基于小波变换和视觉特性的多光谱图像融合

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第22卷第1期信号处理Vo1．22．No．12006年2月SIGNALPRO(：ESSING基于小波变换和视觉特性的多光谱图像融合李红刘晓华(华中科技大学数学系湖北武汉430074)摘要：本文提出了一种基于小波变换和人眼视觉系统特性的多光谱图像融合算法。首先对已配准的源图像进行小波多尺度分解；其次基于视觉系统提出一种新的融合规则，即分别将对应的高低频分量分割成若干个块，计算出每个块的对比度方差，通过文中所构造的一种自适应的阈值方法，选取两幅图像中清晰的图像块形成

2、新的高低频分量；最后，通过小波反演变换重构多光谱图像。实验结果表明，这种方法不仅能很好的增强多光谱图像的空间细能力及光谱信息，而日．能避免增强结果出现振铃效应，是一种十分有效的融合方法。关键词：图像融合；小波分解；视觉系统；闽值Multi。spectralImageFusionMethodBasedonWaveletTransformandFeatureofHumanVisionSystemLiHongLiuXiaohua(DepartmentofMathematic，HUST，WuHan430074，Chi

3、na)Abstract：Inthispaper，amulti—spectr~imagesfusionalgorithmisproposedbasedonwavelettransformandfeaturesofhumanvisionsystem．Firstperformawaveletmultiscaledecompositionofeachsourceimage．Thenanewfusionregularispresentedbasedonhvs：correspondinghigh(1ow)frequenc

4、ycomponentsaredividedintoseveralblocks，andcontrasterrorofeveryblockiscalculated．anadaptivethresholdselectionisproposedtodecidewhichshouldbeusedtoconstructthenewhigh(1ow)frequencycomponents．Finally，thefusedimageisobtainedbytakinginversewavelettransform．Andth

5、resholdisdiscussedinthispaper．Theexperimentalresultsshowthatthenewmethodpresentedisclearlybetterinnotonlypreservingspectralandimprovingspatialpresentation，butalsoavoidingmo-saicoccurs．ThefusionschemeiSeffective．Keywords：Imagefusion；Waveletdecomposition；Huma

6、nvisionsystem；Threshold题。与传统的数据融合方法如PCA、HIS等相比，小波融合1引言模型不仅能够针对输入图像的不同特征束合理选择小波基信息融合既是发达国家的前沿技术，也是我国“863”以及小波变换的次数，而且在融合操作时又可以根据实际计划和“九五”规划中重点研究项目。多传感器、多分辨需要来弓I入艘方的细节信息。从f『【i表现出更强的针对性和率、多时相遥感数据源的接收、应用以及对高质茸遥感数实用性，融合效果更好另外，从实施过程的灵活性方面据的需求引发了世界范围内对多M星遥感信息融合研究的

7、评价，HIS变换H能而且必须同时对三个波段进行融合操普遍关注⋯。存卫星遥感成像系统中，由于受由光的能量作，PCA分析的输入图像必须有二个或二个以上，而小波和衍射决定的分辨极限、成像系统的调制传递函数、信噪方法则能够完成对单·波段或多个波段的融合运算。比三个方面的限制，要时获得光谱、空问和时间的高分尽管小波变换法的融合效果相对比较理想，但其分解辨率是很难的。纵观现有的成像l星，某一传感器(如重构实际是一个高通和低通滤波的过程。仍在一定程度SPOT)取得较高的卒间分辨率是以牺牲光谱或时间分辨率丢失了原始图像中的一

8、些边缘信息。从而使融合图像出现为前提的，反之亦然。因而，通过多传感器、多分辨率遥振铃效应。为此本文提出了一种新的图像融合方法，将小感数据融合方法来获得高空问分辨率图像是值得探讨的问波变换和人眼视觉系统特性相结合。实验结果表明，这种收稿日期：2004年5月31日；修回13期：2004年9月27日基金项目：航天支撑技术基金项目资助维普资讯http://www.cqvip.com第1期基于小波变换和视觉特