基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测new

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1、第!"卷第#期地球科学与环境学报$%&#’%(&!"!))*年+月!,%-./0(%120.345678/6890/:2/;7.%/<8/3!=0.&!))*基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测田养军#!薛春纪!!#&长安大学地球科学与国土资源学院#陕西西安*#))A@&!&中国地质大学地质工程与矿产资源图像重点实验室#北京#)))J+"摘要!介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程$采用5O<(83小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的I=@’I=A子图进行单尺度二维离散小波变换融合#并进行水库

2、的边缘检测$对图像通过I=@分解的低频图与I=A分解的高频图像融合再与I=@影像原图比较#融合图像提取细节效果明显优于I=@原图像$关键词!小波变换&遥感&数据融合&影像检测&鲸鱼沟中图分类号!L!+#&!!文献标志码!M!文章编号!#>*!?>A>#!!))*")#?)#)+?)@!"7%2":"&0V)2)>?#3%&;=0%*3267)&,17)0"<,0"V"2"423%&M)#",%&K)9"="28*)&#’%*7##Pd2H4-/?7!IGM$S0/B?-/!#!"#$%%&%’

3、()*+$"#,-.#-/).01-/%2*#-/3).)4-5-.+#6$).4().7.,8-*/,+9#:,().*#))A@#"$)).;,#6$,.)&!!Q-9K)G%*)+%*9%’3,.,.41-/%2*#-/1-5%+-"-./,.4<5)4-).0=-%&%4,#)&(.4,.--*,.4#6$,.)7.,8-*/,+9%’=-%/#,-.#-/#J-,F,.4#)))J+#6$,.)";+#2*)42%I479W0W8.7/3.%:-689R0;8(83:86%

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5、%3898/97/B1-97%/7<0B8%1I=@0/:I=A79X8338.340/348%/8%1I=@&C"/@%*,#%R0;8(833.0/91%.<&.8<%3898/97/B&:0301-97%/&8:B8:838637%/&,7/BO-B%-样条变换融合法$如U.%-990.:的脉冲耦合神经网)!引言+!,络影像心里融合$韩玲等多源遥感影像数据融融合技术产生于!)世纪J)年代#而遥感数据++,合方法在地学中的应用$孙文锋等改进多尺度的融合是一种通过高级图像处理技术来复合多源+@,融合结

6、合小波域_=I模型的遥感图像分割$遥感影像技术#其目的是将单一传感器的多波段信陶洪久等基于小波变换和数学形态学的遥感图像息或不同类型传感器所提供的信息加以综合#消除+A,边缘检测$I-W7/Z等用几组结构滤波器对合成多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾#加以互+>,孔径测试雷达影像融合的进一步自动解译$笔补#降低其不确定性#减少模糊度#以增强影像中心者用小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库影透明度#改善解译的精度’可靠性以及使用率’以形像进行融合#并进行水库的边缘检测$成对目标的完整一致的信息描述#并在

7、各方面显示+#,#!影像小波分解与重构算法明显的优越性$目前小波变换融合是图像融合热点之一#除小波变换融合法外还有_G5融合法’小波变换是突破了传统的信号分析傅立叶变jD融合法’高通滤波融合法’金字塔变换融合法’换的限制#实现了对信号不同空域’频域’不同分辨!收稿日期!!))>?)+?!*!作者简介!田养军!#">@?"#男#陕西蓝田人#讲师#博士研究生#从事测量工程’遥感图像教学与研究$2?<07(%O0/B-/3!64:&8:-&6/#)@地球科学与环境学报!!!!!!!!!!!!!!!!!!第!

8、"卷+*,率的分析#这种特性使得它可广泛应用于信号处的重构过程#小波重构是先对行或列进行升!采理’地震勘探’流体力学’图像分析等领域$若对一样#在相邻列和行插入一零列或零行#然后再按行’维信号’!;"进行小波变换#小波变换系数M!F#E"按列与一维的低通或高通滤波器进行卷积#这样递可以表示为信号’!;"与小波函数!;"内积#即推下去#便可以重构原图像$,F#EmM!F#E"R6,F#E’!;"0;!!!!#"Sm这里#!;"是基本小波#将其