基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第29卷第4期武汉大学学报·信息科学版VoL29NO．4GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityApr．2004200年1月文献标识码：A文章编号：l67l8860(2004)040302—05基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法李均力贾永红(1武汉大学遥感信息工程学院。武汉市珞喻路129号，430079)摘要：从影像成像的频率特性出发，提出了一种影像分辨率退化模型．并在此基础上提出了一种新的全色和多光谱遥感影像融合方法。关键词：影像融合；分辨率退化；傅立叶变换；光谱畸变中图法

2、分类号：TP7jl随着卫星遥感技术的不断发展，遥感影像在对角线方向的细节，高分辨率影像细节的提取也空间分辨率和光谱分辨率上都有了很大的提高．不完全，融合后影像的空间视觉效果欠佳。基于大多数商用资源卫星如SP()T、IRS、IK()N()S、dTrous算法的小波融合方法虽然不产生相位失QUIcKBIRD等都提供了高分辨率的全色影像和真，但由于直接将高频小波分量叠加于多光谱影低分辨率的多光谱影像。高分辨率全色影像反映像上，没有考虑高分辨率影像和多光谱影像之问了空间结构信息，能够详尽地表达地物的细节特的光谱差异，融合影像的灰度过渡不自然，有比较征：低分辨率多光谱影像光谱信息丰富，有利于对明显的

3、叠加痕迹。为了改善影像融合的效果，可地物的识别与解译。越来越多的遥感应用需要将从影像成像的物理过程来设计影像融合方法j。这两类影像的优点结合起来，生成空间分辨率较本文从影像的频率域出发，根据全色影像和多光高的多光谱影像，以满足对影像更深层次应用的谱影像成像的频率关系提出了一种分辨率退化模需要。影像融合正是解决这一问题的有效途径。型，并在此基础上提出了一种新的影像融合方法。遥感影像融合在资源调查、地形图更新、环境该方法能在损失光谱信息最少的情况下，最大限和灾害监测等领域中得到了广泛的应用一卜、，融度地提高多光谱影像的空间分辨率。合方法也由传统的IHS变换融合、主分量变换融合、Brovey变换

4、融合等发展到多分辨率分析的融影像的分辨率退化模型合方法。在大多数的遥感应用中，多光谱影像和高分辨率影像的融合不仅要求融合后影像的分辨率退化是指采取某种方法把高分辨率影空间分辨率高。目视解译视觉效果好，而且要求保像分解为低分辨率概貌部分和高分辨率细节部留多光潜影像的光谱特性。然而，对于同一成像分，以得到影像在不同分辨率层次上的表达。分系统而言．影像的空问分辨率和光谱分辨率是一辨率退化的主要目的是使退化后的高分辨率影像对矛盾体。传统的影像融合方法在提高多光谱影与对应的低分辨率影像的空问信息相似，并提取像空间分辨率的同时，不同程度地扭曲了原有的出反映高分辨率特性的空间细节信息。例如，把光谱特性。

5、基于小波变换的融合方法较好地保留IK()NOS全色影像的分辨率由1m退化为4m，使了影像的光谱特性，但会造成较多空间信息的损之与对应的多光谱影像具有大致相同的空间信失。例如．基于Mallat算法的小波融合方法存在息，得到的细节就反映了全色影像的高分辨率特相位失真．融合影像具有方块效应“，而且二性。高分辨率和低分辨率影像的主要差异表现在进制Mallat小波算法只能获取影像水平、垂直和高频细节部分，可从频率域对影像进行分辨率退收稿日期：2004—01—10。项目来源：国家基础测绘研究基金资助项目(146014020240l04)。维普资讯http://www.cqvip.com第4期李均力等：

6、基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法303化，其公式为：方法使用全色影像替换强度分量，保留了全色影P—P。+P’g(1)像的全部空间信息，但由于全色影像与强度分量式中，P为高分辨率影像数据；P为退化的高分在空间分辨率上的差异以及光谱响应范围的不一辨率影像数据，即影像的低频成分；P为影像的致，两者的相关性低，会造成较大的光谱畸变。笔高频细节成分。分辨率退化的主要难点在于如何者认为，为了减少光谱畸变和提高空间分辨率，融界定影像的低频部分和高频部分。合时应先对全色影像进行分辨率分解，对多光谱遥感影像是一种二维数字信号，它是卫星传影像进行色彩变换，提取出高分辨率信息分量和感器通过对地面

7、连续信号进行频率截取、采样和颜色信息分量，仅用退化的全色影像与多光谱影量化得到的某一分辨率的数字影像，像元的分辨像的强度信息进行灰度调整，而高分辨率信息和率表现为其采样间隔的大小。由采样定理可知，颜色信息在融合过程中没有被改变，融合后的影影像的采样频率与影像的采样间隔成反比，而通像就能较好地保留全色影像的空间信息和多光谱过离散傅立叶变换把影像转换到频率域表示时，影像的光谱信息。采样频率即为傅立叶变换后的最大频率。因此，本