圖像融合算法

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上圖像融合技術方法多樣，大致歸納為：彩色相關技術、數(shù)學運算、圖像變換彩色技術：1）RGB彩色合成；2）HIS融合；算術技術：比值（Brovey）變換法，此算法是將多光譜圖像的相應空間分解為彩色和亮度成分并進行計算，Brovey 圖像融合后 RGB 的表達式如下:紅色通道層= Pan *R/ ( R + G+ B ) ; 綠色通道層= Pan *G / ( R + G+ B ) ; 藍色通道層= Pan *B/( R + G+ B) ；圖像變換：1) 主成分分析變化法，在數(shù)據融合中, PC 常采用 2 種方法, 一是用一幅高分辨率圖像來替代多波段圖像的第一主成分PC1;

2、二是對多波段圖像的所有波段進行 PC；第二種方法是對多遙感器圖像數(shù)據或單遙感器多波段數(shù)據的所有波段經 PC 后, 生成一幅圖像文件, 以減少數(shù)據的冗余度；2) Gram schmidt 變換法 基于 Gram Schm idt變換是線性代數(shù)和多元統(tǒng)計中常用的方法, 類似于P C 換法, 它可以對矩陣或多維影像進行正交變換,消除相關的多光譜波段之間的相關性。Gram _Schm idt波譜銳化方法通過對矩陣或多維影像進行正交化, 可以消除冗余信息。它與 K L變換的區(qū)別在于: K_L變換的主分量包含的信息多,其他分量包含的信息少; Gram_Schm idt變換產生的是正交的分量, 各分量所含信

3、息差不多。使用該變換可以對具有高分辨率的高光譜數(shù)據進行銳化。首先從低分辨率的波譜波段中復制出一個全色波段;接著對該全色波段和波譜波段進行Gram_Schm idt變換, 其中全色波段作為第一個波段; 然后用 Gram _Schm idt變換后的第一個波段替換高空間分辨率的全色波段; 最后, 應用 Gram_Schm idt反變換構成 Pan銳化后的波譜波段。3) 小波變換；一般來說, 遙感圖像信息融合過程分為三個層次,即預處理、信息融合與應用層, 如圖1 所示。像素級融合的優(yōu)點是能盡可能多地保持原始數(shù)據, 提供其他融合層次所不能或難于提供的細微信息。主要局限性有: 處理的數(shù)據量大、實時性差;

4、數(shù)據通信量較大, 抗干擾能力較弱; 配準精度要求高, 只能融合同類( 質) 傳感器的圖像;要克服低層次融合傳感器原始信息的不確定性、不穩(wěn)定性和不完全性, 必須在融合時有較高的糾錯能力。小波變換增強結果中容易出現(xiàn)分塊效應,同時在一定程度上損失了全色圖像的細節(jié)信息。IHS變換IHS變換扭曲了原始的光譜特性，產生了光譜的退化，容易造成光譜特征的畸變。像素級融合的優(yōu)點是盡可能多地保持原始數(shù)據，提供其他融合層次所不能或難于提供的細微信息。主要局限有（1）處理的數(shù)據量大、實時性差（2）數(shù)據的通信量較大，抗干擾能力較弱（3）配準精度要求高，只能融合同類（質）傳感器的圖像（4）要克服低層次融合傳感器原始信息的

5、不確定性、不穩(wěn)定性和不完全性，必須在融合時有較高的糾錯能力。1.IHS變換的融合算法與HSV變換類似，本文中IHS變換的融合圖像如圖3.5，具體步驟如下：（1） 獲取多光譜圖像的信息，將多光譜圖像用RGB系統(tǒng)表示；（2） 根據式（3-2）、（3-3)和（3-4）進行RGB-HIS變換；I R V1 = * G (3-2) V2 0 BH= (3-3)S= (3-4)（3） 從變換后的圖像分離出I、H、S三個分量，將高分辨率圖像拉伸至I分量的灰度范圍；（4） 用拉伸后圖像的波段替代I分量，利用式（3-5）進行IHS逆變換最終得到融合圖像。R I G = * v1 （3-5） B 0 v22.brovey變換法：此法融合結果的波段相關性最好，速度最快13.PCA變換4.小波變換：在頻率域進行融合比在時間域進行更為有效，傳統(tǒng)的融合方法多是在時間域對影像進行算術運算，沒有考慮頻率域，小波變換能實現(xiàn)兩者的步調統(tǒng)一，而且把頻率域進行正交分解1。采用四種變換時，基于小波變換更能表現(xiàn)地面的細節(jié)信息，但計算量大，不便