满 旺,袁 莹,黄于同 (厦门理工学院空间信息科学与工程系,福建厦门361 024)

张杰林 (核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室,北京1 00029)

随着遥感技术的迅猛发展,多种类型传感器相继投入使用,人类获取了大量的全色、多光谱、高光谱、雷达及热红外等各种类型的遥感影像。由于成像原理不同和技术条件的限制,单一图像数据往往不能全面反映目标地物的全部特征。遥感图像融合能够集成或整合多个图像中的冗余信息和互补信息,利用优势互补的数据来提高图像的信息可用程度,可增加对研究对象解译的可靠性。因此,遥感图像融合一直是遥感研究领域的研究热点[1,2～6]。

遥感图像融合可分为像素级图像融合、特征级图像融合及决策级融合等3个层次[1,2],其中像素级融合研究最为活跃。常见的像素级融合方法包括Brovey变换、PCA变换、IHS变换及基于多分辨率分析的各种方法。小波作为典型的多分辨率分析工具在图像融合中曾广受关注,但小波在表达图像边缘的方向特性上存在缺陷。曲波变换正是在研究小波变换的基础上发展起来的。曲波变换具有良好的边缘提取能力,能够将遥感图像分解到一系列不同频率信道中。然后利用其分解后的结构,对不同层、不同方向频带的分解系数按照不同的融合规则进行处理,通过逆曲波变换,得到融合后图像。因此,基于曲波变换的图像融合正成为当前研究的热点。张强……