微波遥感课程论文

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1、微波遥感课程论文班级：113121姓名：张栋学号：20121003790指导老师：陈启浩

2、_1期：2014年12刀基于小波包变换的SAR图像与可见光图像的融合算法摘要摘要：提出了一种基于小波包变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为了增强來不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合A法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变換不仅能对阁像的低频部分，而几对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。W此，小波包分析能够为阁像融

3、合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。关键词：3至5个，涉及的内容领域从大到小排列。图像融合小波变换小波包变换低频信息高频信息目录第一章影像融合方法介绍31.1影像融合现状11.1.1影像融合处理的意义11.1.2影像融合处理发展趋势11.2影像融合处理的方法21.2.1在小波变换的基础上改进的小波包变换2第二章小波包方法分析错误！未定义书签。2.1小波包变换的数学描述错误！未定义书签。2.2小波包融合算法22.3实验结果22.4融合网

4、像质fi评价22.5结&2说、结3参#4第一章：影像融合方法介绍§1.1影像融合现状1.1.1影像融合处理的意义随着航空航天技术的发展，在遥感测景领域，由单一的可见光遥感模式逐渐发展成多种传感器遥感模式IU，特别足近儿年來，SAR（合成孔径雷达）遥感越來越受到人们的关注。SAR是一种主动式相干微波遥感系统，与光学遥感系统相比，SAR阁像反映结构信息好，而且其有全天候、穿透性等特点［2］，较光学传感器有更大的侦察范围。SAR图像屮的0标反射特性受频率、反射角和极化方式的影响，得到的信息取决于物体的几

5、何特性和介电特性，导致相同的物体可能出现不同的表现形式，如果W使用SAR图像来进行FI标检测和识别是较凼难的。光学图像以光i普信息为主，是一种较常川的遥感图像，具有明眙变化，使检测识别相对简单和直接。但是光学传感器成像时受天气和观测时刻的影响大，且再有较人的人气袞减，利用两种阉像的优势互补可获得地物的多层次特性，图像的0标检测和识别变得相对界易。因此对SAR图像和光#图像融合算法研究足很侖必要的。1.1.2影像融合处理发展趋势随着传感器技术、光学技术、遥感技术等的迅猛发展，多平台、多层浙、多时相、

6、多传感器、多光谱和多分辨率的遥感影像构成Yhd—地区的多源信息。与单源遥感影像相比，多源遥感影像有充足的冗余性、互补性和合作性。如何充分利用同一地区不同特性的遥感影像信息足当前研究的热点之一。无论在军事领域的H标£1动识别分类，还足比川领域的地质勘探、环境监测等，不同阁像的融介可以最人限度地利用各种阁像源提供的信息，提高对图像信息的分析与提取能力。图像融合能使各具一定空间分辨率、波谱分辨率和时间分辨率的不M影像全部纳入同一时空构成一组新的空间信息。它充分利用了源图像的冗余信息和互补信息，对图像具有

7、锐化、增强及变化检测等作川，弥补了单一影像信息不足的缺点13］。不同传感器图像融合技术是遥感脚用领域的一个分文［41。微波传感器和光学传感器接收的遥感影像所反映的地物信息差别很大。SAR具冇全天时、全天候、高分辨率、强穿透力等特点，SAR图像的结构信息好;而传统的可见光、红外图像接收的图像具有影像光谱信息丰富的特点，采用影像融合技术能够综合二者的信怠，充分发挥二者的优势，大大丰富获取的地物信怠，增加可信度［5』。SAR影像与光学遥感影像的融合研究在不断地拓展和深入，在森林地区监测、农作物佔产、土地

8、资源监测等应用方面的实验也在逐步展开.§1.2影像融合处理的方法1.2.1在小波变换的基础上改进的小波包变换合成孔牡雷达(SyntheticApertureRadar,简称SAR)可得到的信息与川*见光得到的信息行所不同.吋见光得到的信息取决于物体表层分了的谐振特性，而SAR波段所捋到的信息则取决于物体的儿何特性和介电特性.因此，将SAR与可见光图像进行数据融合，可以获得地物的多层次特性，进一步揭示地物的本质特征.III于SAR阁像的成像机理与波谱特性与可见光完全不同，当采用某些传统的图像融合方法

9、，如IHS、PCA、HPF等方法往往不能得到较好的结果，而具杏多分辨率特征的小波变换能够把图像分解到不同尺度下，便于分析源图像的近似信息和细节信息，其分解过裎与人类视觉系统分层次理解的特点非常类似，因此可以奋选择的挑选图像屮的细节纹理信息，得到较好的融合结果。阁像融合一般被分为3级：像素级、特征级、决策级。较成熟的像素级融合方法柯HIS变挽法、PCA变换法、小波变换法，以及这儿种不同方法相结合的方法。尤K是小波变换法广泛应用干图像处理［6-8］。在常用的快速Mallat算法屮，小波