1 图像融合原理 图像融合是指将多 源遥感图像按照一定的算
法, 在规定的地理坐标系, 生成新的图像的过程。全 色图像一般具有较高空间分辨率( 如 SPO T 全色图
像 分辨 率为 10m ) 。多光谱 图像光 谱信 息较 丰富
( SP O T 有三个波段) , 为提高多光谱图像的空间分 辨率, 可以将全色图像融合进多光谱图像。通过图像
中中中
中
中
中
决策级
大
好低优
优
大
高
概括来说多源遥感影像融合的优点主要有一下
几点: ¹ 影像质量改善; º 提高了几何配准精度; »
生成三维立体效果; ¼实现动态观测; ½ 克服目标 提取与识别中数据的不完整性等等。
在图像融合中像素级融合是最低级的融合, 将 影像进行配准, 然后将影像的物理量进行加权求和,
合的优点是信息丢失少, 缺点是计算量大、处理速度 慢。特征级融合是指对ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ像的特征进行的融合, 对不
同图像进行特征提取, 按各图像上相同类型的特征
进行融合处理, 典型的图像特征包括边缘、角点、线
等。特征级图像融合与像素级融合相比信息丢失较
多, 但计算量较小。决策级融合是最高层次的融合,
首先按照应用的要求对图像进行初步的分类, 然后 在各类中进行特征提取, 进行融合处理。决策级融合
( 内蒙古有色地质勘查局 108 地质队, 内蒙古 赤峰 024000)
摘 要: 影像融合是解决多源遥感数据综合运用的有效途径, 可以有效地提高空间分辨率和图像的 光谱信息, 并挖掘潜在的遥感信息。文章介绍了图像融合的原理及基本步骤。
关键词: 多源遥感影像; 影像融合 中图分类号: T P391. 41 文献标识码: A 文章编号: 1007—6921( 2012) 04—0112—02
融合既可以提高多光谱图像的空间分辨率, 又可以 保留其多光谱特性。图像信息融合按信息抽象程度
不同可以分为从低到高三个层次, 即像素级融合、特 征级融合、决策级融合。像素级融合就是对空间配准
的遥感图像数据直接融合, 指像素之间的直接数学
运算, 也可称像素的加、乘融合, 包括差值、梯度、比
值运算、加权运算或其他的数学运算。像素级图像融
X 收稿日期: 2011- 11- 15 作者简介: 王云男( 1986- ) 女, 内蒙古赤峰人, 测绘助理工程师, 长期从事矿山测绘工作。
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王云男, 等 · 图像融合的原理及基本步骤
来改善多光谱图像空间分辨率的融合中, 由于多光 谱图像和全色图像时相相差较大, 它们之间的像素 灰度值也明显不同, 如果直接对两者进行融合, 则会 造成多光谱图像的原有光谱信息的丢失或破坏, 因 此有必要在融合之前进行直方图匹配。
的研究尚处于起步阶段, 其难点是分类特征组合与
表达的机理难以量化与统一。多源遥感数据融合框
架都各有其特点, 在具体的应用中根据融合目的和
条件选用。三种融合层次特点的综合比较见表 1:
表1
融合层次特点比较
融合层次 信息损失 实时性 精度 容错性 抗干扰力 工作量 融 合水平
像素级
小
差高差
差
小
低
特征级
中
所得到的值为新影像在该坐标上的像元值。像素级
融合对原始图像及预处理各阶段上所产生的信息分
别进行融合处理, 它主要是增加图像中有用的信息 成分, 改善图像处理效果。具有较高的精度, 但是需
要处理的数据量大、代价高、数据传输量大、抗干扰 能力差、对传感器的要求高等。
图像融合首先要求多源图像精确配准, 分辨率 不一致时, 要求重采样后保持一致; 其次, 将图像按 照某种变换方式分解成不同级的子图像, 同时, 这种 分解变换必须可逆, 即由多幅子图像合成一幅图像, 即位图相融合。这时多幅子图像中包含了来自其他 需要融合的经图像变换的子图像。 2 影像融合的基本步骤
总结来说多源遥感影像融合过程可分为两个过 程: 数据准备和预处理与影像数据融合。融合过程流 程可用图 1 来表示:
图 1 图像融合流程 数据准备首先收集要进行融合的原 始遥感影 像, 对遥感影像进行合适的预处理。融合前的预处理 包括几个方面: 配准、校正、去噪等。由于遥感系统空 间、波谱、时间以及辐射分辨率的限制, 很难精确地 记录复杂地表的信息, 因而误差不可避免地存在数 据获取过程中。这些误差降低了遥感数据的质量, 从 而影响了图像分析的精度。 融合之前对多源影像数据进行高精度的配准是 提高融合质量的非常关键的因素, 对影像进行空间 配准的时候, 把其中一副( 一般采用高分 辨率的影 像) 作为参考基准, 采用选择控制点的方法对其他的 影像进行几何校正。直方图匹配是其中重要的一个 方面, 就是首先把原图像的直方图变换为某种指定 形态的直方图, 然后按照已知指定形态的直方图来 调整原图像各像素的灰度级, 最后即得到一个直方 图匹配的图像。在通过全色图像高空间分辨率图像
2012 年 2 月 第 4 期 总第 254 期
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F ebruar y 2012 N o. 4 T o tal N o. 254
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图像融合的原理及基本步骤
王云男, 宫文学, 李 杨
由遥感传感器获得的原始数据, 由于受卫星扰 动、地形起伏、天气变化、大气散射等随机因素的影 响, 往往会产生随机误差。为了避免噪声和传播扩 散, 必须在图像融合前进行去噪处理。因此在实际的 图像分析和处理之前, 有必要对遥感原始图像进行 预处理。其主要目的是纠正原始图像中的几何与辐 射变形, 即通过对图像获取过程中产生的变形、扭曲 和噪音的纠正, 以得到一个尽可能在几何和辐射上 真实的图像。
图像融合着重于把那些在空间或时间上冗余或 互补的多源数据, 按一定的规则( 或算法) 进行运算 处理, 获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息, 生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图 像。它不仅仅是数据间的简单复合, 而且强调信息的 优化, 以突出有用的专题信息, 消除或抑制无关的信 息, 改善目标识别的图像环境, 从而增加解译的可靠 性, 减少模糊性( 即多义性、不完全性、不确定性和误 差) 、改善分类效果、扩大应用范围。