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基于小波系数局部统计特征的SAR图像与TM图像融合研究

作　者: 张泽勋
导　师: 付炜
学　校: 燕山大学
专　业: 电路与系统
关键词: 遥感图像融合 SAR图像 TM图像小波变换局部统计特征
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 213次
引　用: 1次
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内容摘要

合成孔径雷达(ShR)图像和TM图像是目前遥感应用领域两种主要的数据源。由于成像机理的不同，它们之间具有信息互补性。图像融合技术可以把这两种不同的数据源进行复合处理，取优补劣，弥补了单一传感器获取图像信息的不足。对于增强遥感图像的清晰度和解译能力，提高目标识别精度和地物分类的可靠性等方面都具有重要的现实意义。本文在分析图像小波分解与重构原理的基础上，总结了图像经小波分解后，小波分解系数具有的局部统计特征，说明同一幅图像的小波系数之间，以及同一目标的不同图像对应的的小波系数之间具有一定的相关性。因此，在确定SAR图像与TM图像的融合规则时，考虑小波系数之间具有的这种相关性，利用系数的局部统计特征(如局部方差、局部相关系数等)确定高频融合因子，取得的融合效果要比传统的基于单一像素的小波变换法好得多，最后，通过融合图像质量的主观和客观分析，验证了这种方法的优点和有效性。分别利用基于小波系数的局部方差和局部相关系数的融合方法得到的融合图像，在保留原始SAR图像和TM图像的细节信息和光谱特征方面各有所长，图像融合效果优于传统方法。在这两种方法的基础上，本文提出了一种改进的SAR图像和TM图像融合算法，综合利用这两种局部统计参数(局部方差和局部相关系数)确定融合因子，融合图像效果较好，尤其是清晰度方面，性能更加突出，具有一定的应用前景。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-16
  1.1 课题的研究背景与意义  9-11
  1.2 SAR图像与 TM图像融合的研究现状  11-13
  1.3 小波变换在 SAR图像与 TM图像融合研究中的应用  13-14
  1.4 本文的研究内容和组织结构  14-16
第2章图像的小波分解与重构  16-28
  2.1 小波变换基本概念  16-19
    2.1.1 连续小波基函数  16-17
    2.1.2 连续小波变换  17-18
    2.1.3 离散小波变换  18-19
  2.2 图像的小波分解与重构  19-24
    2.2.1 二维小波变换  19
    2.2.2 二维多分辨分析  19-22
    2.2.3 图像分解与重构的Mallat算法  22-24
  2.3 小波滤波器组的选择  24-25
  2.4 图像小波分解层数的确定  25-26
  2.5 本章小结  26-28
第3章图像融合前的预处理和融合后质量评价  28-42
  3.1 实验图像数据简介  28-30
  3.2 软件平台  30-31
    3.2.1 遥感图像处理软件 ENVI  30
    3.2.2 图像处理工具MATLAB  30-31
  3.3 图像预处理  31-35
    3.3.1 TM图像的假彩色合成  31
    3.3.2 SAR图像灰度值调整  31-32
    3.3.3 SAR图像与TM图像的配准  32-33
    3.3.4 SAR图像相干斑噪声的消除  33-35
    3.3.5 SAR图像的增强处理  35
  3.4 融合图像质量评价  35-41
    3.4.1 融合结果主观评价方法  36-37
    3.4.2 融合结果客观评价方法  37-40
    3.4.3 评价指标的选取  40-41
  3.5 本章小结  41-42
第4章传统的SAR图像与TM图像融合方法及效果评价  42-53
  4.1 HIS变换法 SAR图像与TM图像的融合  42-46
    4.1.1 实现原理  42-43
    4.1.2 算法描述  43-44
    4.1.3 融合过程  44-45
    4.1.4 融合结果  45-46
  4.2 传统的小波变换法图像融合方法  46-50
    4.2.1 小波变换融合算子的一般形式  47
    4.2.2 传统的小波变换融合方法  47-49
    4.2.3 融合结果  49-50
  4.3 两种融合方法的结果分析  50-52
    4.3.1 主观评价  50
    4.3.2 客观评价  50-52
  4.4 本章小结  52-53
第5章基于小波系数局部统计特征的SAR图像与TM图像融合研究  53-67
  5.1 图像小波变换系数的局部统计特征  53-54
  5.2 基于小波系数局部方差的SAR图像于TM图像融合  54-56
    5.2.1 融合原理和算法  54-55
    5.2.2 融合结果  55-56
  5.3 基于小波系数局部相关系数的图像融合方法  56-58
    5.3.1 融合原理和算法  56-58
    5.3.2 融合结果  58
  5.4 两种基于小波系数局部统计特征的融合结果分析  58-60
  5.5 改进的SAR图像与TM图像融合算法  60-65
    5.5.1 改进算法的提出  61-62
    5.5.2 改进算法的融合结果  62
    5.5.3 结果分析  62-65
  5.6 本章小结  65-67
结论  67-69
参考文献  69-75
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  75-76
致谢  76-77
作者简介  77

基于小波系数局部统计特征的SAR图像与TM图像融合研究

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