利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合

合集下载

使用Matlab进行多传感器数据融合与信息融合的方法

使用Matlab进行多传感器数据融合与信息融合的方法引言：随着科技的飞速发展，多传感器系统已经成为很多领域中不可或缺的一部分。

多传感器系统可以通过融合来自不同传感器的信息，提高系统的准确性和可靠性。

在这方面，Matlab作为一种强大的计算工具，提供了丰富的函数和算法，为多传感器数据融合与信息融合提供了便捷的解决方案。

一、多传感器数据融合的概念及应用领域1.1 多传感器数据融合的概念多传感器数据融合即利用不同传感器采集到的信息，通过适当的算法和方法，将这些信息结合起来，形成更准确、更全面的信息作为输出。

通过融合来自不同传感器的数据，可以弥补各个传感器本身的局限性，提高系统的感知和决策能力。

1.2 多传感器数据融合的应用领域多传感器数据融合技术在许多领域都有广泛的应用。

例如，在智能交通系统中，多传感器数据融合可以实现交通流量监测、车辆行为分析和交通事故预测等功能。

在军事领域，多传感器数据融合可以用于目标跟踪、情报获取和作战决策等方面。

此外，多传感器数据融合还被广泛应用于环境监测、安防监控、无人机控制等领域。

二、多传感器数据融合的方法和算法2.1 传感器数据预处理在进行数据融合之前，首先需要对传感器采集到的数据进行预处理。

常见的预处理方法包括噪声滤波、数据校正和数据对齐等。

噪声滤波可以有效地去除传感器数据中的噪声，提高数据的质量。

数据校正可以将不同传感器的数据转化为统一的参考坐标系，便于数据融合。

数据对齐可以解决不同传感器采样率不一致的问题，将数据对齐到统一的时间轴上。

2.2 传感器数据融合方法传感器数据融合方法根据融合的目标和需求可以分为两种：低层数据融合和高层数据融合。

低层数据融合主要是将多个传感器的原始数据融合在一起，形成一个多源数据集，如加权平均、最大值和最小值融合等。

高层数据融合则是在低层融合的基础上，进一步分析和处理融合后的数据，提取更高级别的信息，如卡尔曼滤波、粒子滤波和神经网络等。

2.3 传感器数据融合算法在Matlab中，有丰富的函数和算法可用于多传感器数据融合。

brovey变换融合算法matlab

Brovey变换融合算法MATLAB实现一、引言Brovey变换是一种常用于遥感图像融合的方法，它能够有效地融合多光谱和全色图像，生成既有全色图像的空间细节，又保留多光谱图像的光谱信息的融合图像。

以下是在MATLAB中实现Brovey变换融合算法的步骤。

二、算法原理Brovey变换的基本思想是对每一个像素进行归一化处理，然后再将归一化后的图像进行乘法运算。

这样可以增强图像的对比度，提高图像的空间分辨率，同时保持原有的光谱特性。

具体算法步骤如下：1. 对多光谱图像（MSI）和全色图像（PAN）进行归一化处理。

2. 对归一化后的MSI和PAN进行乘法运算。

3. 对得到的乘积图像进行反归一化处理，得到最终的融合图像。

三、MATLAB实现以下是基于上述算法原理的MATLAB实现代码：```Matlabfunction fused_img = Brovey_Transform(MSI, PAN)% 输入：MSI - 多光谱图像，PAN - 全色图像% 输出：fused_img - 融合后的图像% 将MSI和PAN转换为double类型，方便后续计算MSI = double(MSI);PAN = double(PAN);% 获取MSI和PAN的大小[M, N, ~] = size(MSI);[P, Q] = size(PAN);% 确保MSI和PAN大小一致，如果不一致，则需要进行重采样或其他处理if M ~= P || N ~= Qerror('MSI和PAN的大小不一致，无法进行Brovey变换');end% 对MSI和PAN进行归一化处理MSI_norm = MSI ./ repmat(sum(MSI, 3), [1, 1, size(MSI, 3)]);PAN_norm = PAN ./ sum(PAN(:));% 对归一化后的MSI和PAN进行乘法运算fused_img = zeros(size(MSI));for i = 1:size(MSI, 3)fused_img(:, :, i) = MSI_norm(:, :, i) .* PAN_norm;end% 对得到的乘积图像进行反归一化处理，得到最终的融合图像min_val = min(min(min(fused_img)));max_val = max(max(max(fused_img)));fused_img = (fused_img - min_val) / (max_val - min_val); % 归一化到[0,1]区间fused_img = uint8(fused_img * 255); % 转换为uint8类型，方便显示和存储end```请注意，这只是一个基础的Brovey变换实现，实际应用中可能需要进行一些优化和调整，例如对输入图像进行预处理（如去噪、增强等），对输出图像进行后处理（如颜色校正、对比度拉伸等）。

小波变换-图像融合matlab代码

%对图像进行放大算子的运算
PIC3 = conv2(conv2(Y, 2*fw, 'valid'),2*fw','valid');
%第i1级图像重构；
PIC1 = PIC3 + L{i};
%选取图像范围
PIC1 = PIC1(1:k1(i),1:k2(i));
% %end;
% %end;
% %%
% %for k=1:256,
% % p1(k)=p1(k)/(d);
% % p2(k)=p2(k)/(d);
% %end;
%
% %for i=1:256
% % for j=1:256
% % p3(i,j) =p3(i,j)/(d);
%图像隔行隔列插值扩展恢复到原尺寸图像
[c d] = size(Y4);
Y6 = zeros(2*c, 2*d);
Y6(1:2:2*c,1:2:2*d) = Y4;
Y7 = zeros(2*c, 2*d);
%PIC2 = X2;
X1 = PIC1;
X2 = PIC2;
%定义滤波窗口；
fw = 1/16.*[1 4 6 4 1];
z =3;
L = cell(1,z);
L1 = cell(1,z);
for i = 1:z % N1
G3 = conv2(conv2(Y3, fw, 'valid'),fw', 'valid');
%将图像进行隔行隔列减半
[a b] = size(G2);
Y4 = G2(1:2:a, 1:2:b);

Matlab中的遥感图像处理与分析方法

Matlab中的遥感图像处理与分析方法遥感图像处理与分析是遥感技术的重要组成部分，它包括对获取的遥感图像进行预处理、增强、分类、信息提取等一系列操作。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数，广泛应用于遥感图像处理与分析领域。

本文将介绍Matlab中一些常用的遥感图像处理与分析方法，并探讨其在实际应用中的价值。

一、遥感图像的读取与显示在进行遥感图像处理与分析之前，首先需要将遥感图像读取到Matlab中。

Matlab提供了多种读取图像的函数，如imread、multibandread等。

通过这些函数，可以将遥感图像以矩阵的形式存储在Matlab的变量中，方便后续的处理。

读取遥感图像后，我们可以使用imshow函数在Matlab中显示图像。

通过调整imshow函数的参数，可以实现对图像的缩放、亮度、对比度等的调整。

此外，Matlab还提供了imtool函数，可以在一个窗口中同时显示多幅图像，方便进行比较和分析。

二、遥感图像的预处理遥感图像的预处理是遥感图像处理与分析的重要步骤之一。

预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度、调整图像的亮度等，为后续的处理提供更好的数据基础。

在Matlab中，可以使用多种函数实现遥感图像的预处理。

例如，imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，imnoise函数可以在图像中添加噪声，medfilt2函数可以进行中值滤波，去除图像中的椒盐噪声等。

此外，Matlab还提供了一些专门用于遥感图像处理的工具箱，如Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox等，这些工具箱提供了丰富的函数和工具，便于进行图像的预处理操作。

三、遥感图像的增强与融合遥感图像的增强与融合是遥感图像处理与分析的重要任务之一。

增强可以使图像中的细节更加清晰，对于提取图像中的信息非常有帮助。

融合可以将来自不同传感器或不同时刻的遥感图像融合在一起，得到更全面的信息。

MATLAB中的遥感图像处理方法解析

MATLAB中的遥感图像处理方法解析遥感图像处理是一项重要的技术，广泛应用于农业、环境保护、城市规划等领域。

MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了许多有效的图像处理工具和算法，使得遥感图像的处理更加简便高效。

本文将通过几个实例，介绍MATLAB 中常用的遥感图像处理方法。

一、图像预处理遥感图像通常存在一些噪声和失真。

为了提高图像质量和后续分析的精确性，需要对图像进行预处理。

MATLAB提供了各种滤波器和降噪算法，如中值滤波、高斯滤波和小波变换。

这些方法可以降低图像中的噪声，并使细节更加清晰。

二、图像增强图像增强是提升图像视觉效果的重要方法。

在遥感图像处理中，一般采用直方图均衡化和对比度拉伸等方法。

直方图均衡化可以使图像的亮度分布更均匀，增强图像的视觉效果。

对比度拉伸则通过扩展图像的动态范围，使得图像中的细节更加丰富。

三、影像分割影像分割是将图像分割成不同的区域或目标的过程。

MATLAB提供了多种分割算法，如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。

这些方法可以帮助我们从遥感图像中提取出感兴趣的目标，为后续的分析提供有效的数据。

四、特征提取特征提取是从遥感图像中提取出有意义的特征信息的过程。

常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。

MATLAB提供了一系列用于特征提取的函数和工具箱，如灰度共生矩阵、哈尔小波变换和主成分分析等。

这些方法可以帮助我们从遥感图像中提取出有价值的特征，用于后续的分类和识别任务。

五、图像分类图像分类是将图像分成不同的类别或类别的过程。

在遥感图像处理中，一般采用监督学习和无监督学习的方法。

监督学习需要样本标注数据，可以通过支持向量机和随机森林等算法进行分类。

无监督学习则不需要标注数据，常用的方法有k均值聚类和自组织映射网络等。

MATLAB提供了这些算法的实现和函数，方便我们进行遥感图像的分类和识别。

六、图像融合图像融合是将多个传感器或多个波段的图像进行融合，得到更全面、更丰富的信息的过程。

在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧

在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧引言：随着数字图像处理和计算机视觉领域的发展，图像融合和图像叠加变得越来越重要。

图像融合是指将多幅图像合成为一幅具有更清晰、更丰富信息的图像，而图像叠加则是在保留所叠加图像的原始信息的同时，使图像更加丰富和易于理解。

Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以很方便地进行图像融合与图像叠加。

一、图像融合的方法与技巧1. 融合算法图像融合的基本方法有加权平均法、空间域融合法、频域融合法、小波融合法等。

加权平均法是最简单的方法，通过计算图像像素的平均值来融合。

空间域融合法是通过对直接融合的图像进行空间域操作来提取融合结果。

频域融合法则是通过将图像转换到频域，然后进行频域操作来实现融合。

小波融合法是基于小波变换的方法，利用小波分析的多尺度分解能力对图像进行分析和融合。

根据具体需求和图像的特点，选择合适的融合算法是非常重要的。

2. 图像预处理在进行图像融合之前，通常需要进行图像预处理，以提高融合结果的质量。

常用的图像预处理方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。

灰度拉伸是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像像素值的范围拉伸到合适的范围内，从而增加图像的对比度。

直方图均衡化则是将图像的像素值在灰度直方图上均匀分布，以增强图像的细节。

滤波是通过对图像进行滤波操作，如低通滤波、高通滤波等，以去除图像中的噪声和不需要的细节。

3. 图像融合的策略图像融合的策略可以根据具体需求来选择。

常见的策略包括全局融合和局部融合。

全局融合是将所有图像的信息进行融合，得到整体的融合结果。

而局部融合则是将不同图像的不同区域进行融合，以保留更多的细节和纹理。

根据具体应用和需求，选择合适的融合策略可以使融合结果更加符合实际需求。

4. 参数设置与调整在进行图像融合过程中，不同的算法和方法有各自的参数，根据不同的图像和具体应用，需要适时地进行参数的设置和调整。

图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接

图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接在实际的对图像处理过程中，由于我们读出的图像是unit8型，⽽在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型（双精度型）。

因此读出的图像数据不能直接进⾏相加求平均，因此必须使⽤⼀个函数将图像数据转换成双精度型数据。

MATLAB中提供了这样的函数：im2double函数，其语法格式为：I2 = im2double(I1)其中I1是输⼊的图像数据，它可能是unit8或unit16型数据，通过函数的变化输出I2为⼀个double型数据，这样两图像数据就可以⽅便的进⾏相加等代数运算.要把double的图像（范围是0到1）再次转化为256灰度值的，可以这样Igrey= uint8(I2*255)图像类型转换函数：dither() 通过颜⾊抖动，把真彩图像转换成索引图像或灰度图象转换成⼆值图像gray2ind() 将灰度图像（或⼆值图像）转换成索引图像grayslice() 通过设定的阈值将灰度图象转换成索引图像im2bw() 通过设定亮度阈值将灰度、真彩、索引图象转换成⼆值图像ind2gray() 将索引图象转换成灰度图象ind2rgb() 将索引图象转换成真彩⾊图像mat2gray() 将⼀个数据矩阵转换成⼀幅灰度图象rgb2gray() 将真彩转换成灰度图象rgb2ind() 将真彩转换成索引图象图像类型与类型间的转换1。

索引图像：包括⼀个数据矩阵X和⼀个⾊图阵MAP。

矩阵元素值指向MAP中的特定颜⾊向量。

2。

灰度图像：数据矩阵I，I中的数据代表了颜⾊灰度值。

矩阵中的元素可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。

3。

RGB图像：即真彩图像。

矩阵中每个元素为⼀个数组，数组的元素定义了像素的红、绿、蓝颜⾊值。

RGB数组可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。

4。

⼆值图像：⼀个数据阵列，每个象素只能取0或1。

矩阵的基本运算⾏列式求值：det(A)矩阵加减：+、-矩阵相乘：*矩阵左除：A/B %相当于inv(A)*B矩阵右除：A\B %相当于A*inv(B)矩阵的幂：^矩阵转置：'矩阵求共轭(实部相同，虚部相反)：conj(X)矩阵求逆：inv(X)级数的求和与收敛symsum(fun,var,a,b):其中fun是通项表达式，var为求和变量，a为求和起点，b为求和终点例如：I为1/[n*(2n+1)]从1到正⽆穷的和，求Isyms n;f1=1/(n*(2*n+1));I=symsum(f1,n,1,inf)计算结果为：I =2-2*log(2)空间曲⾯mesh()函数语法：mesh(Z):mesh(X,Y,Z,C):其中C是⽤来定义相应点颜⾊等属性的数组例：求x^2+y^2=z的空间曲⾯x=-4:4;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);%⽣成x,y坐标Z=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,Z)曲⾯图[x,y]=meshgrid(xa,ya) 当xa,ya分别为m维和n维⾏向量，得到x和y均为n⾏m列矩阵。

Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术

Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术图像处理是一项非常重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理等。

在图像处理中，图像融合和多模态图像分析技术是两个非常重要的方面。

本文将介绍在Matlab中实现图像融合和多模态图像分析的方法和技术。

一、图像融合技术图像融合是指将多个不同模态或不同源的图像融合为一个具有更丰富信息的图像。

在图像融合技术中，常用的方法有像素级融合和特征级融合。

1.1 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素按照一定的规则进行融合。

在Matlab中，可以使用imfuse函数来实现像素级融合。

该函数可以通过设置不同的融合模式来实现不同的效果，如加权平均、最大值、最小值等。

通过调整各个模态的权重，可以获得不同的融合效果。

1.2 特征级融合特征级融合是指将多幅图像的特征进行融合。

在Matlab中，可以使用特征提取和特征匹配的方法来实现特征级融合。

首先，使用不同的特征提取方法，如SIFT、SURF等，提取多幅图像的特征点。

然后，使用特征匹配的方法，如RANSAC算法，将多幅图像的特征点进行匹配和融合。

最后，根据匹配结果，可以生成一幅具有更丰富信息的图像。

二、多模态图像分析技术多模态图像分析是指对多模态图像进行分析和处理，以获得更全面和准确的信息。

在Matlab中，可以使用多种方法和技术来实现多模态图像分析。

2.1 图像配准图像配准是多模态图像分析的基础，它是将多幅图像进行准确的空间或特征对齐。

在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。

该函数可以通过设置不同的配准方法和参数，如相位相关、归一化互相关等，来实现不同的配准效果。

2.2 图像分割图像分割是将图像中的目标或区域进行划分和提取的过程。

在多模态图像分析中，图像分割可以用来提取不同模态之间的特征。

在Matlab中，可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，来实现图像分割。

如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现

如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现引言：随着数字图像处理的快速发展，图像拼接和融合技术在许多领域中得到了广泛应用，如航空摄影、医学影像和虚拟现实等。

在本文中，我们将探讨如何使用Matlab软件来实现图像拼接和图像融合的技术。

通过学习这些技术，您将能够将多个图像合并为一个大的全景图像，并且可以通过融合不同曝光或不同焦距拍摄的图像来得到一个更高质量的图像。

一、图像拼接技术图像拼接是将多幅图像无缝合并为一个更大的全景图像的过程。

在Matlab中，可以通过以下步骤进行图像拼接：1. 加载图像：使用imread函数加载所有待拼接的图像。

确保拼接的图像具有重叠区域。

2. 检测特征点：使用SURF（Speeded-Up Robust Features）等特征检测算法在每个图像中找到相应的特征点。

Matlab中提供了现成的函数，如detectSURFFeatures和extractFeatures等。

3. 匹配特征点：使用特征描述符算法（如SURF）比较两幅图像的特征点，并找到相似的特征点。

Matlab中提供了matchFeatures函数来实现。

4. 估计变换矩阵：使用RANSAC算法估计两幅图像之间的单应性变换矩阵，该矩阵描述了如何将一个图像变换到另一个图像中。

Matlab中的estimateGeometricTransform函数可以实现这一步骤。

5. 图像拼接：使用warping技术将所有图像根据变换矩阵进行变换，并将它们拼接在一起。

Matlab提供了warp函数来实现这一过程。

6. 调整拼接后的图像：根据需求，使用imcrop函数对拼接图像进行裁剪，并使用imresize函数调整尺寸。

通过以上步骤，您可以使用Matlab实现图像拼接技术，并得到一个无缝连接的全景图像。

二、图像融合技术图像融合是将不同曝光或不同焦距下拍摄的图像进行融合，以得到更高质量的图像。

在Matlab中，可以通过以下步骤实现图像融合：1. 加载图像：使用imread函数加载待融合的图像。

基于MATLAB算法的遥感图像融合

与空间地理信息，０８３（）１８—１９２０，１４：００．朱朝杰，礼，广军．ＴＡ王仁董ＭＡＬＢ环境下遥感影像配准
与融合技术研究［］测绘工程，Ｏ，（）５５Ｊ．２６１６：Ｏ５７— ９张德丰．ａａ波分析与工程应用［．京：防Ｍｔｂ小ｌＭ］北国
郝文化．ＡＬＢ图形图像处理［．京：国水利ＭＴＡＭ］北中
水电出版社，０４２０．
度都大于相应的多光谱影像的平均梯度，中的ＰＡ变其Ｃ换法对应的平均梯度最大，次是小波变换法。表明融其合影像都比多光谱影像清晰，用主分量变换融合法所采
ｔｅｉｄｃｔｒ．ｘｅｉｎａｒｓｌｓｓｏｈｔｔｅＭＡＴＡＢｉｇｕｉｎａｇｒｔｍａｂａｎｂｔｒｅｆｃｓａｄｉｉｒｖｓｔｅｅｉｉｎｉａｏｓＥｐｒｍｅｔｅｕｔｈｗｔａｈｖｌＬｍａｅｆｓｏｌｏｈｃｎｏｔｉｅｔｆｔ，ｎｔｍｐｏｅｈｆ — ｉｅｅ
收稿日期：０１～２—１２１Ｏ１
评价中运用ＭＴＡＡＬＢ程序对信息熵，平均梯度，相关系数，
扭曲程度进行计算，得了比较好的效果。取
１ＭＡＬＢ环境下高分辨率影像与多光谱ＴＡ
影像融合
１１遥感图像融合的预处理．

使用Matlab进行多传感器融合的方法与案例

使用Matlab进行多传感器融合的方法与案例引言在现代科技发展的背景下，多传感器融合技术已经得到广泛应用。

它可以通过利用多个不同类型的传感器获得的信息进行数据融合，从而实现更准确、可靠、全面的信息采集和处理。

在这篇文章中，我们将介绍使用Matlab进行多传感器融合的方法与案例。

一、传感器融合的概念与意义传感器融合是指通过集成多个传感器的信息，提高系统感知和处理能力的技术。

传感器之间互为补充，可以弥补各自存在的局限性，同时提供更多的信息，提高了系统的可靠性和准确性。

传感器融合技术在机器视觉、智能控制、军事导航、医疗诊断等领域有着广泛的应用。

二、传感器融合分类传感器融合可以分为硬件融合和软件融合两种形式。

硬件融合是指将多个传感器直接集成在一个平台上，通过硬件电路实现数据的融合。

软件融合是指将多个传感器采集到的数据通过算法进行融合，得到更全面、可靠的信息。

三、使用Matlab进行传感器融合的方法Matlab是一种功能强大的数学软件工具，广泛应用于各个领域的科学计算和数据分析。

在传感器融合中，Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地实现数据的处理、融合和分析。

1. 数据预处理在进行传感器融合之前，需要对传感器采集到的数据进行预处理。

预处理包括数据的标定、校正、滤波等操作，可以提高传感器数据的准确性和稳定性。

Matlab提供了丰富的信号处理与滤波函数，可以方便地对数据进行处理。

2. 数据融合算法数据融合算法是传感器融合的核心部分。

常用的数据融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最小二乘法等。

这些算法可以通过结合不同传感器的测量信息，估计目标的状态和参数，并进行数据融合。

Matlab提供了各种融合算法的实现函数和工具箱，可以快速方便地进行数据融合算法的开发。

3. 数据分析与可视化传感器融合后的数据，可以通过数据分析和可视化方法，得到更深入的信息。

Matlab提供了各种统计分析函数和绘图工具，可以方便地对数据进行分析和可视化，帮助用户更好地理解和利用传感器融合的结果。

MATLAB中常见的传感器数据融合技术

MATLAB中常见的传感器数据融合技术近年来，随着科技的发展和应用场景的不断拓展，传感器数据融合技术在各行各业中扮演着重要的角色。

传感器数据融合技术指的是将来自不同传感器的数据进行整合与处理，以获得更准确、完整的信息。

而在MATLAB中，有许多常见的传感器数据融合技术，下面将给您介绍几种常用的方法。

一、卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种常见且应用广泛的传感器数据融合方法。

它基于对系统状态的估计和观测的统计学建模，通过动态地更新对系统状态的估计值，提供对真实状态的更好估计。

在MATLAB中，可以使用`kalman`函数来实现卡尔曼滤波器。

卡尔曼滤波器的主要思想是维持一个状态估计，并根据新的观测数据和先验模型之间的关系进行更新。

通过迭代计算，卡尔曼滤波器能够逐步消除数据中的噪声和误差，从而提高数据的准确性和稳定性。

二、粒子滤波器粒子滤波器是一种基于随机采样的非参数滤波方法，用于处理非线性和非高斯环境中的传感器数据融合问题。

粒子滤波器通过用一组粒子表示状态空间，并利用粒子的权重来表征各种可能状态的后验概率密度函数。

在MATLAB中，可以使用`particleFilter`函数来实现粒子滤波器。

粒子滤波器的关键步骤包括初始化粒子集合、重采样、状态预测和权重更新。

通过重复这些步骤，粒子滤波器能够逐渐收敛到真实状态，并提供对状态的估计。

三、扩展卡尔曼滤波器扩展卡尔曼滤波器是一种基于非线性观测模型的传感器数据融合方法。

在MATLAB中，可以使用`extendedKalmanFilter`函数来实现扩展卡尔曼滤波器。

扩展卡尔曼滤波器通过使用线性近似方法来处理非线性观测模型。

具体而言，它通过将非线性方程在当前估计状态点的邻域内进行线性近似，从而将非线性问题转化为线性问题。

然后，可以使用卡尔曼滤波器的方法来处理线性观测模型。

四、无迹卡尔曼滤波器无迹卡尔曼滤波器也是一种用于非线性观测模型的传感器数据融合方法。

与扩展卡尔曼滤波器类似，无迹卡尔曼滤波器通过对非线性观测模型进行近似来处理非线性问题。

matlab中ihs变换融合代码

matlab中ihs变换融合代码IHS变换是一种常用的遥感图像融合方法，可以将多光谱图像和全色图像融合为一幅高分辨率的彩色图像。

在MATLAB中，我们可以使用一些简单的代码实现IHS变换融合。

首先，我们需要加载多光谱图像和全色图像。

假设我们的多光谱图像为"multispectral.tif"，全色图像为"panchromatic.tif"。

我们可以使用imread函数加载这两幅图像。

```matlabmultispectral = imread('multispectral.tif');panchromatic = imread('panchromatic.tif');```接下来，我们需要将多光谱图像和全色图像进行预处理。

由于全色图像的分辨率较高，我们需要将多光谱图像的分辨率调整为与全色图像相同。

我们可以使用imresize函数实现这一步骤。

```matlab[m, n, ~] = size(panchromatic);multispectral_resized = imresize(multispectral, [m, n]);```然后，我们需要将多光谱图像和全色图像转换为IHS空间。

我们可以使用rgb2hsv函数将多光谱图像转换为HSV空间，然后将全色图像的亮度通道提取出来。

```matlabmultispectral_hsv = rgb2hsv(multispectral_resized);panchromatic_gray = rgb2gray(panchromatic);```接下来，我们需要将全色图像的亮度通道与多光谱图像的色调和饱和度通道进行融合。

我们可以使用imadjust函数对全色图像的亮度通道进行直方图匹配，以使其与多光谱图像的亮度分布相似。

```matlabpanchromatic_matched = imadjust(panchromatic_gray,stretchlim(panchromatic_gray), stretchlim(multispectral_hsv(:, :, 3)));```最后，我们将融合后的亮度通道与多光谱图像的色调和饱和度通道重新组合成一幅RGB图像。

matlab实现小波变换

matlab实现小波变换小波变换（Wavelet Transform）是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率和时间分辨率的成分。

在Matlab中，可以利用小波变换函数实现信号的小波分析和重构。

本文将介绍小波变换的原理和在Matlab中的使用方法。

一、小波变换原理小波变换是一种时频分析方法，通过对信号进行多尺度分解，可以同时观察信号的时间和频率信息。

小波变换使用小波函数作为基函数，将信号分解成不同频率的子信号。

小波函数是一种具有有限长度的波形，可以在时间和频率上进行局部化分析。

小波变换的主要步骤包括：选择小波函数、信号的多尺度分解、小波系数的计算和重构。

1. 选择小波函数：小波函数的选择对小波变换的结果有重要影响。

常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

不同的小波函数适用于不同类型的信号，选择合适的小波函数可以提高分析的效果。

2. 信号的多尺度分解：信号的多尺度分解是指将信号分解成不同尺度的成分。

小波变换采用层级结构，每一层都将信号分解成低频和高频两部分。

低频表示信号的平滑部分，高频表示信号的细节部分。

3. 小波系数的计算：小波系数表示信号在不同尺度和位置上的强度。

通过计算每一层的小波系数，可以得到信号在不同频率上的能量分布。

4. 信号的重构：信号的重构是指将分解得到的小波系数合成为原始信号。

小波重构的过程是小波分析的逆过程，通过将每一层的低频和高频合并，可以得到原始信号的近似重构。

二、Matlab中的小波变换在Matlab中，可以使用wavedec函数进行小波分解，使用waverec 函数进行小波重构。

具体步骤如下：1. 加载信号：需要加载待处理的信号。

可以使用load函数从文件中读取信号，或者使用Matlab中自带的示例信号。

2. 选择小波函数：根据信号的特点和分析目的，选择合适的小波函数。

Matlab提供了多种小波函数供选择。

3. 进行小波分解：使用wavedec函数进行小波分解，指定分解的层数和小波函数名称。

Matlab中的遥感图像处理技巧

Matlab中的遥感图像处理技巧引言：遥感图像处理是一门涵盖多学科知识的技术，通过获取、处理和解释遥感图像数据，可以帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化。

Matlab作为一种功能强大的编程语言和图像处理工具，为遥感图像处理提供了丰富的功能和工具。

本文将介绍一些Matlab中常用的遥感图像处理技巧，并探讨它们的应用。

一、图像读取和显示在进行遥感图像处理前，首先需要将图像读取到Matlab环境中，并进行显示。

Matlab提供了image、imshow等函数用于读取和显示图像。

在读取图像时，我们可以使用imread函数，并指定图像的路径和文件名。

通过imshow函数，我们可以快速地将图像显示在Matlab的图像窗口中。

此外，还可以使用colormap函数来调整图像的颜色映射以获得更好的显示效果。

二、图像增强与滤波在遥感图像处理中，为了提高图像的质量和可见度，我们常常需要对图像进行增强和滤波。

Matlab提供了众多的图像增强和滤波函数，如imadjust、histeq、medfilt2等。

imadjust函数可用于对图像的对比度进行调整，histeq函数可用于对图像进行直方图均衡化，medfilt2函数可用于对图像进行中值滤波。

这些函数可以帮助我们快速地实现不同的图像增强和滤波效果。

三、图像分割与分类图像分割和分类是遥感图像处理中的重要任务之一，它可以将图像中的不同区域进行划分和分类，以便更好地进行后续分析。

Matlab提供了多种图像分割和分类的函数和工具箱，如imsegkmeans、watershed、neural network toolbox等。

imsegkmeans函数可用于基于k-means算法对图像进行分割，watershed函数可用于通过分水岭算法将图像分割为不同的区域，neural network toolbox可用于进行基于神经网络的图像分类。

四、特征提取与分析遥感图像中蕴含着丰富的地理和环境信息，通过提取和分析这些特征，我们可以获得更深入的了解和洞察。

利用Matlab进行遥感图像处理与遥感数据分析

利用Matlab进行遥感图像处理与遥感数据分析引言：遥感技术是获取地球表面信息的有效手段之一，广泛应用于农业、环境、地质、气象等领域。

遥感图像处理和遥感数据分析是遥感技术的重要组成部分，能够帮助我们更好地理解和研究地球表面的各种现象和特征。

本文将介绍如何利用Matlab进行遥感图像处理和遥感数据分析。

一、Matlab在遥感图像处理中的应用1. 图像预处理遥感图像通常存在噪声、亮度不均匀、边缘模糊等问题，影响了后续的图像分析和信息提取。

利用Matlab可以对遥感图像进行预处理，包括噪声去除、直方图均衡化、边缘增强等。

其中，噪声去除可以使用中值滤波、均值滤波等方法，直方图均衡化可以提高图像的对比度，边缘增强可以利用拉普拉斯算子或索贝尔算子等进行边缘检测和增强。

2. 图像分类与分割遥感图像分类是分析遥感图像中不同地物类型的过程。

利用Matlab，可以使用传统的像元级分类方法，如最小距离分类法、最大似然分类法等。

此外，还可以使用机器学习算法，如支持向量机分类器、随机森林分类器等，提高分类的准确性和效果。

图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，常用的方法包括区域生长、分水岭算法等。

3. 特征提取与目标检测图像特征提取是从图像中提取具有代表性的特征，即反映某一特定属性的图像信息。

利用Matlab，可以提取纹理特征、频谱特征、形状特征等。

目标检测是在遥感图像中检测和定位感兴趣的目标，如建筑物、道路等。

常用的目标检测方法包括基于特征的方法、基于模型的方法等。

二、Matlab在遥感数据分析中的应用1. 遥感数据读取与处理遥感数据通常以多光谱数据或高光谱数据的形式存在，其中包含了地表覆盖类型、植被指数、水中深度等信息。

利用Matlab，可以读取遥感数据，并进行数据处理，如去除无效数据、填补缺失值等。

此外，还可以进行数据融合，将多个遥感数据集合并成一个。

2. 遥感数据可视化利用Matlab，可以对遥感数据进行可视化，以直观地观察地表特征。

(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计

目录摘要 (1)Abstract (1)1、绪论 (2)1.1课题开发背景 (2)1.1.1图像融合的定义 (2)1.1.2手动配准与图象融合 (2)1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点 (3)1.2课题设计要求 (4)2、MATLAB程序设计 (5)2.1MATLAB软件简介 (5)2.2MATLAB软件窗口环境 (7)2.3M语言编程 (8)3、图像融合算法 (9)3.1图象融合算法的层次分类 (9)3.2图像融合规则 (10)3.3图像融合方法 (11)3.4图像融合步骤 (12)4、各算法程序 (13)4.1一般方法 (13)4.2PCA算法程序 (14)4.3金字塔（Pyramid）算法程序 (15)4.4小波变换（DWT）算法程序 (18)5、实验结果 (22)6、图像融合的应用 (24)7、总结 (25)参考文献 (26)摘要数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。

并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。

关键词：图像融合小波变换MatlabAbstractDigital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is thedifferent patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensorsor images acquired at different times the same scene for a number of synthetic imagesimages process.The first introduced digital image integration definition,the currentdevelopment and research hot,and then discussed the integration of images of therules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that thePCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based onwavelets change procedures discussed in the final image integration technology in themilitary,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab1、绪论1.1课题开发背景1.1.1图像融合的定义数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

matlab遥感影像brovey融合方法

matlab遥感影像brovey融合方法
基于Brovey变换的图像融合也称为色彩标准化的融合，主要应用在遥感图
像融合中。

以下是使用MATLAB进行基于Brovey变换的遥感影像融合的
基本步骤：
1. 读取高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像。

2. 对高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像进行RGB分解，得到R、G、B三个通道图像。

3. 将高分辨率全色图像的R、G、B三个通道图像分别做直方图均衡化，得
到三个增强后的通道图像。

4. 对增强后的高分辨率全色图像的每个通道图像进行高斯滤波。

5. 将滤波后的高分辨率全色图像的每个通道图像与低分辨率多光谱图像的对应通道进行加权平均，得到融合后的图像。

以上步骤仅供参考，建议查阅专业书籍或咨询专业人士以获取更准确的信息。

基于小波的遥感影像融合C++代码（适用于大图像）

基于小波的遥感影像融合C++代码（适用于大图像）/************************************************************** *************************************Organization: Liaoning Technical UniversityPersonal: StudentAuthor：Ni HuanDate: 2012-09Upload date: 2013-01-17Copyright: Ni Huan*************************************************************** *************************************/#pragma once#include "afxwin.h"#include "vector"#include "string"using namespace std;// CWaveletFusion 对话框class CWaveletFusion : public CDialogEx{DECLARE_DYNAMIC(CWaveletFusion)public:CWaveletFusion(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数virtual ~CWaveletFusion();// 对话框数据enum { IDD = IDD_DIALOG3 };protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持DECLARE_MESSAGE_MAP()public:CString m_strPanPathName;CString m_strMultiPathName;CString m_strFilterCoef;afx_msg void OnCbnSelchangeWavelets();CComboBox m_strWaveletFunc;CString m_strWavelet;afx_msg void OnBnClickedLoadpanimage();public:int PanWidth;int PanHeight;int StandardWidth;int StandardHeight;afx_msg void OnBnClickedLoadmultiimage();CString m_strExportImage;afx_msg void OnBnClickedExportresult();afx_msg void OnBnClickedLoadfiltercoef();afx_msg void OnBnClickedStartfusion();vector h;vector g;};// WaveletFusion.cpp : 实现文件///************************************************************** *************************************Organization: Liaoning Technical UniversityPersonal: StudentAuthor：Ni HuanDate: 2012-09Upload date: 2013-01-17Copyright: Ni Huan*************************************************************** *************************************/#include "stdafx.h"#include "Fusion20101.h"#include "WaveletFusion.h"#include "afxdialogex.h"#include "gdal_priv.h"#include "gdalwarper.h"#include "ogr_spatialref.h"#include#include "fstream"#include "string"#include "vector"using namespace std;// CWaveletFusion 对话框IMPLEMENT_DYNAMIC(CWaveletFusion, CDialogEx)CWaveletFusion::CWaveletFusion(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CWaveletFusion::IDD, pParent), m_strPanPathName(_T("")), m_strMultiPathName(_T("")), m_strFilterCoef(_T("")), m_strExportImage(_T("")){/*m_strWaveletFunc.AddString(_T("Haar"));m_strWaveletFunc.AddString(_T("Daubechies"));*/m_strFilterCoef="";}CWaveletFusion::~CWaveletFusion(){}void CWaveletFusion::DoDataExchange(CDataExchange* pDX){CDialogEx::DoDataExchange(pDX);DDX_Text(pDX, IDC_EDIT1, m_strPanPathName);DDX_Text(pDX, IDC_EDIT2, m_strMultiPathName);DDX_Text(pDX, IDC_EDIT3, m_strFilterCoef);DDX_Control(pDX, IDC_WAVELETS, m_strWaveletFunc);DDX_Text(pDX, IDC_EDIT4, m_strExportImage);}BEGIN_MESSAGE_MAP(CWaveletFusion, CDialogEx) ON_CBN_SELCHANGE(IDC_WAVELETS,&CWaveletFusion::OnCbnSelchangeWavelets) ON_BN_CLICKED(IDC_LOADPANIMAGE,&CWaveletFusion::OnBnClickedLoadpanimage) ON_BN_CLICKED(IDC_LOADMULTIIMAGE,&CWaveletFusion::OnBnClickedLoadmultiimage) ON_BN_CLICKED(IDC_EXPORTRESULT,&CWaveletFusion::OnBnClickedExportresult)ON_BN_CLICKED(IDC_LOADFILTERCOEF,&CWaveletFusion::OnBnClickedLoadfiltercoef) ON_BN_CLICKED(IDC_STARTFUSION,&CWaveletFusion::OnBnClickedStartfusion)END_MESSAGE_MAP()// CWaveletFusion 消息处理程序void CWaveletFusion::OnCbnSelchangeWavelets(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码int nIndex=m_strWaveletFunc.GetCurSel();m_strWaveletFunc.GetLBText(nIndex,m_strWavelet);}void CWaveletFusion::OnBnClickedLoadpanimage(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码CFileDialog dlgOpen(TRUE);dlgOpen.m_ofn.lpstrFilter = _T("Supported File Types")_T("(*.img;*.tif);\0")_T("*.img;*.tif;\0")_T("Erdas Image(*.img)\0*.img\0")_T("GeoTiff(*.tif)\0*.tif\0\0");dlgOpen.m_ofn.lpstrTitle = _T("Open File");dlgOpen.m_ofn.nMaxFile = MAX_PATH;if (IDOK==dlgOpen.DoModal()){m_strPanPathName=dlgOpen.GetPathName();UpdateData(FALSE);}GDALDataset* PanDataset=NULL;GDALAllRegister();PanDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(m_strPanPathName ,GA_ReadOnly);if (PanDataset==NULL){MessageBox(_T("加载影像错误，请重新输入！"));m_strPanPathName="";UpdateData(FALSE);}else{int pBandCount=PanDataset->GetRasterCount();if (pBandCount!=1){MessageBox(_T("该程序只适用于加载单波段全色影像，请检查影像并重新输入！"));m_strPanPathName="";UpdateData(FALSE);GDALClose(PanDataset);PanDataset=NULL;}else{PanWidth=PanDataset->GetRasterXSize();PanHeight=PanDataset->GetRasterYSize();vector Standardrand;for (int i=2;i<=PanWidth;i=2*i){Standardrand.push_back(i);}StandardWidth=Standardrand.back();Standardrand.clear();for (int j=2;j<=PanHeight;j=2*j){Standardrand.push_back(j);}StandardHeight=Standardrand.back();Standardrand.clear();UpdateData(FALSE);GDALClose(PanDataset);PanDataset=NULL;}}}void CWaveletFusion::OnBnClickedLoadmultiimage(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码CFileDialog dlgOpen(TRUE);dlgOpen.m_ofn.lpstrFilter = _T("Supported File Types")_T("(*.img;*.tif);\0")_T("*.img;*.tif;\0")_T("Erdas Image(*.img)\0*.img\0")_T("GeoTiff(*.tif)\0*.tif\0\0");dlgOpen.m_ofn.lpstrTitle = _T("Open File");dlgOpen.m_ofn.nMaxFile = MAX_PATH;if (IDOK==dlgOpen.DoModal()){m_strMultiPathName=dlgOpen.GetPathName();UpdateData(FALSE);}GDALDataset* MultiDataset;GDALAllRegister();MultiDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(m_strMultiPathNa me,GA_ReadOnly);if (MultiDataset==NULL){MessageBox(_T("加载影像错误，请重新输入！"));m_strMultiPathName="";UpdateData(FALSE);}else{int MultiBandCount=MultiDataset->GetRasterCount();if (MultiBandCount<3){MessageBox(_T("该程序适用的多光谱影像不能小于3，请检查影像并重新输入！"));m_strMultiPathName="";UpdateData(FALSE);GDALClose(MultiDataset);MultiDataset=NULL;}else{UpdateData(FALSE);GDALClose(MultiDataset);MultiDataset=NULL;}}}void CWaveletFusion::OnBnClickedExportresult(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码CFileDialog dlgOpen(FALSE,_T(".tif"));dlgOpen.m_ofn.lpstrFilter =_T("GeoTiff(*.tif)\0*.tif\0\0"); dlgOpen.m_ofn.lpstrTitle = _T("Save File"); dlgOpen.m_ofn.nMaxFile = MAX_PATH;if (IDOK==dlgOpen.DoModal()){m_strExportImage=dlgOpen.GetPathName(); UpdateData(FALSE);}}void CWaveletFusion::OnBnClickedLoadfiltercoef() {// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码CFileDialog dlgOpen(TRUE);dlgOpen.m_ofn.lpstrFilter = _T("Supported File Types") _T("(*.txt);\0");dlgOpen.m_ofn.lpstrTitle = _T("Open File"); dlgOpen.m_ofn.nMaxFile = MAX_PATH;if (IDOK==dlgOpen.DoModal()){m_strFilterCoef=dlgOpen.GetPathName(); UpdateData(FALSE);}string CeofLine1;string CeofLine2;int postemp;int temp=1;ifstream importCoef(m_strFilterCoef,ios::in);getline(importCoef,CeofLine1);postemp=CeofLine1.find(' ');for(int pos=0;temp>0;){h.push_back(atof((CeofLine1.substr(pos,postemp)).c_str())); pos=postemp+1;temp=pos;postemp=CeofLine1.find(' ',pos);}temp=1;getline(importCoef,CeofLine2);postemp=CeofLine2.find(' ');for (int pos=0;temp>0;){g.push_back(atof((CeofLine2.substr(pos,postemp)).c_str())); pos=postemp+1;temp=pos;postemp=CeofLine2.find(' ',pos);}importCoef.close();}void CWaveletFusion::OnBnClickedStartfusion(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码if (m_strPanPathName==""){MessageBox(_T("请输入全色影像！"));return;}if (m_strMultiPathName==""){MessageBox(_T("请输入多光谱影像！"));return;}if (m_strExportImage==""){MessageBox(_T("请输入导出影像路径！"));return;}BeginWaitCursor();//判断是否加载了外部小波滤波器系数，如果没有，则判断选择的是哪种现有小波函数float HaarH[2];float HaarG[2];float DaubechiesH[4];float DaubechiesG[4];if (m_strFilterCoef==""){HaarH[0]=0.7071;HaarH[1]=0.7071;HaarG[0]=0.7071;HaarG[1]=-0.7071;DaubechiesH[0]=-0.1294;DaubechiesH[1]=0.2241;DaubechiesH[2]=0.8365;DaubechiesH[3]=0.4830;DaubechiesG[0]=-0.4830;DaubechiesG[1]=0.8365;DaubechiesG[2]=-0.2241;DaubechiesG[3]=-0.1294;}GDALDataset* PanDataset=NULL;GDALDataset* MultiDataset=NULL;GDALAllRegister();PanDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(m_strPanPathName ,GA_ReadOnly);MultiDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(m_strMultiPathNa me,GA_ReadOnly);double PanGeoTransform[6];PanDataset->GetGeoTransform(PanGeoTransform);double MinPX=PanGeoTransform[0];double MaxPY=PanGeoTransform[3];CString PanProj=PanDataset->GetProjectionRef();double MultiGeoTransform[6];MultiDataset->GetGeoTransform(MultiGeoTransform);double MinMX=MultiGeoTransform[0];double MaxMY=MultiGeoTransform[3];GDALClose(MultiDataset);int location=m_strPanPathName.ReverseFind('.');CStringstrTempPanPathName=m_strPanPathName.Left(location);strTempPanPathName+=_T("T emp.tif");CString sPath;GetModuleFileName(NULL,sPath.GetBufferSetLength(MAX_ PATH+1),MAX_PATH);sPath.ReleaseBuffer();int nPos;nPos = sPath.ReverseFind('\\');sPath = sPath.Left(nPos);sPath += "\\gdal_translate.exe";CString strParameters;strParameters.Format("-outsize %d %d -co \"INTERLEAVE=PIXEl\" %s %s",StandardWidth,StandardHeight,m _strPanPathName,strTempPanPathName);SHELLEXECUTEINFO shExecInfo = {0};shExecInfo.cbSize = sizeof(SHELLEXECUTEINFO);shExecInfo.fMask = SEE_MASK_NOCLOSEPROCESS;shExecInfo.hwnd = NULL;shExecInfo.lpVerb = NULL;shExecInfo.lpFile = sPath;shExecInfo.lpParameters = (LPCSTR)(LPCTSTR)strParameters;shExecInfo.lpDirectory = NULL;shExecInfo.nShow = SW_HIDE;shExecInfo.hInstApp = NULL;ShellExecuteEx(&shExecInfo);WaitForSingleObject(shExecInfo.hProcess,INFINITE);GDALClose(PanDataset);PanDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(strTempPanPathNa me,GA_ReadOnly);MultiDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(m_strMultiPathNa me,GA_ReadOnly);int mBandCount=MultiDataset->GetRasterCount();GDALClose(MultiDataset);int nWidth=PanDataset->GetRasterXSize();int nHeight=PanDataset->GetRasterYSize();const char *pszFormat = "GTiff";GDALDriver *poDriver;poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName(pszFormat);if (poDriver == NULL){GDALClose(PanDataset);PanDataset = NULL;GDALClose(MultiDataset);MultiDataset = NULL;}GDALDataset* DstDSRC=NULL;GDALDataset* DstDSRG=NULL;GDALDataset* DstDSRLCC=NULL;GDALDataset* DstDSRLCG=NULL;GDALDataset* DstDSRLGC=NULL;GDALDataset* DstDSRLGG=NULL;GDALDataset* CC=NULL;GDALDataset* GG=NULL;GDALDataset* Reimagery=NULL;char **papszOptions = NULL;int location1=m_strExportImage.ReverseFind('.');CStringpszDstRCFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszDstRCFilename+=_T("TempRC.tif");CStringpszDstRGFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszDstRGFilename+=_T("TempRG.tif");CStringpszDstRLCCFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszDstRLCCFilename+=_T("T empRLCC.tif");CStringpszDstRLCGFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszDstRLCGFilename+=_T("T empRLCG.tif");CStringpszDstRLGCFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszDstRLGCFilename+=_T("T empRLGC.tif");CStringpszDstRLGGFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszDstRLGGFilename+=_T("T empRLGG.tif");CString pszCCFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszCCFilename+=_T("PCC.tif");CStringpszGGFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszGGFilename+=_T("PGG.tif");CString pszREFilename=m_strExportImage.Left(location1);pszREFilename+=_T("RE.tif");/*const char * pszDstFilename =(LPCTSTR)m_strExportImage;*/DstDSRC = poDriver->Create( pszDstRCFilename, StandardWidth/2, StandardHeight, 1, GDT_Byte, papszOptions);DstDSRG=poDriver->Create(pszDstRGFilename,StandardWi dth/2,StandardHeight,1,GDT_Byte,papszOptions);DstDSRLCC=poDriver->Create(pszDstRLCCFilename,Standar dWidth/2,StandardHeight/2,1,GDT_Byte,papszOptions);DstDSRLCG=poDriver->Create(pszDstRLCGFilename,Standa rdWidth/2,StandardHeight/2,1,GDT_Byte,papszOptions);DstDSRLGC=poDriver->Create(pszDstRLGCFilename,Standa rdWidth/2,StandardHeight/2,1,GDT_Byte,papszOptions);DstDSRLGG=poDriver->Create(pszDstRLGGFilename,Standa rdWidth/2,StandardHeight/2,1,GDT_Byte,papszOptions);CC=poDriver->Create(pszCCFilename,StandardWidth/2,Stan dardHeight,mBandCount,GDT_Byte,papszOptions);GG=poDriver->Create(pszGGFilename,StandardWidth/2,Sta ndardHeight,1,GDT_Byte,papszOptions);Reimagery=poDriver->Create(pszREFilename,StandardWidt h,StandardHeight,mBandCount,GDT_Byte,papszOptions);/*Reimagery->SetGeoTransform(PanGeoTransform);Reimagery->SetProjection(PanProj);*/if (DstDSRC == NULL||DstDSRG==NULL){GDALClose(PanDataset);PanDataset = NULL;GDALClose(MultiDataset);MultiDataset = NULL;}/************************************************************** *************************************Organization: Liaoning Technical UniversityPersonal: StudentAuthor：Ni HuanDate: 2012-09Upload date: 2013-01-17Copyright: Ni Huan*************************************************************** *************************************///进行Mallat分解；对影像进行小波行变换GDALRasterBand* PanBand=PanDataset->GetRasterBand(1);GDALRasterBand* DstBandRC=DstDSRC->GetRasterBand(1);GDALRasterBand*DstBandRG=DstDSRG->GetRasterBand(1);float* Temp=new float[(StandardWidth+2)*1];float* PanDataRC=new float[StandardWidth*1];float* PanDataRG=new float[StandardWidth*1];for (int i=0;i<standardheight;i++){if(PanBand->RasterIO(GF_Read,0,i,StandardWidth,1,Temp,Standar dWidth,1,GDT_Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T emp;delete[]PanDataRC;delete[]PanDataRG;}for (int k=0;k<(StandardWidth/2);k++){if (m_strWavelet=="Daubechies"){if (2*k+2==StandardWidth||2*k+2>StandardWidth){Temp[2*k+2]=0;Temp[2*k+3]=0;}PanDataRC[k]=(DaubechiesH[0]*Temp[2*k]+DaubechiesH[1 ]*Temp[2*k+1]+DaubechiesH[2]*Temp[2*k+2]+DaubechiesH[3]* Temp[2*k+3])/*/1.732*/;PanDataRG[k]=(DaubechiesG[0]*Temp[2*k]+DaubechiesG[1 ]*Temp[2*k+1]+DaubechiesG[2]*Temp[2*k+2]+DaubechiesG[3]* Temp[2*k+3])/*/1.732*/;}else{if (m_strWavelet=="Haar"){PanDataRC[k]=(HaarH[0]*Temp[2*k]+HaarH[1]*Temp[2*k+1 ])/*/1.732*/;PanDataRG[k]=(HaarG[0]*Temp[2*k]+HaarG[1]*Temp[</standardheight;i++)2*k+1])/*/1.732*/;}else{int j=0;for (vector::iterator hiter=h.begin();hiter<h.end();hiter++){PanDataRC[k]+=(*hiter)*Temp[2*k+j];j++;}j=0;for (vector::iterator giter=g.begin();giter<g.end();giter++) {PanDataRG[k]+=(*giter)*Temp[2*k+j];j++;}}}}if(DstBandRC->RasterIO(GF_Write,0,i,StandardWidth/2,1,PanData RC,StandardWidth/2,1,GDT_Float32,0,0)!=CE_None){delete[]PanDataRC;delete[]PanDataRG;delete[]T emp;}if(DstBandRG->RasterIO(GF_Write,0,i,StandardWidth/2,1,PanData RG,StandardWidth/2,1,GDT_Float32,0,0)!=CE_None){delete[]PanDataRC;delete[]PanDataRG;delete[]T emp;}}GDALClose(PanDataset);GDALClose(DstDSRC);GDALClose(DstDSRG);delete[]T emp;delete[]PanDataRC;delete[]PanDataRG;//对进行行变换后的模拟影像进行列变换GDALDataset*DstDSRCData=(GDALDataset*)GDALOpen(pszDstRCFilename,G A_ReadOnly);GDALRasterBand*DstDSRCBand=DstDSRCData->GetRasterBand(1);GDALRasterBand*DstDSBandRLCC=DstDSRLCC->GetRasterBand(1);GDALRasterBand*DstDSBandRLCG=DstDSRLCG->GetRasterBand(1);float* Tempc=new float[1*(StandardHeight+2)];float* PanDataRLCC=new float[1*StandardHeight];float* PanDataRLCG=new float[1*StandardHeight];for (int i=0;i{if(DstDSRCBand->RasterIO(GF_Read,i,0,1,StandardHeight,Tempc, 1,StandardHeight,GDT_Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empc;delete[]PanDataRLCC;delete[]PanDataRLCG;}for (int k=0;k{if (m_strWavelet=="Daubechies"){if (2*k+2==StandardHeight||2*k+2>StandardHeight){Tempc[2*k+2]=0;Tempc[2*k+3]=0;}PanDataRLCC[k]=(DaubechiesH[0]*Tempc[2*k]+Daubechies H[1]*Tempc[2*k+1]+DaubechiesH[2]*Tempc[2*k+2]+Daubechie sH[3]*Tempc[2*k+3])/*/1.732*/;PanDataRLCG[k]=(DaubechiesG[0]*Tempc[2*k]+Daubechies G[1]*Tempc[2*k+1]+DaubechiesG[2]*Tempc[2*k+2]+Daubechie sG[3]*Tempc[2*k+3])/*/1.732*/;}else{if (m_strWavelet=="Haar"){PanDataRLCC[k]=(HaarH[0]*Tempc[2*k]+HaarH[1]*Tempc[2 *k+1])/*/1.732*/;PanDataRLCG[k]=(HaarG[0]*Tempc[2*k]+HaarG[1]*Tempc[2 *k+1])/*/1.732*/;}else{int j=0;for (vector::iterator hiter=h.begin();hiter<h.end();hiter++) {PanDataRLCC[k]+=(*hiter)*Tempc[2*k+j];j++;}j=0;for (vector::iterator giter=g.begin();giter<g.end();giter++) {PanDataRLCG[k]+=(*giter)*Tempc[2*k+j];j++;}}}}if(DstDSBandRLCC->RasterIO(GF_Write,i,0,1,StandardHeight/2,Pa nDataRLCC,1,StandardHeight/2,GDT_Float32,0,0)!=CE_None) {delete[]T empc;delete[]PanDataRLCC;delete[]PanDataRLCG;}if(DstDSBandRLCG->RasterIO(GF_Write,i,0,1,StandardHeight/2,Pa nDataRLCG,1,StandardHeight/2,GDT_Float32,0,0)!=CE_None) {delete[]T</g.end();giter++)</h.end();hiter++)</g.end();giter++)</h.end();hiter++)empc;delete[]PanDataRLCC;delete[]PanDataRLCG;}}GDALClose(DstDSRCData);GDALClose(DstDSRLCC);GDALClose(DstDSRLCG);delete[]T empc;delete[]PanDataRLCG;delete[]PanDataRLCC;//对行变换后的高频影像进行列变换GDALDataset*DstDSRGData=(GDALDataset*)GDALOpen(pszDstRGFilename,G A_ReadOnly);GDALRasterBand*DstDSRGBand=DstDSRGData->GetRasterBand(1);GDALRasterBand*DstDSBandRLGC=DstDSRLGC->GetRasterBand(1);GDALRasterBand*DstDSBandRLGG=DstDSRLGG->GetRasterBand(1);float* Tempg=new float[1*(StandardHeight+2)];float* PanDataRLGC=new float[1*StandardHeight];float* PanDataRLGG=new float[1*StandardHeight];for (int i=0;i{if(DstDSRGBand->RasterIO(GF_Read,i,0,1,StandardHeight,Tempg, 1,StandardHeight,GDT_Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empg;delete[]PanDataRLGC;delete[]PanDataRLGG;}for (int k=0;k{if (m_strWavelet=="Daubechies"){if (2*k+2==StandardHeight||2*k+2>StandardHeight){Tempg[2*k+2]=0;Tempg[2*k+3]=0;}PanDataRLGC[k]=(DaubechiesH[0]*Tempg[2*k]+Daubechies H[1]*Tempg[2*k+1]+DaubechiesH[2]*Tempg[2*k+2]+Daubechie sH[3]*Tempg[2*k+3])/*/1.732*/;PanDataRLGG[k]=(DaubechiesG[0]*Tempg[2*k]+Daubechies G[1]*Tempg[2*k+1]+DaubechiesG[2]*Tempg[2*k+2]+Daubechie sG[3]*Tempg[2*k+3])/*/1.732*/;}else{if (m_strWavelet=="Haar"){PanDataRLGC[k]=(HaarH[0]*Tempg[2*k]+HaarH[1]*Tempg[2*k+1])/*/1.732*/;PanDataRLGG[k]=(HaarG[0]*Tempg[2*k]+HaarG[1]*Tempg[2 *k+1])/*/1.732*/;}else{int j=0;for (vector::iterator hiter=h.begin();hiter<h.end();hiter++){PanDataRLGC[k]+=(*hiter)*Tempg[2*k+j];j++;}j=0;for (vector::iterator giter=g.begin();giter<g.end();giter++) {PanDataRLGG[k]+=(*giter)*Tempg[2*k+j];j++;}}}}if(DstDSBandRLGC->RasterIO(GF_Write,i,0,1,StandardHeight/2,Pa nDataRLGC,1,StandardHeight/2,GDT_Float32,0,0)!=CE_None) {delete[]T empg;delete[]PanDataRLGC;delete[]PanDataRLGG;}if(DstDSBandRLGG->RasterIO(GF_Write,i,0,1,StandardHeight/2,Pa nDataRLGG,1,StandardHeight/2,GDT_Float32,0,0)!=CE_None) {delete[]T empg;delete[]PanDataRLGC;delete[]PanDataRLGG;}}GDALClose(DstDSRGData);GDALClose(DstDSRLGC);GDALClose(DstDSRLGG);delete[]T empg;delete[]PanDataRLGC;delete[]PanDataRLGG;//对原始多光谱影像进行重采样MultiDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(m_strMultiPathNa me,GA_ReadOnly);//int mBandCount=MultiDataset->GetRasterCount();int location2=m_strMultiPathName.ReverseFind('.');CStringstrTempMultiPathName=m_strMultiPathName.Left(location2);strTempMultiPathName+=_T("Temp.tif");CString Path;GetModuleFileName(NULL,Path.GetBufferSetLength(MAX_P ATH+1),MAX_PATH);Path.ReleaseBuffer();int Pos;Pos = Path.ReverseFind('\\');Path = Path.</g.end();giter++)</h.end();hiter++)Left(Pos);Path += "\\gdal_translate.exe";CString Parameters;Parameters.Format("-outsize %d %d -co \"INTERLEAVE=PIXEl\" %s %s",StandardWidth/2,StandardHeight /2,m_strMultiPathName,strTempMultiPathName);SHELLEXECUTEINFO ExecInfo = {0};ExecInfo.cbSize = sizeof(SHELLEXECUTEINFO);ExecInfo.fMask = SEE_MASK_NOCLOSEPROCESS;ExecInfo.hwnd = NULL;ExecInfo.lpVerb = NULL;ExecInfo.lpFile = sPath;ExecInfo.lpParameters = (LPCSTR)(LPCTSTR)Parameters;ExecInfo.lpDirectory = NULL;ExecInfo.nShow = SW_HIDE;ExecInfo.hInstApp = NULL;ShellExecuteEx(&ExecInfo);WaitForSingleObject(ExecInfo.hProcess,INFINITE);GDALClose(MultiDataset);GDALDataset* TempMulti=NULL;TempMulti=(GDALDataset*)GDALOpen(strTempMultiPathName,GA_ReadOnly);//进行Mallat重构//DstDSRLCC=(GDALDataset*)GDALOpen(pszDstRLCCFilena me,GA_ReadOnly);DstDSRLCG=(GDALDataset*)GDALOpen(pszDstRLCGFilenam e,GA_ReadOnly);DstDSRLGC=(GDALDataset*)GDALOpen(pszDstRLGCFilena me,GA_ReadOnly);DstDSRLGG=(GDALDataset*)GDALOpen(pszDstRLGGFilena me,GA_ReadOnly);//GDALRasterBand*BandCC=DstDSRLCC->GetRasterBand(1);GDALRasterBand* BandCG=DstDSRLCG->GetRasterBand(1);GDALRasterBand* BandGC=DstDSRLGC->GetRasterBand(1);GDALRasterBand* BandGG=DstDSRLGG->GetRasterBand(1);//GDALRasterBand* CCBand=CC->GetRasterBand(1);GDALRasterBand* GGBand=GG->GetRasterBand(1);int Width=TempMulti->GetRasterXSize();int Height=TempMulti->GetRasterYSize();float* TempCC=new float[1*(Height)];float* TempCG=new float[1*(Height)];float* TempGC=new float[1*(Height)];float* TempGG=new float[1*(Height)];float* transTempCC=new float[1*StandardHeight];float* transTempCG=new float[1*StandardHeight];float* transTempGC=new float[1*StandardHeight];float* transTempGG=new float[1*StandardHeight];float* transTempC=new float[1*StandardHeight];float* transTempG=new float[1*StandardHeight];//进行列重构；先对模拟信号进行重构for (int j=0;j<mbandcount;j++){GDALRasterBand*BandCC=TempMulti->GetRasterBand(j+1);for (int i=0;i<width;i++){if(BandCC->RasterIO(GF_Read,i,0,1,Height,TempCC,1,Height,GDT_ Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empCC;delete[]transTempCC;delete[]transTempCG;}if(BandCG->RasterIO(GF_Read,i,0,1,Height,TempCG,1,Height,GDT_ Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empCG;delete[]transTempCC;delete[]transTempCG;}if (m_strWavelet=="Daubechies"){for (int k=1;k<height+1;k++){transTempCC[2*(k-1)]=DaubechiesH[0]*TempCC[k]+DaubechiesH[2]*TempCC[k-1];transTempCC[2*(k-1)+1]=DaubechiesH[1]*TempCC[k]+DaubechiesH[3]*TempCC[k-1];transTempCG[2*(k-1)]=DaubechiesG[0]*TempCG[k]+DaubechiesG[2]*TempCG[k-1];transTempCG[2*(k-1)+1]=DaubechiesG[1]*TempCG[k]+DaubechiesG[3]*TempCG[k-1];}}else{if (m_strWavelet=="Haar"){for (int k=1;k<height+1;k++){transTempCC[2*(k-1)]=Ha</height+1;k++)</height+1;k++)</width;i++)</mbandcount;j++)arH[0]*TempCC[k-1];transTempCC[2*(k-1)+1]=HaarH[1]*T empCC[k-1];transTempCG[2*(k-1)]=HaarG[0]*TempCG[k-1];transTempCG[2*(k-1)+1]=HaarG[1]*TempCG[k-1];}}else{int tep=0;for (int k=0;k<height;k++){for (vector::iterator hiter=h.begin();hiter{if (k-tep<0){transTempCC[2*k]+=(*hiter)*TempCC[k]; transTempCC[2*k+1]+=(*(hiter+1))*TempCC[k];}else{transTempCC[2*k]+=(*hiter)*TempCC[k-tep]; transTempCC[2*k+1]+=(*(hiter+1))*TempCC[k-tep]; }tep++;}tep=0;for (vector::iterator giter=g.begin();giter{if (k-tep<0){transTempCG[2*k]+=(*giter)*TempCG[k]; transTempCG[2*k+1]+=(*(giter+1))*T empCG[k];}else{transTempCG[2*k]+=(*giter)*TempCG[k-tep]; transTempCG[2*k+1]+=(*(giter+1))*T empCG[k-tep]; }tep++;}}}}for (int k=0;k<standardheight;k++){transTempC[k]=transTempCC[k]+transTempCG[k];}GDALRasterBand* CCBand=CC->GetRasterBand(j+1);if(CCBand->RasterIO(GF_Write,i,0,1,StandardHeight,transTempC,1 ,StandardHeight,GDT_Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empCC;delete[]T empCG;delete[]transTempCC;delete[]transTempCG;}}GDALClose(BandCC);}delete[]T empCC;delete[]T empCG;delete[]transTempCC;delete[]transTempCG;delete[]transTempC;GDALClose(T empMulti);GDALClose(DstDSRLCG);GDALClose(CC);//对高频信号进行重构for (int i=0;i<width;i++){if(BandGC->RasterIO(GF_Read,i,0,1,Height,TempGC,1,Height,GDT _Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empGC;delete[]transTempGC;delete[]transTempGG;}if(BandGG->RasterIO(GF_Read,i,0,1,Height,TempGG,1,Height,GDT _Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empGG;delete[]transTempGC;delete[]transTempGG;}if (m_strWavelet=="Daubechies"){for (int k=1;k<height+1;k++){transTempGC[2*(k-1)]=DaubechiesH[0]*TempGC[k]+DaubechiesH[2]*TempGC[k-1];transTempGC[2*(k-1)+1]=DaubechiesH[1]*TempGC[k]+DaubechiesH[3]*TempGC[k-1];transTempGG[2*(k-1)]=DaubechiesG[0]*TempGG[k]+DaubechiesG[2]*TempGG[k-1];transTempGG[2*(k-1)+1]=DaubechiesG[1]*TempGG[k]+DaubechiesG[3]*TempGG[k-1];}}else{if (m_strWavelet=="Haar"){for (int k=1;k<height+1;k++){transTempGC[2*(k-1)]=HaarH[0]*TempGC[k-1];transTempGC[2*(k-1)+1]=HaarH[1]*T empGC[k-1];transTempGG[2*(k-1)]=HaarG[0]*TempGG[k-1];transTempGG[2*(k-1)+1]=HaarG[1]*TempGG[k-1];}}else{int tep=0;for (int k=0;k<height;k++){for (vector::iterator hiter=h.begin();hiter{if (k-tep<0){transTempGC[2*k]+=(*</height;k++)</height+1;k++)</height+1;k++)</width;i++)</standardheight;k++)</height;k++)hiter)*TempGC[k];transTempGC[2*k+1]+=(*(hiter+1))*TempGC[k];}else{transTempGC[2*k]+=(*hiter)*TempGC[k-tep]; transTempGC[2*k+1]+=(*(hiter+1))*TempGC[k-tep]; }tep++;}tep=0;for (vector::iterator giter=g.begin();giter{if (k-tep<0){transTempGG[2*k]+=(*giter)*TempGG[k]; transTempGG[2*k+1]+=(*(giter+1))*TempGG[k];}else{transTempGG[2*k]+=(*giter)*TempGG[k-tep];transTempGG[2*k+1]+=(*(giter+1))*TempGG[k-tep];}tep++;}}}}for (int k=0;k<standardheight;k++){transTempG[k]=transTempGC[k]+transTempGG[k];}if(GGBand->RasterIO(GF_Write,i,0,1,StandardHeight,transTempG, 1,StandardHeight,GDT_Float32,0,0)!=CE_None){delete[]T empGC;delete[]T empGG;delete[]transTempGC;delete[]transTempGG;}}delete[]T empGC;delete[]T empGG;delete[]transTempGC;delete[]transTempGG;delete[]transTempG;GDALClose(DstDSRLGC);GDALClose(DstDSRLGG);GDALClose(GG);。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

（孝感学院生命科学技术学院）徐胜祥胡超徐运清
ＸＵＳＨＥＮＧＸＩＡＮＧＨＵＣＨＡＯＸＵＹＵＮＱＩＮＧ
摘要：为了更好地进行不同分辨率图像的融合，提出了一种在Ｍａｔｌａｂ平台上实现基于小波变换的多光谱图像与高分辨率图像融合方法。实验结果分析表明，得到的融合图像与原多光谱图像相比，细节信息更为突出，整体信息更为丰富，基本达到了提高融合增强的目的。关键词：小波变换；图像融合；遥感中图分类号：ＴＰ７５１文献标识码：Ｂ
ｆｅｃｔｓ．Ｉｔｎｏｔｏｎｌｙｐｒｅｓｅｒｖｅｓｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｍｕｌｔｉ－ｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｗｅｌｌ，ｂｕｔａｌｓｏｅｎｈａｎｃｅｓｓｐａｔｉａｌｄｅｔａｉｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．
技ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ，ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ
表１图像处理及小波变换函数
Ｍａｔｌａｂ软件提供的工具箱（如图像处理工具、小波工具箱等）都是由该领域内的学术水平很高的专家编写的，用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高、精、尖的研究。它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，让用户把精力集中在算法而不是编程上，极大地方便了问题的研究。Ｍａｔｌａｂ工具箱提供了实现图像处理和小波变换的一些函数，下面仅介绍
令，其分析处理结果便以数值或图形方式显示出来。
本文在分析遥感图像融合方法和小波变换的基础上，提出
了一种基于小波变换的遥感图像融合方法，并借助Ｍａｔｌａｂ图像
处理和小波分析工具箱进行了仿真，同时依据一些图像融合的
评价标准对融合结果图像进行了评价。
１图像处理和小波变换工具箱实现
遥感图像融合
术
近年来，小波变换在遥感图像融合中的应用已有诸多报
导，但都是采用ＦＯＲＴＲＡＮ语言和Ｃ等高级语言编程实现的。
创小波变换的数学公式很多，对数学知识要求很严，要自己编程
实现并不容易。Ｍａｔｌａｂ的问世则简化了这部分工作，它由主程
新序及功能丰富的工具箱组成。其中小波工具箱提供了大量功能
完善的小波工具（包括各种小波分析函数等），是进行图像处理
的理想工具。在Ｍａｔｌａｂ环境下，对图像的分析和处理可采用人
机交互的方式，用户只需按Ｍａｔｌａｂ的格式要求给出相应的命
创征信息，根据不同融合目的，分别针对图像的高频域和低频域
从上述系数融合方法中选取合适的融合准则进行处理，以达到
更好的融合效果，从整体上提高融合质量。
４结束语
文中将小波变换应用于遥感图像融合处理，取得了良好的
效果，不仅保留了多光谱图像的光谱信息，而且有效地提高了
融合图像的空间信息量，为遥感图像提高清晰度、可靠性和解
译度提供了有力的支持。另外，在Ｍａｔｌａｂ平台上非常方便快捷
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｍｅｔｈｏｄｏｆｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｏｎＭａｔｌａｂｐｌａｔｆｏｒｍｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｆｕｓｅａｌｏｗ－
ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｕｌｔｉ－ｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅａｎｄｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｐａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｍａｇｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｓｃｈｅｍｅｈａｓｂｅｔｔｅｒｅｆ－
合图像＇）；
２实验结果及评价
由于没有标准图像可以比较，对融合结果的评价一直是困扰人们的一个问题。考虑到图像大小的一致性，本文一方面选择ＳＰＯＴ全色波段图像和以之配准过的ＴＭ多波段图像作为结果判定的参考图像；另一方面，从数理统计角度和视觉量测方面进行分析和比较，以评价小波变换方法的融合性能。图１中（ａ）和（ｂ）为融合前遥感图像，（ｃ）为小波变换融合结果图像。
（２）用ＴＭ的低频图像替代ＳＰＯＴ全色图像的低频图像；（３）用替换后的ＴＭ低频图像与ＳＰＯＴ全色图像的细节图像进行小波逆变换得到融合结果图像。１．２Ｍａｔｌａｂ实现为了验证小波变换图像融合方法的正确性和有效性，作者选取低分辨率的ＴＭ多光谱图像ｄｍｔｍ．ｉｍｇ和高分辨率的ＳＰＯＴ全色图像ｓｐｏｔｓ．ｉｍｇ在Ｍａｔｌａｂ平台上进行融合实验。两图像均已经过几何校正，并已精确配准，选取的实验区大小为４００×４００像素。Ｍａｔｌａｂ中实现小波变换融合的主要程序如下：％读取并显示原始多光谱和全色图像数据ｉｍｇＰａｎ＝ｉｍｒｅａｄ（＇ｓｐｏｔｓ．ｂｍｐ＇）；ｉｍｇＭｕｌ＝ｉｍｒｅａｄ（＇ｄｍｔｍ．ｂｍｐ＇）；ｓｕｂｐｌｏｔ（１，３，１），ｉｍｓｈｏｗ（ｉｍｇＭｕｌ），ｘｌａｂｅｌ（＇（ａ）低分辨率多光
表２几种融合结果图像统计参数对比
从表２的实验数据可以看出，融合图像的标准差、熵、清晰度、空间频率等四项指标均比原始多光谱图像有了较大的提高，这表明融合图像的信息量比原始图像有明显增加，而且图像的细节反差、纹理和清晰度得到较大的提高，融合图像质量较好。上述指标的统计参数的变化趋势与融合方法的理论分析结果一致，与人的视觉效果的变化一致，充分说明了小波变换融合方法是可行的。
地完成了相关融合算法及效果评价，大大提高了工作效率，方
便了问题的研究。
技
然而遥感图像融合，因涉及到同，很难有一个具体模型的情况，就
要用基于弹性模型的方法。基于图像本身所存在的相关性和特
图１源图像及小波变换融合结果图像从主观目视判读可以看出，融合结果图像的空间分辨率比原多光谱图像有较大程度的提高，有效地增强了图像的空间细节信息量，融合图像中道路、山脉的纹理清楚，边缘轮廓也清晰可见。为了对小波变换法从量上进行评价，这里采用了保留光谱信息和空间细节信息两个方面的评价指标：图像灰度均值、标准差、信息熵、交叉熵、清晰度、扭曲程度、偏差指数、空间频率和峰值信噪比。借助Ｍａｔｌａｂ的图像处理工具箱中的相关函数，上述指标均可容易得到。为简便起见，取融合前后图像的ＲＧＢ三个光谱分量统计得到的评价指标数据的平均值来比较，具体统计数据如表２所示。
图像处理文章编号：１００８－０５７０（２００８）０１－３－０３０２－０２
中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００８年第２４卷第１－３期
利用Ｍａｔｌａｂ实现基于小波变换的遥感图像融合
ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＦｕｓｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＡｃｈｉｅｖｅｄｂｙＭａｔｌａｂ
（１）对配准后ＴＭ和ＳＰＯＴ全色图像分别进行ｎ次小波变换（ｎ通常取２或３），得到各自相应分辨率的低频图像和高频细节纹理图像，本文中选用的小波基是长度为１３的Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ小波基，小波变换级数ｎ＝３；
徐胜祥：硕士讲师基金项目：孝感学院自然科学立项项目资助（ｚ２００７０１０）
程序中涉及的几个主要的函数，见表１所示。１．１基于小波变换的图像融合方法小波分析是近年来图像分析的热点，有关小波应用于融合
的研究已有不少报道，其中比较经典的基于小波变换的融合方法是以Ｍａｌｌａｔ算法为核心的离散正交小波变换法。对于二维的图像信号来说，经过一次离散正交小波变换后，图像被分解为４幅，其中左上角一幅是原图像的平滑逼近（低频），左下角为垂直细节，右上角为水平细节，右下角为原图像的细节分量（高频）。然后，可以继续对左上角的低频分量进行同样的第２次、第３次……小波变换。利用其分频特征和重构特性，可以用于以非线性的对数映射方式融合不同类型的图像数据，使融合后的图像既保留原高分辨率遥感图像的结构信息，又融合多光谱图像丰富的光谱信息，提高遥感图像的解译能力、分类精度。采用离散正交小波变换进行ＴＭ和ＳＰＯＴ两图像的数据融合，具体步骤如下：
－３０２－３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６
《现场总线技术应用２００例》
您的论文得到两院院士关注
图像处理
谱图像＇）；ｓｕｂｐｌｏｔ（１，３，２），ｉｍｓｈｏｗ（ｉｍｇＰａｎ），ｘｌａｂｅｌ（＇（ｂ）高分辨率全色