39、遥感图像融合与片上网络多核DSP框架技术解析

遥感图像融合与片上网络多核DSP框架技术解析

1 遥感图像融合方法

1.1 研究背景

多源遥感图像融合技术旨在有效融合高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像，并平衡结果的空间和光谱信息。目前，已提出多种融合技术，如IHS方法、主成分分析（PCA）方法、高通滤波方法和基于小波变换的融合方法。然而，IHS和PCA存在较大光谱失真，高通滤波方法在图像滤波过程中会丢失大量纹理信息。

1.2 小波变换原理

小波变换是一种正交变换，除了具有传统傅里叶变换的优点外，还很好地解决了傅里叶变换在时域和频域的问题。它能将原始图像分解为低频图像和高频图像，低频图像可进一步分解为包含原始图像空间结构信息的子图像。

使用 $A_0(m, n)$ 表示图像，通过以下公式进行小波分解：
[
\begin{cases}
A_{j + 1}(m, n) = \sum_{k} h(k) A_j(2m - k, 2n - k) \
D_{H}^{j + 1}(m, n) = \sum_{k} g(k) A_j(2m - k, 2n - k) \
D_{V}^{j + 1}(m, n) = \sum_{k} h(k) D_{V}^{j}(2m - k, 2n - k) \
D_{D}^{j + 1}(m, n) = \sum_{k} g(k) D_{V}^{j}(2m - k, 2n - k)
\end{cases}
]

重构过程为：
[
A_0(m, n) = A_j(m, n) + D_{H}^{j}(m, n) + D_{V}^{j}(m, n) +