基于小波变换的遥感图像融合技术研究

基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合

３用第２）步得到的融合分量代替亮度分量
代多光谱图像的亮度分量的方式，利用形态小波变像，并同Ｈ、ｓ分量图像一起转换到Ｒ空，最ＧＢ换融合方法来融合多光谱图像的亮度分量与＿＝图后得到融合结果罔像牟色
近些年图像融合的方法主要有Ｉ变换融合方步骤为：ＨＳ法、小波变换融合方法１ｏＩｕｌｔ换融、Ｃｎｎｒ变ｅ１多光谱像的Ｒ、（、ｌ个波段转换钊）将｛合、形态小波变换融合力法 ‘ 。＝等ＩＳ问，得到ＩＨ空、Ｈ、个分．．在传统ＩＩ变换融合方法中，由于直接采用￣ＨＳＪ２将全色像多光谱像经Ｉ变换后得到）ｊＨＳ
像，提出了一种基于ＩＳ换和形态小波变换的遥Ｈ变
［稿日期】２１— — 收０２１４
图像融合过程可以描述为
【基金项目］尔省Ｆ然科学基金项ｆ（２１１２４００１１＿９５７００００）１８【作者简介】陈增兵（９８１８～），（），汀苏迁人，钡 ¨研究生，— ａｌａｋｏｅｚ＠１ｍｉ汉１：Ｅｍｉ：ｈｎａｋ￣ｈｇａｌ・ “ｍ
第１期
陈增兵，张基宏：基于Ｉ变换和形态小波变换的遥感图像融合ＨＳ
１基于Ｉ变换与形态小波变换的遥感图像ＨＳ
融合方法
光学罔像进行融合，使融合后的多光谱图像具有较１１ＨＳ．Ｉ变换融合方法

基于小波变换影像融合方法的对比研究

经过定性与定量的比较分析，终得出了基于绝对值最大的融合方法，于另外两种融合方法的结论。最优
【关键词】遥感；图像融合；小波变换；融合规则
０引言
小波理论是２０世纪８Ｏ年代后期发展起来的新的时，频域分析空／
ＭＮ
ｎ。分别图像像元矩阵的行和列．ｌｉｑ．融合规则来计算，得了理想的试验效果。无论如何．用小波变换取但利．标准差表示图像像素值的分布情况。２方法进行融合，般都遵循针对影像分解后的低频信息和高频信息分３一别处理的原则。
与前人的研究方法相似，对小波分解后获得的低频和高频信息针分别处理，过分析比较进而得出较优的融合结果。本文研究方法是经
ｓ＝：
＿
二
（５）
Ａ（ｎ表示图像像元灰度的均值。ｍ，）．３代在低频信息选用替代融合法，而在高频信息处分别选用替代融合、极３图像的熵值代表融合结果反映的信息量的大小。熵值越大，表值融合以及加权平均的融合规则进行处理，此基础上作出分析和比图像的信息越丰富。定义为：在较，而确定在上述方法中低频选用替代融合法，频选用极值融合从高

基于小波-HIS的遥感影像融合方法技术研究

波。在实际应用中需要对小波变换的尺度因子ａ、平
本节采用一幅Ｔ多光谱影像（１和一幅Ｍ图）
ＳＯＰＴ全色影像（２进行实验分析图）
移因子ｂｂ≠０（）进行离散化处理，既得到二维离散
小波：
［收稿日期］２１００１— ４—２４［作者简介］冯建辉（９７）女，１７一，汉族，河北肃宁人，助理工程师，主要从事ＧＳ与ＲＩｓ方面的１作与应用性研究。二
波变换后某一频率的图层，过逆变换以后得到的融经
ｈｃｔ．２．ｊ】＋ｋ．ｎ
，
—
１ｎ４Ｚ
，
ｇｊＪ＋ｋｃ＋ｌ２ｎ
合影像是否有更好的效果？本文通过ＨＳ一小波变Ｉ换的融合方法实验认为经过ＨＳ一小波变换的影像Ｉ融合方法综合了两种融合方法的优点，很好的保持多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间信息，对于影像的解译能够提供更好的基础数据。
变换，在时域和频域上同时具有良好的定位能力与局部化性质，对影像的高频成分采用逐步精细的时
间域取样步长，以“ 可聚焦 ” 影像的任意细节。到
影像在多源遥感影像融合过程中是被作为二维影像进行处理的，以本文中只用到二维离散小所
［摘
要］小波是建立在泛函分析、调和分析、立叶分析基础上的时频原子，时域、傅在频域同时具有良
好的局部化特性和多分辨率特性。遥感影像融合是遥感影像处理中的重要环节，人们处理多源遥感影像数是据的主要手段之一，融合方法的选择对融合结果来说至关重要。将传统的融合方法与小波结合已经成为研而究的热点，文将小波变换与ＨＳ融合方法相结合，通过实验证明该方法能够在提高空间分辨率的同时很本Ｉ并好的保持多光谱影像的光谱信息。

遥感图像融合实验报告

遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。

遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。

本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。

二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。

这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。

为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。

2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。

我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。

然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。

最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。

3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。

该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。

具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。

b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。

c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。

d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。

4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。

视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。

定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。

三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。

通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。

融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。

在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。

结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。

基于小波变换纹理一致性测度的遥感图像融合算法

ｐｏｅｓｓｍｕｔ—ｅｏｕｉｎｗａｅｅｏｆｉｉｎｓｉｄｖｄａｌｎｄｐｔｎｍｕｏｏｆｅｕｎｃｍａｅｗａｅｅｏｆｒｃｓｅｌｉｒｓｌｔｏｖｌｔｃｅｆｃｅｔｎｉｉｕｌａｄａｏｓｍｉｉｍｆｌｗ—ｒｑｅｙｉｇｖｌｔｃｅ－ｙｉｉｎｓａｈｅｆｓｏｏｆｅｕｎｙｉｇｖｌｔｃｅｆｉｎｔ．ｆｃｅｔｓｔｕｉｎｌｗ—ｒｑｅｃｍａｅｗａｅｅｏｆｃｅｓＨｉｈ—ｒｑｅｃｍａｅｆｉｎｒｌｓａｅｂｓｄｏｈｅｉｇｆｅｕｎｙｉｇｕｓｏｕｅｒａｅｎｔ
ＺａｇＤｘｎ，ａｉｇｅ，ｈｎＪｎｉｇｈｎｅｉｇ一ＧｏＱｎｗｉＣｅｕｎｎａ
（ｅａ．ｏｎｅｉｅｔｏｐｔｇａｄＳｎｌｒｅｓｇＡｈｉｎｖｒｔ，ｅｉ３０９Ｃｉ；，ＫｙＬｂｆＩｔｌｎｍｕｎｎｉａｏｓｎ，ｎｕＵｉｓｙＨｆ０３，ｈｎｌｇＣｉｇＰｃｉｅｉｅ２ａ２ＴｅＳｈｏｏＥｅｒｎｃｎｅａｅｈｏｇ，ｎｕＵｉｒｔ，ｅｉ３０９Ｃｉ）ｈｃｏｌｌｔｉＳｉｃｎＴｃｎｌｙＡｈｉｎｅｓｙＨｆ０３，ｈｎｆｃｏｃｅｄｏｖｉｅ２ａ
为融合后的低频系数，高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则，调整高频小波系数大小。利用小波变换对图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理，很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起，并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明，这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果，这种算法有效且优于传统的图像

基于小波分析和BP神经网络的多传感器遥感图像融合算法的研究

得遥感图像的应用范围得到极大地拓展。
１多传感器遥感图像融合的概述
的载体，过信息融合，以将通过不同工通可
上。感图像的融合技术使用多层次、遥多级
完整的分量数据，此小波分析被广泛地在Ｂ神经网络算法的基础之上，合变尺因Ｐ结
对于二维信息来说，波分解可以用小
多传感器遥感图像是一种多种信息源应用在图像处理和场量处理领域。具采集到的图像信息集成在一张遥感图像如图１示的示意图来理解。所
分解前的图像被定义为第一层图像进行图像融合处理时，用的是负梯度方采
首先，照小波塔形分解的方法对每按
一
不是太大。过小波分解，以借助小波的通可
源图像进行小波变换；后针对每一个然
融时，于传感器信息的处理技术也随之提方向性特点将方向各异的高频分辨率图像分解层进行融合，合的方法按照每层上对
够达到抗干扰、定的科学数据载体。稳
会大大增加，间消耗也随之增长。此，时因
被分解为水平方向上的图像Ｌ，直方Ｈｌ垂
向上的图像ＨＬ１及斜对角线上的图像以

基于小波变换的图像融合方法研究

Ａｂｓｒｃ：Ｉｇｆｓｏｉａｉｏｔｎｂｒｎｈｆｔａｔｍａｅｕｉｎｓｎｍｐｒａｔａｃｏｍｕｔ－ｅｓｒｎｏｍａｉｎｕｓｏ，ｗａｅｅｌｉｓｎｏｉｆｒｔｏｆｉｎｖｌｔ
ｔｎｆｍｉａｍａｒｂｅｋｈｏｇｈｓａｅ．ｈａｅａｅｎｒｓａｃａｅｅｔｎｆｒｔｅｒ，ｒｓｒｓｊｒａｔｒｕｈｉｔｉｒａＴｅｐｐｒｂｓｄｏｅｅｒｈｗｖｌａｓｍｏｙａｏｏｎｔｒｏｈ
ｓｏｔｔｔｓｍｅｈｄｃｎｅｈｎｅｗｅｌｔｅｓｅｔａｅｏｕｉｎｏｈｅｉａｅｎｄｉｅｓｏｃｒｙｏｔｈｗｈａｈｉｔｏａｎａｃｌｈｐｃｒｌｒｓｌｔｏｆｔｍｇ，ａｓａｙｔａｒｕｔｅａａｙｉｎｅｏｎｔｏｆｔｅｉｇ．ｈｎｌｓｓａｄｒｃｇｉｉｎｏｈｍａｅ
效果，已成为现今研究的一个热点。文着重研究基本于小波变换的图像融合方法，提出一种高频小波系
分辨率．于对图像进行分析和识别。便
关键词：图像融合；小波变换；传感器；光谱分辨率
中图分类号：Ｐ５Ｔ７ｌ文献标识码：ＡＤＯＩ１．９９／．ｓ．Ｏ－２０２１．６０４：０３６ｊｓｎ１Ｏ１０７．０００．０ｉ
ｄｒｃｅｌｃｍｅｔｆｒｈｇｆｅｕｅｃｖｌｔｃｅｃｅｔｏｈｅａｇｒｔｍ，ａｅｔａａｈｍａｉｓｉｅｔｒｐａｅｎｏｉｈ－ｒｑｎｙｗａｅｅｏｆｉｎｆｔｌｏｉｈｉｎｄｕｓｄｍａｌｂｍｔｅｔｃ

基于小波变换的数字图像融合研究

数的表示，ｘＬ（）（），ｘ满足允许条件：Ｒ且（）
ｃ』
＋。ｏ
Ｖ＝ｐｎＯ —ｊＪ（ｎ（１ｄ＝ｏｓ｛ｘ｝ｔ）ｔＩｘ８ａ（ｎ， — 一）Ｔ
…多分辨率的定义町以看｝＇何的闭ｌＩ所｛『｛ ∈Ｚｖ：
通过实验比较了
小波变换在数字
种像数据难以满足实际需求。为了对观测目标有 ‘ 个更全面、清晰、准确的理解和认识，人们迫切希望寻求 ‘ 种综合
利用各类图像数据的技术方法。与单源图像相比多源图像融
，
式中的ａ足伸缩系数，称尺度冈子。ｂ为移ｒ，又ｘ称为由母函数（）成的连续小波）ｘ生数，
』式中【足（）Ｆｕｉ变换和反变换，ｘ为基本（）１）ｘ的ｏｒｒｅ（）小波函数或者小波母函数。ｔｘ足够正则时，当ｌ），（例如：ｘ ∈Ｌ（）（）２）ＲｎＬ（时就足够正则，Ｒ允许条件意味着小波函数均值为
５ — ６
一
应用技术茸研究
结果分析：３中（）））平硐内壁左壁的幅连续的展开，ａ（（是ｂｃ按理的结合将使信、图像处理进入史高的层次。
参考文献：
［】东健．字图像处理［．１何数Ｍ】西安：西安电子科技大学出版社，０３２０
ｓｎｂｓｄｎｔｗｒｅｏｐｓｉ，ｇｓｎａｅｎｗｖｌｔａｓｒａｉ）ｎｅｄｒｈｌｏｉＥｐｒｎａｒｓｌｏｉａｅｅｃｍｏｉｏｉｅｕｉｓｄｏａｅｎｆｍｔｎｏｆａｇｔｌｆｄｔｘｅｍｅｔｌｅｕｔｓｗｏｏｏｄｔｎｍａｆｏｂｅｔｒｏｏｌｔｎｉｗａａ．ｉｓｈ

一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法

的高分辨率多光谱图像。对比实验结果表明：本文的方法在较好地保留空间细节信息的同时，图像的光谱信息也
得到了最大限度地保持。
关键词：光谱图像；色图像；波变换；部特征；多全小局图像融合
ｄｉ１．９９ｊｉｓ．００３７．０１０．０ｏ：０３６／．ｓｎ１０ — １７２１．５０２
２１．Ｏ１５理ｉ来自究仑遥感信息一
种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法
朱康，贺新光，波杨
（南师范大学资源与环境科学学院，沙湖长４０８）１０１
摘要：出了一种基于小波变换系数局部特征的自适应选择性遥感图像融合方法，法的基本思想是根据多提方光谱和全色图像融合过程中小波分解后的低频和高频部分融合目的的不同，分解得到的近似和各层各方向的对细节分量分别运用３ ×３的移动模板逐一计算相应区域小波系数阵的不同局部特征量，后选择适当的阚值，然对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在小波域内进行选择性融合，后通过小波和Ｉ最ＨＳ逆变换得到融合
ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒａｄｐｉｅｙｓｌｃｉｅｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇｓｆｓｏｅｈｄｗａｒｐｓｄｂｓｄｏｈｃｌｅｔｒｓｒｃ：ｎｔｉａｅ，ｎａａｔｌｅｅｔｅｔｅｓｎｖｖｍａｅｕｉｎｍｔｏｓｐｏｏｅａｅｎｔｅｌａａｕｅｏｆｏｖｌｔｃｅｆｃｅｔｏａｄｅｓｔｉｐｏｌｍ．ｅｂｓｃｉｅｆｔｅｍｅｈｄａｏｌｗｓＦｒｔａ３× ３ｍｏｉｅｌｔｓｕｅｆｗａｅｅｏｆｉｉｎｓｔｄｒｓｈｓｒｂｅＴｈａｉｄａｏｈｔｏｓｆｌｏ．ｉｓ，ｂｌｔｍｐａｅｗａｓｄｅ

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

摘要：出一种新的基于小波变换与ＬＰ算子相结合的遥感图像融合算法．算法在源图像小波变换的高频提Ｂ该子带内，利用局部ＬＰ算子极大的方法得到小波重构高频系数，Ｂ而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到．然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像．实验采用可见光图像与ＳＲ图Ａ像融合，结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息，并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点．关键词：图像融合；小波交换；ＢＬＰ算子中图分类号：Ｐ０．Ｔ７１１Ｔ３１６：Ｐ５．文献标识码：Ａ文章编号：６３—１２２０）４— ０１０１７６Ｘ（０７００４ — ５
．
Ｚ）构成，（ＪＲ）的标准正交基．里，（）正这￡
收稿日期：０７— ５—１２０００
修回日期：０７— ９— ６２００２
作者简介：刚（９８）男，吕１ｒ一，安徽来安人，７合肥学院计算机科学与技术系讲师，硕士研究生；研究方向：数据库Hale Waihona Puke ＷＥＢ技术维普资讯
企肥学院学辛（然科学版）艮自
２００７年１１月第ｌ７卷第４
基于小波变换与ＬＰ算子的遥感图像融合研究Ｂ
吕刚，郑诚
（．１安徽大学计算机与技术学院，合肥２０３；．肥学院计算机科学与技术系，３０９２合合肥２０２）３０２

测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法

测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法遥感图像的纠正和融合是测绘技术中的重要研究方向，具有广泛的应用价值。

本文将从遥感图像纠正和融合两个方面进行探讨，并介绍一些常见的方法和技术。

一、遥感图像的纠正方法1. 几何纠正几何纠正是指对遥感图像进行几何校正，使其与地理坐标系统相匹配。

常见的几何纠正方法包括地面控制点法和数字影像匹配法。

地面控制点法通过在图像上选择地物特征点，并与地面真实位置相对应，根据图像上的点与地面真值的差异进行几何变换，从而实现图像的几何纠正。

数字影像匹配法则是通过提取图像上的特征点，并与实际地面上的同名特征点进行匹配，然后根据匹配结果进行几何变换。

2. 辐射纠正辐射纠正是指对遥感图像进行辐射校正，消除光学、大气等因素对图像亮度和对比度的影响，使得图像能够真实反映地物的辐射特性。

常见的辐射纠正方法包括大气校正和辐射定标。

大气校正是通过模拟大气传输过程，根据测量的气象数据和大气传输模型，估算和减去大气散射和吸收对遥感图像的影响。

辐射定标则是通过将图像上的数字值转换为辐射度或反射率，以实现不同时间、不同传感器之间的数据比较和分析。

二、遥感图像的融合方法遥感图像融合是指将多个传感器获取的多源数据融合到一个整体图像中，以提供更全面、更准确的地物信息。

常见的遥感图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。

1. 像素级融合像素级融合是通过将不同传感器获取的图像像素进行组合，生成具有更高分辨率、更丰富信息的图像。

常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法。

加权平均法将不同传感器的图像按一定权重加权平均，得到融合后的图像。

主成分分析法是利用主成分分析对不同传感器的图像进行降维处理，然后通过反变换重构融合图像。

小波变换法则是利用小波变换对不同传感器的图像进行多尺度分解和重构，得到融合图像。

2. 特征级融合特征级融合是利用不同传感器获取的图像中的特征信息进行融合，提取和组合更全面、更准确的地物特征。

基于小波变换的多传感器遥感影像融合

色变换，离出强度，色度尺和饱和度．然后将高分辨分、ｓ，
中一维ＭＲＡ的尺度函数为（，）其对应的正交小波基为
（。）则对于Ｌ（，Ｒ）定义（）ＥＺ是Ｌ（的二维Ｒ）可分ＭＲ依据张量积理论，Ａ，其相应的尺度函数为（，
的融合效果。
有较高的光谱和空间分辨率，提高了图像的视觉效果、图像特征识别的精度和分类精度。
本文选择了某地区的ＳＯＰＴ全色（０ｍ分辨率）１和ＬｎｓｔＭ（０，－ａｄａＴ３Ｗ辨率）光谱遥感数据，Ｊ多采用ＩＳ融合Ｈ
Ｖｏ．２Ｎｏ．１１８
Ａｕ，０６ｇ．２０
基－ｘ＇Ｉ
多传感－ｇｇ遥感影像融合
熊明清
（江西省电力设计院，南昌３００）３０６
［要］遥感信息融合是遥感数据处理的重要研究内容之一。在给出小波分解基本模型的摘基础上，采用ＩＳ融合法、Ｈ小波变换法对ＳＯＰＴ全色卫星影像数据和ＬｎｓｔＭ多光谱数据进ａｄａＴ
法、小波变换法对这两种数据进行了融合处理，同时进行
设（）ＥＺ是已知的一维ＭＲ（Ａ多分辨率分析）其，
１遥感图像融合的理论与算法
１１ＩＬ融合法．］Ｓ－
ＩＳ融合法在多传感器像元融合方面应用较广，早Ｈ最由Ｈｙａａｄｎ等人（９２提出。该方法是基于ＩＳ色彩模型１８）Ｈ的融合变换方法。ＩＳ色彩变换先将多光谱影像进行彩Ｈ

实验报告遥感影像融合(3篇)

第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。

然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。

为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。

遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。

本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。

五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。

遥感图像融合技术研究与探讨

【收稿日期】２０ — １１０９１－６
基于小波变换的图像融合就是将源图像首先进行小波分解，将其分解到不同频段的不同特征域上，然后
【作者简介】梁艳（９６）女，１８一，在读硕士，究方向：Ｓ研３技术集成与应用。
２１００年第２期
・京测绘・北
中，为信号强有力的处理工具。成
点进程间的通信，以完全并发的执行。可
二、于遥感图像Ｉ变换的遥感图像融合技术基ＨＳ最符合人感知颜色的系统是ＩＳ统。将多光Ｈ系在
谱图像和高空间分辩率全色图像融合时，人们希望在保持多光谱图像的光谱信息的前提下，尽可能多地增
加融合后多光谱图像的空问细节信息，提高融合图像的空间分辨率。
ＩＳＨ变换图像融合的原理及算法：
在遥感图像融合技术中，主成分分析ＰＡＰｉＣ（ｎｒ—
ｃａＣｍｏｅｔｎｌｉ是一种经典的融合方法，ｉｌｏｐｎｎＡａｓ）ｐ— — ｙｓ然而由于实现运算量大，算复杂度高，计随着所获取的遥感图像数据量的不断增大，该方法无法满足一些时效Ｉ要求，生从而影响了ＰＡ融合方法的广泛应用。Ｃ因此，随着并行化技术的发展，研究高效实用的ＰＡ融Ｃ合并行算法具有较高的理论与实用价值。 ①数据划分
【键词］遥感；关图像融合；ｃＨＳ、融合ＰＡ；Ｉ波
［中图分类号１Ｐ３２７
一
【献标￣Ｎｌ文，Ｂｑ
【章ＮＮＩ１０ — ００２１）２文０７３０（０００

小波变换在图像融合中的应用-四川大学硕士学位论文

第1章绪论1.1课题研究的意义及背景1.1.1本课题的研究背景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。

由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象．正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。

图像融合的目的和意义在于对同一目标的多个图像可以进行配准、合成，以克服单一图像的局限性，使有关目标图像更趋完备，从而提高图像的可靠性和清晰度。

以获得对某一区域更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。

基于小波变换的图像融合方法可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。

近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。

小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

但是，图像融合的大多数方法是针对静态图像，在一些实时性要求高的场合缺乏必要的实时性，限制了应用范围。

小波分析（wavelet）是在应用数学的基础上发展起来的一门新兴学科，近十几年来得到了飞速的发展．作为一种新的时频分析工具的小波分析，目前已成为国际上极为活跃的研究领域．从纯粹数学的角度看，小波分析是调和分析这一数学领域半个世纪以来工作的结晶；从应用科学和技术科学的角度来看，小波分析又是计算机应用，信号处理，图形分析，非线性科学和工程技术近些年来在方法上的重大突破．由于小波分析的“自适应性”和“数学显微镜”的美誉，使它与我们观察和分析问题的思路十分接近，因而被广泛应用于基础科学，应用科学，尤其是信息科学，信号分析的方方面面[1]。

图像融合技术在遥感中的应用研究

图像融合技术在遥感中的应用研究引言：遥感技术通过获取地球表面的电磁波辐射信息，为我们提供了宝贵的地理空间数据。

然而，由于遥感传感器的特性和地理条件的限制，获取的图像往往存在噪声、分辨率低等问题。

为了提高遥感图像的质量和信息量，图像融合技术应运而生。

本文将介绍图像融合技术在遥感中的应用研究，探讨融合技术的原理、方法和实际应用效果，以及未来可能的发展方向。

一、图像融合技术的原理和方法图像融合技术是指将多个图像或图像序列融合成一个更具信息量和质量的图像的过程。

在遥感应用中，图像融合旨在将多个遥感图像的优势互补，弥补各自的缺陷，提供更全面、准确的地理信息。

1.1 基于像素的融合方法基于像素的融合方法是最简单和直接的融合方法之一，它将多幅遥感图像的相应像素按照一定规则进行组合。

其中最常用的方法是基于权重的线性加权平均法，即通过对每个像素赋予一个权重，按照权重求和后得到融合后的像素值。

此外，还有基于加权平均法，即将不同波段的像素按照一定权重相加得到融合后的像素值。

1.2 基于变换的融合方法基于变换的融合方法是指将多个遥感图像通过某种数学变换，将其转换到某个空间域或频域中，再进行融合操作。

其中，小波变换是最常用的变换之一。

基于小波变换的融合方法通过计算各个尺度的小波系数，进行适当的融合操作，得到高频细节和低频整体的融合结果。

1.3 基于特征的融合方法基于特征的融合方法通过提取遥感图像的特征信息，将其融合得到融合图像。

这些特征可以是颜色、纹理、形状、边缘等。

特征融合方法可以通过计算各个特征的权重，将不同特征的信息融合到一起，从而得到更全面和准确的地理信息。

二、图像融合技术在遥感中的应用研究2.1 地物分类与识别通过图像融合技术，遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率可以得到提高。

这使得地物的分类和识别更加精确和准确。

例如，在城市规划中，可以通过融合高分辨率光学图像和低分辨率雷达图像，来获取建筑物的准确位置和形状信息，从而为城市规划提供更准确的基础数据。

基于小波变换的图像融合算法研究与实现

基于小波变换的图像融合算法研究与实现图像融合是将多个图像信息融合为一幅新的图像，以提供更全面、准确和可靠的图像信息。

随着数字图像处理技术的快速发展，图像融合算法在图像处理领域得到了广泛应用。

小波变换作为一种多尺度分析方法，对图像融合具有很好的效果，因此，在本文中我将重点研究并实现基于小波变换的图像融合算法。

首先，介绍一下小波变换的基本原理。

小波变换利用一组基函数在不同尺度上分解信号，并通过分析不同尺度的细节和整体特征来描述信号的特征。

小波变换的核心是选择合适的小波基函数，常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

这些小波基函数具有良好的局部化特性，适合用于图像融合任务。

基于小波变换的图像融合算法主要包括以下几个步骤：预处理、分解、融合和重构。

首先，在预处理阶段，对原始图像进行预处理操作，如色彩空间转换、直方图均衡化等。

这些预处理操作旨在消除图像的亮度、对比度等差异，使得图像更加具有可融合性。

接着，在分解阶段，利用小波变换将原始图像分解成多个尺度的低频和高频子图像。

这些子图像包含了图像的不同尺度信息，其中低频子图像表示图像的大致趋势，高频子图像表示图像的细节信息。

然后，在融合阶段，将分解得到的低频和高频子图像进行融合。

对于低频子图像，可以采用像素均值、像素最大值等方法进行融合。

对于高频子图像，可以采用像素加权平均、像素最大值等方法进行融合。

融合操作旨在保留各个子图像的有用信息，同时抑制噪声和冗余信息。

最后，在重构阶段，利用融合得到的低频和高频子图像进行重构，得到最终的融合图像。

重构过程是利用小波逆变换将分解得到的子图像合并成原始图像的过程。

具体而言，可以采用线性加权、阈值加权等方法进行重构。

基于小波变换的图像融合算法有许多优点。

首先，小波变换具有多尺度分析能力，可以提取图像的不同尺度信息。

其次，小波变换对图像的局部特征有很好的表达能力，可以有效揭示图像的细节信息。

遥感图像融合与融合技术指南

遥感图像融合与融合技术指南近年来，随着遥感技术的不断发展和应用的广泛推广，遥感图像融合逐渐成为研究和应用的热点之一。

遥感图像融合是将不同类型或不同分辨率的遥感图像融合为一幅新的图像，从而获得更全面、更准确的地表信息。

本文将为读者介绍遥感图像融合的基本原理、常见方法以及未来的研究方向。

一、遥感图像融合的基本原理遥感图像融合的基本原理是将多幅遥感图像融合为一幅新的图像，以达到信息丰富度和准确性的提高。

不同类型的遥感图像包含着不同的信息，比如光学遥感图像可以提供目标的形态和外观特征，而雷达遥感图像则可以提供目标的微小变化和物理特性。

因此，将不同类型的遥感图像融合起来，可以弥补各自的缺点，得到更全面和准确的地表信息。

遥感图像融合的关键是要将不同类型的遥感图像在充分保持原始信息的基础上进行优化融合。

具体而言，遥感图像融合可以分为像素级融合和特征级融合两种方法。

像素级融合是将不同类型的遥感图像的像素点一一对应起来，并将它们的像素值进行计算和融合。

特征级融合则是在提取出不同类型遥感图像的特征后，将它们的特征进行匹配和融合。

两种方法各有优势和适用场景，具体的选择应根据实际需要和应用环境来决定。

二、遥感图像融合的常见方法目前，遥感图像融合的方法有很多种，其中比较常见的有基于像素级融合的方法、基于小波变换的方法以及基于机器学习的方法等。

基于像素级融合的方法是将不同类型和不同分辨率的遥感图像进行像素级别的计算和融合。

在这种方法中，需要考虑到每幅图像的权重以及云、阴影等遮挡信息的处理，以保持图像的信息完整性和一致性。

这种方法简单高效，适用于一些对融合精度要求不高的应用场景。

基于小波变换的方法是利用小波变换将不同尺度和不同方向的遥感图像融合起来。

小波变换可以将图像分解为低频和高频部分，分别表示图像的整体和细节。

通过对不同类型的遥感图像进行小波变换，可以得到一组多尺度的小波系数。

然后，通过调整小波系数的权重，将它们融合为一幅新的图像。

基于小波变换的遥感图像融合技术研究

解，这样就保留了源图像在不同频率域的分辨率。２３实验结果分析．
Ｄ：＝＋ＧＣ，．Ｈ
Ｄ＝ＨＣ，＋．Ｇ
具有以下几个特点。该式中，（，，，…… ．１分表表示分解的层数；ｖｄｊ０１２３ｊ） — ｈ，，分１小波融合模型既可以根据输入图像的不同特点来选择小波．别表示水平、垂直、对角分量；Ｈ和Ｇ分别是Ｈ和Ｇ的共轭转置矩阵。基，又可以根据现实的需要来假如双方的详细信息，这样可以达到（ＪＪ，一 ……．）ｊ，～１Ｊ２＝１
几何精度；）图像空间分辨率；）（提高２（增强特征显示能力；）３（改善４
分类精度；５对相关的图像数据进行替代或者检测、补等。（）修２２基于小波变换的图像融合．在图像融合中应用小波变换有很多的优点，其中，最重要的在于通过小波变换可以把图像分解到不同的频率域，这样可以对不同
１、小波变换融合法的基本原理
遥感图像融合本质上就是图像合成技术，就是把从不同传Байду номын сангаас器
亮度分量Ｉ的高频分量上，然后对同时具有低频信息和叠加后高频信息的亮度分量Ｉ行小波逆变换，进这样得出的Ｉ会最大地保留原将
或者不同的平台上获得的数据按照一定的算法对光谱分辨率图像
弓言Ｉ
遥感技术是一门综合性的对地观测技术，遥感技术是随着人们
２、对遥感图像进行融合
作为一门新兴技术，遥感图像融合技术的应用前景非常广阔，

遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展

遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展在遥感技术领域，多尺度数据融合技术是提高图像分析精度和效率的关键技术之一。

随着遥感技术的发展，获取的图像数据量日益庞大，如何有效地处理和分析这些数据成为研究的热点。

本文将探讨遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展。

一、遥感图像多尺度数据融合技术概述遥感图像多尺度数据融合技术是指将不同分辨率、不同传感器或不同时间获取的遥感图像数据进行处理，以获得更丰富、更精确的信息。

这种技术可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，增强图像的可解释性和应用价值。

1.1 多尺度数据融合技术的核心特性多尺度数据融合技术的核心特性包括以下几个方面：- 分辨率增强：通过融合不同分辨率的图像，提高图像的空间分辨率，使得细节特征更加清晰。

- 光谱增强：结合不同传感器获取的图像，可以扩展图像的光谱范围，提高光谱分辨率，从而获得更丰富的光谱信息。

- 时间序列分析：通过融合不同时间获取的图像，可以进行时间序列分析，监测地表变化和动态过程。

- 信息互补：不同传感器或不同时间的图像可能包含不同的信息，融合这些图像可以实现信息的互补，提高分析的准确性。

1.2 多尺度数据融合技术的应用场景多尺度数据融合技术在遥感领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖分类：通过融合不同尺度的图像，可以提高土地覆盖分类的精度。

- 环境监测：融合多时相的图像，可以监测环境变化，如植被生长、水体变化等。

- 灾害评估：在自然灾害发生后，融合多尺度图像可以快速评估灾害影响范围和程度。

- 城市规划：利用多尺度数据融合技术，可以为城市规划提供更详细的地表信息。

二、遥感图像多尺度数据融合技术的研究进展随着遥感技术的不断进步，多尺度数据融合技术也在不断发展和完善。

目前，研究者们已经提出了多种数据融合方法，并在实际应用中取得了显著效果。

2.1 常见的多尺度数据融合方法常见的多尺度数据融合方法包括：- 金字塔方法：通过构建图像的多尺度金字塔，实现不同尺度图像的融合。