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1、第18卷第4期遥感技术与应用Vol.18No.42003年8月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONAug.2003一种基于小波包变换的遥感影像融合方法曹闻,李弼程,彭天强(信息工程大学信息工程学院信息科学系,河南郑州450002)摘要:针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量
2、;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。关键词:遥感影像融合;主分量分析;IHS变换;小波包变换;小波变换中图分类号:TP75文献标识码:A文章编号:100420323(2003)0420248206前大量高光谱、超光谱图像数据的利用程度。PCA1引言
3、变换(即通常所称K2L变换)融合方法适用于多光随着传感器技术、光学技术、遥感技术的迅猛发谱图像的所有波段,虽然增强了融合图像的空间表展,多平台、多层面、多时相、多传感器、多光谱、多角现能力,但其光谱分辨率受到很大的影响。HPF融度和多分辨率的遥感影像在同一地区构成了多源的合方法可增强多光谱图像的空间细节表现能力。由遥感影像金字塔。与单源遥感影像相比,多源的遥感于高通滤波器的选择对融合结果的影响很大,无法影像有着充足的冗余性、互补性和合作性。如何充分很好地将高分辨率遥感影像的纹理特征和空间细节利用同一地区各种特性遥感影
4、像的信息是当前研究融合到低分辨率遥感影像中。由于小波变换融合方热点之一。遥感影像融合可以减少或抑制对被感知法是直接舍弃了全色图像的低频分量,因此容易出对像或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不现分块效应。同时,小波分解阶数的大小也对融合效确定性和误差,最大限度地利用各种图像源提供的果产生很大的影响。如果小波分解阶数选得低,则增信息。遥感影像融合广泛应用于模式识别与分析、目强后多光谱图像的空间细节表现能力较差,容易出标跟踪与检测以及遥感图像处理与分析等领域。对现地物纹理模糊,但光谱特性保留程度好;若小波分于发展军事
5、目标的自动识别技术、增强军事目标的解的阶数选得高,则增强后多光谱图像的空间细节动态监测能力、提高军事目标识别的准确性和可靠表现能力较好,但光谱特性保留程度较差。〔12～14〕性具有重要的意义。相对小波分解而言,小波包分解对低频部遥感影像融合方法主要有IHS变换融合方分与高频部分同时进行小波分解,能够将变宽的频〔1～4〕〔5,6〕法、PCA变换融合方法、高通滤波(HPF)融谱窗进一步分割变细,可以提高频率分辨率,从而能〔7〕〔8～11〕合方法、小波变换融合方法、小波变换与IHS够对信号进行更精细的分解,具有更好的时频特
6、性。变换融合方法和小波变换与PCA变换融合方法等。利用小波包分解,可以更好地分离光谱信息与空间IHS变换融合方法在图像处理和分析领域中已经成细节信息,从而更有利于进行融合。因此,本文提出为一个标准方法,它虽然可提高地物纹理特性,增强了一种基于小波包变换与PCA变换相结合的遥感多光谱图像的空间细节表现能力,但大大降低了当影像融合方法。新方法既融入了全色图像的细节信收稿日期:2003204219;修订日期:2003207210作者简介:曹闻(1979-),男,硕士生,主要从事图像处理与分析、图像检索、目标识别及信息融合等
7、。©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net第4期曹闻等:一种基于小波包变换的遥感影像融合方法249息,又保留了多光谱影像的亮度分量的光谱信息,从x,y),其中k=1,2,3表示3个方向;j=1,2,⋯,Jkjkj而使最终融合的影像在光谱信息的保持与空间细节表示不同的分辨率。设DA(2;x,y)与DB(2;x,y)kjkj信息的增强两个方面的综合性能得到提高。以分别是WA(2
8、;x,y)与WB(2;x,y)中以(x,y)为中SPOT多光谱影像与SPOT全色影像融合为例进行心像元的n×n,n=3,5,K窗口内的方差。实验,主观视觉效果和客观统计参数评价表明,新方(1)尺度下融合后的高频细节分量为:法的性能优于kjkjkjPCA变换融合方法、IHS变换融合方WA(2;x,y)ifDA(2;x,y)>DB(2;x,y)kj
