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    基于多尺度幾何分析的遙感圖像融合

    2016-10-29 21:24:11金延薇
    科教導(dǎo)刊·電子版 2016年24期
    關(guān)鍵詞:小波變換

    金延薇

    摘 要 遙感圖像融合技術(shù)隨著多尺度幾何分析技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用,使得遙感圖像融合準(zhǔn)確度和正確性不斷提高。本文以Curvelet為例,進(jìn)行了Curvelet圖像融合實(shí)驗(yàn),與基于小波變換(Wavelet)圖像融合算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:Curvelet變換的融合方法能在保留多光譜影像的光譜信息的同時(shí)增強(qiáng)了融合影像的空間細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力,提高了融合影像的信息量。Curvelet融合效果優(yōu)于Wavelet方法。

    關(guān)鍵詞 小波變換 多尺度幾何分析 Curvelet變化 遙感圖像融合

    中圖分類(lèi)號(hào):TP751 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    0引言

    圖像承載主體經(jīng)歷了紙質(zhì)、模擬信號(hào)和數(shù)字圖像3個(gè)階段,數(shù)字圖像出現(xiàn)使圖像量化分析方法得到快速發(fā)展。我們希望能夠從圖像中獲得更多有用的信息,尤其是從遙感圖像中。以前,通常使用Wavelet技術(shù)提取圖像的特征,但是Wavelet的方向是正交化的,很難提取更多方向的特征,多尺度幾何分析應(yīng)運(yùn)而生。多尺度幾何分析是一種新的圖像稀疏表示方法,它能夠?qū)D像多維度特征進(jìn)行顯示,并且能夠?qū)饣姆侄魏瘮?shù)最優(yōu)逼近。

    1實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    1.1圖像融合實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證Curvelet變換在圖像融合過(guò)程中的有效性,在MATLAB 7.0環(huán)境下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用了256€?56像素大小的圖像,灰度等級(jí)均為256級(jí)的高分辨率全色影像和低分辨率多光譜影像。為了對(duì)比融合效果,選取了基于Wavelet圖像融合算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

    基于Curvelet變換遙感圖像融合的過(guò)程:讀取高分辨率圖像與多光譜圖像,將高分辨率圖像由RGB轉(zhuǎn)換為灰度圖,進(jìn)行直方圖修正,生成與多光譜的亮度分量圖有相似直方圖特征的圖像,進(jìn)行雙精度化后,賦值給新的全色RGB;在多光譜圖像中,把三維圖像分解為3個(gè)二維圖像;分別對(duì)多光譜圖像和全色圖像進(jìn)行Curvelet變換,進(jìn)行4層分解,分為32個(gè)方向;對(duì)低頻子帶采用加權(quán)平均法進(jìn)行融合,對(duì)除了最細(xì)尺度下的高頻子帶融合,融合規(guī)則為:If多光譜高頻Curvelet系數(shù) >全色高頻Curvelet系數(shù),then新的高頻Curvelet系數(shù)=多光譜高頻Curvelet系數(shù)+全色高頻Curvelet系數(shù),If多光譜高頻Curvelet系數(shù) <全色高頻Curvelet系數(shù),then新的高頻Curvelet系數(shù)=全色高頻Curvelet系數(shù),對(duì)最細(xì)尺度下的高頻子帶融合,新的高頻Curvelet系數(shù)=全色高頻Curvelet系數(shù);將最終得到的新的高頻Curvelet系數(shù)和低頻Curvelet系數(shù)進(jìn)行Curvelet逆變換,即得到融合后的圖像。

    1.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    (1)如圖1,從視覺(jué)效果上來(lái)看,基于Wavelet圖像融合沒(méi)有很好的體現(xiàn)出地貌如建筑、道路和植被的圖像細(xì)節(jié),基于Curvelet的融合算法對(duì)圖像能夠保持較好的融合效果。

    (2)除了進(jìn)行目視比較之外,還對(duì)融合圖像質(zhì)量進(jìn)行定量分析, 在兩種融合方法中,基于Curvelet變換的圖像融合方法的信息熵最大,保留了比Wavelet融合方法更多的全色影像的空間信息,是兩種融合方法中信息量較大的。

    (3)從圖像清晰度方面看,基于Curverlet變換融合的圖像的平均梯度和圖像清晰度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Wavelet融合方法,說(shuō)明基于Curvelet變換融合后的圖像質(zhì)量提高得更好,且融合后的圖像中微小細(xì)節(jié)反差和紋理變換特征反映得也更好。

    2總結(jié)

    本文主要對(duì)當(dāng)前流行的Curvelet多尺度幾何分析方法在遙感圖像融合中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過(guò)與Wavelet的比較,定量和定性地證明了Curvelet融合方法效果的優(yōu)越性。

    參考文獻(xiàn)

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