基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法.pdf
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收稿日期:
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国家自然科学基金资助项目(%#&(;%!
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)基于小波变换的!
#与可见光图像融合算法宋建社,郑永安,刘迎春(第二炮兵工程学院信息工程研究所,陕西西安)&!
*)摘+要:
提出了一种基于小波变换的,-.图像与可见光图像的融合算法。
为抑制斑点噪声,对,-.图像作平滑滤波。
图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用,-.图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。
关键词:
小波变换;图像融合;/01102算法;区域统计特性中图法分类号:
34#&文献标识码:
-文章编号:
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8;+多传感器图像融合技术是多传感器信息融合中可视信息部分的融合,是将多源信道所采集的同一目标的图像信息经过一定的处理,提取各自信道的信息,最后综合成统一图像或图像特征,以供观察或进一步处理&。
随着航空航天技术的发展,在遥感测量领域,由单一的可见光遥感模式逐渐发展成多种传感器遥感模式!
,特别是近几年来,,-.(合成孔径雷达)遥感越来越受到人们的关注。
-.是一种主动式相干微波遥感系统,与光学遥感系统相比,,-.图像反映结构信息好,而且具有全天候、穿透性等特点#,较光学传感器有更大的侦察范围。
-.图像中的目标反射特性受频率、反射角和极化方式的影响,得到的信息取决于物体的几何特性和介电特性,导致相同的物体可能出现不同的表现形式,如果只使用,-.图像来进行目标检测和识别是较困难的#。
光学图像以光谱信息为主,是一种较常用的遥感图像,具有明暗变化,使检测识别相对简单和直接。
但是光学传感器成像时受天气和观测时刻的影响大,且具有较大的大气衰减,利用两种图像的优势互补可获得地物的多层次特性,图像的目标检测和识别变得相对容易。
因此对,-.图像和光学图像融合算法研究是很有必要的。
$%图像的小波变换与&()算法小波变换是用一簇函数去逼近信号(,/01102基于小波多分辨分析,提出了快速算法,是对信号做小波分析的基础。
对于二维情况,设闭子空间列H!
XX#Y是空间P!
(.!
)的一个多分辨分析。
X#Y,尺度函数系!
X,61,6!
6&,6!
#Y!
构成子空间H!
X的规范正交基,小波函数系#X,6&,6!
-#Z&,!
,#X,6&,6!
#Y构成P!
(.!
)的规范正交基,二维离散数字图像信号A(,W)#P!
(.!
)可以用它在子空间列H!
XX#Y的正交投影-XA(,W)近似表示,设原始图像为-A(,W),则有-XA(,W)Z-X&A&X&A!
X&A#X&A(&)其中,-X&AZ.6&,6!
#YX&,6&,6!
X&,6&,6!
#X&AZ.6&,6!
#Y#X&,6&,6!
#X&,6&,6!
(#Z&,!
,#)(!
)若用M?
,J?
和ME,JE分别表示镜像共轭滤波器,M和J分别作用在行和列上,表示原始图像,二维的/01102快速分解公式为X&ZM?
MEX+&X&ZM?
JEX!
X&ZJ?
MEX+#X&ZJ?
JEX(#)其重构算法为XZM?
MEX&M?
JE&X&J?
ME!
X&J?
JE#X&(()其中M和J是M和J的共轭转置矩阵。
对任意给定的K_(即预先设定的小波分解层数),图像总能由经小波分解后的#K&个离散子图像完全表征。
(-XA,(&XA)XZ&,!
,K,(!
XA)XZ&,!
,K,(#XA)XZ&,!
,K)对于二维图像来说,重构算子中M?
JE算子相当于二维低通滤波器,它对列作平滑,检测行的差异。
因此,&X&显示-XA(,W)在竖直方向的高频分量,即图像的水平边缘。
算子&计算机应用研究!
(年万方数据!
#$对行作平滑,检测列的差异,%&()显示*+(,,-)在水平方向的高频分量,即图像的竖直边缘。
!
$是两个方向的高频滤波,检测的是./0对角边缘。
因此,一幅图像的小波变换就是将该图像分解在不同频率中的不同特征域上)&。
!
#$%图像预处理成像雷达获得的1*2图像是地物对雷达波散射特性的反应,由于成像雷达发射的是纯相干波,这种信号照射目标时,目标的随机散射信号与发射信号的干涉产生斑点噪声3,并使图像的像素灰度值剧烈变化,使图像的解译能力降低。
1*2的相干斑噪是乘性噪声,图像每个像素的灰度值服从指数分布,小波变换很难直接消除斑噪对融合结果的影响,可以对融合前1*2图像作平滑滤波以抑制斑噪,平滑模板如表)所示。
定义)4设+(5,)为给定的1*2图像在(5,)处的灰度值,6(7,8)(8,79:
&,:
),;,),&)为表)所示/或/E4&.4E.4)E4&.4)E4.)4.4E4.4)444444)&/)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)4)定义&4设%D为图像经小波分解后第D层高频子图像,6(7,8)(7,89:
&,:
),;,),&)为表&所示的统计模板,则图像的均值与标准差为BD(5,)9.&79:
&.&89:
&6(7,8)%D(7(5,8()(E)!
D(5,)9.&79:
&.&89:
&6(7,8)(%D(7(5,8():
BD(7(5,8()!
&(F)式(E),式(F)中BD(5,)&,!
D(5,)表示第D层高频子图像(9),&,分别代表水平、垂直和对角三个方向)上以(5,)为中心位置的局部区域的均值与标准差。
(&)CGHHIJ$D建议使用交叉熵来测定两幅图像的信息差异/,);,可以定义两幅图像对应区域的交叉熵。
定义4设两幅图像的对应区域2*,2A,的灰度分布分别为K9K),K&,K5,K7,L9L),L&,L5,L7(其中K5和L5表示图像的区域2*,2A中灰度值的5概率),则区域交叉熵为$M=NJ77M7(2*,2A)9.759)K5H7(K5OL5)(3)区域交叉熵直接反映了两幅图像对应区域像素的差异,差异越小,说明两幅图像所含信息量的差别越小。
()确定融合算子命题)4设定一个阈值PQ;(一般取;R;S/),设融合后的高频子图像为%D,T,如果$M=NJ77M7(2*,2A)QP则%D,T(5,)9%D,*(5,)44!
D,*(5,)!
D,A(5,)%D,T(5,)9%D,A(5,)44!
D,*(5,)U!
D,A(5,)(?
)即如果两图像在该区域上信息量差别较大,选择标准差较大的区域中心像素小波系数作为融合后图像在该区域上的中心像素小波系数。
如果$M=NJ77M7(2*,2A)/P则%D,T(5,)96#)(5,)%D,*(5,)(6&(5,)%D,A(5,)();)其中,6#)(5,)9!
D,*(5,)!
D,*(5,)(!
D,A(5,),6#&(5,)9!
D,A(5,)!
D,*(5,)(!
D,A(5,)即如果两图像在该区域上的信息量相近,可以采用加权融合算子计算融合后图像在该区域上的中心像素的小波系数。
命题&4设VD,T(5,)为融合后的低频子图像,直接采用1*2图像的小波低频系数作为融合后的小波低频系数,即VD,T(5,)9VD,*(5,)())结合前面得到的三个方向的高频小波系数作小波反变换即得到融合结果图像。
图像融合实现及效果评价基于上述算法,对2JWJ=JX1*2图像和YZ*光学图像进行融合实验,并与一般的基于像素加权融合算法结果进行了比较。
图&给出了两种算法的融合结果图,其中图&(J)为高斯平滑后的2JWJ=JX1*2图像,图&(I)为YZ*光学图像),图&($)为文中算法融合结果,图&(W)为基于像素加权融合结果。
图&4图像融合结果对比(下转第)./页))第);期4宋建社等:
基于小波变换的1*2与可见光图像融合算法4万方数据数据缓冲区物理内存会造成物理内存空间的闲置。
!
#$%通过对&()*+,中物理内存的申请和释放调节数据缓冲区的物理内存大小。
这里有两个启动配置参数规定了缓冲区所拥有物理内存的上下限:
-./01&2%和-$301&2%。
另外,系统规定了每次申请和释放物理内存的基本单位01&2%1/.4。
在!
#$%实例初始化时,系统为缓冲区分配了-$301&2%个页面大小的地址空间,并且都加入&()*+,链表中。
然后为缓冲区地址空间的前-./01&2%个页面空间分配实际的物理内存,并把相应的缓冲区描述结构中的56)*7状态置为有效。
当工作线程从&()*+,中申请空闲页面空间时,会从&()*+,的头部开始取。
如果当前页面空间无效,表示当前页面空间没有指向真实的物理内存,需要先申请从当前页面空间开始的01&2%81/.4个页面的物理内存,并绑定到相应的地址空间中,再从&()*+,中取出该页面空间交给工作线程使用。
缓冲区管理器会启动一个专用线程定期收回&()*+,中长期不用的物理内存。
这个专用线程定期从前向后扫描&()*+,寻找第一个无效页面。
如果链表第一项就是无效的,则不做任何回收内存操作,直接返回。
如果无效的页面数目为-$3801&2%9-./801&2%,也不做任何内存回收操作,直接返回;否则,从当前页面向&()*+,头的方向释放01&2%81/.4个页面的物理内存,并把相应的56)*7标记置为无效。
动态调整缓冲区物理内存的示意图如图:
所示。
!
结束语与许多;0-中的缓冲区管理程序相似,!
#$%缓冲区管理器的主要目标是对超出主存容量的数据存取提供支持,其主要思想是必要时从磁盘读入数据页,并替换掉主存中不再需要的页。
!
#$%的缓冲区管理器在设计上又有其自身的特点和优势:
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通过有效地利用异步.!
技术,大大提高了存取磁盘数据的效率,并且通过校验算法保证了.动态调整缓冲区物理内存示意图参考文献:
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清华大学出版社,:
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UBC作者简介:
孙全鸿(?
XYX9),男,安徽合肥人,硕士研究生,主要研究方向为数据库系统及应用;董金祥,男,浙江温州人,教授,博士生导师,主要研究方向为计算机图形学、计算机辅助设计、先进制造技术、人工智能、数据库。
(上接第?
页)由于小波高频图像中局部标准差较大的中心像
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- 基于 变换 SAR 可见光 图像 融合 算法