雷达与光学图像小波融合方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第9卷第4期地球信息科学Vo1．9．No．42007年8月GE0一INFORMAT10NSCIENCEAug．，2007雷达与光学图像小波融合方法研究高文涛，汪小钦，凌飞龙(福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福州大学省空间信B,32~究中心，福州350002)摘要：本文基于区域差的绝对值，提出了一种新的双正交小波融合算法，并应用于，I’M与JERS一1SAR的融合研究中。该方法与传统的小波融合相比，更能充分利用参与融合影像的信息，具有更强的数字图像细节表征能力：与基于区域方差的小波融合相比，具有更小的计算量

2、；与主成分融合、乘法融合及Brovey融合等方法相比，具有更好的光谱保持能力．且该小波融合结果更清晰。实验表明，该算法是一种实用有效的融合法关键词：区域差的绝对值：双正交小波变换：影像融合；TM；JERS一1SAR1引言2小波理论与Mallat算法遥感影像融合是解决多源海量遥感数据集成小波变换是介于函数的时间域(或空间域)表应用的有效途径之一．基于小波变换的影像融合是示和频率域表示之问的一种表示方法．在时间域20世纪90年代以来的研究热点]。小波融合的基f或空间域)和频率域上同时具有良好的局部化性本思想是：首先把原始图像在不同的分辨率下进行质其基本思想是将任一平方函数

3、或能量有限信号分解．然后在不同的分解水平上对图像进行融合．通过多分辨率分析．表示成小波系数的叠加在实最后通过重构来获得融合图像际应用中．二进小波是最常用的离散小波变换。由于自然景物的漫反射特性．SAR图像任Mal1at算法在小波分析中占有重要地位．是基一单位回波强度If像元点灰度值1均受到周围于多尺度分析(MRA。Multi—ResolutionAnalysis1框景物的回波影响．所以图像每一个像元均与相架下的一种塔式分解算法[5]信号的塔式分解递推邻像元有很大的相关性且图像是由不同灰度公式为：等级的区域组成．基于区域的融合能增强图像：∑细节的表征能力。因此．对SAR

4、与可见光图像的nEZ融合宜选取基于区域的融合规则李军等提：∑强(1)出了基于区域方差的小波融合算法该方法与nEZ传统的小波融合相比，能更好地表现图像的细c为函数厂)在分辨率下的离散逼近，即低频部节特征，但计算量大，速度慢。为此．笔者提出了基于区域差绝对值的数字图像细节表征法．构分；4称为)在分辨率下的离散细节，即高频建双正交小波融合算法．并用于TM影像与SAR部分；、g分别为分解时低通和高通滤波器系数。影像融合研究中。本研究所用的遥感数据为：福合成是上述的逆过程．可表示为：建莆田地区TM影像f除热红外波段外的其他6：∑+∑(3)个多光谱波段．空间分辨率为30m)及相应

5、时相nEZnEZ的JERS一1SAR雷达影像(L波段，VV极化，空间h、分别为重构时低通和高通滤波器系数。正交小分辨率为18m)波只要确定一个滤波器系数就可以确定另外的滤收稿日期：2006—09—27；修回日期：2007—01—29．基金项目：国家自然科学基金项目(40301039)．作者简介：高文涛(1979一)，男，硕士研究生，主要研究方向是遥感图像处理。E—mail：gaowt0816@126．com维普资讯http://www.cqvip.com·13O·地球信息科学2007正波器系数，而双正交小波，需要知道2个滤波器系细节的表征能力。具体方法如下：数，才能确

6、定出完整的小波系数。f1)确定空域窗口尺寸(本实验采用3x3)；f2)在分辨率层2i下，分别对TM影像及SAR3小波融合方法与处理方案影像的高频数据进行运算．求其对应的中心像元与其相邻8个像元差值的绝对值和5及；本实验首先对SAR影像与TM影像做精确的(3)计算SAR影像参与高频加权平均的权系数。。其值由(3)式获得：正射校正。并将TM影像与SAR影像均重采样为15m，再截取1024~1024的实验样区。在融合前，对L(3j)SAR影像进行了5x5窗口的增强型lee滤波．以消其中，为调节系数．当融合结果需保留更多的光除噪声干扰．并将SAR影像转为8bit。谱特征时，减

7、小值，但的取值受。的限制(。介于0与l之间)。3．1小波影像融合方案f4)利用高频融合规则重建高频部分。高频融小波融合方案如图l所示。基于双正交小波变合规则如(4)式所示：换(BWT：BiorthogonalWaveletTransform)，采用样条=(1一a)xW1+axW2(4)小波函数作为小波基．且分解与重构的小波基长度、分别为TM影像及SAR影像小波变换后的均为3，小波分解层数为7层。高频部分．W为融合后小波金字塔的高频部分。3-3小波融合处理与结果IJERS癣本研究中小波融合的所有算法均在matlab下．田一L+JLLL—一编程实现。小波