李 聰，崔希民，王 強(qiáng)，崔佳潔，王 孟

(中國礦業(yè)大學(xué) 地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院,北京 100083)

WorldView-2遙感影像融合方法研究

李 聰，崔希民，王 強(qiáng)，崔佳潔，王 孟

(中國礦業(yè)大學(xué) 地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院,北京 100083)

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感影像的處理變得越來越重要，其中遙感影像的融合是遙感圖像處理的重中之重。近年來，提出許多遙感影像融合的方法，以WorldView-2全色、多光譜影像為數(shù)據(jù)源，采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法，以ENVI4.8為處理平臺進(jìn)行影像融合，并利用定量評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行定量化評價(jià)。試驗(yàn)結(jié)果表明，Gram-Schmidt融合方法對高分辨率影像融合效果最為理想。

影像融合；WorldView-2；Gram-Schmidt；HSV；Brovey；PCA

遙感影像融合是將低空間分辨率的多光譜影像和高空間分辨率的單波段影像重采樣生成1幅高分辨率多光譜影像的圖像處理技術(shù)，使得處理后的影像既具有較高的空間分辨率，又具有多光譜特征。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，人們對于遙感影像融合的研究也更加深入，Yangrong Ling、Manfred等人提出了一種基于高通濾波的傅里葉變換的HIS高分辨率遙感圖像融合算法[1]，該方法用于QuickBird和IKNOS影像取得了很好的效果；陸歡等人提出了基于PCA與小波變換的彩色圖像融合算法[2]，該算法在保持光譜信息的同時(shí)，有效地提高了空間細(xì)節(jié)信息；蔣年德等人提出了基于Curvelet變換的遙感圖像融合算法[3]，該方法與小波融合算法相比，具有更高的逼近精度和更好的稀疏表達(dá)能力；朱繼文等采用Haar小波方法，對遙感圖像進(jìn)行嘗試性的數(shù)據(jù)融合，證實(shí)了Haar方法比傳統(tǒng)方法精度高[4]。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，以WorldView-2多光譜與全色波段數(shù)據(jù)采用HSV、Brovey、PCA和Gram-Schmidt融合算法，以ENVI4.8為處理平臺進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn)；通過影像實(shí)例驗(yàn)證及對融合效果進(jìn)行主觀定性和客觀定量評價(jià)，得出Gram-Schmidt融合算法對高分辨率影像融合效果最為理想的結(jié)論。

1 數(shù)據(jù)介紹

WorldView-2衛(wèi)星是美國DigitalGlobe公司于2009-10-06發(fā)射升空，運(yùn)行在770 km高的太陽同步軌道上，面向商業(yè)用戶發(fā)售0.5 m全色和2 m多光譜數(shù)據(jù)。如表1所示，星載多光譜遙感器不僅具有4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)譜段(紅、綠、藍(lán)、近紅外)，還包括4個(gè)額外多樣性譜段(海岸、黃、紅邊、近紅外2)，為用戶提供精確變化檢測和制圖的能力，是世界上第一顆承載了8波段多光譜傳感器的高空間分辨率商業(yè)衛(wèi)星，具有7.25 a的設(shè)計(jì)壽命。

表1 WorldView-2衛(wèi)星波譜范圍

2 融合方法

2.1 Gram-Schmidt光譜銳化融合方法

Gram-Schmidt變換是線性多元統(tǒng)計(jì)和代數(shù)中常用的方法，它是通過對多維影像或者是矩陣進(jìn)行正交變換來消除冗余的信息[5]。用Gram-Schmidt對具有高分辨率的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行銳化，是一種光譜無損的高保真融合方法，融合后的高分辨率影像最大程度地保留了光譜信息，并具有與原多光譜相似的色彩保持性，并且此方法對融合的波段數(shù)沒有限制。其融合步驟如下：

1)從低分辨率的波譜波段中復(fù)制出一個(gè)全色波段；

2)對該全色波段和波譜波段進(jìn)行Gram-Schmidt變換，其中全色波段被作為第一個(gè)波段；

3)用Gram-Schmidt 變換后的第一個(gè)波段替換高空間分辨率的全色波段；

4)應(yīng)用Gram-Schmidt反變換構(gòu)成pan銳化后的波譜波段。

2.2 PCA融合法

PCA是一種基于線性變換的方法，又被稱為K-L變換，它在圖像數(shù)據(jù)壓縮、變化檢測、圖像增強(qiáng)、圖像融合等方面應(yīng)用廣泛[6]。PCA是基于統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行的一種多維的正交線性變換，它的幾何意義是把原始的多光譜影像各波段的特征空間軸旋轉(zhuǎn)到平行于混合集群結(jié)構(gòu)軸的方向，得到新的空間特征軸。此變換使原來各個(gè)波段的指標(biāo)因子互不相關(guān)，可以去除相關(guān)因子的影響，具有顯著的優(yōu)勢。

其融合的基本思想是：首先對多光譜影像進(jìn)行主成分變換，得到互不相關(guān)的新的影像，將高分辨率全色影像與第一主成分進(jìn)行直方圖匹配，使他們具有相同的均值和方差，然后用匹配后的高分辨率影像替換第一主成分，最后將替換后的主成分與其他成分一起進(jìn)行逆變換，得到融合影像。

2.3 HSV融合方法

HSV可進(jìn)行RGB圖像到HSV色度空間的變換，用高分辨率的圖像代替顏色亮度值波段，自動(dòng)用最近鄰、雙線性或三次卷積技術(shù)將色度和飽和度重采樣到高分辨率像元尺寸，然后再將圖像變換回RGB色度空間。

2.4 Brovey變換融合方法

Brovey變換融合也被稱為色彩標(biāo)準(zhǔn)化融合，是由美國學(xué)者P.L.Brovey建立的模型[7]。Brovey屬于乘積變換的一種，此融合方法實(shí)施起來比較簡單、計(jì)算速度比較快，不但保留了多光譜的光譜信息，而且將光譜信息融合到高分辨率影像中。

3 影像融合實(shí)驗(yàn)

3.1 影像的配準(zhǔn)

遙感圖像配準(zhǔn)是將不同傳感器、不同時(shí)間或不同視角獲取的同一目標(biāo)或景物的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配的過程，將兩幅圖像中對應(yīng)于空間同一位置的點(diǎn)聯(lián)系起來[8]。圖像配準(zhǔn)是遙感圖像融合的關(guān)鍵，配準(zhǔn)的精度直接影響到融合的效果，所以在融合之前對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了配準(zhǔn)，其配準(zhǔn)結(jié)果如表2所示。

表2 圖像配準(zhǔn)控制點(diǎn)及精度(部分) 像元

續(xù)表2 像元

從表2可以看出，圖像配準(zhǔn)精度在0.5個(gè)像元以內(nèi)，滿足精度要求。

3.2 不同方法融合及評價(jià)

本實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)獲取時(shí)間是2013-06-08，區(qū)域是大連。利用ENVI4.8對多光譜和全色影像采用不同方法進(jìn)行融合處理，為了有效對比4種方法的融合結(jié)果，采用了同倍數(shù)對原始多光譜和全色影像進(jìn)行同區(qū)域放大顯示,結(jié)果如圖1～圖6所示。

圖1 多光譜影像

圖2 全色影像

圖3 Gram-Schmidt融合影像

圖4 PCA融合影像

圖5 HSV 融合影像

圖6 Brovey融合影像

1)主觀定性評價(jià)。從各方法融合結(jié)果來看，幾種融合影像的空間分辨率都有顯著地提高，較融合前影像更清晰，更容易判讀。但Gram-Schmidt方法相對于其他方法不僅很好地繼承了原全色影像的空間結(jié)構(gòu)，而且更大程度地保留了原多光譜影像的光譜信息，影像色調(diào)更自然。而PCA、HSV、Brovey方法均不同程度地改變了原多光譜影像的色彩，光譜信息損失較重。

2)定量評價(jià)。為了能客觀、定量評價(jià)各種方法的效果，分別統(tǒng)計(jì)各融合影像以及原始多光譜影像和全色影像的均值、標(biāo)準(zhǔn)差，其結(jié)果如表3所示。

表3 定量評價(jià)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

從表3可以看出，Gram-Schmidt方法的均值、信息熵與原多光譜影像的均值、信息熵偏差最小，表明了Gram-Schmidt方法融合后影像的光譜信息量豐富且損失最小；其次是PCA方法，但是其藍(lán)波段的光譜信息偏差較大；其他兩種融合方法其均值和方法都與原始多光譜影像相差較大，表明其顏色保證度不強(qiáng)。

4 結(jié)束語

本文以WorldView-2衛(wèi)星的全色和多光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別利用4種影像融合方法對其進(jìn)行融合，通過定性和定量兩個(gè)方面進(jìn)行評價(jià)，得出Gram-Schmidt方法是最適合WorldView-2全色與多光譜的融合方法，為WorldView-2的融合處理提供了參考。

[1]LING YANGRONG，MANFRED,et al.FFT-enhanced HIS transform method for fusion high-resolution satellite images[J].ISPRS,2007,61:381-392.

[2]陸歡，吳慶憲，姜長生.基于PCA與小波變換的彩色圖像融合算法[J].計(jì)算機(jī)仿真，2007,24(9)：202-206.

[3]蔣年德，王耀南，毛建旭.基于Curvelet變換的遙感圖像融合研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2008,29(1)：61-66.

[4]朱繼文，楊金玲，曹先革.基于小波變換的遙感數(shù)據(jù)融合[J].黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2009，23(4):7-9.

[5]LIU J G.Smoothing filter-based intensity modulation: a spectral preserve image fusion technique for improving spatial details [J].Int.J.Remote Sensing,2000,20(18):3641-3472.

[6]黎新亮，趙書河，柯長青，等.遙感圖像融合定量評價(jià)方法及實(shí)驗(yàn)研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2007,22(3)：460-465.

[7]張曉煜，李向.基于HIS變換與小波變換的圖像融合[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2007(8)：48-53.

[8]趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京：科學(xué)出版社，2003.

Research on different fusion methods for the WorldView-2 images

LI Cong,CUI Xi-min,WANG Qiang,CUI Jia-jie,WANG Meng

(College of Geoscience and Surveying Engineering,China University of Mining and Technology,BeiJing 100083,China)

With the development of remote sensing technology,remote sensing image processing becomes more and more important,and the remote sensing image fusion is the key to this technology.In recent years,many of the remote sensing image fusion method is proposed.It conducts an experiment based on the WorldView-2 panchromatic and multi-spectral images as the data source,uses the Gramm-Schmidt，HSV，Brovey，PCA fusion algorithm for ENVI4.8 processing platform,and meanwhile uses quantitative evaluation index quantitative evaluation.The test results show that the Gramm-Schmidt fusion method for high resolution images fusion has the most ideal effect.

image fusion;WorldView-2；Gram-Schmidt；HSV；Brovey；PCA

2014-06-10

李 聰(1988-)，女，碩士研究生，研究方向：遙感圖像處理.

P237

A

1671-4679(2014)06-0017-04

郝麗英]