介绍了多小波理论及对图像进行多小波分解和重构的方法,以全色(PAN)和多光谱(TM)遥感图像融合为例,提出了一种基于多小波变换的遥感图像融合方法.通过Matlab编程实验,比较了db4小波及Smooth、GHM和CL三种多小波的融合效果. 多小波变换在遥感图像融合中的应用 张丽丽，付炜，赵娜 （燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛０６６００４） 摘要：介绍了多小波理论及对图像进行多小波分解和重构的方法，以全色（ＰＡＮ）和多光谱（ＴＭ） 遥感图像融合为例，提出了一种基于多小波变换的遥感图像融合方法。通过ＭａⅡａｂ编程实验，比较了 ｄｂ４小波及Ｓｍｏｏｔｈ、ＧＨＭ和ＣＬ三种多小波的融合效果。 关键词：多小波变换遥感图像图像融合融合算法 遥感图像融合是指将不同传感器获得的同一区域 １多小波变换的基础理论 的不同空间分辨率图像的信息融合在一起，并利用它 多小波的理论框架是基于ｒ（ｒ＞１）重多分辨分析建立 们在时空上的相关性及信息熵的互补性来获得对地表 的，是将单小波中由单个尺度函数生成的多分辨分析空 景物更全面、清晰的描述，以便于遥感影像的解译与分 间扩展为由ｒ个尺度函数分量生成，其尺度函数和小波 析。通常在高空间分辨率的全色图像与低空间分辨率 函数均是ｒ维的向量，即有： 的多光谱图像之间进行。遥感图像融合分为三个层次： 多（￡）＝［妒ｌ（ｆ），妒２（￡），…似（ｔ）ｒ 基于像素级融合、基于特征级融合及基于知识和影像 坝￡）＝［妒ｌ（￡），吵２（ｔ），…妒……