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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃誌勇
研究生(外文):Chih-Yung Huang
論文名稱:SPOT自然色影像產生之研究
論文名稱(外文):The Creation of SPOT''s True Color Image
指導教授:陳繼藩陳繼藩引用關係
指導教授(外文):Chin-Fan Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:土木工程研究所
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:64
中文關鍵詞:類神經網路倒傳遞網路SPOT影像自然色
外文關鍵詞:natural colorSPOT imagebackpropagation neural network
相關次數:
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摘 要
衛星影像具有大範圍、重複觀測等優點,因此愈來愈多資源監測工作逐漸以衛星影像來作業。資源監測工作中,判釋與顯圖是很重要的,而目前使用範圍甚廣的SPOT衛星在色彩上卻只能呈現假色的影像,無法呈現出人眼所熟悉的自然色影像。本研究目的是將SPOT假色影像轉換為自然色的影像。
本研究使用倒傳遞神經網路的演算法使SPOT假色影像轉換到SPOT自然色影像。研究中分為三個測試階段,分別是(1)以同一天的Landsat假色影像與Landsat自然色影像進行訓練,得到一組權係數。(2)以該組網路測試與Landsat同一天的SPOT假色影像產生SPOT自然色影像的結果。(3)以不同天的SPOT假色影像進行網路回想,產生SPOT自然色影像。
以上三組的結果在目視上所呈現的色調皆與Landsat自然色很近似,若以相似性的評估檢核成果,相關係數皆大於0.90,顯示以類神經網路產生自然色影像確實可行,於提高SPOT影像使用層面上,能有實質成效。
Abstract
Satellite images are advantageous to large-area and repetitive observation, and therefore, are gradually adopted in the tasks of resource monitoring. Their analysis and presentation for the present are important to resource monitoring, but the most widely used SPOT satellite images can only show the image of false color, not the true color that is familiar to human eyes. This study attempts to develop a back propagation neural network method to transform a SPOT false color image into a SPOT simulate true color image.
This study consists of three steps to test the neural network method:(1)in the same period, use the Landsat false color image and the Landsat true color image in the training of neural network to get a weighting,(2)put the SPOT false image into the neural network of input layer, and create a simulated SPOT true color image,(3)use the SPOT false image of different periods with Landsat image to test the result.
The above results indicate that by visualization and mathematical testing, the presented colors are similar to Landsat nature color and their correlation coefficients are greater than 0.90. It means that this experiment is workable when we try to use simulated neural network to produce true color images. The application of SPOT true color image is certainty efficient.
目 錄
摘 要ii
Abstractiii
第一章 緒論1
1-1 研究動機與目的1
1-2 文獻回顧5
1-3 研究構思9
1-4 論文架構10
第二章 理論基礎11
2-1 類神經網路11
2-2 倒傳遞網路14
2-2-1 運作流程16
2-2-2 演算法16
2-2-3 本研究所使用的網路架構20
第三章 SPOT自然色產生流程21
3-1 測試影像資料介紹22
3-2 測試流程22
3-3 第一階段--Landsat假色影像與自然色的轉換23
3-3-1 影像前處理23
3-3-2 Landsat影像的訓練24
3-4 第二階段--同時期SPOT影像測試29
3-4-1 直方圖匹配29
3-4-2 SPOT自然色影像的產生30
3-4-3 檢核30
3-5 第三階段─不同時期SPOT影像測試33
第四章 測試成果與評估35
4-1 第一階段測試影像之成果與討論35
4-2 第二階段測試影像之成果與討論45
4-3 第三階段測試影像之成果與討論52
4-4 測試成果與評估59
第五章 結論與展望60
5-1 結論60
5-2 展望62
參 考 文 獻63
參 考 文 獻葉怡成,「類神經網路模式應用與實作」,儒林出版社,(2000)。蔡宏宜,”SPOT衛星自然色模擬影像自動化產生之研究”,碩士論文,國立中央大學土木工程研究所,(1998)。Erdas , Inc . “Erdas Field Guide Fifth Edition Revised and Expanded ,” 1999.Fang, Q. ,”Opening the Black Box of Neural Networks with Fuzzy Set Theory to Facilitate the Understanding of Remote Sensing Image Processing”,IEEE,pp.1531-1533,2000.Graupe, D., “Principles of Artificial Neural Networks”, 1997.Griffiths, G. H.,”Monitoring Urban Change from Landsat TM and SPOT Satellite Imagery by Image Differencing”,Proceedings of IGARSS ’88 Symposium,Edinburgh,Scotland,13-16 Sept.1988.Hassoun, M. H.,”Fundamentals of Artificial Neural Networks “, p.57-65 . 1994.Lillesand, T. M. , R. W. Kiefer, “Remote Sening and Image Interpretation”, 1994.Moik, J. G., “Digital Processing of Remotely Sensed Images” , 1980.Richards, J. A. , “Remote Sensing Digital Image Analysis”, 1986.Rolland, J. P. , V. Vo , B. Bloss , C. K. Abbey, “ Fast Algorithms for Histogram Matching :Application to Texture Synthesis “ ,Journal of Electronic Imaging,vol. 9,pp. 39-45,January 2000.Zhou, W. Y.,”Verification of the Nonparametric Characteristics of Backpropagation Neural Networks for Image Classification”, IEEE Transactions on Geoscince and Remote Sensing, Vol. 37, No. 2, March 1999 .
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