小波变换与LBP结合的遥感图像融合新算法

"基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究，通过结合两种技术，旨在提高遥感图像的融合质量和信息保留。该算法首先应用小波变换对源图像进行分解，然后在高频子带内利用局部LBP算子提取特征，而在低频子带则采用非线性加权的方式。最终，通过高频和低频系数的小波重构生成融合图像，有效融合了源图像的细节，并抑制了噪声。实验表明，这种方法在保留源图像信息的同时，能够提供更丰富的合成图像，特别适用于可见光图像与SAR图像的融合。" 本文研究的核心是图像融合技术，特别是在遥感图像处理领域。图像融合是整合来自不同来源或不同时间的数据，以获取更精确、更全面的信息。在像素层面进行融合，可以保留原始图像的细节和真实性。小波变换在此类应用中发挥关键作用，因为它能在多分辨率下分析图像，揭示不同尺度的特征。 小波变换通过分解图像为多个子带，使得在不同分辨率和频率上处理图像成为可能。对于多聚焦图像融合，小波变换方法通常优于Laplacian金字塔方法，因为它能更好地保留高频信息。然而，小波变换可能会丢失部分边缘信息。 为了解决这一问题，研究者引入了局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）算子。LBP算子是一种简单且有效的纹理描述符，尤其擅长捕捉图像的局部结构和边缘信息。在小波变换的高频子带中，LBP算子被用来提取重要的高频细节。而在低频部分，通过非线性加权方法处理，目的是增强图像的结构信息。 实验部分，该融合算法应用于可见光图像和合成孔径雷达（SAR）图像的融合，结果显示这种方法能有效保留源图像的特性，同时增强细节并抑制噪声。这种融合技术提高了图像的综合信息价值，对于遥感图像分析和理解具有重要意义。 基于小波变换和LBP算子的遥感图像融合算法结合了两者的优势，能够在保留图像原有信息的同时，增强图像的细节表现，提升图像融合的效果。这种技术对于提升遥感图像分析的精度和效率，以及在环境监测、灾害评估等领域有着广泛的应用前景。