基于小波變換的多傳感器遙感圖像融合算法研究.pdf

1、隨著圖像傳感器技術(shù)的發(fā)展,多傳感器圖像融合技術(shù)得到了迅猛發(fā)展,已經(jīng)成為圖像理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域中一項(xiàng)重要的技術(shù)。多傳感器圖像融合就是把多個(gè)不同傳感器獲得的同一場(chǎng)景的多幅圖像,或同一傳感器在不同時(shí)刻獲得的多幅圖像合成一幅包含輸入圖像相關(guān)信息的圖像的過(guò)程。通過(guò)綜合利用不同圖像之間的互補(bǔ)信息和冗余信息,獲得對(duì)該場(chǎng)景更為全面、更為準(zhǔn)確的圖像描述。在多傳感器遙感圖像融合技術(shù)中,關(guān)于多光譜圖像和全色圖像的融合更是研究的熱點(diǎn)。本文主要討論的即是多光

2、譜圖像和全色圖像的融合。
　　由于小波能同時(shí)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析,去除特征相關(guān)性,提供多尺度信息,因此已成為圖像融合領(lǐng)域中的主流算法,得到很成功的應(yīng)用。但是,小波變換是用點(diǎn)的奇異性來(lái)逼近線的奇異性,沒(méi)有很好的方向選擇性和各向異性,在對(duì)二維圖形進(jìn)行分析時(shí)不能充分利用圖像數(shù)據(jù)本身所特有的幾何特征,挖掘圖像中方向信息,使得融合后圖像容易引入方塊效應(yīng),因此,小波變換仍然不能取得令人十分滿意的融合效果。
　　本論文主要針對(duì)基于小波變換的

3、像素級(jí)遙感圖像融合原理、算法及步驟進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究。針對(duì)融合規(guī)則的研究,本文提出基于Mallat算法的鄰域特征自適應(yīng)融合算法。根據(jù)一般融合規(guī)則只考慮了單個(gè)像素的灰度值信息而忽略空間梯度信息的缺點(diǎn),本文采用基于標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)的鄰域自適應(yīng)特性融合規(guī)則。在融合過(guò)程中,對(duì)高頻小波系數(shù)的選取不是簡(jiǎn)單的丟棄,而是進(jìn)行加權(quán)疊加,更大限度地保留了原始圖像的信息。
　　針對(duì)小波變換僅能表示信號(hào)的點(diǎn)奇異性這一局限性,本文將àtrous算法的平移