基于小波变换的遥感图像融合技术研究
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基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合
３ 用第 ２ ） 步得到 的融 合分量代 替亮 度分 量
代 多光 谱 图像 的 亮度 分量 的 方式 ，利 用形 态 小 波变 像 ，并 同 Ｈ、ｓ 分量 图像 一 起 转 换 到 Ｒ 空 ，最 ＧＢ 换 融 合 方法来 融 合 多光谱 图像 的亮度 分 量 与＿＝ 图 后得到融合结果罔像 牟色
近 些 年 图像 融 合 的方 法 主要 有 Ｉ 变 换 融 合 方 步 骤 为 ： ＨＳ 法 、小 波 变换 融合 方 法 １ ｏ Ｉｕ ｌｔ 换 融 、Ｃ ｎｎ ｒ 变 ｅ １ 多 光 谱 像 的 Ｒ、（、ｌ 个 波 段 转 换 钊 ）将 ｛ 合 、形 态小 波变 换融 合 力 法 ‘ 。 ＝ 等 Ｉ Ｓ 问 ，得 到Ｉ Ｈ空 、Ｈ、 个 分 ． ． 在传 统 ＩＩ 变 换 融 合 方法 中 ， 由于 直接 采 用 ￣ ＨＳ Ｊ ２ 将 全 色 像 多光 谱 像 经 Ｉ 变 换 后 得 到 ） ｊ ＨＳ
像 ，提 出 了一种 基 于 Ｉ Ｓ 换 和形 态 小 波 变换 的遥 Ｈ变
［ 稿 日期 】２ １— — 收 ０ ２ １４
图像融合 过程 可 以描 述 为
【 基金项 目］ 尔省 Ｆ然科学基金项 ｆ（２ １ １２ ４ ０ ０ １ １ ＿９ ５ ７ ０ ０ ０ ０ ） １ ８ 【 作者简介】陈增 兵 （ ９ ８ １８ ～）， （ ），汀苏 迁人 ，钡 ¨研究生，— ａｌ ａ ｋｏ ｅｚ＠１ｍ ｉ 汉 １ ： Ｅ ｍｉ ：ｈ ｎ ａｋ ￣ｈ ｇ ａｌ ・ “ｍ
第１ 期
陈增兵 ，张基宏 ：基 于Ｉ 变换 和形 态小波变换的遥感 图像融合 ＨＳ
１基 于 Ｉ 变 换与 形态 小波 变换 的遥 感 图像 ＨＳ
融合 方 法
光学 罔像进 行 融合 ，使 融 合后 的多光 谱 图像具 有 较 １１ ＨＳ ． Ｉ 变换 融合 方法
基于小波变换影像融合方法的对比研究
经 过 定 性 与 定 量 的 比较 分 析 ， 终 得 出 了基 于 绝 对值 最 大的 融 合 方 法 ， 于 另 外 两种 融 合 方 法 的 结 论 。 最 优
【 关键 词】 遥感 ； 图像融合 ； 小波变换； 融合规 则
０ 引 言
小 波理 论 是 ２ ０世 纪 ８ Ｏ年 代后 期 发 展 起 来 的 新 的时 ， 频 域 分 析 空／
Ｍ Ｎ
ｎ。 分 别 图像 像 元 矩 阵 的 行 和列 ． ｌ ｉ ｑ ． 融 合 规 则 来 计 算 ， 得 了 理 想 的 试 验效 果 。 无 论 如 何 ． 用 小 波 变 换 取 但 利 ． 标 准差 表 示 图像 像 素 值 的 分 布 情 况 。 ２ 方 法 进 行 融 合 ， 般 都遵 循 针对 影 像 分 解 后 的低 频 信 息 和 高频 信 息 分 ３ 一 别 处 理 的原 则 。
与 前 人 的 研 究 方 法 相 似 ， 对 小 波 分 解 后 获 得 的低 频 和 高 频信 息 针 分 别 处 理 ， 过 分 析 比较 进 而得 出较 优 的融 合 结 果 。本 文研 究 方 法 是 经
ｓ ＝ ：
＿
二
（ ５ ）
Ａ（ ｎ 表 示 图像 像 元 灰 度 的 均 值 。 ｍ，） ． ３ 代 在 低 频 信 息 选 用 替 代 融 合法 ，而 在 高 频 信 息 处 分 别 选 用 替 代 融 合 、 极 ３ 图像 的熵 值 代 表 融 合 结 果 反 映 的信 息量 的大 小 。熵 值 越 大 ， 表 值 融 合 以及 加 权 平 均 的 融合 规 则 进 行 处 理 ， 此 基 础 上 作 出分 析 和 比 图 像 的 信 息越 丰 富 。定 义 为 ： 在 较 ， 而 确 定 在 上 述 方 法 中低 频 选 用 替 代 融 合 法 ， 频 选 用 极 值 融 合 从 高
基于小波-HIS的遥感影像融合方法技术研究
波 。在 实 际应 用 中需 要 对 小 波变 换 的 尺 度 因 子 ａ、 平
本节采 用 一 幅 Ｔ 多光 谱 影 像 （ １ 和一 幅 Ｍ 图 ）
ＳＯ Ｐ Ｔ全 色 影像 （ ２ 进 行实 验 分析 图 ）
移 因子 ｂ ｂ≠０ （ ）进行离散化处 理 ， 既得到二维离散
小波 ：
［ 收稿 日期 ］ ２ １ ０ ０ １— ４—２ ４ ［ 作者简介 ］ 冯建辉 （９ ７ ） 女 ， １７ 一 ， 汉族 ， 河北肃宁人 ， 助理工程师 ， 主要从事 Ｇ Ｓ与 Ｒ Ｉ ｓ方面的１ 作 与应用性研究 。 二
波 变换 后 某 一频 率 的图层 ， 过 逆 变换 以后 得 到 的融 经
ｈ ｃｔ ． ２ ． ｊ 】 ＋ｋ ． ｎ
，
—
１ｎ ４Ｚ
，
ｇ ｊ Ｊ ＋ｋ ｃ＋ ｌ ２ ｎ
合影像是否有更 好 的效果 ？本 文通过 Ｈ Ｓ一小 波变 Ｉ 换的融合方法实 验认为经 过 Ｈ Ｓ一小波 变换 的影像 Ｉ 融合方法综合了两种融合方法的优 点 ， 很好 的保持多 光谱影像 的光谱信息和全色影像的空间信息 ， 对于影 像的解译能够提供更好的基础数据 。
变换 ， 在时域和频域上 同时具有 良好 的定位能力与局 部 化性质 ， 对影 像 的高频成 分采用 逐步精 细 的时
间域 取 样 步 长 ， 以“ 可 聚焦 ” 影像 的任 意细 节 。 到
影像在多源遥感影像 融合过程 中是被作为 二维 影像进行处理的 ， 以本文中只用到二维离散小 所
［ 摘
要 ］ 小波是建立在泛 函分析 、 调和分析 、 立叶分析 基础上 的 时频 原子 ， 时域 、 傅 在 频域 同时具有 良
好 的局 部 化 特 性 和 多分 辨 率 特 性 。遥 感 影像 融 合 是 遥 感 影 像 处 理 中的 重 要 环 节 ， 人 们 处理 多 源遥 感 影 像 数 是 据 的 主要 手段 之 一 ， 融 合 方 法 的 选 择 对 融 合 结 果 来说 至 关 重 要 。 将 传 统 的 融 合 方 法 与 小 波 结 合 已 经 成 为 研 而 究 的 热 点 ， 文 将 小 波 变换 与 Ｈ Ｓ融合 方 法 相 结 合 ， 通 过 实 验 证 明 该 方 法 能 够 在 提 高 空 间 分 辨 率 的 同 时 很 本 Ｉ 并 好 的 保持 多光 谱 影 像 的光 谱 信 息 。
本节采 用 一 幅 Ｔ 多光 谱 影 像 （ １ 和一 幅 Ｍ 图 ）
ＳＯ Ｐ Ｔ全 色 影像 （ ２ 进 行实 验 分析 图 ）
移 因子 ｂ ｂ≠０ （ ）进行离散化处 理 ， 既得到二维离散
小波 ：
［ 收稿 日期 ］ ２ １ ０ ０ １— ４—２ ４ ［ 作者简介 ］ 冯建辉 （９ ７ ） 女 ， １７ 一 ， 汉族 ， 河北肃宁人 ， 助理工程师 ， 主要从事 Ｇ Ｓ与 Ｒ Ｉ ｓ方面的１ 作 与应用性研究 。 二
波 变换 后 某 一频 率 的图层 ， 过 逆 变换 以后 得 到 的融 经
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１ｎ ４Ｚ
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合影像是否有更 好 的效果 ？本 文通过 Ｈ Ｓ一小 波变 Ｉ 换的融合方法实 验认为经 过 Ｈ Ｓ一小波 变换 的影像 Ｉ 融合方法综合了两种融合方法的优 点 ， 很好 的保持多 光谱影像 的光谱信息和全色影像的空间信息 ， 对于影 像的解译能够提供更好的基础数据 。
变换 ， 在时域和频域上 同时具有 良好 的定位能力与局 部 化性质 ， 对影 像 的高频成 分采用 逐步精 细 的时
间域 取 样 步 长 ， 以“ 可 聚焦 ” 影像 的任 意细 节 。 到
影像在多源遥感影像 融合过程 中是被作为 二维 影像进行处理的 ， 以本文中只用到二维离散小 所
［ 摘
要 ］ 小波是建立在泛 函分析 、 调和分析 、 立叶分析 基础上 的 时频 原子 ， 时域 、 傅 在 频域 同时具有 良
好 的局 部 化 特 性 和 多分 辨 率 特 性 。遥 感 影像 融 合 是 遥 感 影 像 处 理 中的 重 要 环 节 ， 人 们 处理 多 源遥 感 影 像 数 是 据 的 主要 手段 之 一 ， 融 合 方 法 的 选 择 对 融 合 结 果 来说 至 关 重 要 。 将 传 统 的 融 合 方 法 与 小 波 结 合 已 经 成 为 研 而 究 的 热 点 ， 文 将 小 波 变换 与 Ｈ Ｓ融合 方 法 相 结 合 ， 通 过 实 验 证 明 该 方 法 能 够 在 提 高 空 间 分 辨 率 的 同 时 很 本 Ｉ 并 好 的 保持 多光 谱 影 像 的光 谱 信 息 。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。
遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。
本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。
这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。
为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。
我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。
然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。
最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。
3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。
该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。
具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。
b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。
c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。
d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。
4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。
视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。
定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。
三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。
通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。
融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。
在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。
结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。
基于小波变换纹理一致性测度的遥感图像融合算法
ｐ ｏ ｅ ｓ ｓｍｕ ｔ—ｅ ｏｕ ｉ ｎ ｗａ ｅｅ ｏ ｆｉｉ ｎ ｓｉ ｄ ｖｄ ａｌ ｎ ｄ ｐｔ ｎ ｍｕ ｏ ｏ ｆｅ ｕ ｎｃ ｍａ ｅ ｗａ ｅ ｅ ｏ ｆ ｒ ｃ ｓ ｅ ｌｉｒ ｓ ｌ ｔｏ ｖ ｌｔｃ ｅｆｃｅ ｔ ｎ ｉｉ ｕ ｌ ａ ｄ ａ ｏ ｓｍｉ ｉ ｍ ｆｌｗ—ｒ ｑ ｅ ｙ ｉ ｇ ｖ ｌ ｔｃ ｅ－ ｙ ｉ ｉｎ ｓ ａ ｈｅ ｆ ｓｏ ｏ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｉ ｇ ｖ ｌ ｔｃ ｅｆ ｉｎｔ． ｆｃ ｅ ｔ ｓ ｔ ｕ ｉｎ ｌｗ—ｒ ｑ ｅ ｃ ｍａ ｅ ｗａ ｅｅ ｏ ｆ ｃｅ ｓ Ｈｉｈ—ｒ ｑ ｅ ｃ ｍａ ｅ ｆ ｉ ｎ ｒ ｌ ｓａ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈｅ ｉ ｇ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｉ ｇ ｕｓｏ ｕ ｅ ｒ ａ ｅ ｎ ｔ
Ｚ ａ ｇＤ ｘ ｎ ， ａ ｉｇ ｅ ， ｈ ｎＪｎ ｉｇ ｈ ｎ ｅｉ ｇ一 Ｇ ｏＱｎｗ ｉ Ｃ ｅ ｕ ｎｎ ａ
（ ｅ ａ ．ｏ ｎｅｉｅｔ ｏ ｐ ｔ ｇａｄＳ ｎ ｌ ｒ ｅｓ ｇ Ａ ｈ ｉ ｎｖｒｔ， ｅ ｉ ３ ０ ９ Ｃ ｉ ； ，ＫｙＬｂ ｆＩｔ ｌ ｎ ｍ ｕ ｎ ｎ ｉ ａ ｏ ｓ ｎ ， ｎ ｕ Ｕ ｉ ｓｙ Ｈｆ ０３ ，ｈｎ ｌｇ Ｃ ｉ ｇ Ｐ ｃ ｉ ｅｉ ｅ２ ａ ２ＴｅＳｈｏ ｏ Ｅｅ ｒｎ ｃ ｎｅａ ｅｈｏ ｇ ， ｎ ｕ Ｕ ｉ ｒｔ， ｅ ｉ ３ ０ ９ Ｃ ｉ ） ｈ ｃｏｌ ｌ ｔ ｉ Ｓｉ ｃ ｎ Ｔｃｎｌ ｙ Ａ ｈ ｉ ｎ ｅｓｙ Ｈｆ ０３ ，ｈｎ ｆ ｃ ｏ ｃ ｅ ｄ ｏ ｖ ｉ ｅ２ ａ
为融合后 的低频系数 ， 高频 图像根据纹理一致性测度 的纹理检测确定融合规则 ， 调整高频小波系数大小 。利用小波变换对 图像 相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理 ， 很好地将来 自不同图像 的特征 与细节融合在一起 ， 并对融合图像质 量进行 了对 比评价 。实验结果表明 ， 这种方法能够在保 留图像微小细节方面获得 满意的结果 ， 这种算法有效且优于传统的 图像
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为融合后 的低频系数 ， 高频 图像根据纹理一致性测度 的纹理检测确定融合规则 ， 调整高频小波系数大小 。利用小波变换对 图像 相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理 ， 很好地将来 自不同图像 的特征 与细节融合在一起 ， 并对融合图像质 量进行 了对 比评价 。实验结果表明 ， 这种方法能够在保 留图像微小细节方面获得 满意的结果 ， 这种算法有效且优于传统的 图像
基于小波分析和BP神经网络的多传感器遥感图像融合算法的研究
得遥 感图像的应用范围得到极大地拓 展。
１ 多传感器遥感 图像融合的概述
的载 体 ， 过 信 息融 合 ， 以将 通 过 不 同 工 通 可
上 。 感 图像 的 融 合技 术 使 用 多 层次 、 遥 多级
完 整 的 分 量 数 据 ， 此 小 波 分 析 被 广 泛 地 在 Ｂ 神 经 网络 算 法 的 基 础 之 上 ， 合 变 尺 因 Ｐ 结
对于 二维信 息来说 ， 波分 解可以 用 小
多 传 感 器 遥 感 图 像是 一种 多 种 信 息 源 应 用 在 图像 处 理 和 场 量 处 理 领 域 。 具 采 集 到 的 图 像 信 息 集成 在 一 张 遥 感 图像 如 图 １ 示 的 示 意 图来 理 解 。 所
分 解 前 的 图像 被 定 义 为 第 一 层 图 像 进 行 图像 融 合 处 理 时 ， 用 的 是 负 梯 度 方 采
首 先 ， 照 小 波 塔 形 分 解 的 方 法 对 每 按
一
不是 太 大 。 过 小 波 分 解 ， 以 借 助小 波 的 通 可
源 图 像 进 行 小 波 变 换 ； 后 针 对 每 一 个 然
融 时 ， 于 传 感 器 信 息 的 处 理 技 术 也 随 之 提 方 向性 特 点 将 方 向 各 异 的 高频 分 辨 率 图像 分 解 层 进 行 融 合 ， 合 的 方 法 按 照 每 层 上 对
够 达 到 抗 干 扰 、 定的 科 学 数据 载 体 。 稳
会 大 大 增 加 ， 间消 耗 也 随 之 增 长 。 此 ， 时 因
被 分 解 为 水 平 方 向 上 的 图像 Ｌ ， 直 方 Ｈｌ 垂
向 上 的 图 像 ＨＬ１ 及 斜 对 角 线 上 的 图 像 以
基于小波变换的图像融合方法研究
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｉ ｇ ｆ ｓｏ ｉ ａ ｉ ｏ ｔ ｎ ｂｒ ｎ ｈ ｆ ｔａ ｔ ｍａ ｅ ｕ ｉ ｎ ｓ ｎ ｍｐ ｒａ ｔ ａ ｃ ｏ ｍｕ ｔ－ ｅ ｓ ｒ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｕｓｏ ， ｗａ ｅ ｅ ｌｉｓ ｎ ｏ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｆ ｉｎ ｖ ｌｔ
ｔ ｎｆ ｍ ｉ ａｍａ ｒｂｅ ｋｈｏｇ ｈｓａｅ ． ｈ ａ ｅ ａｅ ｎ ｒｓａｃ ａｅｅ ｔ ｎｆｒ ｔｅｒ， ｒ ｓ ｒ ｓ ｊ ｒａ ｔｒｕ ｈ ｉ ｔｉ ｒａ Ｔ ｅｐ ｐ ｒｂ ｓｄｏ ｅｅｒｈｗ ｖ ｌ ａ ｓ ｍ ｏｙ ａ ｏ ｏ ｎ ｔｒ ｏ ｈ
ｓ ｏ ｔ ｔｔ ｓ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ｅ ｈ ｎ ｅ ｗｅｌ ｔ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｅ ｏ ｕ ｉｎ ｏ ｈｅ ｉ ａ ｅ ｎｄ ｉ ｅ ｓ ｏ ｃ ｒｙ ｏ ｔ ｈ ｗ ｈａ ｈｉ ｔ ｏ ａ ｎ ａ ｃ ｌ ｈ ｐ ｃｒ ｌ ｒ ｓ ｌ ｔｏ ｆｔ ｍ ｇ ，ａ ｓ ａ ｙ ｔ ａ ｒ ｕ ｔ ｅ ａ ａｙ ｉ ｎ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｆｔ ｅ ｉ ｇ ． ｈ ｎ ｌｓｓａ ｄ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｏ ｈ ｍａ ｅ
效果 ， 已成 为 现今研 究 的一个 热点 。 文着 重研究 基 本 于小 波变 换 的图像融 合方 法 ，提 出一 种高频 小波 系
分 辨 率 ． 于 对 图 像进 行分 析 和 识 别 。 便
关键 词 ： 图像融合 ； 小波变换 ； 传感器 ； 光谱 分辨率
中图 分 类号 ：Ｐ ５ Ｔ７ｌ 文 献标 识 码 ： Ａ ＤＯＩ１ ．９ ９／ ． ｓ ．Ｏ － ２ ０２ １ ．６０ ４ ：０３ ６ ｊｓｎ１ Ｏ１ ０ ７ ．０ ００ ．０ ｉ
ｄ ｒ ｃ ｅ ｌ ｃ ｍ ｅ ｔｆ ｒｈ ｇ ｆｅ ｕｅ ｃ ｖ ｌ ｔｃ ｅ ｃ ｅ ｔｏ ｈｅ ａｇ ｒｔ ｍ ，ａ ｅ ｔａ ａｈ ｍａ ｉｓ ｉｅ ｔｒ ｐ ａ ｅ ｎ ｏ ｉｈ－ｒ ｑ ｎ ｙ ｗａ ｅ ｅ ｏ ｆ ｉ ｎ ｆｔ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｎｄ ｕｓ ｄ ｍａ ｌｂ ｍ ｔ ｅ ｔｃ
ｔ ｎｆ ｍ ｉ ａｍａ ｒｂｅ ｋｈｏｇ ｈｓａｅ ． ｈ ａ ｅ ａｅ ｎ ｒｓａｃ ａｅｅ ｔ ｎｆｒ ｔｅｒ， ｒ ｓ ｒ ｓ ｊ ｒａ ｔｒｕ ｈ ｉ ｔｉ ｒａ Ｔ ｅｐ ｐ ｒｂ ｓｄｏ ｅｅｒｈｗ ｖ ｌ ａ ｓ ｍ ｏｙ ａ ｏ ｏ ｎ ｔｒ ｏ ｈ
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效果 ， 已成 为 现今研 究 的一个 热点 。 文着 重研究 基 本 于小 波变 换 的图像融 合方 法 ，提 出一 种高频 小波 系
分 辨 率 ． 于 对 图 像进 行分 析 和 识 别 。 便
关键 词 ： 图像融合 ； 小波变换 ； 传感器 ； 光谱 分辨率
中图 分 类号 ：Ｐ ５ Ｔ７ｌ 文 献标 识 码 ： Ａ ＤＯＩ１ ．９ ９／ ． ｓ ．Ｏ － ２ ０２ １ ．６０ ４ ：０３ ６ ｊｓｎ１ Ｏ１ ０ ７ ．０ ００ ．０ ｉ
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基于小波变换的数字图像融合研究
数 的表示 ， ｘＬ（ ） （） ， ｘ满足允许条件 ： Ｒ 且 （）
ｃ 』
＋ 。 ｏ
Ｖ＝ｐｎＯ —ｊ Ｊ （ｎ （１ｄ＝ ｏｓ ｛ ｘ ｝ ｔ ）ｔ Ｉｘ８ ａ （ｎ ， — 一 ） Ｔ
…多 分 辨 率 的定 义 町以 看 ｝ ＇ 何 的 闭 ｌ Ｉ所 ｛ 『 ｛ ∈Ｚ ｖ ：
通过 实验 比较 了
小 波 变换 在 数 字
种 像数据难 以满足 实际需求 。为 了对观测 目标有 ‘ 个更 全 面、 清晰 、 准确 的理解 和认识 ， 人们迫切 希望寻求 ‘ 种综 合
利 用 各 类 图 像 数 据 的 技术 方法 。 与单 源 图像 相 比 多源 图 像 融
，
式 中 的 ａ足伸 缩 系 数 ， 称 尺 度 冈 子 。ｂ为 移 ｒ， 又 ｘ称 为 由母 函数 （） 成 的 连 续 小波 ） ｘ生 数 ，
』式 中 【 足 （） Ｆ ｕｉ 变换和反变换， ｘ为基本 （ ） １ ） ｘ的 ｏ ｒ ｒ ｅ （） 小波函数或者小波母 函数 。 ｔｘ足够正则时， 当 ｌ） ， （ 例如： ｘ ∈Ｌ （） （ ） ２ ） Ｒ ｎＬ（ 时就足够 正则 ， Ｒ 允许条 件意 味着 小波 函数均值 为
５ — ６
一
应用 技 术茸 研 究
结果分析： ３中（） ） ） 平 硐 内壁 左 壁 的 幅 连 续 的展 开 ， ａ（ （ 是 ｂｃ 按 理 的结 合 将 使 信 、 图像 处 理进 入 史高 的层 次 。
参考文献：
［】 东健 ． 字 图像 处理 ［ ． １何 数 Ｍ】西安 ： 西安 电 子 科技 大 学 出 版社 ，０ ３ ２ ０
ｓ ｎｂｓｄ ｎｔｗ ｒ ｅｏ ｐ ｓｉ ， ｇ ｓ ｎ ａｅ ｎｗ ｖｌｔ ａ ｓ ｒ ａｉ ） ｎ ｅ ｄｒ ｈ ｌｏ ｉ Ｅ ｐｒ ｎａ ｒｓｌ ｏ ｉ ａｅ ｅ ｃ ｍ ｏｉｏ ｉ ｅｕｉ ｓｄｏ ａ ｅ ｎｆｍ ｔ ｎ ｏ ｆａ ｇ ｔ ｌ ｆ ｄｔ ｘ ｅ ｍｅｔｌｅｕｔｓ ｗ ｏ ｏ ｏ ｄ ｔ ｎ ｍａ ｆ ｏ ｂ ｅｔ ｒ ｏ ｏ ｌｔ ｎ ｉ ｗａ ａ ． ｉ ｓｈ
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。