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基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

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关 键 词 ： 小波 变换 ； 多源信 息 ； 信息 融合 ； 权 值
中 图分 类号 ： ７ １ ＴＰ ５
文献 标识 码 ： Ａ
文 章 编号 ：０ ７２ ７ （ ０ ２ ０ —３ ６０ １ ０ — ２ ６ ２ ０ ） ４０ ４ — ５
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基 于 小 波 的 全 局 多 源 遥 感 图像 信 息 融 合 方 法
＊
陶 洪 久 柳 ，
健 田 １武 － 湖
４ ０ ６ ； ． 中科 技 大 学模 式 识别 与人 工智 能研 究 所 ３０ ３ ２ 华
４０ ７ ） ３ ０ ４
图像信 息 处理与 智 能控 制教 育部 重点 实验 室 ， 北 武 汉 湖
摘 要 ： 出 的 图像 信 息 融合 方 法用 于解 决传 统 方 法 在 空 间 分辨 率 等 方 面 的 不足 。原 始 图像 经 提
过 小 波 变换 ， 分解 成 子 图像 ， 再进 行 分块 处理 ， 、 分 辨 率 图像 根 据 全局 方 差 准 则分 别计 算 融合 的 高 低 权 值 系数 ， 进行 图像 融合 重 建 ， 然后 ， 图像 采 用全 局 法进 行 信 息 融 合 。 实验 表 明 ， 法切 实可行 ， 对 方 能使低 分 辨 率 图像 接 近 于 高分 辨 率 图像 。
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第 ３ 卷 第 ４期 １
Ｖ ｏ１ ．３１ Ｎｏ． ４
红 外 与 激 光 工 程
Ｉ ｆ ａ ｅ ｎ ｓ ｒ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ｎ ｒ ｒ ｄ ａ ｄ Ｌａ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ
２０ ０ ２年 ８ 月
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一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法刘长柱
【期刊名称】《空间电子技术》
【年(卷),期】2002(000)001
【摘要】小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的,以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法,是信号处理界及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标.这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展.目前,以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富,也取得了良好的效果.本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法,该算法使高空间分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果.
【总页数】7页(P8-14)
【作者】刘长柱
【作者单位】西安电子科技大学电子工程学院,西安,710000
【正文语种】中文
【中图分类】TB871
【相关文献】
1.一种基于KPCA与小波变换的遥感图像融合算法 [J], 于森;陈春香
2.基于非亚采样Contourlet和SWT的多光谱图像和全色图像的融合算法 [J], 时海亮;方敏;梁锦锦
3.基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合参数研究 [J], 刘显峰;陈木生;狄红卫
4.基于二维不可分形态小波变换的多光谱图像全色锐化方法 [J], 石岩
5.一种多光谱图像和全色图像融合算法 [J], 边境;周庆利
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基于小波变换的多源遥感影像融合技术研究

基于小波变换的多源遥感影像融合技术研究

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二维 Ｍａ ａ 算法的分解与重构 的滤波器组如图 ｌｔ ｌ
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图 １ 二维 Ｍａ ａ 算法的分解与重构图 ｌｔ ｌ
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最 经 典 的基 于 小波 变换 的 融 合方 法是 以 Ｍａｌｔ ｌ ａ 算 法 为核 心的 ＤＷＴ法 。
辨率 的遥感 数据 不断 出现 ， 何 充分地 利用这 些海 量 如
数据是 目前研究的热点问题。与单源遥感影像相 比，
多源 遥感影 像所提 供 的信息往 往具 有冗 余性 、 补性 互
① 分解 算法 （ ＤＷＴ）
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（ 主分量 分析 ） ６、 法Ｌ 小波 变换 融合算 法等 Ｊ 在实际 应用 中 ， 用加权 法融 合后 的影像对 比度 运 差、 失真 度 大 ； Ｆ法 使用 固定 大 小 的滤 波 器 ， 以 ＨＰ 难 完全提 取 出高分辨 率影 像的所 有细 节 信息 ；ＨＳ变换 Ｉ 法 由 于 扭 曲 了原 始 光 谱 特 性 ， 生 了 光 谱 退 化 现 产 象［ Ｐ Ａ 融合 法 会失 去 了原 有 的 物理 特性 ［； ；Ｃ 。 小波
王恒 中 刘碧虹 柳建新 杨 自安。 张建 国 ， ， ， ，
（． １ 中南大学信息物理工程学院， 湖南 长沙 ４ ０ ８ ｝ ． １ ０ ３ ２ 有色金属矿产地质调查 中心 ， 北京 １ ０ １ ） ００２
摘
要： 文章在全面 了解与分析小波变换 的多源遥 感影像 融合技 术的基础上 ， 对基于小波变换的影像融
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。

基于小波变换的图像融合算法研究开题报告

基于小波变换的图像融合算法研究开题报告

综述国内外对本课题的研究动态，说明选题的依据和意义:三、研究的步骤、方法、措施及进度安排研究的步骤：1、查阅文献资料，了解基于小波变换的图像融合算法研究的基本概念, 研究目的和意义；2、了解基于小波变换的图像融合的基本步骤及方法；3、做好MATLAB^业知识准备；4、在Matlab开发平台下编写基于小波变换的图像融合算法程序；5、总结和展望。

研究的方法：通过图书馆查阅关于本课题的资料。

通过上网了解关于国内外的最新研究动态。

掌握论文所需各科专业知识。

积极思考，认真撰写论文。

通过与指导老师交流不断完善课题论文。

四、主要参考文献：[1] 阮秋琦•数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社，2001.[2] 黄贤武，王加俊•数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社，2000.[3] 容观澳•计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 夏良正•数字图像处理[M].南京：东南大学出版社，1999.⑸ Kenneth R.Castleman著，朱志刚等译.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，1998.⑹董辰辉，彭雪峰等.MATLAB 2008全程指南[M].北京：电子工业出版社,2009.[7] 徐佩霞，孙功宪.小波分析与应用实例[M].北京：中国科学技术大学出版社,1996.[8] 桂林，周林，张家祥等.小波分析高级技术[M].西安：西安电子科技大学出版社,2006.[9] 赵书兰.数字图像处理与分析实例教程[M].北京：化学工业出版社,2009.五、指导教师意见:指导老师（签名）：______ 年—月―日六、教研室意见：负责人（签名）：______ 年月日。