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时间:2019-05-23
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1、维普资讯http://www.cqvip.com第2l卷第4期信号处理Vb1.21.NO.42005年8月SIGNALPROCESSINGAug.2005基于离散向量小波变换的多光谱图像融合冰樊宇李红(华中科技大学数学系,武汉430074)摘要:为了能够更好地把多光谱图像和高分辨率图像的图像信息综合起来,以提高对图像信息的分析和提取能力,在研究了离散向量小波图像分析法之后,本文提出了一种基于离散向量小波变换的像素级图像融合新方法。向量小波作为标量小波的一种扩展具有很多标量小波所没有的优点。向量小波分析能够为图像提供一种比标量小
2、波多分辨分析更加精细的分析方法。利用向量小波将多光谱图像和高分辨率图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。给出了该方法的融合结果,通过与其它融合方法进行主观与客观的评价比较,证明该融合方法可以获得更好的融合效果。关键词:离散向量小波变换;多光谱图像;像素级;标量小波Multi·spectralImageFusionUsingDiscreteMultiwaveletTransformFanYuLiHong(TheMathDepart.ofHuazhongUniversityofScience&Techn
3、ology,WuHan430074)Abstract:InordertOmergemultispectralimageandhigh-resolutionpanchromaticimageandtOimproveabilitiesofinformationanalysisandfeatureextraction,westudydiscretemultiwaveletanalysisonimagedataandgiveafusionmethodinpixellevelbymeansofdiscretemultiwavelettr
4、ansforminthispaper.Multiwaveletsaleextensionfromscalarwavelets,andhaveseveraladvantagesincomparisonwithscalarwavelets.Theyoferamoreprecisewayforimageanalysisthanwaveletmulti—resolutionanalysis.Throughfusingmultispectralimageandhigh—resolutionpanchromaticimagebymetho
5、dbasedonmultiwaveletanalysis,wegetfusedpictures.ThemethodCanfusedetailsofinputimagessuccessfully.ComparingofobjectiveandsubjectiveperformancewecandrawtheconclusionthatusingthisimagefusionmethodCangetmoresatisfactoryresultthanusingothers.Keywords:discretemultiwavelet
6、transform;multispectralimage;pixellevel;scalarwavelet合。本文所指的图像融合是像素级图像融合。1引言本文主要研究这样一类图像融合问题,即将低分辨率多光谱图像与高空间分辨率全色图像进行融合,以得到一幅同近年来,多传感器图像融合技术在机器人视觉、遥感、时具有高空间分辨率和光谱信息的融合图像。这一技术早期医学、军事等领域得到了广泛的关注。多传感器图像融合是具有代表性的方法有HIS变换法⋯,主分量分析法【3和高通指多个传感器采集的关于同一目标或场景的图像数据,根据滤波法【3】。但是这
7、些方法产生的融合图像有的虽然保留了丰某种算法进行适当的综合处理,产生一幅新的满足某种需求富的高频信息,但却同时存在严重的光谱退化现象;有的方的新图像,而这一图像是单传感器无法得到的,由于多传感法尽管有效地保留了光谱信息,但却损失了大部分的高频信器获取的图像间兼有冗余性和互补性,所以多传感器图像融息。随着小波理论的广泛应用,小波变换技术为图像融合提合技术既可以提高系统的可靠性又可以提高图像信息的利供了新的工具。David[2]提出了一种基于小波变换的多光谱,用率。高分辨率图像融合方法(WT方法),其思想是先将多光谱图图像融合一般
8、分为三个层次:象素级融合,特征级融合像和高空间分辨率图像同时进行小波分解,然后将多光谱图和决策级融合。像素级融合是作用于图像像素点最底层的融像的低频分量和高空间分辨率图像的高频分量结合,进行小收稿日期:2003年l2月29日;修回日期:2004年3月l7日航天支撑技术基金项目
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