(2)根據(jù)粒子群優(yōu)化(PSO)算法,，我們可以搜索全局優(yōu)化的特征,。改進的粒子群優(yōu)化算法用于尋找模糊隸屬函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)。然后噪聲圖像經(jīng)受模糊中值濾波以恢復(fù)噪聲,。污染的像素灰度值,。實驗結(jié)果表明，該方法能很好地濾除圖像中的噪聲,，具有較強的適應(yīng)性,。

　　(3)將小波變換和HIS變換方法應(yīng)用于多源遙感影像的融合。

　　在遙感圖像融合的基礎(chǔ)上,，分別討論了小波變換和HIS變換,。分析結(jié)果表明，小波變換方法得到的融合圖像優(yōu)于源圖像在維持源圖像光譜信息和HIS變換上的細(xì)節(jié)表示能力,。該方法更好地維護源圖像的空間細(xì)節(jié),。因為因此，我們采用了一種將這兩者結(jié)合起來的方法，以提高保存融合圖像的多光譜信息和空間細(xì)節(jié)的能力,。通過對實驗結(jié)果的分析,，驗證了該方法的可行性和有效性，并取得了理想的結(jié)果,。

　　(4)應(yīng)用中,，采用圖像融合技術(shù)進行天然氣成藏和區(qū)域優(yōu)選評價。

　　為了克服天然氣聚集評價和區(qū)帶優(yōu)選中的解釋和判斷誤差,，在圖像校正和配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,，綜合了二疊系和侏羅系烴源巖的烴源巖圖像和地球化學(xué)特征。處理,，以獲得更加準(zhǔn)確和全面的天然氣積聚條件和區(qū)域偏好評估的條件描述,，以便于目標(biāo)的檢測，識別和跟蹤,。綜合圖像充分利用并繼承了源圖像的多重表現(xiàn)和補充信息,，增強了圖像中的信息特征，提高了圖像的可靠性,，具有較好的魯棒性,，極大地方便了專業(yè)的解釋和評估。

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