基于复数小波变换的遥感图像融合新算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第32卷第1期武汉大学学报·信息科学版Vo1．32NO．12007年1月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityJan．2007文章编号：1671—8860(2007)01—007503文献标志码：A基于复数小波变换的遥感图像融合新算法邢帅谭兵徐青李建胜(1信息工程大学测绘学院，郑州市陇海中路66号，450052)(2江南遥感应用研究所，上海市072—039信箱，200072)摘要：提出了一种基于复数小波变换的影像融合新算法，用以融合全色影像和多光谱影像。试验结果表明，谊算法可以取得比传统

2、的实数小波变换融合算法更好的效果。关键词：复数小波变换，多分辨分析；图像融合中图法分类号：TP751；TP79小波变换由于其良好的时频分离特性以及接基于复数小波变换的图像融合过程如图l所近人类视觉系统的多分辨分析，在图像融合中得示。首先以低分辨率图像的各个波段为参考图像到了广泛的应用，并已经形成了较成熟的算法。来对高分辨率图像进行直方图匹配，形成几个图但是经典小波变换有两个突出的缺点，一是不具像。然后对这几个图像进行复数小波变换，以形备平移不变性，二是得到的高频分量的方向非常成各自的低频图像和高频细节信息，用原始低分有限。剑桥大学的Kingsbury教授针对这些问题辨率图像的低频图像作为复

3、数小波变换后的低频提出了复数小波变换的概念，复数小波已经在图图像，对应的高频细节信息按照一定准则进行融像复原与降噪[】]、运动估计¨4]、图像分类[5]、纹理合，生成一组新的高频细节信息，对替换后的低频分析[5_7]、图像增强[2]、图像匹配[8等方面得到了图像及新的细节信息进行复数小波逆变换，从而应用，并表现出良好的性质。本文利用复数小渡获得融合图像。变换产生的多分辨分析进行遥感影像的融合。在图像融合过程中，低频部分的融合准则是直接选择多光谱图像的低频部分，而高频部分不1基于复数小波变换的图像融合算仅包含了原图像的空间信息，而且包含了光谱信法息，因此，这部分并不能直接用高分辨率影像的高频

4、部分来替换。考虑到复数小波变换后的图像可复数小波变换完全可以用来进行图像融合，以分为假设的虚部和实部，而这两部分通过复数其理由是：①复数小波变换具有近似的平移不变形式结合取模之后，会更加清晰地显示出复数小性，这一性质使得输入信号即使有少量的偏移，也波的方向选择性，因此，考虑以模值作为影像高频不会引起各个尺度下的小波系数发生剧烈的变部分融合的准则。取点(，J)在高分辨率影像上化，因此，在复数小波变换图像融合中，不会出现的实部与虚部的小波系数为w(，)、W(i，J)，混淆干扰的情况。②复数小波变换具有良好的方在低分辨率影像上的实部与虚部的小波系数为向性，这是实数小波变换远不能及的。这样，可以w

5、(，)、W}(，J)，那么点(，J)在高分辨率影像从高分辨率图像中分离出更多的细节信息，使得和低分辨率影像上的模分别为：融合图像的细节表现力更加接近于高分辨率图MH(，)=d(wg(，))+(w(，J))像。③复数小波变换产生的数据冗余是有限的，而且不会随变换层次的增加而变化，同时计算效M(，j)=~／(w(，J))+(W}(z，J))(1)率高，非常适合应用于图像融合。点(，)的小波系数CW(i)按照下式取值：收稿日期：2006—1027。项目来源：国家863计划资助项目(2002AA783050)。维普资讯http://www.cqvip.com武汉大学学报·信息科学版2007年1月数

6、据为某地区的SPOT5全色影像和SPOT5多光谱影像，分辨率分别为2．5I'll和10I'll；第二组数据为某城区的IKONOS全色影像和IK0N0SCWTl多光谱影像，分辨率分别为lm和4m；第三组数据为某地区的SPOT4全色影像和TM多光谱影像，分辨率分别为10I'll和30I'll。每组中的试验图像都经过了严格的配准。为了对试验结果进行比较分析，对各组图像还进行了IHS变换融合、二进制实数小波融合以及二进制实数小波包融合，其中，IHS变换融合中选择了公认效果最好的球体模型，实数小波和小ICWTl波包融合则进行了不同尺度i(i一2，3，4)下的融合，并将它们与同尺度下的复数小波融合进行

7、了比较。图2给出了第一组试验的原始图像和融合图1基于复数小波变换的图像融合流程图像的局部区域，复数小波变换尺度为4。Fig．1ProcedureofImageFusionBasedon观察图2可以发现，复数小波变换融合图像ComplexWaveletTransform与IHS变换融合图像的空间分辨率的提升都非CW常明显，均接近于原始高分辨率图像；而其光谱特IW(i，J)，M(i震，)