光学遥感影像融合方法的研究

　　0　引　　言

　　遥感影像数据融合是1种通过高级影像处理来复合多源遥感影像的技术。该技术针对不同环境状况,选择最佳波段组合和分辨率,设计最适宜时相进行叠加,采用一定算法将各影像优点或互补性有机结合从而产生新的影像。通过多源遥感影像融合可以抑制或减少单一数据源对被感知对象或环境解译中可能存在的不确定性、不完整性[1],综合利用各种渠道所涵盖的多方位有效信息对实际问题作出正确决策。遥感图像融合的3个层次包括:像素级融合、特征级融合和决策级融合[2]。像素级图像融合首先对多源遥感影像进行空间配准,再通过特定算法生成融合影像,最后对得到的结果做特征提取及属性说明[3]。它能够最大限度的保持对象原始信息。本次试验研究就是基于像素级这种最基本也最重要的融合方式。

　　1　融合方法

　　现有的像素级融合方法很多,从作用域出发,可将其分为空间域和变换域,而变换域又分为多分辨率分析融合法和分量替换融合法。本文选择HIS、Broevy、Wavelet 3种不同类型的方法进行对比实验,进而分析各自的优缺点及适应性。

　　1.1　分量替换融合———HIS变换法

　　HIS变换将图像处理常用的RGB彩色空间变换到HIS空间。HIS空间用亮度、色度、饱和度表示。IHS变换融合的步骤如下[4]:1)将高空间分辨率全色图像和高光谱分辨率多光谱图像进行精确几何配准,并且多光谱图像重采样后需与全色图像的分辨率相同;2)对多光谱图像进行HIS正变换;3)为了使全色图像I 与IHS空间的亮度分量I有相同或相近的均值及方差,需要对二者做直方图匹配;4)使用经过拉伸的高空间分辨率影像代替IHS空间的亮度分量I,并把它同色度分量H,饱和度分量S进行逆变换回到RGB空间,得到融合后的影像。

　　1.2　空间域融合———BROVEY变换融合法

　　Brovey融合法也称色彩标准化融合,常用于多光谱影像增强,属于比值融合的一种。它可以增加图像两端的对比度,但若要保持原始图像辐射度,此方法不宜采用,其融合表达式为:式中:XSi为多光谱影像像素灰度,PAN为全色影像像素灰度,n为多光谱波段数。

　　1.3　多分辨率分析融合———小波变换法

　　作为1种新的多分辨率时频信号分析工具,小波变换将图像分解到不同的频率域,在各自频率域运用适宜的融合规则,得到融合图像的多分辨率分解[5],其融合步骤为:首先将多光谱图像和高空间分辨率图像进行精确配准,再分别对之进行n次小波变换以获得各自相应的高频细节纹理图像及低频轮廓图像,随后用多光谱图像的低频部分代替高分辨率图像的低频部分,最后将替换后的图像做小波逆变换得到最终结果[6]。小波融合法较好的解决了时间和频率分辨率的矛盾,具有良好的局部化特性。