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多種融合方法在SPOT—5影像融合中的效果評價

2014-07-03 02:32:13王靜
科技與創(chuàng)新 2014年7期
關鍵詞:融合

王靜

摘 要:運用多種不同的影像融合技術對SPOT-5影像的多光譜影像和全色影像進行融合,生成新的高分辨率多光譜影像。通過目視判讀,且采用圖像均值、相關系數、相對偏差、熵、標準差和平均梯度6個定量指標對不同方式的融合結果進行分析,結果表明,高通濾波融合方法在提高融合影像空間分辨率的同時,也保持了原多光譜影像的光譜特征。

關鍵詞:影像;融合技術;SPOT-5;HPF融合方法

中圖分類號:TP751 文獻標識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)07-0153-02

SPOT-5衛(wèi)星遙感影像實時性強,覆蓋面廣,分辨率高,且信息量豐富,已被廣泛應用于煤田地質、礦區(qū)環(huán)境、水工地質、災害地質等多種地學領域。融合技術使SPOT-5遙感影像既具有全色數據的高空間分辨率,又具有多光譜數據的光譜分辨率,從色彩、紋理等方面增強了影像的可判讀性和區(qū)劃精度。

一種好的融合方法,不僅要求增強空間分辨率、銳化空間紋理信息,還要求光譜信息保真性高,否則得出的結果偏差很大或錯誤,不利于遙感解譯。以下采用Brovey變換、乘法變換、主成分(PC)變換、高通濾波(HPF)變換和光譜銳化(Gram-Schmidt變換)方法對工作區(qū)內SPOT-5數據的多光譜影像和全色影像進行融合處理,并對各融合效果進行評價。

1 遙感圖像的融合算法

1.1 Brovey變換法

Brovey變換也稱彩色標準化融合變換,是通過歸一化后的多光譜波段與高分辨率影像的乘積來增強影像信息。

1.2 乘法變換法

利用最基本的乘積組合算法直接對兩類遙感影像信息進行合成。

1.3 PC變換法

多波段圖像經主成分變換至各不相關的成分,將高分辨率圖像與第一主成分分量圖像進行直方圖匹配,用匹配后高分辨率圖像替換第一主成分,之后使用逆變換得到融合圖像。由于只是用高分辨率圖像來替換低分辨率圖像的第一主成分,在替換過程中低分辨率圖像第一主成分分量中一些光譜特性的信息損失,在很大程度上影響了融合圖像的光譜分辨率。

1.4 HPF變換法

對高空間分辨率全色影像進行高通濾波提取,提取其線性特征和邊緣等空間結構信息,對低分辨率多光譜影像進行低通濾波提取,提取其光譜信息,然后對高通濾波和低通濾波的結果加權求和,得到融合影像。這種算法提高了影像高頻細節(jié),突出影像結構信息,能增強圖像的空間分辨率,同時減少了高分辨率影像低頻部分的融入,保留了多光譜影像的光譜信息。由于融合結果受所選濾波器的影響,因此,在選取濾波器時,需根據地貌特征、影像質量等多種因素進行選擇。

1.5 Gram-Schmidt變換法

Gram-Schmidt變換法是使用多光譜低空間分辨率影像模擬高分辨率波段,將模擬的高分辨率波段作為第一個波段GS1,對模擬的高分辨波段和低分辨率波段進行 Gram-Schmidt變換,然后用高分辨率波段匹配GS1,產生了經過修改的高分辨率波段,用經過修改的高分辨率波段替換GS1,之后使用逆變換得到融合圖像。Gram-Schmidt變換和PC變換的區(qū)別在于:PC變換的第一分量包含信息最多,后面的信息含量依次減少。Gram-Schmidt變換產生的各個分量只是正交,各分量的信息量沒有明顯的區(qū)別。

2 融合效果評價

2.1 定性評價

定性評價主要以目視判讀為主。從目視效果看,乘積融合影像空間和光譜信息損失都比較大,圖像整體模糊不清,發(fā)生變異的地類在影像色彩上表現為突變、生硬、不自然。Brovey變換、PC變換融合影像地物邊緣信息不清晰,圖像整體偏暗,混合象元的色調不自然。Gram-Schmidt融合影像整體光譜信息變化較小,但水體色調變化校大,且空間信息損失比HPF融合影像要大。HPF融合影像不僅很好地保留了原始多光譜影像的光譜信息,而且對原始高分辨率影像空間信息的繼承程度高于其他方法。

2.2 定量評價

采用熵、圖像均值、相關系數、偏離指數、標準差和平均梯度6個參數對不同融合方法的結果進行評價,比較各種融合方法的優(yōu)劣。

2.2.1 光譜保真度

盡量使高分辨率影像中的低頻光譜信息不被帶入融合圖像中,保持原始多光譜圖像的光譜特征,評價指標有以下幾個。

均值,即像素的灰度平均值。光譜保真度可以通過比較融合圖像和原始多光譜圖像之間灰度平均值的偏離程度來衡量。

相關系數。融合圖像和源圖像的相關系數反映了兩幅圖像光譜特征的相似程度,定義為:

從表1中可以看出,HPF融合影像的均值與原多光譜的對應值比較接近,相關系數最大,偏差指數最小,說明融合影像的光譜信息損失最小。Gram-Schmidt變換融合影像的均值與原多光譜影像一致,相關系數較大,光譜信息損失校小。乘積運算、Brovey變換、PC變換均值都變小,融合后影像變暗,偏差指數較大。從信息熵、標準差和平均梯度來看,HPF得到的融合影像在信息熵的數值上略小于Gram-Schmidt變換的對應值,說明HPF融合方法得到的影像空間結構信息最為豐富。

3 結束語

從目視效果和定量分析的結果來看,Gram-Schmidt變換和HPF變換更適合于SPOT-5全色數據與多光譜數據的融合。但Gram-Schmidt變換融合影像的光譜信息和空間結構信息損失比HPF融合影像要大些。HPF融合影像信息豐富、紋理清晰、色調更自然。在運算時間上,乘積運算、Brovey變換、PC變換的計算時間長,Gram-Schmidt和HPF變換方法的計算時間基本一樣,相對其他方法在計算時間上縮減了很多,適用于大數據量的影像融合。綜合評價得出, HPF變換更適合于SPOT-5全色數據與多光譜數據的融合,其在提高融合影像空間分辨率的同時,有效地保持了多光譜影像的光譜信息。

參考文獻

[1]翁永玲,田慶久.遙感數據融合方法分析與評價綜述[J].遙感信息,2003(3):49-53.

[2]王建,魯安新,郭庭天,等. Brovery圖像融合在引大灌區(qū)土地覆蓋調查中的應用[J].遙感技術與應用,2001(3):173-177.

[3]孫丹峰.全色與多光譜數據融合方法的比較研究[J].遙感技術與應用,2002(1):192-231.

[4]吳連喜.一種保持光譜特征的圖像融合方法—高通濾波融合法[J].國土資源遙感,2003(4):26-29.

[5]王廣亮,李英成,曾鈺,等. ALOS數據像素級融合方法比較研究[J].測繪科學,2008,33(6):121-124.

〔編輯:劉曉芳〕

摘 要:運用多種不同的影像融合技術對SPOT-5影像的多光譜影像和全色影像進行融合,生成新的高分辨率多光譜影像。通過目視判讀,且采用圖像均值、相關系數、相對偏差、熵、標準差和平均梯度6個定量指標對不同方式的融合結果進行分析,結果表明,高通濾波融合方法在提高融合影像空間分辨率的同時,也保持了原多光譜影像的光譜特征。

關鍵詞:影像;融合技術;SPOT-5;HPF融合方法

中圖分類號:TP751 文獻標識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)07-0153-02

SPOT-5衛(wèi)星遙感影像實時性強,覆蓋面廣,分辨率高,且信息量豐富,已被廣泛應用于煤田地質、礦區(qū)環(huán)境、水工地質、災害地質等多種地學領域。融合技術使SPOT-5遙感影像既具有全色數據的高空間分辨率,又具有多光譜數據的光譜分辨率,從色彩、紋理等方面增強了影像的可判讀性和區(qū)劃精度。

一種好的融合方法,不僅要求增強空間分辨率、銳化空間紋理信息,還要求光譜信息保真性高,否則得出的結果偏差很大或錯誤,不利于遙感解譯。以下采用Brovey變換、乘法變換、主成分(PC)變換、高通濾波(HPF)變換和光譜銳化(Gram-Schmidt變換)方法對工作區(qū)內SPOT-5數據的多光譜影像和全色影像進行融合處理,并對各融合效果進行評價。

1 遙感圖像的融合算法

1.1 Brovey變換法

Brovey變換也稱彩色標準化融合變換,是通過歸一化后的多光譜波段與高分辨率影像的乘積來增強影像信息。

1.2 乘法變換法

利用最基本的乘積組合算法直接對兩類遙感影像信息進行合成。

1.3 PC變換法

多波段圖像經主成分變換至各不相關的成分,將高分辨率圖像與第一主成分分量圖像進行直方圖匹配,用匹配后高分辨率圖像替換第一主成分,之后使用逆變換得到融合圖像。由于只是用高分辨率圖像來替換低分辨率圖像的第一主成分,在替換過程中低分辨率圖像第一主成分分量中一些光譜特性的信息損失,在很大程度上影響了融合圖像的光譜分辨率。

1.4 HPF變換法

對高空間分辨率全色影像進行高通濾波提取,提取其線性特征和邊緣等空間結構信息,對低分辨率多光譜影像進行低通濾波提取,提取其光譜信息,然后對高通濾波和低通濾波的結果加權求和,得到融合影像。這種算法提高了影像高頻細節(jié),突出影像結構信息,能增強圖像的空間分辨率,同時減少了高分辨率影像低頻部分的融入,保留了多光譜影像的光譜信息。由于融合結果受所選濾波器的影響,因此,在選取濾波器時,需根據地貌特征、影像質量等多種因素進行選擇。

1.5 Gram-Schmidt變換法

Gram-Schmidt變換法是使用多光譜低空間分辨率影像模擬高分辨率波段,將模擬的高分辨率波段作為第一個波段GS1,對模擬的高分辨波段和低分辨率波段進行 Gram-Schmidt變換,然后用高分辨率波段匹配GS1,產生了經過修改的高分辨率波段,用經過修改的高分辨率波段替換GS1,之后使用逆變換得到融合圖像。Gram-Schmidt變換和PC變換的區(qū)別在于:PC變換的第一分量包含信息最多,后面的信息含量依次減少。Gram-Schmidt變換產生的各個分量只是正交,各分量的信息量沒有明顯的區(qū)別。

2 融合效果評價

2.1 定性評價

定性評價主要以目視判讀為主。從目視效果看,乘積融合影像空間和光譜信息損失都比較大,圖像整體模糊不清,發(fā)生變異的地類在影像色彩上表現為突變、生硬、不自然。Brovey變換、PC變換融合影像地物邊緣信息不清晰,圖像整體偏暗,混合象元的色調不自然。Gram-Schmidt融合影像整體光譜信息變化較小,但水體色調變化校大,且空間信息損失比HPF融合影像要大。HPF融合影像不僅很好地保留了原始多光譜影像的光譜信息,而且對原始高分辨率影像空間信息的繼承程度高于其他方法。

2.2 定量評價

采用熵、圖像均值、相關系數、偏離指數、標準差和平均梯度6個參數對不同融合方法的結果進行評價,比較各種融合方法的優(yōu)劣。

2.2.1 光譜保真度

盡量使高分辨率影像中的低頻光譜信息不被帶入融合圖像中,保持原始多光譜圖像的光譜特征,評價指標有以下幾個。

均值,即像素的灰度平均值。光譜保真度可以通過比較融合圖像和原始多光譜圖像之間灰度平均值的偏離程度來衡量。

相關系數。融合圖像和源圖像的相關系數反映了兩幅圖像光譜特征的相似程度,定義為:

從表1中可以看出,HPF融合影像的均值與原多光譜的對應值比較接近,相關系數最大,偏差指數最小,說明融合影像的光譜信息損失最小。Gram-Schmidt變換融合影像的均值與原多光譜影像一致,相關系數較大,光譜信息損失校小。乘積運算、Brovey變換、PC變換均值都變小,融合后影像變暗,偏差指數較大。從信息熵、標準差和平均梯度來看,HPF得到的融合影像在信息熵的數值上略小于Gram-Schmidt變換的對應值,說明HPF融合方法得到的影像空間結構信息最為豐富。

3 結束語

從目視效果和定量分析的結果來看,Gram-Schmidt變換和HPF變換更適合于SPOT-5全色數據與多光譜數據的融合。但Gram-Schmidt變換融合影像的光譜信息和空間結構信息損失比HPF融合影像要大些。HPF融合影像信息豐富、紋理清晰、色調更自然。在運算時間上,乘積運算、Brovey變換、PC變換的計算時間長,Gram-Schmidt和HPF變換方法的計算時間基本一樣,相對其他方法在計算時間上縮減了很多,適用于大數據量的影像融合。綜合評價得出, HPF變換更適合于SPOT-5全色數據與多光譜數據的融合,其在提高融合影像空間分辨率的同時,有效地保持了多光譜影像的光譜信息。

參考文獻

[1]翁永玲,田慶久.遙感數據融合方法分析與評價綜述[J].遙感信息,2003(3):49-53.

[2]王建,魯安新,郭庭天,等. Brovery圖像融合在引大灌區(qū)土地覆蓋調查中的應用[J].遙感技術與應用,2001(3):173-177.

[3]孫丹峰.全色與多光譜數據融合方法的比較研究[J].遙感技術與應用,2002(1):192-231.

[4]吳連喜.一種保持光譜特征的圖像融合方法—高通濾波融合法[J].國土資源遙感,2003(4):26-29.

[5]王廣亮,李英成,曾鈺,等. ALOS數據像素級融合方法比較研究[J].測繪科學,2008,33(6):121-124.

〔編輯:劉曉芳〕

摘 要:運用多種不同的影像融合技術對SPOT-5影像的多光譜影像和全色影像進行融合,生成新的高分辨率多光譜影像。通過目視判讀,且采用圖像均值、相關系數、相對偏差、熵、標準差和平均梯度6個定量指標對不同方式的融合結果進行分析,結果表明,高通濾波融合方法在提高融合影像空間分辨率的同時,也保持了原多光譜影像的光譜特征。

關鍵詞:影像;融合技術;SPOT-5;HPF融合方法

中圖分類號:TP751 文獻標識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)07-0153-02

SPOT-5衛(wèi)星遙感影像實時性強,覆蓋面廣,分辨率高,且信息量豐富,已被廣泛應用于煤田地質、礦區(qū)環(huán)境、水工地質、災害地質等多種地學領域。融合技術使SPOT-5遙感影像既具有全色數據的高空間分辨率,又具有多光譜數據的光譜分辨率,從色彩、紋理等方面增強了影像的可判讀性和區(qū)劃精度。

一種好的融合方法,不僅要求增強空間分辨率、銳化空間紋理信息,還要求光譜信息保真性高,否則得出的結果偏差很大或錯誤,不利于遙感解譯。以下采用Brovey變換、乘法變換、主成分(PC)變換、高通濾波(HPF)變換和光譜銳化(Gram-Schmidt變換)方法對工作區(qū)內SPOT-5數據的多光譜影像和全色影像進行融合處理,并對各融合效果進行評價。

1 遙感圖像的融合算法

1.1 Brovey變換法

Brovey變換也稱彩色標準化融合變換,是通過歸一化后的多光譜波段與高分辨率影像的乘積來增強影像信息。

1.2 乘法變換法

利用最基本的乘積組合算法直接對兩類遙感影像信息進行合成。

1.3 PC變換法

多波段圖像經主成分變換至各不相關的成分,將高分辨率圖像與第一主成分分量圖像進行直方圖匹配,用匹配后高分辨率圖像替換第一主成分,之后使用逆變換得到融合圖像。由于只是用高分辨率圖像來替換低分辨率圖像的第一主成分,在替換過程中低分辨率圖像第一主成分分量中一些光譜特性的信息損失,在很大程度上影響了融合圖像的光譜分辨率。

1.4 HPF變換法

對高空間分辨率全色影像進行高通濾波提取,提取其線性特征和邊緣等空間結構信息,對低分辨率多光譜影像進行低通濾波提取,提取其光譜信息,然后對高通濾波和低通濾波的結果加權求和,得到融合影像。這種算法提高了影像高頻細節(jié),突出影像結構信息,能增強圖像的空間分辨率,同時減少了高分辨率影像低頻部分的融入,保留了多光譜影像的光譜信息。由于融合結果受所選濾波器的影響,因此,在選取濾波器時,需根據地貌特征、影像質量等多種因素進行選擇。

1.5 Gram-Schmidt變換法

Gram-Schmidt變換法是使用多光譜低空間分辨率影像模擬高分辨率波段,將模擬的高分辨率波段作為第一個波段GS1,對模擬的高分辨波段和低分辨率波段進行 Gram-Schmidt變換,然后用高分辨率波段匹配GS1,產生了經過修改的高分辨率波段,用經過修改的高分辨率波段替換GS1,之后使用逆變換得到融合圖像。Gram-Schmidt變換和PC變換的區(qū)別在于:PC變換的第一分量包含信息最多,后面的信息含量依次減少。Gram-Schmidt變換產生的各個分量只是正交,各分量的信息量沒有明顯的區(qū)別。

2 融合效果評價

2.1 定性評價

定性評價主要以目視判讀為主。從目視效果看,乘積融合影像空間和光譜信息損失都比較大,圖像整體模糊不清,發(fā)生變異的地類在影像色彩上表現為突變、生硬、不自然。Brovey變換、PC變換融合影像地物邊緣信息不清晰,圖像整體偏暗,混合象元的色調不自然。Gram-Schmidt融合影像整體光譜信息變化較小,但水體色調變化校大,且空間信息損失比HPF融合影像要大。HPF融合影像不僅很好地保留了原始多光譜影像的光譜信息,而且對原始高分辨率影像空間信息的繼承程度高于其他方法。

2.2 定量評價

采用熵、圖像均值、相關系數、偏離指數、標準差和平均梯度6個參數對不同融合方法的結果進行評價,比較各種融合方法的優(yōu)劣。

2.2.1 光譜保真度

盡量使高分辨率影像中的低頻光譜信息不被帶入融合圖像中,保持原始多光譜圖像的光譜特征,評價指標有以下幾個。

均值,即像素的灰度平均值。光譜保真度可以通過比較融合圖像和原始多光譜圖像之間灰度平均值的偏離程度來衡量。

相關系數。融合圖像和源圖像的相關系數反映了兩幅圖像光譜特征的相似程度,定義為:

從表1中可以看出,HPF融合影像的均值與原多光譜的對應值比較接近,相關系數最大,偏差指數最小,說明融合影像的光譜信息損失最小。Gram-Schmidt變換融合影像的均值與原多光譜影像一致,相關系數較大,光譜信息損失校小。乘積運算、Brovey變換、PC變換均值都變小,融合后影像變暗,偏差指數較大。從信息熵、標準差和平均梯度來看,HPF得到的融合影像在信息熵的數值上略小于Gram-Schmidt變換的對應值,說明HPF融合方法得到的影像空間結構信息最為豐富。

3 結束語

從目視效果和定量分析的結果來看,Gram-Schmidt變換和HPF變換更適合于SPOT-5全色數據與多光譜數據的融合。但Gram-Schmidt變換融合影像的光譜信息和空間結構信息損失比HPF融合影像要大些。HPF融合影像信息豐富、紋理清晰、色調更自然。在運算時間上,乘積運算、Brovey變換、PC變換的計算時間長,Gram-Schmidt和HPF變換方法的計算時間基本一樣,相對其他方法在計算時間上縮減了很多,適用于大數據量的影像融合。綜合評價得出, HPF變換更適合于SPOT-5全色數據與多光譜數據的融合,其在提高融合影像空間分辨率的同時,有效地保持了多光譜影像的光譜信息。

參考文獻

[1]翁永玲,田慶久.遙感數據融合方法分析與評價綜述[J].遙感信息,2003(3):49-53.

[2]王建,魯安新,郭庭天,等. Brovery圖像融合在引大灌區(qū)土地覆蓋調查中的應用[J].遙感技術與應用,2001(3):173-177.

[3]孫丹峰.全色與多光譜數據融合方法的比較研究[J].遙感技術與應用,2002(1):192-231.

[4]吳連喜.一種保持光譜特征的圖像融合方法—高通濾波融合法[J].國土資源遙感,2003(4):26-29.

[5]王廣亮,李英成,曾鈺,等. ALOS數據像素級融合方法比較研究[J].測繪科學,2008,33(6):121-124.

〔編輯:劉曉芳〕

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