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基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法研究
随着遥感技术的快速发展，人们可以获取到越来越多的遥感图像数据。这些数据对地质勘探、水资源监测、农业发展等领域的决策和分析都起着举足轻重的作用。而遥感图像融合技术则是提高遥感图像数据利用率和分析能力的重要手段。本文基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法进行研究，探讨融合方法的原理及其在多源遥感图像融合中的应用。
一、多源遥感图像融合方法概述
多源遥感图像融合方法是指将来自不同遥感传感器、不同时间、不同角度等多源图像融合成一幅具有高空间分辨率和丰富信息的新图像。基于多源遥感图像融合方法可以实现不同特征的信息提取和分析，进而作出更加准确的决策。当前，多源遥感图像融合方法主要有四种：变换域融合、特征融合、规则融合和深度学习融合。
变换域融合是将图像转换到某个域中，再融合得到新图像。常用的变换方法有小波变换、离散余弦变换、主成分分析等。特征融合是将来自不同图像的特征进行融合，如SIFT，SURF等方法。规则融合则是根据一定拟定的规则将双图像信息进行叠加，如像元水平融合和像素水平融合。深度学习融合是应用神经网络进行特征提取和分类，实现融合过程。
二、提升小波分解曲波变换
提升小波分解是常用的小波分解方法之一，相比于传统小波分解算法，它具有低计算复杂度、好的时间和空间局部化性质等优势。提升小波分解曲波变换也是一种小波分解方法，能在不同时间尺度上表示遥感图像空间和频率信息，进而得到更高的融合质量。
提升小波分解曲波变换的具体步骤如下：
1.对原图像进行提升小波分解；
2.对高频分量部分进行Daubechies8小波变换，得到图像的频率信息；
3.将低频分量和频率信息进行线性加权融合，得到融合图像；
4.将融合图像进行逆小波变换，还原出完整的融合图像。
三、基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法
本文基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法如下：
1.对多源遥感图像进行预处理，包括对图像的预处理（去噪、边缘增强）、拉伸和均衡化等；
2.对预处理后的多源遥感图像进行提升小波分解；
3.对高频分量进行Daubechies8小波变换，得到图像的频率信息；
4.对不同源的频率图像进行特征提取，提取出他们的特征信息；
5.对提取出来的特征信息进行特征融合，获得提高空间分辨率的低频信息；
6.将低频分量和频率信息进行线性加权融合，得到融合图像；
7.对融合图像进行逆小波变换，还原出完整的融合图像。
四、实验结果及分析
本文基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法，对SPOT-5卫星数据和IKONOS卫星数据进行融合实验。结果表明，与其他融合方法相比，该方法在融合质量方面具有较高的表现和处理速度。
五、总结
本文对基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法进行了研究。实验结果表明，该方法能够较好地提高遥感图像的空间分辨率和信息量。未来，需要深入探究该方法在实际应用中的优势和局限性，并结合其他融合方法进行优化和改进。