探索和实践，取得了初步成效，供同仁参考和指正。

一、确立教学目标。

强化实践性教学(一)把握规律，强调实践性教学目标强化实践性操作，全面改革讲习比例不合理的现状，打破理论与实践教学分段实施的界限。

充分体现该专业以培养高等技术应用型医学影像专业人才为根本任务，适应基层军地卫生工作需要为目标，突出“应用”为特征，围绕动手能力强化实践性操作。

以现代化教育技术为手段，彰显影像学科形象化的特点，提高教学时效比。

将影像诊断学全部进入实验室授课。

电子幻灯授课与学生同步阅读实片过程结合，实现理论与实践的零距离接触的事例教学的目的;将X线摄影中基本理论、X线照片冲洗化学集中讲授，X线摄影位置学部分全部进入实验室在教师实体示范操作的基础上，主要由学生分组进行操作训练，达到集中学习基本理论、分组强化规范具体操作的目的。

在实习环节中，实施“导师制”，倡导学生主动实践与带教主动指导相结合并全程分段进行考核，确保实践教学的质量。

(二)抓住核心，优化课程体系与教学内容以培养专业技能和综合素质为核心，适应目前随医学影像学的快速发展，影像学科架构的变化，对原有教学内容以突出影像诊断、注重实践教学、加强技能训练、适应基层发展需要为原则。

DSA与MRI或MRA双三维影像融合技术要点及在颅内动脉瘤诊治中的应用【摘要】目的：在颅内动脉瘤介入诊疗中，给予三维DSA和MRI或CT进行影像融合的应用。

方法：共纳入40例颅内动脉瘤患者，开始时间为2020年09月，结束时间为2021年10月；采用三维DSA与MRI或CT影像融合进行诊疗，并对其结果做详细分析。

结果：三维DSA与MRI或CT影像融合技术在颅内动脉瘤诊治中的结果良好，病灶及病灶周围供血造影清晰。

结论：对于颅内动脉瘤诊治患者，采用三维DSA与MRI或CT影像融合技术，对病灶内部供血、周围组织供血状况检查结果明确。

【关键词】三维DSA；MRI；CT；影像融合技术；颅内动脉瘤；介入治疗颅内动静脉畸形是一种常见的颅内血管疾病，发病表现多为自发性颅内出血，其发病机制较为复杂，有一定致死概率。

颅内动静脉畸形的治疗及康复效果一般存在个体差异，与颅内血管的构筑条件关系较大。

针对患者不同病况，术前进行三维DSA与MRI或CT融合诊断是十分必要的，融合影像技术可以更全面地检测患者病情，为相关治疗方案的制定提供更多信息，减少信息缺乏为手术带来的风险。

为进一步了解三维DSA与影像的技术融合在颅内动脉瘤诊治中的应用效果，本文展开了试验研究，内容如下。

1资料及方法1.1一般资料纳入本科室（2020年09月~2021年10月）接收40例颅内动脉瘤患者。

所有患者通过DSA检查均为颅内动脉瘤患者并知晓本次的研究。

40例患者中，男性为28例，女性为12例；年龄49~71岁之间，平均年龄为（60.12±10.23）岁；其中临床表现为疼痛不适的21例，大量出血的3例，肝脏肿大的10例，坚硬小块的4例，动脉狭窄的2例。

排除标准：①所有患者均确诊为颅内动脉瘤，并存在介入手术指征；②所有患者早期均无特异质病变；③均无认知障碍以及沟通障碍患者；④本次试验均取得患者及患者家属同意，并签订知情同意书。

对比统计2组慢阻肺急性患者的临床基本资料，无明显统计学差异，P>0.05。

面向耕地的高分一号卫星遥感影像融合方法研究【摘要】本文研究了面向耕地的高分一号卫星遥感影像融合方法。

在介绍研究背景和意义后，论文详细阐述了高分一号卫星的特点以及面向耕地的影像融合方法研究。

通过分析基于高分一号卫星影像的耕地提取方法和遥感影像融合在耕地监测中的应用，揭示了耕地变化检测技术的发展趋势。

结论部分总结了该研究的实际意义，并展望了未来的研究方向。

通过本文的研究，可以为耕地监测和管理提供更准确和全面的信息支持，有助于推动农业生产的可持续发展。

【关键词】高分一号卫星、遥感影像、影像融合、耕地、监测、变化检测、技术发展、实际意义、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景随着农业现代化的加快和粮食安全的重要性日益突显，耕地质量、利用效率和变化监测成为农业生产管理中的重要课题。

传统的耕地监测方法主要依赖于人工调查、地面调查和统计数据，存在成本高、效率低、时效性差等问题。

而遥感技术的快速发展为耕地监测提供了新的可能性。

高分一号卫星是我国自主设计、研发的高分辨率遥感卫星，在耕地监测中具有独特优势。

通过结合高分一号卫星的遥感影像，实现对耕地的快速、准确识别和监测，具有重要的应用前景和价值。

单一遥感影像存在信息不足、质量不稳定等问题，为了提高耕地监测精度和效率，需要将多源遥感影像进行融合处理。

开展面向耕地的高分一号卫星遥感影像融合方法研究，对推动农业生产的精细化管理和提高粮食生产效率具有重要意义。

1.2 研究意义高分一号卫星作为我国自主研发的高分辨率对地观测系统，能够提供高质量的卫星遥感影像数据，为耕地监测提供了重要的数据支撑。

通过研究面向耕地的高分一号卫星遥感影像融合方法，可以更准确地获取耕地信息，为农业生产、土地规划和资源管理提供科学依据。

本研究的意义在于深入探讨高分一号卫星遥感影像融合方法，提高对耕地的提取精度和监测能力，为农业生产和土地利用提供可靠的支持。

对耕地变化检测技术的发展趋势进行分析，有助于把握未来研究方向，推动耕地监测技术的不断创新和发展。

遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究摘要：遥感影像融合是将多源遥感影像的信息有机地结合起来，以获取更多、更高质量的地理信息的过程。

其中，可见光和红外图像的融合被广泛应用于军事、气象、农业、环境等领域。

本文对可见光和红外图像融合的方法进行了研究和总结，包括传统的图像融合方法和基于深度学习的图像融合方法，并对未来的研究方向进行了展望。

1. 引言可见光图像和红外图像是遥感数据中常见的两种图像，它们分别捕捉了不同光谱范围内的信息。

可见光图像能够提供地物的几何形状、颜色和纹理等信息，红外图像则能够反映地物的热特性。

将这两种图像进行融合可以充分利用它们的优势，提高遥感图像的分类和识别性能。

2. 传统的图像融合方法传统的图像融合方法主要包括像素级融合和特征级融合两种方法。

2.1 像素级融合像素级融合方法直接将可见光和红外图像的像素进行组合。

其中，加权平均法是最简单的方法，它根据像素的权重将两幅图像进行加权平均得到融合图像。

另外，变换域融合方法如小波变换和主成分分析也得到了广泛应用。

这些方法能够提取图像的频率和相位信息，将两幅图像进行适应性融合。

2.2 特征级融合特征级融合方法通过提取可见光和红外图像的特征，将特征进行融合。

常用的特征包括梯度、边缘、纹理等。

其中，拉普拉斯金字塔和傅里叶谱分析是两种常用的特征级融合方法。

这些方法能够提取图像的边缘和细节信息，对融合结果具有很好的保边性。

3. 基于深度学习的图像融合方法深度学习在图像融合领域取得了显著的成果。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一。

将CNN应用于图像融合可以通过学习图像的特征，得到更好的融合效果。

3.1 基于卷积神经网络的图像融合方法基于CNN的图像融合方法主要包括两种：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）和基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）的方法。

无人机图像与卫星遥感影像融合技术研究摘要：随着无人机影像技术与卫星遥感影像技术的飞速发展，使传统遥感技术获得了全面变革。

以此技术为基准，经过利用无人机的航拍形式获取图像信息并进行预处理之后，再与具有高分辨率的遥感卫星影像信息进行融合处理，此方法将能够实现两种影像的互补优势，从而取得更加广阔的应用前景。

此外，关于无人机图像和卫星遥感影像融合技术方面的研究成果目前没有很多，因此在展开此方面研究活动时存在一定困难，但是不容忽视的是无人机图像技术和卫星遥感影像技术的融合价值，这也是近年来推动行业内重点研究无人机图像和卫星遥感影像融合的重要因素。

关键词：无人机图像；卫星遥感影像；融合研究引言：将无人机图像与卫星遥感影像相融合是科学技术发展的必然趋势，通过发挥两者优势最终会获得较为精准的图像，并且在无人机遥感技术不断发展过程中，对运行成本和维护成本都起到有效降低的作用，无人机图像具有很多优势，安全风险较低、操作方式较为灵活，与影像相比，卫星遥感影像呈现出来的效果以黑白、真彩和彩虹外为主，能够将颜色更加真实的呈现出来。

因此，无人机图像与卫星遥感的融合应用也愈加广泛。

基于此背景，考虑到无人机图像和卫星遥感影像的实际融合价值，本文针对无人机图像与卫星遥感影像融合技术展开研究，通过发挥无人机图像与卫星遥感影像融合的作用。

1数据预处理1.1无人机数据的预处理无人机的影像有着相幅小且数量较多的特点，极易受到姿态稳定性的影响，继而呈现出影像旋转角度偏大这样的情况。

影像的畸变差比较大，POS精度较低，这类特点意味着需要搭配拥有高水平的数据处理软件执行处理工作，以此为基底才能获得理想的作业效果。

与此同时，要想充分凸显无人机图像与卫星遥感影像融合的实际职能，需要细化处理无人机数据的预处理工作，确保空三成果精度、达到影像同名点匹配的标准，并解决空三成果与采集软件匹配、软件自动化应用等问题[1]。

1.2卫星遥感数据的预处理在应用卫星遥感影像数据前，需对数据进行预处理，卫星遥感数据的预处理步骤为：①辐射定标，主要指的是，应用大气纠正技术，使影像数据的灰度值转化为表观辐亮度、表现反射率等物理量的过程。

多源遥感图像融合技术综述摘要：本文针对遥感图像分析的具体实践需要,论述了几种常用的基于像素级遥感图像融合方法的原理、特点、作用及限制条件,描述了其主要步骤,进行了定性分析,归纳并阐明了遥感数据融合效果定量评价指标及其意义,展望了遥感图像融合方法的发展与应用前景。

关键词：遥感图像融合、像素级、主成份分析法、小波变换分析法Abstract：According to the analytical practice of remotely sensed image, the paper introduces some popular fusion methods based on pixel-level, mainly discusses the principals,features, functions, conditions, qualitatively analyses the steps of the methods,generalizes and illustrates quantitative appreciation of the fusion effects, and explainthe development of image fusion techniques for remote sensing application, as well asit’s foregrounds in application.Key words: remote sensing image fusion, pixel-level,principal components analysis, wavelets analysis.0.引言遥感平台和传感器的发展，使得遥感系统能够为用户提供同一地区的多空间分辨率、多光谱分辨率、多时间分辨率的海量影像资料。

一般来说，多光谱图像的光谱分辨率较高，但空间分辨率比较低，即空间的细节表现能力比较差；全色图像具有较高的空间分辨率，但光谱分辨率较低。

浅析医学影像的融合问题的研究摘要：随着计算机技术的发展和图像处理的需求越来越大，医学影像的应用也在不断地扩大，医学影像融合的研究成为了国内外的一个热点。

医学影像的融合是指通过各种方法对不同的物体进行提取，并将其转必成清晰可见的视觉信息，从而提高成像的质量和分辨率，以达到更好的诊断效果。

在我国，由于医疗事业的快速进步，对医学影像的要求也变得更高，因此需要更多的医患之间沟通交流，这就使得医学影像的采集与整理工作显得更加重要。

而目前的医患关系中，医生与患者的互动主要依靠的是医护人员的“脸谱”，而这种“脸谱”的存在使医院的诊疗效率降低了很多，甚至会出现一些不必要的麻烦；同时，因为人的眼睛是最直接的感官刺激物，所以人的耳朵很容易受到其他事物的干扰；另外，还有一部分的医学影像不能被视看，或者被看的残缺不全，导致无法利用。

关键词：医学影像；融合；热成像1研究背景在现代医学影像技术中，图像处理是最重要的环节之一，它是对原始影像的数字化和模拟，也是对计算机图形的分析和综合的应用过程。

在传统的医学影像中，由于医生的工作量大，因此需要的时间长，而且容易出错，而在现在的医疗影像中，因为有了先进的设备和专亚的人才队伍，使得医院的管理水平大大提高，并且也为患者提供了更多的方便快捷的服务；同时，随着科学技术的发展与进步，医学影像的质量也得到很大的提升；另外，医学影像的图片分辨率高，视觉效果好，可以让人的视觉系统的能力得以加强，这对于医护人员来说，具有很好的辅助作用。

1.1研究目标与目的医学影像融合是指将计算机视觉技术与图像处理的方法相结合，从而实现对医学影像的提取和分析。

本文主要研究了三维重建的问题和解决的办法以及对三维重建的算法进行了探讨，并提出了一种新的医学影像融合的方式来提高成像的质量与速度。

随着现代科学技术的不断发展，医学影像的应用范围越来越广，其在医疗诊断、临床治疗等领域的作用也越发的显著起来。

在传统的二维的影像中，由于存在着一定的局限性，如：分辨率低、易混淆等，导致其不能被广泛的应用于各个行业。