基于对偶树复小波域hmt模型的遥感图像融合

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1、2012年8月15日现代电子技术Aug．2012第35卷第16期ModernElectronicsTechniqueV01．35NO．i6基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合韩成海(吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012)摘要：针对遥感图像融合领域的实际应用，提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换，再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均；高频系数先建模，再基于区域能量规则处理的方法，最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较，实

2、验表明，该算法能够取得较为理想的效果。关键词：遥感图像融合；对偶树复小波分解；隐马尔可夫树模型；空间分辨率中图分类号：TN919—34；TP391文献标识码：A文章编号：1004—373X(2012)16—0057—05RemotesensingimagefusionbasedonHMTmodelinDT-CWTdomainHANCheng—hai(CollegeofComputerScienceandTechnology，JilinUniversity，Changehun130012，China)Abstract：Forthepracticalapplicationofthefieldofr

3、emotesensingimagefusion，anewimagefusionmethodwhichcombinesDT-CWTandHMTisproposed．TheDT-CWTdecompositionofthetWOimageswiththeadvantagesofhighspectralandhighspatialresolutionisconductedrespectivelywithalgorithm，thendiferentrulesofimagefusionforthecoefficientsindifferentfrequencydo—mainsareselectedtOin

4、tegratetheimages．Themethodoftheweightedaverageforlow-frequencycoefficientsisadopted．Themodelforhigh-frequencycoefficientsisestablished，andthentheinversetransformationisfulfilledandthereconstructedimageisachievedaccordingtOtheprocessingmethodbasedonregionalenergyrule．Aconclusionthattheimagefusionalgo

5、rithmcanachieveamoresatisfactoryresultisobtainedbycomparingtheproposedalgorithmwithothertraditionalimagefusionalgorithms．Keywords：remotesensingimagefusion；dual-treecomplexwavelettransform；HMT；spatialresolution本等综合因素的考虑，图像融合逐渐被提升为遥感图像0引言处理领域的一项关键技术]。图像融合n](ImageFusion)作为信息融合的一个多源传感器获得的多光谱和全色波段图像分别具重要

6、工具，是指通过一个数学模型将从两个或更多不同有频带窄而频率分辨率高和频带宽而频率分辨率低但信道获取的关于某特定场景或特定目标的多个成像数空间分辨率较高的特点，并且多光谱图像波段位于全色据经一定的计算机技术提取和处理，在最大程度上获取图像波段的频带范围内，因此它们的低频部分具有很强有利信息，并加以综合分析，从而生成一幅具有更加完的相关性。充分利用它们之间的互补性来克服由单一整解释的高质量图像，以满足特定应用需求的过程。新传感器所获得信息的不足，逐渐成为一个亟待解决的实图像充分利用了多幅图像数据中的有用信息，具有信息际问题，这关系到海量遥感图像数据的使用效益。对偶更加完整、准确、可靠的优点。近年来

7、，随着我国空间信树复小波变换除继承了实小波变换时频局部化的分析息科学的发展以及空间数据基础设施的建设，遥感技术能力外，还具有在高维上近似的平移不变性、良好地方特别是遥感图像处理技术日益在陆地资源调查、海洋资向选择性、能够完全重构、数据冗余量少、计算简单等优源调查、城市交通调查、测绘、考古调查、环境监测、地质点，能够更好地描述图像细节信息，保留多光谱图像的高光谱以及全色图像的高空间分辨率_6]。同时