基于高通濾波的多光譜圖像融合方法

摘要：提出了一種基于高通濾波的多光譜圖像與高空間分辨率圖像融合的方法。該算法首先對高空間分辨率圖像進行高通濾波，然后將濾波后的圖像與HIS正變換后的強度分量進行融合處理，再進行HIS 逆變換，得到最后的融合圖像。通過將小波方法與HIS變換法的融合結果進行對比評價，表明了該方法在提高多光譜圖像的空間細節表現能力和保持光譜信息上都有很好的效果。

關鍵詞：圖像融合； 高通濾波； 光譜保持； HIS變換

中圖分類號：TP391文獻標志碼：A

文章編號：1001－3695(2007)08－0218－02

在某些情況下，由于受照明、環境條件、目標狀態、目標位置以及傳感器固有特性等因素的影響，通過單一傳感器所獲得的圖像信息不足以用來對目標或場景進行更好的檢測、分析和理解。圖像融合可以有效地解決這些問題。所謂圖像融合是指綜合兩個或多個源圖像的信息，以獲取對同一場景的更精確、更全面和更可靠的圖像描述。圖像融合充分利用了多個被融合圖像中包含的冗余信息和互補信息。該融合圖像應更符合人或機器的視覺特性，以利于對圖像的進一步分析、目標的檢測、識別或跟蹤。圖像融合作為一種有效的信息融合技術 已經廣泛應用于機器視覺、醫療診斷、軍事和遙感等領域[1，2]。圖像融合一般分為三級，即像素級、特征級和決策級。本文所指的圖像融合是像素級圖像融合。常用的圖像融合方法有HIS變換法、PCA主成分變換法及小波變換法。HIS變換法是進行圖像融合的常用方法之一，它能將不同傳感器獲取的數據或不同性質的數據融合在一起，從而提高圖像的可判讀性，使信息的提取變得更容易[3]。Hayden等人在1982年首次將HIS變換法應用于兩種不同平臺遙感數據源的融合。這種方法也被用于TM和SPOT全色圖像數據以及SPOT多光譜和全色波段數據的融合[4]。HIS變換法要求參與融合的兩組數據源的光譜響應范圍要一致或相近；否則，融合后的圖像會產生光譜扭曲變異[5]。針對參與融合的兩組數據源的光譜響應范圍不一致，本文提出了一種信息保持型融合方法——高通濾波融合算法。該算法能夠使融合后圖像的色彩與融合前多光譜圖像的色彩一致。

1基于高通濾波變換的多光譜圖像融合算法

本文主要研究將Landsat TM多光譜圖像與高空間分辨率圖像進行融合，以得到一幅同時具有高空間分辨率和多光譜信息的融合圖像。為方便書寫，將多光譜圖像記為T，高空間分辨率圖像記為P。

對地物識別而言，圖像融合主要是獲取低空間分辨率的多光譜信息(即低頻信息)和高空間分辨率全色波段的空間信息(即高頻信息)。常規的HIS變換法用于不同分辨率圖像融合時，是通過圖像替換(用高空間分辨率圖像替換經HIS變換后的I分量)來實現的。融合時，高空間分辨率圖像的空間信息和光譜信息均被融入融合后的圖像，所以要使融合圖像保持低分辨率多光譜圖像的色彩，就要抑制全色波段圖像的低頻信息對融合后圖像的干擾。由于高通濾波具有弱化全色波段低頻信息的作用，在HIS變換前進行高通濾波[6，7]。

2實驗結果及評價

本文分別采用傳統HIS方法、小波方法和本文提出的高通濾波融合法對多光譜圖像及高空間分辨率圖像進行了融合實驗。實驗結果如圖1所示：（a）為高空間分辨率圖像P；（b）為多光譜圖像T；（c）為小波變換融合法得到的圖像；（d）為用HIS方法融合后的圖像；（e）為運用本文方法融合后的圖像。

通過主觀目視的效果可以看出：圖1(c)雖然光譜信息保持得還可以，但是細節很不清楚；(d)在細節方面稍好一些，但是卻出現了方塊效應；而(e)對本文的方法無論是細節信息還是光譜信息保持得都很好，而且沒有方塊效應和光譜失真的情況出現。

3結束語

本文提出了一種基于高通濾波變換的多光譜與高空間分辨率圖像融合的方法。實驗比較結果表明，該方法克服了傳統小波和HIS方法的不足，取得了令人滿意的融合效果。其不僅更好地提高了多光譜圖像的空間紋理特性，而且更有效地保持了圖像的光譜信息，是一種較理想的多光譜圖像融合方法。

參考文獻：

［1］HALL D L. Mathematical techniques in multisensor data fusion[M]. Boston: Artech House， 1992.

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［6］李德仁. 攝影測量與遙感的現狀及發展趨勢[J]. 武漢測繪科技大學學報， 2000，25(1):1－6.

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注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”