多源遥感图像的分层融合研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第21X3)20年卷第55月期J．Hu华azho中v~U科niv技ofSc大i．＆学Tec学h(N报atu(r自e然Sci科en学ce版Ed)ition)．30No．5May2002多源遥感图像的分层融合研究李长伟彭嘉雄／华中科技大学模式识别与人工智能研究所、＼图像信息处理与智能控制教育部重点开放实验室／摘要：为了更有效地实现目标识别，采用了像素级图像融台方法，该方法简单，易于实现，其中低通对比度盒字塔融合和多尺度对比度增强融合采用盒字塔法实现，实验结果显示多尺度对比度增强的融合效果优于前者但采用金字塔法

2、有一个不可避免的缺陷，就是在做子采样时由于频率叠混效应而可能引进噪声．而非金字塔式分层融合技术则避免了盒字塔法的这种缺陷，能得到更好的融合图像关键词：图像融台；对比度；多尺度；金字塔：分层融合中圈分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1671．4512(2002)05．0025．03在自动目标识别系统中，采用多传感器数据每一级图像都由它的前一级经过低通滤波和亚采融合比采用单一传感器能够得到对目标更精确细样得到，所以金字塔图像序列中各层图像的大小致的描述ll-3．数据融合通常分为像素级、特征和分辨率是逐级递减的．将这个过程记为函数级和决策级融合三个等

3、级．而金字塔式融合是较R(G)，因此式(1)可以简写为国=R[GI]．为常用的像素级融合算法．本研究在低通对比度接下来构造低通灰度对比度金字塔．首先计金字塔分层融合方法的基础上，做了进一步改进，算出高斯金字塔每连续两级间的比率，并将这个使其得到使融合图像更适合人眼观察的机理比率序列存成金字塔的形式，从而得到比率金字塔在这个过程中由于高斯金字塔各级间的图像1低通对比度金宇塔融合方法大小不同，因此要先对粗采样的一级图像进行插值．作为子采样的反过程，插值运算可以定义为函11低通对比度金字塔数G．=Eq，1，且G，．0=．令．表示由基于低通对比度金字塔的分层融

4、合算法是图像G经过k次E[G]运算得到，详细展开为：A．Toet提出的思路是首先构造出每一幅待融合、三G(i，)=4W(m，)-图像的高斯金字塔和对比度金字塔(比率金字一2"=2塔)；然后根据一定的融合规则将源图像的比率金Gf一I(i+)／2，(J+n)／2]．(2)字塔融合成单～的比率金字塔；再由这个融合比式(2)中只有当坐标为整数时才取其对应点的值率金字塔通过自上而下的图像重建得到最终包含而比率图像序列R，定义为G与E[G+I]的比值更多有用信息的融合图像．用高斯加权模板卷积(R=G～，0

5、它重建原始图像：GN=RN，G=三RG+1EIG十1l，0

6、金字12低通对比度增强金字塔塔时，将源图像作为最低层，也就是第0级，其他以上的融合方法对图像的平均灰度和全局灰收藕日期：2001—10．29．作者简介：李长伟(1976．)，女，硕士研究生；武汉，华中科技大学模式识别与人工智能研究所(430074)基金项目：国家自然科学基金资助项目(60085002)；国防科技预研基金资助项目．维普资讯http://www.cqvip.com维普资讯http://www.cqvip.com第5期李长伟等：多源遥感图像的分层融合研究比较有了更多细节图4和图5中有较多的高频融合算法能够消除金字塔法中由于频率叠混效应噪声．而

7、图6中不再含有高频噪声，重要目标的而引起的缺陷．为了能对融合图像质量进行定量信息也得到了较好的体现，由此可见这种非分层的分析，可以利用信息熵、平均梯度和图像标准差作为简单的评价指标．这里对实验中得到的融合图像利用这几种标准进行了检测，结果说明融合图像各项指标均优于源图像．参考文献[1]胡江华，周建勋，王庆宝等．基于目标识别的光电多传感器信息融合．红外与激光工程，1996，25(6)：31～35■：2王忆峰．张海联，李灿文等多传感器数据融合技术．红外技术，1997，19(2)：34-36图6非金字塔式分层融合图像l3jToetAMergingtherma

8、landvisualimagebyaconlzr&~'tpyramidO0t．Eng．，198