该算法的主要步骤有 : ① 用低空间分辨率的多 光谱影像产生模拟低分辨率全色波段影像 ; ② 将模 拟影像叠加到多光谱上 ( 模拟影像是第一波段) , 然 后对重组后的多光谱影像进行 GS 正变换 ; ③ 用高 分辨率全色波段影像代替 GS 变换后的第一分量 ; ④ 对代替后的多波段影像进行 GS 反变换得到最终 融合影像 。 1. 4 主成分分析融合算法 主成分分析是在影像统计特征基础上进行的一 种多维 ( 多波段) 正交线性变化 。其目的是将输入波 段中共有的信息编制到第一主成分 , 而与其他任何 波段都不重叠的独特光谱信息被编制成其他的主成 分 ,再把全色数据拉伸使其和主成分第一分量有着 相同的均值和方差 , 并把全色数据代替第一分量进 行主成分逆变换 ,完成影像融合 。 其实现的步骤是 : 首先由多光谱影像数据求得 影像间的相关系数矩阵 , 由相关系数矩阵计算特征 值和特征向量 ,求得各主分量影像 ; 然后将全色影像 数据进行直方图匹配 , 使其与第一主分量影像数据 具有相同的直方图 ; 最后用直方图匹配生成的高空 间分解力影像来代替第一主分量 , 将它同其他的主 分量一起经逆变换 , 得到融合的影像 。主成分融合 流程图如图 1 所示 。
Research on the f ixel f usion methed of remote sensing image
ZHAN G Qing2he1 ,ZOU Zheng2ro ng1 , YU J ia2yong1 ,2
( 1. School of Info2Physicand Geo matics Engineering , Cent ral So ut h U niversity , Changsha 410083 ,China ;2. College of Civil En2 gineering , Hunan U niversity , Changsha 410082 ,China)
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方面进行综合的定性和定量的评价 。
图2 原多光谱和全色影像及融合后影像效果分析比较图
2. 2 融合效果评价
遥感影像融合效果的评价 , 应综合考虑空间细 节信息的增强与光谱信息的保持 。因此 , 为更加客 观的定量和定性评价上述各种融合算法 。本文综合 利用反映亮度信息的评价参数 ( 均值 ,标准差) 、 反映
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测 绘 工 程 第 17 卷
差、 相关系数 、 视觉效果等 4 个方面进行定量和定性 地评价 ,以探求一种适合 Q uickBird 图象的较好的 融合算法 。
( GS) 变换进行变换 。
1 遥感影像融合方法
1. 1 IHS 彩色空间变换融合法 I HS 变换法是遥感影像融合算法中最常用的
Gram2schmidt 算法是一种较新颖的像元级的
本研究所采用的数据源为 2005 年 12 月采集的
QuickBird 影像 ,其全色波段空间分辨率 0. 61 m ,多
光谱 2. 44 m 。先对全色和多光谱两幅影像实现精 确配准 ,以保证融合效果 。其中 IHS 彩色空间变换 融合方法和 Brovey 变化法采用光谱的 4 、 3、 2 波段 。
遥感影像像素级融合方法比较研究
张庆河1 ,邹峥嵘1 ,余加勇1 ,2
( 1. 中南大学 信息物理工程学院 ,湖南 长沙 410083 ;2. 湖南大学 土木工程学院 ,湖南 长沙 410082)
摘 要 : 遥感影像数据的融合对于利用影像进行的分类 、 特征提取和目标识别具有重要的意义 。文中阐述了 IHS 彩 色空间变换融合法 、 主成分分析法 ( PCA) 、 Brovey 法及 Gram2schmidt 法的算法实现 , 在此基础上对 QuickBird 全色 波段和多光谱波段进行融合实验 ,最后从信息熵 、 灰度均值 、 相关系数 、 标准差和视觉效果 5 个方面综合进行定量与 定性评价 。分析结果表明 ,IHS 整体上清晰 ,色调协调 ,保留了较多的空间信息 ,细节特征明显 ,质量较好 。 关键词 : 影像融合 ;QuickBird ; 定量评价 ; 定性评价 中图分类号 : TP751 文献标识码 :A 文章编号 :100627949 ( 2008) 0420035204
收稿日期 :2007207221 作者简介 : 张庆河 (1982～) ,男 ,硕士研究生 .
直接在采集的原始数据层或其变换数据层上进行的 融合 ,是为了补充 、 丰富和强化融合影像中的有用信 息 ,使融合影像更符合人或机器的视觉性 ,更有利于 对影像的进一步分析与处理 。像元级融合算法可分 为以光谱域为主的融合和以空间域为主的两类 。目 前光谱域主要的融合算法有代数运算法 、 Brovey 变 换、 I HS 变换法 、 主成分变换法 ; 空间域主要的算法 有高通滤波 、 基于平滑滤波的融合 、 Gram2 Schimdt 变换法 、 合成变量系数法以及现在热门的小波分析 法等 。 因此 ,本文采用像素级 I HS 彩色空间变换融合 法、 Brovey 融合算法 、 Gram_ schmidt 融合算法以及 主成分分析融合算法 , 分别实现 Q uickBird 全色波 段和多光谱波段的融合 。并从信息熵 、 均值及标准
信息熵
7. 483 7. 623 7. 473 7. 748 7. 474 7. 580 7. 491 7. 494 7. 505 7. 112 7. 490 7. 579 7. 552 7. 481 7. 488 7. 140
均值
54. 996 39. 681 57. 899 129. 973 156. 749 106. 319 105. 160 155. 809 125. 908 152. 530 154. 206 111. 278 111. 658 155. 639 125. 207 153. 273
第 17 卷第 4 期 测 绘 工 程 Vol. 17 №. 4 2008 年 8 月 EN GIN EERIN G O F SU RV E YIN G AND MA PPIN G Aug. ,2008
波段与高分辨率影像相乘来增强影像的信息 。此方 法融合采用的计算公式为 R = pan 3 ban d 4 / ( ban d 2 + ban d 3 + ban d 4 ) ,
G = pan 3 ban d 3 / ( ban d 2 + ban d 3 + ban d 4 ) , B = pan 3 ban d 2 / ( ban d 2 + ban d 3 + ban d 4 ) . ( 4)
算法之一 。它将遥感影像从 R GB3 种颜色组成的 彩色空间转换到以 I HS 作为参数的色彩空间 ,然后 将高分辨率全色波段与 IHS 色彩空间的 I ( 亮度) 波 段进行直方图匹配 ,并代替 I 波段与 H 、 S 波段通过 IHS 逆变换得到最终的融合影像 。其变换公式表 示为 1 1 1 3 3 3 I R 1 1 2 ( 1) v1 = G , 6 6 6 v2 B 1 1 0 2 2
影像融合是指把来自不同传感器或同一传感器 下不同尺度的同一场景的两幅或多幅影像 , 采用一 定的算法生成一组新的信息或合成影像 , 以提高影 像的清晰度和可识别性 , 获得单一影像所不能提供 的特征信息 。遥感影像的融合不仅能将具有不同空 间分辨率 、 波谱分辨率和时间分辨率的影像全部纳 入统一的时空内 ,实现多种信息资源的相互补充 ,还 能改善遥感图象目标识别的准确率和提高遥感图象 的综合分析精度 。影像融合技术已成为当前遥感应 用分析的热点 。 影像数据融合按照融合的水平及特点 , 可以分 为像元级 、 特征级 、 决策级融合方法 。像元级融合的 优点是保留了尽可能多的信息 , 提供了其他融合层 次所不能或者难以提供的细微信息 。像元级融合是
Abstract : The f usio n of remote sensing image is very significant for image classificatio n , feat ure abst ractio n and target recognitio n. In t his paper , t he algorit hms’ implementatio n of IHS t ransform , p rincipal co mpo2 nent analysis ( PCA ) , Brovey t ransfo rm and Gram2schmidt t ransform have been st udied met hodically. A nd t hen , panchro matic band and multi2spect ral band of QuickBird are used to assess t he qualit y of t hese f usio n algorit hms. Finally , fo r assessing t he qualit y of t hese images af ter f usio n , informatio n ent rop y , t he gray scale mean value , correlatio n coefficient , standard deviatio n and visio n effect are generally applied to quan2 titative assessment and qualitative evaluatio n. The result indicates t hat IHS t ransfo rm has a harmo ny hue , bet ter qualit y and p reserve mo re spatial detail s. Key words :image f usio n ; Q uickBird ; quantitative assessment ; qualitative evaluatio n