基于小波包变换的遥感图象融合

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1、第7卷(A版) 第9期中国图象图形学报Vol.7(A),No.92002年9月JournalofImageandGraphicsSep.2002基于小波包变换的遥感图象融合王海晖 彭嘉雄 吴 巍(华中科技大学图象识别与人工智能研究所,图象信息处理与智能控制教育部重点试验室,武汉 430074)摘 要 为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来,以提高对图象信息的分析和提取能力,在研究了小波包图象分析法之后,提出了一种基于小波包变换的图象融合方法.由于小波包变换能对图象进行多层次分解,包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解,因此小波包分析能

2、够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法.利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象,能够很好地将源图象的细节融合在一起.通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较,证明该融合方法可以获得更好的融合效果.关键词 图象融合 小波包变换 遥感图象 融合算法中图法分类号:TP751.1  文献标识码:A  文章编号:100628961(2002)0920932206RemoteSensingImageFusionUsingWaveletPacketTransformWANGHai2hui,PE

3、NGJia2xiong,WUWei(InstituteforPatternRecognitionandArtificialIntelligence,HuazhongUniversityofScience&Technology,StateKeyLaboratoryforImageProcessingandIntelligentControl,Wuhan430074)AbstractInordertomergeinformationfrommulti2sensoradequatelyandtoimproveabilitiesofinformationanaly

4、sisandfeatureextraction,westudywaveletpacketanalysisonimagedataandgiveafusionmethodinpixellevelbymeansofwaveletpackettransforminthispaper.Waveletpackettransformdecomposesanimageintolowfrequencybandandhighfrequencybandindifferentlevel.Besidesdecomposinglowfrequencybandinahigherscal

5、e,itdecomposeshighfrequencybandinhigherscalewhichwaveletanalysisdoesnotdo.Itoffersamoreprecisewayforimageanalysisthanwaveletmulti2resolutionanalysis.Throughmergingimagesdataofdifferentwavebandsfrommulti2sensortothesameobjectanddifferentresolutionimagesdatabyapplyingimagefusionmeth

6、odbasedonwaveletpacketanalysis,wegetfusedpictures.Themethodcanfusedetailsofinputimagessuccessfully,sothatitdisplayinformationoftheeachinputimageperfectly.Comparingwithotherfusedimagesandappraisingthemonwayofobjectiveandsubjectiveperformance,wecandrawtheconclusionthatusingthisimage

7、fusionmethodcangetmoresatisfactoryresultthanusingothers.KegwordsImagefusion,Waveletpackettransform,Remotesensingimage,Fusionalgorithm就成为了国际遥感界研究的主要课题之一.图象融合0 引 言技术是数据融合技术的一个分支,它可以定义为:通过一个数学模型,把来自不同传感器的图象综合成一随着遥感技术的发展,由不同物理特性的传感器幅满足特定应用需求图象的过程.遥感应用的许多研所获得的遥感图象不断增多,因此如何综合利用这些究工作表明,通

8、过融合不同来源的遥感图象,不仅能多种来源的遥感图象进行数据提取和分

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