基于小波变换的加权图像融合方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第33卷第6期红外与激光工程2004年12月Vo1．33No．6InfraredandLaserEnuineerinDee．2004基于小波变换的加权图像融合方法*刘晓华，李红(华中科技大学数学系，湖北武汉430074)摘要：提出了一种基于小波变换的多光谱图像与高空间分辨率图像融合方法。该方法通过局部方差准则利用加权平均将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波分解的低频分量进行融合，然后将融合的低频分量和高空间分辨率图像的细节分量结合进行小波反演变换得到融合图像。通过

2、和wT方法的融合结果进行对比评价，表明了该方法在提高多光谱图像的空间细节表现能力和保持光谱信息上都有很好的效果。关键词：小波变换；图像融合；加权平均；低频分量中图分类号：TP911．73文献标识码：A文章编号：1007—2276(2004)06—0638—04WeightedimagefusionmethodbasedonwavelettransformLIUXiao—hua，LIHong(DepartmentofMathematic，HuazhongUniversityofScienceandTechnolo

3、gy，Wuhan430074，China)Abstract：Anewtechniqueofthefusionofahighspatialresolutionimageandalow—resolu—tion，multisprectralimageisdevelopedbasedonwavelettransform．Thismethodmergesthelow—erfrequencycomponentsofamultispectralimageanditshighspatialresolutionimagebyme

4、ansoflocaldeviationruleswithweightingaverage．Andthenthemergedimageisreconstructedbyaninversewavelettransformusingthefusedapproximationanddetailsfromthehighspatialresolu—tionimage．ComparedwithWTmethod。thenewmethodpresentedisclearlybetterinpreservingspectralan

5、dimprovingspatialpresentation．Keywords：Wavelettransform；Imagefusion；Weightingaverage；Lowerfrequencycomponents0引言适当的综合处理，产生一幅满足某种需求的新图像_L1]。而这一幅图像是单传感器无法得到的。融合近年来，信息融合技术引起世界范围的普遍关图像最大限度地利用各种信息源提供的信息，从而大注。许多发达国家已在一些重大研究项目中实施信大提高了在特征提取目标分类等方面的有效性。息融合计划，并陆续开发出一些

6、实用性系统。图像融本文主要研究将低分辨率多光谱图像与高空间合作为信息融合的一个重要分支，同样受到人们的广分辨率图像进行融合，以得到一幅同时具有高空间分泛关注。多传感器图像融合是指多个传感器采集的辨率和多光谱信息的融合图像。常用的方法有HIS关于同一目标或场景的图像数据，根据某种算法进行变换法、主分量分析法等。虽然这些方法简单可行，收稿日期：2003—12-3O；修订日期：2004—01—20。基金项目：航天支撑技术基金资助项目作者篱介：刘晓华(1980一)，女，湖北襄樊人，硕士生，主要从事信息融合和图像处理及分

7、析的研究。维普资讯http://www.cqvip.com第6期刘晓华等：基于小波变换的加权图像融合方法639但往往不能将丰富的高频信息和光谱信息同时较好频分量。设高分辨率图像为P、多光谱图像为T，经地保留下来引。小波理论的发展，使得小波变换技术小波分解后的低频分量分别为P和T。然后对P为图像融合提供了新的工具。David[3提出了一种方和Tj．进行低通分解，分别获得各自的低频成分Pu法(后来称为wT方法)，其思想是将多光谱图像和和Tu。分解算子为：高空间分辨率图像同时进行小波分解，并将多光谱图14641像的低

8、频分量和高空间分辨率图像的高频分量结合，41624164然后进行小波反演变换，最后得到一幅具有高空间分1256辨率的多光谱图像。wT方法能有效地增强多光谱图像的空间细节能力，但增强的效果受到小波分解阶数的影响，并且容易出现振铃效应。针对这些缺点，W一P一Pu、W一T一T，分别为高分辨率本文提出了一种基于小波变换的图像融合方法。图像低频分量PJ．的细节成分和多光谱图像低频分l基于小波变换