光学图像与雷达图像的数据融合研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第242卷003年第3期应用光学Vo1．24No．32003文章编号：1OO2—2082(2003)03—0029-03光学图像与雷达图像的数据融合研究鲍乐群，付毓生，黄顺吉(电子科技大学电子工程学院．四川成都610054)摘要：利用可提取更多图像信息和细节的像素级数据融合方法实现光学图像和雷达图像的融合。试验表明，基于像素级的数据融合方法有效可行．生成的图像具有更好的图像质量和最小的均方误差。关键词：光学图像；雷达图像；数据融合中图分类号：TN249；TN957．52—39文献标识

2、码：A引言标识别和检测Ⅲ。因此，本文提出基于像素级的数据在许多应用场合，由单个传感器所获得的信息通融合方法实现光学图像和雷达图像的融合，可以更好常是不完整、不连续或不精确的。此时其他的信息源地保护图像细节和边缘特征，满足最小均方误差的前可以提供补充数据，融合多信息源的数据能够产生一提条件。个有关场景的更一致的解释，而使不确定性降低。光学图像以光谱信息为主，是一种经常使用的遥1数据融合方法感图像。雷达图像反映结构信息较好，而且雷达具有先分析分辨率较高的光学图像。假设(，)表示全天时、全天候、穿透性等优点，较光学传感器具有更离散图像像

3、素在图像区域的位置，i一0，1，⋯，M一1，大的侦察范围，可以发现不易被光学传感器发现的目一0，1，⋯，Ⅳ一1，这样像素强度的期望值为标[1]。但是雷达信号代表的是被观测物体的微波反射EELi-E(Ii~)z](1)一———特性的反射率空间分布函数，不为人们所熟悉，而且一E[了．，]对于不同的雷达工作频率、人射角和极化方式，感兴式中，EE3定义参数的数学期望值。趣物体具有不同的微波反射特性，所以如果只使用雷考虑与光学图像统计独立的具有相同场景的雷达数据来进行目标检测及识别比较困难。光学图像中达图像，其空间分辨率较低。假设正整数m和

4、是两的地面目标处于反射状态，它不仅有明暗变化而且形幅图像分辨率单元沿x轴和Y轴的比率，且两幅图像状边缘清晰，图像的细节也较雷达图像明显，这使得坐标系是一致的，即在进行图像融合之前，经过预处检测识别变得相对简单和直接，但是光学传感器大气理将两幅图像进行坐标变换，使二者处于同一坐标系衰减大且受天气及观测时刻影响较大。因此，雷达图中，即低分辨率雷达图像分辨单元的子分割是高分辨像和光学图像融合意义重大，利用二者优势的互补可率光学图像的子分割的一部分。假设I(i，，)，i一0，以使目标检测和识别过程变得相对简单，准确率提1，⋯，(M／m)一

5、1，J：0，1，⋯，(N／n)一1表示雷达高引。图像像素在图像区域(，)位置的强度，那么雷达图多传感器数据融合可以在表述的信号级、像素级、特征级或符号级上进行L3]。信号级融合是指来自像的期望强度为不同传感器信号在生成图像前的联合；像素级融合包，一括来自不同数字图像的信息的融合；特征级融合指的考虑两幅图像期望强度之间的关系，二者之间的是从不同图像中提取的特征之间的融合；符号级的融融合可以通过以下最小化问题的求解获得：合是来自图像中的信息在抽象这个更高层次上的融合。信号级、特征级和符号级的融合方法都没有很好il=l∑∑(R厂，)(3

6、)利用图像数据的相关性，不利于对图像进行正确的目收稿日期：2OO2一O7—18作者简介：鲍乐群(1961一)，男。江苏南通人。电子科技大学博士生，主要从事多传感器数据融合研究工作。29维普资讯http://www.cqvip.com约束条件为程，而且为了使相关处理得以进行，在信号传输的过程中，必须传输很多的相关数据以说明目标的特性；"4-1)~-1(f"4-1)n～而集中式结构无需附加数据，并且可以充分利用来自‰一掣(i'+1)m-l(f+1)n-I．，不同传感器的信息。随着硬件水平的发展，各种并行’处理方法的出现，数据处理速度得

7、到加快，因此首先(4)应考虑的是算法具有一个良好的性能。其中，尺“是所融合图像的像素值。在上述算法中，目标函数的选取是为了使融合后的图像像素与高分辨2试验结果率图像像素的偏差最小，也即利用最小均方误差准则为了检测算法的性能，我们利用两幅分辨率不同求解信号的最佳问题。图像信号是马尔可夫信号，从的光学图像和雷达图像，其中分辨率较高的图像是由其统计特性可以看出，图像的相关性随像素间隔的增光学传感器获得的，其大小是640×480，如图1所示；加而下降，因此以上定义的Ⅳ个独立变量的最小化分辨率较低的图像由雷达获得，大小是320×240，如问

8、题可以分解为MN／mn个独立最小化问题。每个问图2所示。在进行融合处理前，对光学图像和雷达图题具有mn个独立变量，第(，)个子问题为“：一1(，像进行了坐标变换，使二者位于同一坐标系中，并且rain>：>：(R“一I．，)。(5)对两幅图像进行了灰