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

　　(3)將小波變換和HIS變換方法應用于多源遙感影像的融合。

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

　　(4)應用中，采用圖像融合技術進行天然氣成藏和區域優選評價。

　　為了克服天然氣聚集評價和區帶優選中的解釋和判斷誤差，在圖像校正和配準的基礎上，綜合了二疊系和侏羅系烴源巖的烴源巖圖像和地球化學特征。處理，以獲得更加準確和全面的天然氣積聚條件和區域偏好評估的條件描述，以便于目標的檢測，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，極大地方便了專業的解釋和評估。

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