小波包变换在SAR与TM图像融合中的应用

"一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法 (2005年)，由程英蕾和赵荣椿发表在《西北工业大学学报》2005年第23卷第4期。该论文探讨了如何利用小波包变换提升图像融合效果，特别是针对合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像的融合。" 本文主要介绍了小波变换和小波包变换在图像融合中的应用，特别是在遥感图像处理领域的优势。小波变换是一种广泛应用的图像分析工具，它对图像的低频信息进行多分辨率分析，但在高频信息的处理上存在局限。小波包变换作为小波变换的扩展，不仅处理低频成分，还能对小波变换未细分的高频部分进行更细致的分解，因此在图像融合中能提供更为精细的信息。 论文提出了一种基于小波包变换的融合算法，用于同一地理位置的SAR图像和TM图像的融合。SAR图像通常提供优秀的穿透力和全天候观测能力，但细节信息可能不足；而TM图像则具有丰富的光谱信息，但受天气和光照条件影响较大。通过小波包变换，可以将两种图像的优势结合，实现信息互补，提高图像的分析和提取能力。 融合过程包括了对两源图像的预处理、小波包分解、信息选取和重构等步骤。在实验中，作者们对比了融合结果和传统小波变换融合的结果，通过客观分析和目视评价，证明了所提出的小波包融合方法能更好地保留和整合SAR图像的细节和TM图像的光谱特性，从而得到高质量的融合图像。 关键词涉及到小波变换、小波包变换、图像融合、高频信息和低频信息。该研究对于多源遥感信息的综合分析具有重要意义，尤其在军事目标识别、地质勘探和环境监测等领域，可以有效提升信息提取效率和准确性。 中图分类号为TP391.41，文献标识码为A，表明该研究属于信息技术和计算机科学领域。随着遥感技术和传感器技术的快速发展，多源遥感信息的融合成为研究重点，而本文提出的融合方法为这一领域提供了新的思路和工具。