基于小波变换的多源遥感图像的信息融合

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第16卷第4期REMOTE遥SENS感INGT技Ec}术OLOG与YAN应DAP用PUcAnON．16№．42001年l2月Dec．2001基于小波变换的多源遥感图像的信息融合谢永华，傅德胜(南京气象学院计算机科学与技术系，江苏南京210044)摘要：图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法，如何对同一目标的多_泺遥感图像数据进行有效的融合，最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息，提高系统的正确识别、判断和决策能力，这是遥感数据融合研究的重要内容之一。提出了一种基于小波变换的融合方法，使得融合图像在最大限度保

2、留多波段光谱信息的同时，提高了清晰度扣空间分辨率。并对实验结果运用MATLAB语言进行了仿真，从几个方面对结果做了深入的分析与对比，取得了良好的效果。关键词：多泺图像；数据融合；小波变换MALLlAT算法中圈分类号：TP文献标识码：A文章编号：1004—0323(2001)04—0260—04设()m是已知的～维MRA(多分辨率分1引言析)，其中～维MRA的尺度函数为z)，其对应的遥感图像的信息融台是在统一地理坐标系中，正交小波基为)。将对同一目标检测的多幅遥感图像数据采用一定的则对于()，定义()是工。(R。)的二维可算法，生成～幅新的、更能有效表示该目标

3、的图像信分MRA，且其相应的尺度函数为O(x，)一(z)息。不同波段的遥感数据具有不同的空间分辨率、波)。谱分辨率和时相分辨率，如果采用适当的融台算法令矸为在一中的正交补空间，即上将它们的优势综台起来，就可以弥补单一信息源的，0Vj—。缺陷，扩大各自信息的应用范围，从而提高对目标检由一维MRA结论有：测的识辨率和遥感影像分析的精度。vy一1一Vj_1@一1小波变换是一种新兴的数学分析方法，已经受=(vj0w)⑦(vj0wj)到了广泛的重视。小波变换是一种全局变换，在时域一(@vj)0(y④)0(@vj)和频域同时具有良好的定位能力，对高频分量采用0(，0W)

4、一；0(1)逐渐精细的时域和空域步长，可以聚焦到被处理图像的任何细节。由于小波变换的这些优点，使它很快其中：=(，圆)0(@Vj)0(Ws@Wj)，在图像处理领域得到了广泛的应用。~Wj，W~Vs，Ⅳ》，称为二维小波子空间。本文介绍了应用MALLAT小渡变换对遥感图根据张量积理论，对一维MRA中的正交小波像信息融台的一种方法，并应用于三幅不同波段的进行平移和伸缩后可得：遥感图像的融台。最后对实验结果应用MATLAB扛，)一x)gt(y)语言进行了仿真，取得了良好的效果，)一())【(，)=gt(x)()2多分辨率分析与正交小波变换gZ(x，)一f(，)f一1

5、，2，3，(，，k，仇)∈}【2)2．1多分辨率分析与二维正交小波基的构造多尺度分析就是确定一个二维尺度函数O(x，由于{．，)l1，2，3，(，m)∈，是W；)，使得函数系{．nl一1，2，3，(，，m)∈}成的一组规范正交小波基，从而函数系为(R)中的一组规范的正交小渡基，{．，)li=1，2，3，(，，m)Ez}就构成了收藕日期：2001—09·13

6、修订日期t2001‘11‘13作者简介一谢永华(1976-)、男．硕士生，主要从事数字图像趾理与模式识别的研究维普资讯http://www.cqvip.com第4期谢永华等：基于小波变换的多源遥感图像的信

7、息融合261()中的规范正交小波基。C，一HHCj22二维MALLAT算法对于任意的二维图像f(z，Y)C-Vl，篙≯c，一-，㈤c⋯j-1，m，nC-)是／(x，y)在分辨率一1上的近似表示，则二维信号{c，m，∈的有限正交小渡—Ge一，分解公式为：重构算法为～c一∑^t．一一：cC1一HH：CJ+H；G：D+GH：D{+G／G：，(j—J，，+1，⋯，一1)(5)d昌一∑一C、"．i其中：日和G分别是日和G的对偶算子，，l2(3)喝．=∑2，^。一2c‘"-．iD}，Dj是从工()分别到子空间@，@，⑧的投影算子。一∑gh-~Lg'h~2i。3小波变换在

8、遥感图像信息融合中的，无穷!：。r：应用一(G)，G一(()，其中；．-二^一2，G^lm一’‘～芸’子二子徘一晡子二徘子一g，下标“”，“，，分别表示对矩阵的行操作和列3·1遥感图像的融合过程操作，则式(3)可表示为：遥感图像的融合过程如图1所示。—一融舍羔j广一图1多源图像融合过程图(1)选择具有紧支集的正交小波及对应的小波G(z，y)，若∞；，y)≥GP，y)，则以高频融合滤波器。对正交小波基的选取，要兼顾其局部性和光子图像G(z，)作为小渡分解后的高频信息，否则滑性的要求。以GP~(x，y)作为小波分解后的高频信息。(2)将待融合的遥感图像重新采样为

9、尺度大小(4)采用MALLAT重建算法对处理后的梯度