基于MATLAB算法的遥感图像融合

ｃｉｖ ｅｉａｅｆｓ ｎ ｔｉ ｐｐｒ ｒ ｉｅ ｏ ｒｈｎｉ ｖ ｕｔ ｎｔ ｔｅ ｕｉ ｓｌ ｏ ｉｅ ｉ ｂｅｔ ｅｖｓａ ａｄｏｊｃ ｈｅｅ ｈ ｇ ｉ ， ｓ ａ ｏ ｄｓ ｍｐｅｅ ｓ ｅｅａ ａ ｏ ｓ ｎｒ ｕｔｃｍｂｎｄｗｔ ｓ ｊ ｉ ｉ ｌ ｎ ｂ — ｔ ｍ ｕｏ ｈ ｅ ｐ ｖ ｃ ｖ ｌ ｉ ｏｈ ｆ ｏ ｅ ｓ ｈ ｕ ｃｖ ｕ ｅ
收 稿 日期 ：０ １～ ２—１ ２１ Ｏ １
评价中运用 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ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
１ ＭＡ Ｌ Ｂ 环 境 下 高 分 辨 率 影 像 与 多 光 谱 Ｔ Ａ
影像融合
１ １ 遥感 图像 融合的预处理 ．
２ ．Ｔｒ ｆ ｃ ａ ｄ Ｔｒ ｎ ｐ ｒａ ｏ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ Ｃｈ ｎ ｓｍ ｉ ｅ ｓｔ ｆＳ ｉｎ ｎ ｃ ｕ ｌ ｇ ａ ｉ ｎ ａ ｓ ｏ ｔ ｔ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ａ ｇ ｌ Ｕｎ ｖ ｒ ｉｙ ｏ ｃｅ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ，Ｃｈ ｎ ｓ ａ ４ ０ ８ ｉ ａ ｇ ｈ １ ０ ２，Ｃｈ ｎ ｉ ａ；
第３ ５卷 第 ３期
２１ ０ ２年 ３ 月
测绘 与 空 间地 理 信 息
Ｇ ＭＡＴ ＣＳ＆ Ｓ ＡＴ Ａ ＮＦ Ｐ Ｉ Ｉ Ｎ ＥＣ ＥＯ Ｉ Ｐ Ｉ Ｌ ｌ Ｏ ｄ， ＡＴ Ｏ Ｔ ＨＮｏＬ Ｙ ＯＧ
Ｖｏ ． ５ ． １ ３ Ｎｏ． ３ Ｍａ＂ ｌ ．，２ ２ ０１
基 于 ＭＡＴ Ａ Ｌ Ｂ算 法 的遥 感 图像 融 合
工 业 出版 社 ，０ ８ ２０．
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知 ， 大相 关 系数对 应 的融合方 法 是小波 变换 融合 法 。 最
３ 结束 语
在Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ环 境 下 遥 感 影像 的融 合 ， 实验 结果 从 主 观 目视 和客 观 指 标 的 综 合 评 价 等几 方 面看 ， 明该 方 法 表 效 果较 好 ， 能 大 大 减 少 工 作 量 和 提 高 融 合 效 率 。综 合 且
中图分类号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３ １６
文献标 识码 ： Ｂ
文章编号 ：６ ２— ８７ ２ １ ）３— ０ ０— ３ １７ ５６ （０ ２ ０ ０ ３ ０
Ｒｅ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅ Ｆｕｓｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ＡＴＬＡＢ ｇ ｒ ｔ ｍ ｍ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｉ ｎ ｓ ｄ ｏ Ａｌ ｏ ｉｈ
供的 图像处理 分析 函数 及工具 箱 ， 大大 简化 具体 的编程 会 工作 ， 充分体 现在 图像 处理 和分 析 中的优 越性 。本 文通 过分析 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ语言在遥感影 像 融合处 理 中的应用 ， 运用 Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ对 Ｓ Ｏ 遥感 影像分别试验 了 ＨＳＰ Ａ和小 波 Ｐ Ｔ５ Ｉ，Ｃ 融合 ， 对融合结果进 行主观和客 观 的质 量评价 ， 在客 观 并 且
感影像 融合方 法特征和 不足 ， 用 ＭＡ Ｌ Ｂ算法实现 影像 融合 ， 运 ＴＡ 并对融合 成果 结合 主观 目视 和客 观指标进 行综 合评价 。经过 实验表 明， 用 ＭＡ Ｌ Ｂ影像 融合 算法融合取得 了较好 效果 ， 利 ＴＡ 且提 高 了影像处理效率。
关 键 词 ： 像 融 合 ； Ａ Ｌ Ｂ； Ｉ 影 Ｍ Ｔ Ａ Ｈ Ｓ变换 ；Ｃ 变换 ； 波 变 换 ； 量 评 价 ＰＡ 小 质
４ ０
测 绘 与 空 间地 理 信 息
wenku.baidu.com
２１ ０ ２年
（ 上接 第 ３ ２页 ）
章 毓 晋 ． 国 图像 工程 及 当 前 的 几 个 研 究 热 点 ［ ］ 计 中 Ｊ．
由表 １ 知 ， 用这 ３种融 合 方法 融合 后 ， 可 采 各种 方 法 的融 合影 像 的 空 间分 辨 率 都 有 提 高 ， 像 信 息 熵 和 清 晰 影 度 都有 明显 提 高 ， 明融 合 影 像 所 含 的 信 息 要 比相 应 原 表 多 光谱影 像 的 丰 富 ， 其 是 采 用 小 波 变 换 融 合 法 和 主 分 尤 量 变换 ， Ｉ 变换 融合 法所 得到 的融 合影 像 的较 原 全色 影 ＨＳ
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汤 国 安 ． 感 数 字 图 像 处 理 ［ ］ 北 京 ： 学 出 版 遥 Ｍ ． 科
社 ，０ ４ ２０．
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孔 庆 楠 ． 源遥 感 影像 数 据 的 融 合 方 法 探 讨 ［ ］ 测 绘 多 Ｊ．
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得 到 的融 合 影 像 最 清 晰 。从 相 关 系 数 大 小 的 比较 中 可
彭文建 ，郭云开 ，张晓红 ，林 凯捷
（． １中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公 司 ， 湖南 长沙 ４０１ ； ． １０１ ２长沙理工大学 交通运输工程学院 ， 湖南 长 沙 ４０８ ； １０２
３ 长沙市 房地 产测绘 队 ， ． 湖南 长沙 ４ ０ １ ） １０ ６
摘
要： 遥感影像像素级 融合是遥感信 息分析 与处理过程 中非 常有效的方 法。文章通过 分析 ３种主要 的 多源遥
多领域有着 广 泛 的用途 。如 果 能灵 活地 运 用 ＭＡ Ｌ Ｂ提 ＴＡ
同卫 星传 感 器对 地 观 测 的应 用 ， 取 的 同一 地 区 的多 种 获 遥感 影像 数据 （ 多时相 、 多光谱 、 传感 器 、 多 多平 台和 多分 辨率 ） 越来越 多 。与单 源遥感 影 像 数据 相 比 ， 多源 遥感 影 像数 据所 提 供 的信 息具 有 冗 余 性 、 补 性 和 合 作 性 。将 互
与空间地理信息，０ ８ ３ （ ） １８—１９ ２０ ，１４ ：０ ０． 朱朝 杰 ， 礼 ， 广 军． Ｔ Ａ 王仁 董 ＭＡ Ｌ Ｂ环 境 下遥 感 影 像 配 准
与融 合技术 研究 ［］测绘 工 程 ， Ｏ ， （ ）５ ５ Ｊ． ２ ６１ ６ ： Ｏ ５ ７— ９ 张 德 丰 ． ａ ａ 波 分 析 与 工 程 应 用 ［ ． 京 ： 防 Ｍ ｔ ｂ小 ｌ Ｍ］ 北 国
０ 引 言
随着 遥感 技术 的发 展 ， 学 、 红 外 和微 波 等 大量 不 光 热
更高 质量数 据 ， 此像 素级 融 合 不 仅 是 遥 感 信 息 处 理 研 因 究 的一 个重 要 方 向 ， 是近 年 图像 工 程 研 究 和 应 用 的新 更
热点 。 ＭＡ Ｌ Ｂ在数据处理 、 ＴＡ 图像 、 号处 理 、 波分 析 等众 信 小
郝 文 化 ． Ａ Ｌ Ｂ 图形 图 像 处 理 ［ ． 京 ： 国水 利 Ｍ ＴＡ Ｍ］ 北 中
水 电 出版 社 ，０４ ２０．
度 都 大 于相 应 的多 光 谱 影像 的平 均梯 度 ， 中 的 Ｐ Ａ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
主观定 性和 客 观 定 量 评 价 的结 果 ， 合 后 影 像 的空 间 分 融 辨 率较 原影 像 都 有 提 高 。 总 的来 说 ， 波 变 换 在 提 高 影 小
本 实 验 以同时相 的长 株潭 范 围内的 Ｓ Ｏ Ｐ Ｔ５全色 影像
基 金项 目 ： 湖南 省科 技重 点项 目（００ＷＫ４０ ） 助 ２ １ ３ 资 ０ 作者 简 介 ： 文 建 （９３一 ）男 ， 彭 １８ ， 湖北 仙桃人 ， 助理 工程 师 ， 硕士 ， 主要 从事摄 影测 量 、ＳＧ Ｓ Ｒ 、Ｉ 集成 及应 用 的研究 工作 。
Ｐ Ｎ ｎ—ｊ ｎ ，Ｇ Ｏ Ｙ ｎ—ｋ ｉ，Ｚ ＡＮ ｉｏ—ｈｎ ２ Ｉ ａ —ｊ Ｅ Ｇ Ｗｅ ｉ Ｕ ｕ ａ ａ Ｈ ＧＸａ ｏ ｇ ，ＬＮ Ｋ ｉ ｉ ｅ
（ ．Ｃ ｉａＮ ｎｅｒｕ ｅａ Ｉｄ ｓｒ ｈ ｎ ｓａＥ ｐｏａ ｏ ｎ ｅｉ ｉｇＲｅｅｒｈＩｓ ｔｔ， ａ ｇｈ １０ １ Ｃ ｉａ １ ｈｎ ｏ ｆｒｏ ｓ ｔｌ ｎ ａｔｙＣ ａ ｇｈ ｘ ｌｒｔ ｎａ ｄＤ ｓ ｎｎ ｓａｃ ｔｕｅ Ｃｈ ｎ ｓａ４ ０ １ ， ｈｎ ； Ｍ ｉ ｇ ｎｉ
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像 的熵 时大 时 小 ， 前两 种性 能 差 。融 合 影 像 的 平 均 梯 较
算机辅 助设 计 与 图像 图形学 学报 ，０ ２ １ ６ ：８ ２０ ，４（ ） ４９
—
５ ０． ０
楚恒 ， 王汝言， 朱维乐． Ｃ Ｄ Ｔ域 遥感影像融合算法 ［ ］ Ｊ．
测 绘 学 报 ，０ ８３ （ ）７ ７ ． ２０ ， １ ：０— ６ ７
３ ｈ ｎ ｓ ａＥ ｔｔ ｐ ｉｇＴ ａ ，Ｃ ｉｇｈ １０ ６ Ｃ ｉａ ．Ｃ ａ ｇｈ ｓ ｅ Ｍａ ｐｎ ｅｍ ａ ｈｎ ｓ ａ４０ １ ， ｈｎ ）
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多光谱传感 器获取 的具有高光谱分辨率、 而空 间分辨率 较低的多光谱影像与由全色波段的传感器获得的具有高
空间 分辨 率 、 光 谱 分 辨 率 却 较 低 的 全 色 影像 进行 融 合 但 处理 得到 具有 高空 间分 辨 率 的 多光 谱融 合 影像 一直 是 遥 感影 像处 理界 的研 究 热 点 。多源 遥 感数 据 融合 包 括像 素 级 、 级 和决策 级 ３ 层次 。 目前在 融合方 法 的研 究方 特征 个 面主要集 中在像 素 级 。像 素级 融 合是 指 将 配准 后 的 影像 对像 素点 直接 进行 融 合 。它 能够 充 分应 用 原始 数 据 中包 括的数据和信息量 ， 综合集成多源遥感信息的优越性 ， 尽 可能 多 地保 持 对象 的原 始 信息 ， 充分 利 用 现有数 据 、 获取
ｅｅ ｙ ｏ ｈ ｍａ ｅ ｐ ｃ ｓ ． ｉｎｃ ｆｔ ｅ ｉ ｇ ｒ ｅ ｓ ｏ
Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｇ ｕ ｉｎ； ｙ ｗｏ ｄ ：ｍａ ｅ ｆ ｓ ｏ ＭＡＴ ＡＢ； Ｓ ｃ ｎ ｅ ｓｏ Ｐ Ａ ｏ ｖ ｒ ｉｎ； ａ ｅｅ ａ ｓ ｒ ； ｕ ｉ ｖ ｕ ｔ ｎ Ｌ ＨＩ ｏ ｖ ｒ ｉｎ； Ｃ ｃ ｎ ｅ ｏ ｗ ｖ ｌｔｔ ｓ ｒ ｆ ｍ ｑ ａ ｔ ｅ ａ ａｉ ｎ ｏ ｌ ｙ ｌ ｏ