小波变换在遥感图象融合中的应用研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第8卷(A版)第5期中国图象图形学报Vo1.8(A)。No.52003年5月JournalofImageandGraphicsMay2003小波变换在遥感图象融合中的应用研究霍宏涛游先祥(中国人民公安大学科技系,北京102623)(北京林业大学资源环境学院,北京100083)摘要针对基于小波变换的图象融合中存在的光谱扭曲问题,提出了一种直接相加的小波变换低频信息处理方法,即将未分解的TM放大图象与小波分解后的sP0T图象的高频部分重构得到的图象通过直接相加来生成融合图象,这种方法得到的融合图象,其

2、光谱扭曲值和信息量两个指标均优于常规的小波融合方法.由小波变换与IHS变换的光谱质量比较表明,小波变换比IHS变换更适合于波谱响应范围不同、相关性弱的图象间的融合;另外,空间质量比较还表明,小波变换在融合中、小尺度的纹理特征方面具有优势.关键词计算机图象处理(520·6040)图象融合小波变换IHS变换中图法分类号:TP751.1文献标识码:A文章编号:1006—8961(2003)05—0551-06TheApplicationofWaveletTransformintheFusionofRemotelySensedImagesHUOHong

3、—tao(DepartmentofScience&Technolog3,ChinesePeople’5PublicSecurit3Uniz,emit),Beijing102623)YOUXian—xiang(CollegeofResources&Environment,BeOingForestryUniversity,BeOing100083)AbstractInordertoreducethespectraldistortionexistedinthefusionimagesgeneratedbywavelettransformmethod,

4、thispaperdevelopedanewfusionmethodcalleddirectadditiontoprocessthelowfrequencyinformation.ThemethoddirectlyaddedtheoriginalresizedTMimagethatwasnotdecomposedandthereconstructionimagesgeneratedonlywiththehighfrequencypartsofthedecomposedSPOTimage.Theanalysisofthespectraldisto

5、rtionandimageentropyshowedthatthedirectadditionmethodwasbetterthanthegeneralwavelettransformmethods.Becausethedirectadditionmethoddoesnotneedtodecomposethemulti—spectraIimages,itsfusionsDeedwasfasterthanthegeneralwavelettransformmethods.Thespectralqualitycomparisonofwavelett

6、ransformandIHStransformshowedthatwavelettransformismoresuitablethanIHStransformforthefusionofimageswithdifferentspectralresponserangesandforthefusionofimageswithlittlecorrelation.Thespatialaualitycomparisonshowedthatwavelettransformwasexcelledatthefusionofimagescontainedmedi

7、umscaleorsmalIscaletexturecharacteristics.KeywordsComputerimageprocessing,Imagefusion,Wavelettransform·IHStransform利用,因此多源遥感图象融合逐渐成为国际国内遥0引言感界研究的重点,尤其是像元级融合.最初,Zobrist等报道了有关把Seasat与MSS复合图象应用于地现代遥感技术可以提供同一地区的不同光谱、质解译的消息口];随后,Chavez等对TM和SPOT不同时间和不同空间分辨率的遥感图象,这就为资图象的融合又做了大量研究工作

8、一.随着雷达卫星源调查、环境监测等创造了前所未有的有利条件.但遥感技术的深入应用,Solberg等对Radarsat和多这样也就致使数据量急剧增加,由

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