1、“.....用户的静态非实时信息需求逐渐转化成动态实时，很多用户都开始需要基于遥感数据实时处理的目标检测变化检测以及目标识别等应用。像素层融合后的结果依旧还是图象信息，因此就需要用户进行人工判读，但不断发展和创新，其应用也越来越广泛。尤其是在遥感数据处理中，通过数据融合技术，不但能够获取到较为理想的效果，而且还能够有效改善数据处理的性能。参考文献杨为民，陈宁遥感图象彩色融合问题中的彩色融合约束方程及其近似种决策融合方法。基于辨识法是通过将定的假设前提进行设定，然后将目标的概率模型建立起来，从而实施目标分类，其中最为常见的方法有方法方法以及方法等。而基于知识的决策层融合方法，则是通过运用逻辑模板和句辨率得以获取。在进行特征层融合前需先对图象中感兴趣的区域和目标进行检测，然后在分割处理这些区域和目标，并将目标的诸多特征给提取出来。接着在融合处理多传感器或多时相数据，以此来让图象中目标的特征空间得到进步缩小，是由于有些信息相应经过人工判读出来具有定难度，而很多图象又具有较大的数据量，而且这些数据中大多数都没有太多有用信息......”。

2、“.....必定会浪费大量时间和资源。多分辨分析方法通过对不同变换尺度进行运用，来分解基于数据融合的遥感图象处理技术论文原稿起。特征层数据融合在对信息提供上，像素层比较有限，例如在分类处理图象时，单单运用图象的像素值的分类结果，存在有限精度，但是对图象中目标特征信息进行运用，则能够让分类精度得到显著提升。随着不断增长的对地观测数据量据当成个整体来进行综合利用，以便能够将更加精炼的信息结构给提取出来，将决策依据提供给人为决策或人工智能决策系统的种新兴技术。数据融合技术所涉及的领域非常广泛，它通过对诸多方法和数学统计工具进行运用，将谱分析以及。在图象分析中，这种方法已成为种标准过程，能够在高度相关图象的色彩增强特征增强以及图象空间分辨率改善等融合处理上进行运用。本文通过对数据融合的框架结构和融合方法进行分析，并在此基础上探讨了这些数据融合方法在遥感融合。在级融合层中像素层融合在我国是研究最成熟的级，丰富且有效的融合算法已经形成。般像素融合大都会采取种方法色彩变换方法这种方法是对数据的可能性运用不同的色彩通道进行表示，从而实现数据融合......”。

3、“.....这以及机器人视觉等多个领域。随着人们对高质量图象的需求，致使数据融合技术逐渐的和遥感图象技术开始融合到起。本文通过对数据融合的框架结构和融合方法进行分析，并在此基础上探讨了这些数据融合方法在遥感图象处理中的应用。是指让诸多具有互补性和冗余性的数据，在冲破单独就个传感器数据进行的传统处理分析的约束后，将这些数据当成个整体来进行综合利用，以便能够将更加精炼的信息结构给提取出来，将决策依据提供给人为决策或人工智能决策系统的及不断提升的图象分辨率，用户的静态非实时信息的约束后，将这些数种方法是将人类感知的彩色图象转化成空间和谱信息。主要有两种转化方法，种是将图象的个色彩通道直接和进行对应另种是将个色彩通道向个色彩空间进转化，然后按平均亮度来划分着整个的色彩空间，以此来分别表示基于数据融合的遥感图象处理技术论文原稿于数据融合的遥感图象处理技术论文原稿。数据融合方法像素层数据融合基于像素的数据融合大都是以初始图象数据为基础，让图象增强分割以及分类是其主要目的，只有这样才能将更佳的输入信息提供给人工判读图象或者特征层的进种新兴技术......”。

4、“.....它通过对诸多方法和数学统计工具进行运用，将谱分析以及可靠性等理论融合贯彻进来。数据融合的发展是伴随着多传感器数据处理方法而产生的，其广泛应用于遥感图象处理工业过程监由于有些信息相应经过人工判读出来具有定难度，而很多图象又具有较大的数据量，而且这些数据中大多数都没有太多有用信息，如果进行处理和传输，必定会浪费大量时间和资源。关键词数据融合遥感图象处理技术应用探讨所谓数据融合特征层数据融合在对信息提供上，像素层比较有限，例如在分类处理图象时，单单运用图象的像素值的分类结果，存在有限精度，但是对图象中目标特征信息进行运用，则能够让分类精度得到显著提升。随着不断增长的对地观测数据量以及军运用遥感图象监测扬中市土地利用状况的变化南京农业大学学报，作者单位泰山职业技术学院山东省泰安市。多分辨分析方法通过对不同变换尺度进行运用，来分解融合以及恢复任意尺度的图象数据，主要有以及等方法上下文知识来对数据进行描述和融合，比较常见的有，基于神经网络的方法基于专家知识的方法以及基于模糊逻辑的方法等。总结总而言之......”。

5、“.....随着社会的发展，这种技术也得到让部分特征的不确定性得以消除。决策层数据融合数据融合的最高层次就是决策层融合，通过决策层融合的结构能够直接成为决策要素来实施相应行为，并且还能够让决策者直接提供决策参考。决策层融合方法主要有基于辨识和基于知识的合以及恢复任意尺度的图象数据，主要有以及等方法。方法主要是通过高通滤波图象数据，获得的结果会和点线脊以及边缘等特征相应，然后在以定的取舍标准将这些特征数据融合到低分辨率的图象，从而让更加好的空间基于数据融合的遥感图象处理技术论文原稿方法主要是通过高通滤波图象数据，获得的结果会和点线脊以及边缘等特征相应，然后在以定的取舍标准将这些特征数据融合到低分辨率的图象，从而让更加好的空间分辨率得以获取。基于数据融合的遥感图象处理技术论文原稿解数字技术与应用，王爱军，吴景坤计算机遥感图象复合配准处理技术在崩塌发展变化特征研究中的应用铁路航测，郭跃宏，阎民正，白晓勤，秦长源，范雪芳试谈卫星遥感技术在山西地震重点监视防御区的应用山西地震，潘剑君......”。

6、“.....很多用户都开始需要基于遥感数据实时处理的目标检测变化检测以及目标识别等应用。像素层融合后的结果依旧还是图象信息，因此就需要用户进行人工判读，但标准量子极限。在物理上，散粒噪声是由电磁场的离散本质和泊松统计特性决定的。量子雷达对光子量子态进行信息调制，接收机对光子量子态进行探测。摘要本文针对干涉式量子雷达的探测机理环境相互作用目标散射干涉式量子雷达的关键技术论文原稿析，并指出其实现中所需解决的关键技术问题。关键词量子雷达纠缠态干涉测量光子散射退相干前言量子雷达是近年来随着量子信息科学的发展而出现的新型雷达概念。干涉测量机理经典雷达在大量光子组成的电磁波上进行利用量子现象来提高目标探测性能。经典雷达通过发射和接收宏观电磁波来探测目标，而量子雷达发射少量光子组成的量子信号，通过检测返回光子的量子信息来实现目标探测。纠缠态是量子雷达研究中的最重要资源，可以通道是指量子系统和环境之间存在能量交换，反映了具有能量耗散的系统。振幅阻尼使得量子系统的相干性减小，系统趋向于基态衰减，是引起退相干的主要机制......”。

7、“.....只发环境相互作用由于环境是随机和混乱的，量子信号与环境的相互作用将导致量子系统的相干性减弱，即退相干过程。退相干过程起源于量子系统与环境的耦合，主要包括能量耗散相位衰减两种效应。退相干过程伴随着量子态度为因此，获得相位估计误差为从上式可以看出，使用高度纠缠态时，干涉测量可以达到海森堡极限。信号传输与散射问题量子雷达在探测过程中，量子信号不可避免的要与环境及目标发生相互作用。环境会导致量子信号发需要考虑大尺度系统对量子系统造成的效应。量子雷达关键技术由于微波波段的光子能量远远小于光学波段，微波波段尚无实用的光子制备和探测器件，目前主要在光学波段开展量子雷达的实验研究。雷达的目标探测需求对及目标发生相互作用。环境会导致量子信号发生退相干，对量子雷达的性能将产生较大影响。量子信号与目标的相互作用表现为光子与目标原子之间的散射，传统电磁学计算理论已不再适用，需要用量子電动力学等理论来描中，下标表示干涉仪的臂，第条臂表示参考光路，第条臂表示探测光路。光子通过第条臂时会出现相位差......”。

8、“.....那么为了测量相位，利用探测器对以下可观测物理量进干涉式量子雷达的关键技术论文原稿生退相干，对量子雷达的性能将产生较大影响。量子信号与目标的相互作用表现为光子与目标原子之间的散射，传统电磁学计算理论已不再适用，需要用量子電动力学等理论来描述。干涉式量子雷达的关键技术论文原稿光路，第条臂表示探测光路。光子通过第条臂时会出现相位差，相应的态变为将上式中的光子数态利用产生算符表示，那么为了测量相位，利用探测器对以下可观测物理量进行测量相应的观测量噪声为观分辨率，用户的静态非实时信息需求逐渐转化成动态实时，很多用户都开始需要基于遥感数据实时处理的目标检测变化检测以及目标识别等应用。像素层融合后的结果依旧还是图象信息，因此就需要用户进行人工判读，但不断发展和创新，其应用也越来越广泛。尤其是在遥感数据处理中，通过数据融合技术，不但能够获取到较为理想的效果，而且还能够有效改善数据处理的性能。参考文献杨为民，陈宁遥感图象彩色融合问题中的彩色融合约束方程及其近似种决策融合方法。基于辨识法是通过将定的假设前提进行设定......”。

9、“.....从而实施目标分类，其中最为常见的方法有方法方法以及方法等。而基于知识的决策层融合方法，则是通过运用逻辑模板和句辨率得以获取。在进行特征层融合前需先对图象中感兴趣的区域和目标进行检测，然后在分割处理这些区域和目标，并将目标的诸多特征给提取出来。接着在融合处理多传感器或多时相数据，以此来让图象中目标的特征空间得到进步缩小，是由于有些信息相应经过人工判读出来具有定难度，而很多图象又具有较大的数据量，而且这些数据中大多数都没有太多有用信息，如果进行处理和传输，必定会浪费大量时间和资源。多分辨分析方法通过对不同变换尺度进行运用，来分解基于数据融合的遥感图象处理技术论文原稿起。特征层数据融合在对信息提供上，像素层比较有限，例如在分类处理图象时，单单运用图象的像素值的分类结果，存在有限精度，但是对图象中目标特征信息进行运用，则能够让分类精度得到显著提升。随着不断增长的对地观测数据量据当成个整体来进行综合利用，以便能够将更加精炼的信息结构给提取出来，将决策依据提供给人为决策或人工智能决策系统的种新兴技术......”。