基于小波變換的多源遙感圖像的信息融合

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1、維普資訊http://www.cqvip.com第16卷第4期REMOTE遙SENS感INGT技Ec}術(shù)OLOG與YAN應(yīng)DAP用PUcAnON．16№．42001年l2月Dec．2001基于小波變換的多源遙感圖像的信息融合謝永華，傅德勝(南京氣象學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，江蘇南京210044)摘要：圖像融合是一種重要的增強(qiáng)圖像信息的技術(shù)方法，如何對(duì)同一目標(biāo)的多_濼遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的融合，最大限度地利用多源遙感數(shù)據(jù)中的有用信息，提高系統(tǒng)的正確識(shí)別、判斷和決策能力，這是遙感數(shù)據(jù)融合研究的重要內(nèi)容之一。提出了一種基于小波變換的融合方法，使得融合圖像在最大限度保

2、留多波段光譜信息的同時(shí)，提高了清晰度扣空間分辨率。并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果運(yùn)用MATLAB語言進(jìn)行了仿真，從幾個(gè)方面對(duì)結(jié)果做了深入的分析與對(duì)比，取得了良好的效果。關(guān)鍵詞：多濼圖像；數(shù)據(jù)融合；小波變換MALLlAT算法中圈分類號(hào)：TP文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004—0323(2001)04—0260—04設(shè)()m是已知的～維MRA(多分辨率分1引言析)，其中～維MRA的尺度函數(shù)為z)，其對(duì)應(yīng)的遙感圖像的信息融臺(tái)是在統(tǒng)一地理坐標(biāo)系中，正交小波基為)。將對(duì)同一目標(biāo)檢測(cè)的多幅遙感圖像數(shù)據(jù)采用一定的則對(duì)于()，定義()是工。(R。)的二維可算法，生成～幅新的、更能有效表示該目標(biāo)

3、的圖像信分MRA，且其相應(yīng)的尺度函數(shù)為O(x，)一(z)息。不同波段的遙感數(shù)據(jù)具有不同的空間分辨率、波)。譜分辨率和時(shí)相分辨率，如果采用適當(dāng)?shù)娜谂_(tái)算法令矸為在一中的正交補(bǔ)空間，即上將它們的優(yōu)勢(shì)綜臺(tái)起來，就可以彌補(bǔ)單一信息源的，0Vj—。缺陷，擴(kuò)大各自信息的應(yīng)用范圍，從而提高對(duì)目標(biāo)檢由一維MRA結(jié)論有：測(cè)的識(shí)辨率和遙感影像分析的精度。vy一1一Vj_1@一1小波變換是一種新興的數(shù)學(xué)分析方法，已經(jīng)受=(vj0w)⑦(vj0wj)到了廣泛的重視。小波變換是一種全局變換，在時(shí)域一(@vj)0(y④)0(@vj)和頻域同時(shí)具有良好的定位能力，對(duì)高頻分量采用0(，0W)

4、一；0(1)逐漸精細(xì)的時(shí)域和空域步長(zhǎng)，可以聚焦到被處理圖像的任何細(xì)節(jié)。由于小波變換的這些優(yōu)點(diǎn)，使它很快其中：=(，圓)0(@Vj)0(Ws@Wj)，在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。~Wj，W~Vs，Ⅳ》，稱為二維小波子空間。本文介紹了應(yīng)用MALLAT小渡變換對(duì)遙感圖根據(jù)張量積理論，對(duì)一維MRA中的正交小波像信息融臺(tái)的一種方法，并應(yīng)用于三幅不同波段的進(jìn)行平移和伸縮后可得：遙感圖像的融臺(tái)。最后對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果應(yīng)用MATLAB扛，)一x)gt(y)語言進(jìn)行了仿真，取得了良好的效果，)一())【(，)=gt(x)()2多分辨率分析與正交小波變換gZ(x，)一f(，)f一1

5、，2，3，(，，k，仇)∈}【2)2．1多分辨率分析與二維正交小波基的構(gòu)造多尺度分析就是確定一個(gè)二維尺度函數(shù)O(x，由于{．，)l1，2，3，(，m)∈，是W；)，使得函數(shù)系{．nl一1，2，3，(，，m)∈}成的一組規(guī)范正交小波基，從而函數(shù)系為(R)中的一組規(guī)范的正交小渡基，{．，)li=1，2，3，(，，m)Ez}就構(gòu)成了收藕日期：2001—09·13

6、修訂日期t2001‘11‘13作者簡(jiǎn)介一謝永華(1976-)、男．碩士生，主要從事數(shù)字圖像趾理與模式識(shí)別的研究維普資訊http://www.cqvip.com第4期謝永華等：基于小波變換的多源遙感圖像的信

7、息融合261()中的規(guī)范正交小波基。C，一HHCj22二維MALLAT算法對(duì)于任意的二維圖像f(z，Y)C-Vl，篙≯c，一-，㈤c?j-1，m，nC-)是／(x，y)在分辨率一1上的近似表示，則二維信號(hào){c，m，∈的有限正交小渡—Ge一，分解公式為：重構(gòu)算法為～c一∑^t．一一：cC1一HH：CJ+H；G：D+GH：D{+G／G：，(j—J，，+1，?，一1)(5)d昌一∑一C、"．i其中：日和G分別是日和G的對(duì)偶算子，，l2(3)喝．=∑2，^。一2c‘"-．iD}，Dj是從工()分別到子空間@，@，⑧的投影算子。一∑gh-~Lg'h~2i。3小波變換在

8、遙感圖像信息融合中的，無窮!：。r：應(yīng)用一(G)，G一(()，其中；．-二^一2，G^lm一’‘～蕓’子二子徘一晡子二徘子一g，下標(biāo)“”，“，，分別表示對(duì)矩陣的行操作和列3·1遙感圖像的融合過程操作，則式(3)可表示為：遙感圖像的融合過程如圖1所示?！蝗谏岣醞廣一圖1多源圖像融合過程圖(1)選擇具有緊支集的正交小波及對(duì)應(yīng)的小波G(z，y)，若∞；，y)≥GP，y)，則以高頻融合濾波器。對(duì)正交小波基的選取，要兼顧其局部性和光子圖像G(z，)作為小渡分解后的高頻信息，否則滑性的要求。以GP~(x，y)作為小波分解后的高頻信息。(2)將待融合的遙感圖像重新采樣為

9、尺度大小(4)采用MALLAT重建算法對(duì)處理后的梯度