高分辨率遥感图像小波融合算法研究.pdf

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1、mageProcessingandMultimediaTechnology高分辨率遥感图像小波融合算法研究张亦慧，赵志强(深圳职业技术学院计算机工程学院，广东深圳518055)摘要：针对现有融合方法存在的光谱信息和空间细节信息不能较好兼顾的问题，提出了一种遥感图像小波融合算法。根据高分辨率遥感图像自身的空间尺度，采用多进小波分析技术较好地解决了不同尺度遥感图像空间细节的表达问题，同时利用基于方向能量统计量的自适应融合准则较好地解决了融合中的光谱信息保留问题。实验结果表明，该融合方法在保持全色图像的高空间分辨率的同时，提高了融合图像的光谱保持

2、度。关键词：高空间分辨率；图像融合；多进小波变换；方向能量统计量；光谱保持度中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1674—7720(2012)07—0040—03Researchofhigh-resolutionimagefusionalgorithmbasedonwavelettransforillZhangYihui，ZhaoZhiqiang(CollegeofComputerEngineering，ShenzhenPolytechnic，Shenzhen518055，China)Abstract：AimingataWOr

3、Setradeofbetweenspectruminformationandspatialdetailsofpresentfusionmethods，anewalgorithmisproposedtoprocesstheremotesensingdatafusion．Thealgorithmadoptsamulti-bandwavelettransformtoanalyzetheimage，atthesametime，itusesdirectionalenergystatisticstoevaluatethespatialtexturean

4、dedge．Itcansolvethebalancebetweenthetextureenhancementandspectrumpreservation．Experimentalresultsshowthatthisalgorithmcanimprovethespatialresolution，andenhancethespectrumpreservation．Keywords：highspatialresolution；imagefusion；multilevelwavelettransform；direclionalenergysta

5、tistics；spectramaintainrate随着传感器技术的不断进步，遥感卫星的空间分辨现了多光谱和全色的遥感图像融合t2I，利用小波进行图率不断提高，数据源和图像数据量的增多是当前遥感技像融合迅速成为研究热点。基于小波分析的图像融合算术发展的趋势I“。数据融合技术是提高数据利用率的有法主要是利用人跟对局部对比度的变化比较敏感这一效方法之一，目前经典的遥感图像融合算法主要有IHS现象，根据一定的融合规则，在多幅原图像中选择出最变换融合算法、PCA变换融合算法和小波变换融合算法显著的特征，并将这些特征保留在最终的融合图像中，等IHS

6、融合算法从人类的色彩感觉角度将表征空间分其缺点是融合图像存在一定程度的振铃效应和空间细布的物理量，与表征光谱特征的物理量H和S分离出节丢失现象。来，用全色图像替换，分量后，经IHS反变换得到融合图本文提出了一种自适应的多进小波变换图像融合像。但IHS融合算法将产生光谱失真现象。PCA变换作为算法，根据全色图像和多光谱图像的空问分辨率关系分一种统计学上的多维正交线性变换，通过研究R、G、B3别设计_『相应的多进小波分解方法，这种方法保留了图组数据的相互数学关系，经统计变换，给出最大特征值对像本身固有的尺度：根据融合数据源的不同特点，设计应的特

7、征向量，然后用全色波段来替换该特征向量。了两个不同的小波系数特征统计量，减少了传统二进小小波变换兴起于20世纪80年代中期．引起了信号波带来的空间细节信息丢失和振铃模糊效碰。处理和图像处理领域的广泛兴趣。MALLAT首先将小波1多进小波变换技术引入到图像处理领域，DAVID首先利用小波技术实小波分析在图像处理中具有非常重要的地位，它克40《微型机与应用》2012年第31卷第7期撵缀霸HImageProcessingandMultimediaTechnology服了傅里叶变换单一分辨率的缺陷，具有多分辨率分析的特点，同时在时域和频域都有表征信

8、号局部信息的能力。因此，基于小波分析的图像融合算法是近年来研究的热点。但是目前基于小波分析的图像融合研究主要集中在融合规则方面，这也是近年来像素级图像融合研(a)小波系数特征划分