a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。

基于A'trous小波变换的多传感器数据融合方法

在小波分析中,Mallat算法是一种重要的小波变换方法。但该方法由于存在抽取和插值运算,其结果有一定的失真。A’trous算法既具有Mallat算法的快速性,又有效保留了数据信息。提出把A’trous算法应用到多传感器数据融合中,经过仿真计算,其结果表明该算法是有效的。