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(南京氣象學院計算機科學與技術(shù)系,江蘇南京210044)摘要:圖像融合是一種重要的增強圖像信息的技術(shù)方法,如何對同一目標的多_濼遙感圖像數(shù)據(jù)進行有效的融合,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,提高了清晰度扣空間分辨率。并對實驗結(jié)果運用MATLAB語言進行了仿真,從幾個方面對結(jié)果做了深入的分析與對比,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:TP文獻標識碼:A文章編號: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),其對應(yīng)的遙感圖像的信息融臺是在統(tǒng)一地理坐標系中,正交小波基為)。將對同一目標檢測的多幅遙感圖像數(shù)據(jù)采用一定的則對于(),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

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)。譜分辨率和時相分辨率,如果采用適當?shù)娜谂_算法令矸為在一中的正交補空間,即上將它們的優(yōu)勢綜臺起來,就可以彌補單一信息源的,0Vj—。缺陷,擴大各自信息的應(yīng)用范圍,從而提高對目標檢由一維MRA結(jié)論有:測的識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,在時域一(@vj)0(y④)0(@vj)和頻域同時具有良好的定位能力,對高頻分量采用0(,0W)

4、一;0(1)逐漸精細的時域和空域步長,可以聚焦到被處理圖像的任何細節(jié)。由于小波變換的這些優(yōu)點,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小渡變換對遙感圖根據(jù)張量積理論,對一維MRA中的正交小波像信息融臺的一種方法,并應(yīng)用于三幅不同波段的進行平移和伸縮后可得:遙感圖像的融臺。最后對實驗結(jié)果應(yīng)用MATLAB扛,)一x)gt(y)語言進行了仿真,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{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“”,“,,分別表示對矩陣的行操作和列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。—一融舍羔j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應(yīng)的小波G(z,y),若∞;,y)≥GP,y),則以高頻融合濾波器。對正交小波基的選取,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重建算法對處理后的梯度

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