基于DCT的遥感图像融合

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1、维普资讯http://www.cqvip.com·242·计算机应用研究2005年基于DCT的遥感图像融合木李国新,王汝霖,王国宇,宫明举,田玉周(中国海洋大学电子工程系,山东青岛266071)摘要:将DCT应用于遥感图像中全色光学图像和多光谱图像的融合上。首先,对配准的两幅图像做DCT变换;在变换域内,通过灵活的选择全色光学图像的高频部分和多光谱图像的低频部分掺入,实现对融合结果的灵活控制。并分析了将清晰度作为判断最佳融合结果的标准。关键词:图像融合;DCT变换;全色光学图像;多光谱图像;清晰度中

2、图法分类号:TFr751文献标识码:A文章编号:1001—3695(2005)04-0242-02RemoteSensingImageFusionBasedonDCTLIGuo-xin,WANGRu-lin,WANGGuo—yu,GONGMing~u,TIANYu-zhou(Dept.ofElectroncs&Engineering,OceanUniversityofChina,QingdaoShandong266071,China)Abstract:AppliesDCTtotheremotesen

3、singimagefusionbetweenthepanchromaticimageandthemulti-spectralimageFirst,DCTwillbeperformedinthepanchromaticimageextractingthelowfreqeneyfromtheIcomponent,andthehignfrequen—cyfromthepanchromaticimagethattheDCThasbeenperformed,fusebothpaastoformthefused

4、imageintransformationfield.Throughtheexperiments,definitionofthefusedimageistreatedastheexclusivestandardjud~ngwhetherthefusedre—suhisoptimum.Keywords:ImageFusion;DCT;PanchromaticImage;Multi-spectralImage;DefinitionM图像融合是指将不同类型的传感器获得的同一场景的多=二-IN-1oseos

5、(1)种信息特征,采用一定的融合算法有机结合起来,产生新图像(P=0,1,⋯,M一1;g=0,1,⋯,N一1)的技术。它是多传感器信息融合中可视信息部分的融合。图=像融合技术充分利用了源图像在空间上的相关性及信息上的{二一。{一。互补性,使得图像场景获得更清晰、更全面的表达,从而增强了其中称为矩阵A的DCT系数。DCT是一种可逆交换,其,图像的解释能力,改善了视觉效果,提高了图像判读的可靠性逆变换为及机器分类和识别的准确性。图像融合技术的应用领域十分必(2)=。scos广泛,如医学、遥感、军事、计算

6、机视觉及机器人技术等。按图像信息的表达方式,图像融合可以在像素级、特征级、决策级三个层次上分别进行。对像素级图像融合而言,代表性的融合算{二一。{一。法简单的有源图像对应像素的加权平均;复杂的有主元分析式(2)的含义是任何MXN的矩阵A都可以表示为一系(PrincipalComponentAnalysis,PCA)法、金字塔式分解法、列函数的和:小波变换法等。这些融合算法也可以通过其在空间域内执BvqeOScos行还是在变换域内执行来区分。全色光学遥感图像与多光谱,(P=O,1,⋯,M一1;g=0,

7、1,⋯,Ⅳ一1)遥感图像的融合是遥感图像融合的重要内容之一。全色光学这些函数成为DCT变换的基函数。遥感图像具有较高的空间分辨率,但其光谱分辨率低。多光谱1.2基本思想遥感图像具有较高的光谱分辨率,光谱成分丰富细腻,但其空由式(2)可知,一个矩阵可以被分解成二维空间中一系列间的细节能力表现不足,即具有较低的空间分辨率。将这两种不同频率基信号的和。该矩阵的DCT变换矩阵每个系数就是类型不同的图像融合,使得到的融合图像既保留了丰富的光谱二维空间中某一频率基信号的幅值。这样,对一幅数字图像进成分,同时又突

8、出了图像的空间特征。行DCT变换后,得到的变换矩阵从左上角到右下角依次经历1基于DCT图像融合思想及算法低频区、中频区和高频区;变换矩阵从左到右、从上到下,频率逐渐增大。全色光学图像具有较高的空间分辨率,其主要特征1.1二维离散余弦变换集中在高频区域;而多光谱图像具有较高的光谱分辨率,其主假设矩阵A的大小为M×N,二维离散弦变换的定义为要特征集中于低频区域。通过对全色光学图像和多光谱图像进行DCT变换,灵活地选取多光谱图像的低频部分作为融合收稿日期:2004—05—1

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