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多进制小波变换在测绘遥感图像融合中的应用 摘要:本文主要介绍多进制小波变换在测绘遥感图像融合中的应用。首先介绍了多进制小波变换的基本概念和原理,然后详细阐述了它在图像处理中的应用。接着,阐述了测绘遥感图像融合流程以及融合中需要解决的问题,并且阐述多进制小波变换在测绘遥感图像融合中能起到的作用。最后通过实验证明了多进制小波变换在测绘遥感图像融合中的有效性。 关键词:多进制小波变换;遥感图像处理;图像融合;地理信息系统 一、引言 随着遥感技术的不断发展,遥感图像已成为地理信息系统中不可或缺的一部分。在很多应用中,我们需要将多张遥感图像融合成一张高质量的图像,以便更好地进行地理信息处理、分析和应用。而图像融合是一种通过将不同源的多个图像进行处理,将它们的有用信息合并到一张图像中,并以此来提高图像质量和信息量的技术。在图像融合中,多进制小波变换技术能够起到很好的作用。 二、多进制小波变换基础概念 多进制小波变换(MBWT)是一种可变尺度和可变方向的图像分析方法,它能够在不同分辨率上分解图像,并将其贡献合并,从而使图像的某些特征更加突出或者滤除噪声。多进制小波变换包括多层分解变换和多维变换两种方法。 多层分解变换的基本原理是将原始图像按照不同比例和方向分解成多个分辨率,这个过程中采用的是小波变换的基本思想:将原始信号分解成不同频率的小波信号。在每一层分解中,通过低通滤波器和高通滤波器将原始图像分离为低频信号和高频信号。其中低频信号为该层分解的重要部分,而高频信号则包含了该层分解中的细节特征信息。 多维变换在多个方向上进行小波变换,以获取不同方向上的特征。在多维变换中,原始图像是按照多维数组的方式进行处理的,而不是按照一维数组进行处理。这个过程中,采用的也是小波变换的基本思想,将原始信号分解成具有不同大小和方向的小波信号。 三、多进制小波变换在图像处理中的应用 多进制小波变换已经广泛应用于图像的分析、压缩、增强和特征提取等方面。在图像分析方面,多进制小波变换可以用于分析图像的频率和方向。在图像压缩方面,多进制小波变换可以用于压缩图像信号以减少冗余数据。在图像增强方面,多进制小波变换可以用于使图像的某些特征更加突出或者滤除噪声。在特征提取方面,多进制小波变换可以用于分析图像中的特征如纹理、边缘等。 四、测绘遥感图像融合流程及需要解决的问题 测绘遥感图像融合是将不同源的多幅遥感图像进行处理,融合成以符合特定需求的一幅图像的过程。测绘遥感图像融合需要解决的问题主要包括以下几个方面: 1.同一区域的遥感图像的配准。遥感图像由于采集地点和时间不同,常常需要进行配准以保证精度。 2.不同分辨率的遥感图像的分辨率匹配。不同的遥感图像分辨率不同,需要统一分辨率以便进行融合。 3.融合方法的选择。选择合适的融合方法以便提高图像的质量和信息量。 4.融合质量的评估。评估融合之后的图像质量是否符合要求。 五、多进制小波变换在测绘遥感图像融合中的应用 多进制小波变换在测绘遥感图像融合中可以起到很好的作用。在遥感图像融合中,多进制小波变换主要有以下几个应用: 1.多进制小波变换可以用于对遥感图像的配准操作中,以便在同一分辨率下进行配准操作。 2.多进制小波变换可以用于对不同分辨率的遥感图像进行统一分辨率处理,以保证后续处理的精度。 3.多进制小波变换可以用于选择合适的融合方法,以便提高图像的质量和信息量。 4.多进制小波变换可以用于对融合后的图像进行评估,以确认融合之后的图像是否满足需求。 六、实例分析 采用多进制小波变换技术对遥感图像进行融合,并通过实验证明了它在测绘遥感图像融合中的有效性。图1为两幅不同分辨率的遥感图像和融合后的图像。 图1两幅不同分辨率的遥感图像和融合后的图像 从图中可以看出,融合后的图像比原始的两个图像都具有更好的清晰度,并且细节更加突出。 七、结论 本文介绍了多进制小波变换在测绘遥感图像融合中的应用。多进制小波变换是一种可变尺度和可变方向的图像分析方法,它能够在不同分辨率上分解图像,并将其贡献合并,从而使图像的某些特征更加突出或者滤除噪声。多进制小波变换在测绘遥感图像融合中可以用于对遥感图像的配准操作中、对不同分辨率的遥感图像进行统一处理、选择合适的融合方法以提高图像的质量和信息量、对融合后的图像进行评估以确认融合之后的图像是否满足需求。通过实验结果可以看出,多进制小波变换在测绘遥感图像融合中具有很好的效果和应用潜力。