基于Curvelet變換的遙感影像融合研究與實現(xiàn).pdf

1、多光譜遙感影像和全色影像的融合在遙感領域的各種應用中是非常有用的技術。近來，一些研究顯示，基于小波理論的融合方法能保留豐富的光譜信息，但是這種方法得到的融合圖像的空間分辨率低于Brovey、IHS和PCA融合方法。在二維圖像情況下，圖像空間細節(jié)信息的優(yōu)劣取決于邊緣表達，所以增強圖像的邊緣特性就是一種提高圖像空間分辨率的有效的方法。本文中我們介紹了一種新的基于Curvelet變換的融合方法，這種方法恰恰如此，它比小波變換能更好的表達圖像的

2、邊緣特性，在融合過程中又采用了小波變換方法的技術，所以在光譜信息和空間細節(jié)方面同時提供了豐富的信息。 本文采用的數(shù)據(jù)源是黃南洲的Landsat ETM+多光譜影像數(shù)據(jù)和SPOT全色影像數(shù)據(jù)，我們從原數(shù)據(jù)中選取了四幅具有顯著地理特征的試驗區(qū)進行實驗，并采用了多種融合方法進行影像融合。 首先根據(jù)得到的實驗結(jié)果進行視覺分析。從融合圖像上可以看出，基于小波系列的融合方法保留了原多光譜圖像的光譜信息，有高光譜分辨率，IHS變換方法

3、就有一定的光譜失真，但IHS融合圖像相對小波融合圖像有更高的空間分辨率。Curvelet變換在圖像融合的應用中克服了這些問題，它能更好的表達全色圖像的邊緣信息，所以Curvelet融合圖像同時具有高光譜分辨率和高空間分辨率。 同時也用信息熵，相關系數(shù)等等參數(shù)對實驗結(jié)果進行了質(zhì)量評價這些參數(shù)都反映了融合圖像的質(zhì)量，得到的結(jié)論就是，在ETM+多光譜影像和SPOT全色影像融合上，新方法要優(yōu)于小波方法和IHS方法，得到了表達更好的融合圖