技 术 创 新 图 像 处 理 中 文 核 心 期 刊 《 微 计 算 机 信 息 》( 管 控 一 体 化 )2008 年 第 24 卷 第 1-3 期 文章编号:1008- 0570(2008)01- 3- 0302- 02 利用 Matlab 实现基于小波变换的遥感图像融合 Rem o te Sen s in g Im ag e Fu s io n Bas ed o n Wavelet Tran s fo rm Ach ieved b y Matlab (孝感学院生命科学技术学院)徐 胜 祥 胡 超 徐 运 清 XU SHENGXIANG HU CHAO XU YUNQING 摘要:为 了 更 好 地 进 行 不 同 分 辨 率 图 像 的 融 合 , 提 出 了 一 种 在 Matlab 平 台 上 实 现 基 于 小 波 变 换 的 多 光 谱 图 像 与 高 分 辨 率 图 像 融 合 方 法 。 实 验 结 果 分 析 表 明 , 得 到 的 融 合 图 像 与 原 多 光 谱 图 像 相 比 , 细 节 信 息 更 为 突 出 , 整 体 信 息 更 为 丰 富 , 基 本 达 到 了 提 高 融 合 增 强 的 目 的 。 关键词:小波变换; 图像融合; 遥感 中图分类号:TP751 文献标识码:B Abstr act:In this paper, a method of image fusion method was proposed on Matlab platform based on wavelet transform to fuse a low- resolution multi - spectral image and high - resolution panchromatic image. Experimental results show that this scheme has better ef- fects. It not only preserves spectral information of the original multi- spectral image well, but also enhances spatial detail information. Key Wor ds:wavelet tr ansfor m, image fusion, r emote sensing 近 年 来 , 小 波 变 换 在 遥 感 图 像 融 合 中 的 应 用 已 有 诸 多 报 导, 但 都 是 采用 FORTRAN 语 言 和 C 等 高 级 语 言 编 程 实 现 的 。 小 波 变 换 的 数 学 公 式 很 多 , 对 数 学 知 识 要 求 很 严 , 要 自 己 编 程 实现 并 不 容易 。Matlab 的 问 世则 简 化 了这 部 分 工 作 , 它 由 主 程 序及功能丰富的工具箱组成。其中小波工具箱提供了大量功能 完 善 的 小 波 工 具(包 括 各 种 小 波 分 析 函 数 等), 是 进 行 图 像 处 理 的理想工具。在 Matlab 环境下, 对图像的 分 析和 处 理 可采 用 人 机 交 互 的 方 式 , 用 户 只 需 按 Matlab 的 格 式 要 求 给 出 相 应 的 命 令, 其分析处理结果便以数值或图形方式显示出来。 本文 在 分析 遥 感 图像 融 合 方法 和 小 波变 换 的 基础 上 , 提 出 了一种基于小波变换的遥感图像融合方 法, 并 借助 Matlab 图 像 处理 和 小 波分 析 工 具箱 进 行 了仿 真, 同 时依 据 一 些图 像 融 合的 评价标准对融合结果图像进行了评价。 1 图 像 处 理 和 小 波 变 换 工 具 箱 实 现 遥 感 图 像 融 合 表 1 图像处理及小波变换函数 Matlab 软件提供的工具箱 (如图像处理 工 具 、小波 工 具 箱 等)都是由该领域内的学术水平很高的专家编写的, 用户无需编 写 自 己 学 科 范 围 内 的 基 础 程 序 , 而 直 接 进 行 高 、精 、尖 的 研 究 。 它提 供 了一 个 非 常方 便 快 捷的 算 法 研究 平 台, 让用 户 把 精力 集 中 在算 法 而 不是 编 程 上, 极 大 地 方便 了 问 题 的 研 究 。Matlab 工 具箱 提 供了 实 现 图像 处 理 和小 波 变 换的 一 些 函数, 下 面 仅介 绍 徐胜祥: 硕士 讲师 基金项目:孝感学院自然科学立项项目资助(z2007010) 程序中涉及的几个主要的函数, 见表 1 所示。 1.1 基于小波变换的图像融合方法 小波 分 析是 近 年 来图 像 分 析的 热 点, 有关 小 波 应 用 于 融 合 的研 究 已有 不 少 报道, 其 中 比较 经 典 的基 于 小 波变 换 的 融 合 方 法是以 Mallat 算法为核心的离散正交小波变换法。对于二维的 图像信号来说, 经过一次离散正交小波变换后, 图像 被 分 解为 4 幅, 其中左 上 角 一幅 是 原 图像 的 平 滑逼 近(低 频), 左 下 角 为垂 直 细 节, 右 上 角 为 水 平 细 节 , 右 下 角 为 原 图 像 的 细 节 分 量(高 频)。 然后, 可以继续对左上角的低频分量进行同样 的 第 2 次、第 3 次 ……小 波 变 换。利 用 其 分频 特 征 和重 构 特 性, 可 以 用 于 以 非 线 性的 对 数 映射 方 式 融合 不 同 类型 的 图 像数 据, 使 融合 后 的 图 像 既 保 留原 高 分 辨率 遥 感 图像 的 结 构信 息, 又 融合 多 光 谱图 像 丰富的光谱信息, 提高遥感图像的解译能力、分类精度。采用离 散正 交 小波 变 换 进行 TM 和 SPOT 两 图像 的 数 据融 合, 具 体 步 骤如下: (1)对配 准 后 TM 和 SPOT 全 色 图像 分 别 进行 n 次 小 波 变 换 (n 通 常取 2 或 3), 得 到各 自 相 应分 辨 率 的低 频 图 像和 高 频 细 节 纹 理 图像, 本 文 中选 用 的 小波 基 是 长度 为 13 的 Daubechies 小 波基, 小波变换级数 n=3; (2)用 TM 的低频图像替代 SPOT 全色图像的低频图像; (3)用替 换 后的 TM 低 频 图像 与 SPOT 全 色图 像 的 细节 图 像 进行小波逆变换得到融合结果图像。 1.2 Matlab 实现 为了 验 证小 波 变 换图 像 融 合方 法 的 正确 性 和 有 效 性 , 作 者 选取低分辨率的 TM 多光 谱 图 像 dmtm.img 和 高 分 辨率 的 SPOT 全 色 图 像 spots.img 在 Matlab 平 台 上 进 行 融 合 实 验 。 两 图 像 均 已经过几何校正, 并已精确配准, 选取的实验区大小 为 400×400 像素。Matlab 中实现小波变换融合的主要程序如下: %读取并显示原始多光谱和全色图像数据 imgPan = imread(' spots.bmp' imgMul = imread(' dmtm.bmp' subplot(1,3,1), imshow(imgMul), xlabel (' ); ); (a)低 分 辨 率 多 光 - 302 - 360元 / 年 邮局订阅号: 82-946 《现场总线技术应用 200 例》 

您 的 论 文 得 到 两 院 院 士 关 注 谱图像' ); subplot(1,3,2), imshow(imgPan), xlabel (' (b)高 分 辨 率 全 色 图像' ); 表 2 几种融合结果图像统计参数对比 图 像 处 理 ); %分离 TM 图像 R、G、B 分量 mulR = imgMul (:,:,1); mulG = imgMul (:,:,2); mulB = imgMul (:,:,3); % 对 SPOT 全色图像进行 db13 小波三层分解 [Cpan,Lpan] = wavedec2(imgPan,3,' db13' imgWH = Lpan(1,:); length = imgWH(1)*imgWH(2); % 对 TM 图像三分量分别进行 db13 小波三层分解 [Ctmr,Ltmr] = wavedec2(imgR,3,' db13' Cr = Cpan; Cr(1:length) = Ctmr(1:length); [Ctmg,Ltmg] = wavedec2(imgG,3,' db13' Cg = Cpan; Cg(1:length) = Ctmg(1:length); [Ctmb,Ltmb] = wavedec2(imgB,3,' db13' Cb = Cpan; Cb(1:length) = Ctmb(1:length); % 对 TM 图像各分量进行 db13 小波逆变换重构 imgResult(:,:,1) = waverec2(Cr,Lpan,' db13' imgResult(:,:,2) = waverec2(Cg,Lpan,' db13' imgResult(:,:,3) = waverec2(Cb,Lpan,' db13' %写入并显示融合后图像文件 imwrite(uint8(imgResult), ' Merge.bmp' subplot(1,3,3), imshow(uint8(imgResult), xlabel (' ); ); ); ); ); ); ); (c)小 波 融 合图像' ); 2 实 验 结 果 及 评 价 由于 没 有标 准 图 像可 以 比 较, 对 融 合 结果 的 评 价一 直 是 困 扰 人 们 的一 个 问 题。考 虑 到 图像 大 小 的一 致 性, 本文 一 方 面选 择 SPOT 全 色波 段 图 像和 以 之 配准 过 的 TM 多波 段 图 像作 为 结 果 判 定 的 参 考 图 像 ; 另 一 方 面 , 从 数 理 统 计 角 度 和 视 觉 量 测 方 面 进 行 分析 和 比 较, 以 评 价 小波 变 换 方法 的 融 合性 能 。图 1 中 (a)和(b)为融合前遥感图像, (c)为小波变换融合结果图像。 图 1 源图像及小波变换融合结果图像 从 主 观 目 视 判 读 可 以 看 出 , 融 合 结 果 图 像 的 空 间 分 辨 率 比 原 多 光 谱 图 像 有 较 大 程 度 的 提 高 , 有 效 地 增 强 了 图 像 的 空 间 细 节 信 息 量 , 融 合 图 像 中 道 路 、山 脉 的 纹 理 清 楚 , 边 缘 轮 廓 也 清 晰 可 见 。 为了 对 小波 变 换 法从 量 上 进行 评 价, 这里 采 用 了保 留 光 谱 信息和空间细节信息两个方面的评价指标:图像灰度均值、标准 差 、信 息 熵 、交 叉 熵 、清 晰 度 、扭 曲 程 度 、偏 差 指 数 、空 间 频 率 和 峰值信噪比。借助 Matlab 的图像处理工具 箱 中 的相 关 函 数, 上 述指标均可容易得到。为简便起见, 取融合前后图像的 RGB 三 个光 谱 分量 统 计 得到 的 评 价指 标 数 据的 平 均 值来 比 较, 具体 统 计数据如表 2 所示。 技 术 创 新 从表 2 的 实验 数 据 可以 看 出, 融合 图 像 的标 准 差 、熵 、清 晰 度 、 空 间 频 率 等 四 项 指 标 均 比 原 始 多 光 谱 图 像 有 了 较 大 的 提 高, 这 表 明 融 合 图 像 的 信 息 量 比 原 始 图 像 有 明 显 增 加 , 而 且 图 像 的 细 节 反 差 、纹 理 和 清 晰 度 得 到 较 大 的 提 高 , 融 合 图 像 质 量 较好。上述指标的统计参数的变化趋势与融合方法的理论分析 结 果 一 致 , 与 人 的 视 觉 效 果 的 变 化 一 致 , 充 分 说 明 了 小 波 变 换 融合方法是可行的。 4 结 束 语 文中 将 小波 变 换 应用 于 遥 感图 像 融 合处 理, 取 得 了 良 好 的 效 果 , 不 仅 保 留 了 多 光 谱 图 像 的 光 谱 信 息 , 而 且 有 效 地 提 高 了 融 合 图 像 的 空 间 信 息 量 , 为 遥 感 图 像 提 高 清 晰 度 、可 靠 性 和 解 译度提供了有力的支持。另外 , 在 Matlab 平台 上 非 常方 便 快 捷 地 完 成 了相 关 融 合算 法 及 效果 评 价, 大大 提 高 了工 作 效 率, 方 便了问题的研究。 然 而 遥 感 图 像 融 合 , 因 涉 及 到 不 同 的 数 据 源 , 其 数 据 获 取 方式, 图 像 融合 方 法 十分 不 同, 很难 有 一 个具 体 模 型的 情 况 , 就 要用基于弹性模型的方法。基于图像本身所存在的相关性和特 征 信 息 , 根 据 不 同 融 合 目 的 , 分 别 针 对 图 像 的 高 频 域 和 低 频 域 从 上 述系 数 融 合方 法 中 选取 合 适 的融 合 准 则进 行 处 理, 以 达 到 更好的融合效果, 从整体上提高融合质量。 本文 作 者创 新 点:充分 利 用 Matlab 软 件 提 供 的 图 像 处 理 和 小 波 分 析 工 具 箱 , 实 现 遥 感 图 像 的 融 合 及 评 价 , 同 时 给 出 了 Matlab 中实现的具体实验代码。虽然很多学者对遥感融合方法 及 评 价 作 了 大 量 研 究 工 作 , 但 对 具 体 的 实 现 过 程 介 绍 得 比 较 少, 本文一定程度上可为图像融合处理提供借鉴意义。 参考文献: [1]刘哲，郝重阳，冯伟，刘晓翔，樊养余.一种基于小波系数特征 的遥感图像融合算法[J].测绘学报，2004，33(1):53- 57 [2]高小峰，张建凤.基于 MATLAB 及小波变换的遥感图像处理 与分析[J]微计算机信息，2006，22(7):238- 240 [3]隋树林，袁健，张文霞.关键基于二维小波变换的图像矢量分 解消噪方法[J]微计算机信息，2006，22(22):194- 196 [4]赵英时等.遥感应用分析原理与方法[M].北京:科学出版社， 2003 作者简介:徐胜祥(1979- ), 男, 汉, 湖北省武汉人, 硕士, 讲师。主要 从事环境信息工程和 3S 应用研究。胡超(1980- ), 男, 汉, 湖北应 城人, 本科, 助教。主要研究农业信息化;徐运清(1961- ), 男, 汉, 湖 北汉川人, 副教授。主要研究农业信息化、土壤微生物研究。 Biogr aphy:Xu Shengxiang, male, Born in June, 1979, bachelor degree, lecturer. Research Area: Environmental Information Pro- ject & 3S Application Research. College of Biological science and Technology of Xiaogan University, Xiaogan 432000, China. (432000 湖北 孝 感 孝 感 学 院生 命 科 学技 术 学 院)徐 胜 祥 胡超 徐运清 通 讯 地 址:(432000 湖 北 省 孝 感 市 交 通 西 路 特 1 号 孝 感 学 院 生科院)徐胜祥 (收稿日期:2007.10.23)(修稿日期:2007.12.05) 《PLC 技术应用 200 例》 邮局订阅号: 82-946 360 元 / 年 - 303 -