基于小波變換的影像融合方法研究.pdf

1、遙感技術(shù)是從20世紀60年代迅速發(fā)展起來的一門新興的綜合探測技術(shù)。它是建立在現(xiàn)代物理學(xué)(如光學(xué)技術(shù)、紅外技術(shù)、微波技術(shù)、雷達技術(shù)、激光技術(shù)、全息技術(shù))，以及計算機技術(shù)、數(shù)學(xué)及地學(xué)基礎(chǔ)上的。從以飛機為主要運載工具的航空遙感發(fā)展到以人造地球衛(wèi)星和宇宙飛船、航天飛機為運載工具的航天遙感，從攝影方式的傳感器發(fā)展到掃描方式的傳感器，擴大了人們的視野與觀察的領(lǐng)域，從而使人們對地球的研究與監(jiān)測進入了一個新階段。 影像融合技術(shù)作為一種數(shù)據(jù)整合技

2、術(shù)，能夠整合不同影像中高空間分辨率和高光譜分辨率信息，因其能明顯改善影像的顯示效果，因而被廣泛的應(yīng)用于遙感圖像處理中。當代航天遙感系統(tǒng)已經(jīng)能夠為用戶提供高空間分辨率、高光譜分辨率、高時間分辨率的海量影像數(shù)據(jù)，但是，由于每一種影像數(shù)據(jù)都有其固有的特點和特定的應(yīng)用領(lǐng)域，因此如何充分融合來自各種類型的遙感影像信息，以克服遙感影像自動解譯中單一信息源的不足，已經(jīng)成為一個迫切需要解決的問題。它直接影響到大量遙感數(shù)據(jù)的使用效益，因此遙感影像融合已成

3、為海量遙感影像數(shù)據(jù)處理的普及使用的瓶頸問題。 傳統(tǒng)的IHS變換、主成分分析等融合算法雖然對于影像的顯示質(zhì)量能起到一定改善的作用，但由于其自身的算法的原因，還存在許多的不足。小波變換由于具有“數(shù)學(xué)顯微鏡”和聚焦的功能，因而能實現(xiàn)時頻同步分析，而且能把頻率域進行正交分解，因此，小波變換在影像融合中越來越受到關(guān)注。應(yīng)用小波變換進行遙感影像融合處理是近幾年才發(fā)展的新方法，盡管還不是很成熟但已經(jīng)顯示了巨大的應(yīng)用前景和發(fā)展?jié)摿Γ谛〔ㄗ儞Q

4、的影像融合方法也正是本文研究的重點。IHS變換光譜扭曲較明顯，而小波變化則可以改善這種扭曲，小波方法首先從高分辨率影像中提取細節(jié)信息，然后將空間細節(jié)信息融合到多光譜各個波段中，這樣，可以減少顏色扭曲。然而，從高空間分辨率影像中提取的空間細節(jié)信息與多光譜影像存在光譜特性差異，這種差異也會引起融合結(jié)果的顏色扭曲，傳統(tǒng)的小波變換融合增強法僅僅是簡單的用高分辨率全色影像 Pan 的高頻小波系數(shù)來替代多光譜影像的高頻分量，這就會造成多光譜圖像的高

5、頻細節(jié)信息丟失，不利于光譜信息的保持。另外，用多光譜影像的低頻系數(shù)直接替換Pan的低頻系數(shù)，由于兩者光譜特性存在差異，會出現(xiàn)環(huán)狀效應(yīng)或者振鈴現(xiàn)象，也容易丟失光譜信息。本文綜合考慮影像經(jīng)小波分解后的高頻和低頻兩方面的信息，提出一種新的算法。對于低頻分量，綜合考慮了多光譜影像和高空間分辨率Pan影像的低頻信息，采用加權(quán)平均算子得到一個新的低頻分量；對于高頻分量的處理，則采用基于區(qū)域矩形特征選擇加權(quán)平均算子來確定融合后影像的高頻分量，水平、垂