基于小波变换的遥感图像融合技术研究

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 １ ｏ Ｉｕ ｌｔ 换 融 、Ｃ ｎｎ ｒ 变 ｅ １ 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 Ｉ Ｓ 问 ，得 到Ｉ Ｈ空 、Ｈ、 个 分 ． ． 在传 统 ＩＩ 变 换 融 合 方法 中 ， 由于 直接 采 用 ￣ ＨＳ Ｊ ２ 将 全 色 像 多光 谱 像 经 Ｉ 变 换 后 得 到 ） ｊ ＨＳ
像 ，提 出 了一种 基 于 Ｉ Ｓ 换 和形 态 小 波 变换 的遥 Ｈ变
［ 稿 日期 】２ １— — 收 ０ ２ １４
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（２ １ １２ ４ ０ ０ １ １ ＿９ ５ ７ ０ ０ ０ ０ ） １ ８ 【 作者简介】陈增 兵 （ ９ ８ １８ ～）， （ ），汀苏 迁人 ，钡 ¨研究生，— ａｌ ａ ｋｏ ｅｚ＠１ｍ ｉ 汉 １ ： Ｅ ｍｉ ：ｈ ｎ ａｋ ￣ｈ ｇ ａｌ ・ “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 １１ ＨＳ ． Ｉ 变换 融合 方法

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 ２ ０世 纪 ８ Ｏ年 代后 期 发 展 起 来 的 新 的时 ， 频 域 分 析 空／
Ｍ Ｎ
ｎ。 分 别 图像 像 元 矩 阵 的 行 和列 ． ｌ ｉ ｑ ． 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

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 ）
ＳＯ Ｐ Ｔ全 色 影像 （ ２ 进 行实 验 分析 图 ）
移 因子 ｂ ｂ≠０ （ ）进行离散化处 理 ， 既得到二维离散
小波 ：
［ 收稿 日期 ］ ２ １ ０ ０ １— ４—２ ４ ［ 作者简介 ］ 冯建辉 （９ ７ ） 女 ， １７ 一 ， 汉族 ， 河北肃宁人 ， 助理工程师 ， 主要从事 Ｇ Ｓ与 Ｒ Ｉ ｓ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
ｈ ｃｔ ． ２ ． ｊ 】 ＋ｋ ． ｎ
，
—
１ｎ ４Ｚ
，
ｇ ｊ Ｊ ＋ｋ ｃ＋ ｌ ２ ｎ
合影像是否有更 好 的效果 ？本 文通过 Ｈ Ｓ一小 波变 Ｉ 换的融合方法实 验认为经 过 Ｈ Ｓ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 Ｈ Ｓ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 。

ｐ ｏ ｅ ｓ ｓｍｕ ｔ—ｅ ｏｕ ｉ ｎ ｗａ ｅｅ ｏ ｆｉｉ ｎ ｓｉ ｄ ｖｄ ａｌ ｎ ｄ ｐｔ ｎ ｍｕ ｏ ｏ ｆｅ ｕ ｎｃ ｍａ ｅ ｗａ ｅ ｅ ｏ ｆ ｒ ｃ ｓ ｅ ｌｉｒ ｓ ｌ ｔｏ ｖ ｌｔｃ ｅｆｃｅ ｔ ｎ ｉｉ ｕ ｌ ａ ｄ ａ ｏ ｓｍｉ ｉ ｍ ｆｌｗ—ｒ ｑ ｅ ｙ ｉ ｇ ｖ ｌ ｔｃ ｅ－ ｙ ｉ ｉｎ ｓ ａ ｈｅ ｆ ｓｏ ｏ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｉ ｇ ｖ ｌ ｔｃ ｅｆ ｉｎｔ． ｆｃ ｅ ｔ ｓ ｔ ｕ ｉｎ ｌｗ—ｒ ｑ ｅ ｃ ｍａ ｅ ｗａ ｅｅ ｏ ｆ ｃｅ ｓ Ｈｉｈ—ｒ ｑ ｅ ｃ ｍａ ｅ ｆ ｉ ｎ ｒ ｌ ｓａ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈｅ ｉ ｇ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｉ ｇ ｕｓｏ ｕ ｅ ｒ ａ ｅ ｎ ｔ
Ｚ ａ ｇＤ ｘ ｎ ， ａ ｉｇ ｅ ， ｈ ｎＪｎ ｉｇ ｈ ｎ ｅｉ ｇ一 Ｇ ｏＱｎｗ ｉ Ｃ ｅ ｕ ｎｎ ａ
（ ｅ ａ ．ｏ ｎｅｉｅｔ ｏ ｐ ｔ ｇａｄＳ ｎ ｌ ｒ ｅｓ ｇ Ａ ｈ ｉ ｎｖｒｔ， ｅ ｉ ３ ０ ９ Ｃ ｉ ； ，ＫｙＬｂ ｆＩｔ ｌ ｎ ｍ ｕ ｎ ｎ ｉ ａ ｏ ｓ ｎ ， ｎ ｕ Ｕ ｉ ｓｙ Ｈｆ ０３ ，ｈｎ ｌｇ Ｃ ｉ ｇ Ｐ ｃ ｉ ｅｉ ｅ２ ａ ２ＴｅＳｈｏ ｏ Ｅｅ ｒｎ ｃ ｎｅａ ｅｈｏ ｇ ， ｎ ｕ Ｕ ｉ ｒｔ， ｅ ｉ ３ ０ ９ Ｃ ｉ ） ｈ ｃｏｌ ｌ ｔ ｉ Ｓｉ ｃ ｎ Ｔｃｎｌ ｙ Ａ ｈ ｉ ｎ ｅｓｙ Ｈｆ ０３ ，ｈｎ ｆ ｃ ｏ ｃ ｅ ｄ ｏ ｖ ｉ ｅ２ ａ
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

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

Ａｂｓｒ ｃ ： Ｉ ｇ ｆ ｓｏ ｉ ａ ｉ ｏ ｔ ｎ ｂｒ ｎ ｈ ｆ ｔａ ｔ ｍａ ｅ ｕ ｉ ｎ ｓ ｎ ｍｐ ｒａ ｔ ａ ｃ ｏ ｍｕ ｔ－ ｅ ｓ ｒ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｕｓｏ ， ｗａ ｅ ｅ ｌｉｓ ｎ ｏ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｆ ｉｎ ｖ ｌｔ
ｔ ｎｆ ｍ ｉ ａｍａ ｒｂｅ ｋｈｏｇ ｈｓａｅ ． ｈ ａ ｅ ａｅ ｎ ｒｓａｃ ａｅｅ ｔ ｎｆｒ ｔｅｒ， ｒ ｓ ｒ ｓ ｊ ｒａ ｔｒｕ ｈ ｉ ｔｉ ｒａ Ｔ ｅｐ ｐ ｒｂ ｓｄｏ ｅｅｒｈｗ ｖ ｌ ａ ｓ ｍ ｏｙ ａ ｏ ｏ ｎ ｔｒ ｏ ｈ
ｓ ｏ ｔ ｔｔ ｓ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ｅ ｈ ｎ ｅ ｗｅｌ ｔ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｅ ｏ ｕ ｉｎ ｏ ｈｅ ｉ ａ ｅ ｎｄ ｉ ｅ ｓ ｏ ｃ ｒｙ ｏ ｔ ｈ ｗ ｈａ ｈｉ ｔ ｏ ａ ｎ ａ ｃ ｌ ｈ ｐ ｃｒ ｌ ｒ ｓ ｌ ｔｏ ｆｔ ｍ ｇ ，ａ ｓ ａ ｙ ｔ ａ ｒ ｕ ｔ ｅ ａ ａｙ ｉ ｎ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｆｔ ｅ ｉ ｇ ． ｈ ｎ ｌｓｓａ ｄ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｏ ｈ ｍａ ｅ
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 ：Ｐ ５ Ｔ７ｌ 文 献标 识 码 ： Ａ ＤＯＩ１ ．９ ９／ ． ｓ ．Ｏ － ２ ０２ １ ．６０ ４ ：０３ ６ ｊｓｎ１ Ｏ１ ０ ７ ．０ ００ ．０ ｉ
ｄ ｒ ｃ ｅ ｌ ｃ ｍ ｅ ｔｆ ｒｈ ｇ ｆｅ ｕｅ ｃ ｖ ｌ ｔｃ ｅ ｃ ｅ ｔｏ ｈｅ ａｇ ｒｔ ｍ ，ａ ｅ ｔａ ａｈ ｍａ ｉｓ ｉｅ ｔｒ ｐ ａ ｅ ｎ ｏ ｉｈ－ｒ ｑ ｎ ｙ ｗａ ｅ ｅ ｏ ｆ ｉ ｎ ｆｔ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｎｄ ｕｓ ｄ ｍａ ｌｂ ｍ ｔ ｅ ｔｃ

数 的表示 ， ｘＬ（ ） （） ， ｘ满足允许条件 ： Ｒ 且 （）
ｃ 』
＋ 。 ｏ
Ｖ＝ｐｎＯ —ｊ Ｊ （ｎ （１ｄ＝ ｏｓ ｛ ｘ ｝ ｔ ）ｔ Ｉｘ８ ａ （ｎ ， — 一 ） Ｔ
…多 分 辨 率 的定 义 町以 看 ｝ ＇ 何 的 闭 ｌ Ｉ所 ｛ 『 ｛ ∈Ｚ ｖ ：
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 （） Ｆ ｕｉ 变换和反变换， ｘ为基本 （ ） １ ） ｘ的 ｏ ｒ ｒ ｅ （） 小波函数或者小波母 函数 。 ｔｘ足够正则时， 当 ｌ） ， （ 例如： ｘ ∈Ｌ （） （ ） ２ ） Ｒ ｎＬ（ 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 ，０ ３ ２ ０
ｓ ｎｂｓｄ ｎｔｗ ｒ ｅｏ ｐ ｓｉ ， ｇ ｓ ｎ ａｅ ｎｗ ｖｌｔ ａ ｓ ｒ ａｉ ） ｎ ｅ ｄｒ ｈ ｌｏ ｉ Ｅ ｐｒ ｎａ ｒｓｌ ｏ ｉ ａｅ ｅ ｃ ｍ ｏｉｏ ｉ ｅｕｉ ｓｄｏ ａ ｅ ｎｆｍ ｔ ｎ ｏ ｆａ ｇ ｔ ｌ ｆ ｄｔ ｘ ｅ ｍｅｔｌｅｕｔｓ ｗ ｏ ｏ ｏ ｄ ｔ ｎ ｍａ ｆ ｏ ｂ ｅｔ ｒ ｏ ｏ ｌｔ ｎ ｉ ｗａ ａ ． ｉ ｓｈ

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
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉｓ ． ０ ０ ３ ７ ． ０ １ ０ ． ０ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓｎ １ ０ — １ ７ ２ １ ． ５ ０ ２
２１． Ｏ １５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） １０ １
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
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ａ ｄ ｐ ｉｅ ｙ ｓ ｌ ｃ ｉ ｅｒ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｇ ｓｆ ｓｏ ｅ ｈ ｄ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｂ ｓ ｄｏ ｈ ｃ ｌ ｅ ｔ ｒ ｓｒ ｃ ：ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｎ ａ ａ ｔ ｌ ｅｅ ｔ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｖ ｖ ｍａ ｅ ｕ ｉｎ ｍ ｔ ｏ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅｌ ａ ａ ｕ ｅ ｏ ｆ ｏ ｖ ｌｔｃ ｅｆｃｅ ｔ ｏ ａ ｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｐ ｏ ｌ ｍ． ｅ ｂ ｓｃ ｉ ｅ ｆｔ ｅｍ ｅ ｈ ｄ ａ ｏ ｌ ｗｓ Ｆ ｒ ｔ ａ ３× ３ ｍｏ ｉ ｅ ｌｔ ｓｕ ｅ ｆ ｗａ ｅｅ ｏ ｆｉ ｉｎ ｓ ｔ ｄ ｒ ｓ ｈ ｓ ｒ ｂ ｅ Ｔｈ ａ ｉ ｄ ａｏ ｈ ｔ ｏ ｓ ｆ ｌ ｏ ． ｉｓ ， ｂ ｌ ｔ ｍｐ ａ ｅ ｗａ ｓ ｄ ｅ

摘 要 ： 出一种新 的基于 小波变换 与 Ｌ Ｐ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 Ｌ Ｐ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 Ｓ Ｒ 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 ；Ｂ Ｌ Ｐ算子 中图分类号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ７ １ １ Ｔ ３ １６：Ｐ ５ ． 文 献标 识码 ： Ａ 文章编号 ：６ ３—１２ ２０ ）４— ０ １ ０ １７ ６ Ｘ（０ ７ ０ ０ ４ — ５
．
Ｚ ）构 成 ， （ Ｊ Ｒ）的标 准 正交基 ． 里 ，（ ）正 这 ￡
收 稿 日期 ：０７— ５—１ ２０ ０ ０
修 回 日期 ：０ ７— ９— ６ ２０ ０ ２
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 ＷＥ Ｂ技术 维普资讯
企 肥 学 院 学 辛 （ 然科学版） 艮 自
２０ ０ ７年 １ １月 第 ｌ ７卷 第 ４
基 于小 波 变 换 与 Ｌ Ｐ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 ２ ０ ３ ；． 肥学院 计算机科学 与技 术系 ， ３０ ９ ２ 合 合肥 ２０２ ） ３０ ２