基于小波变换的HIS方法的Spot-6全色与多光谱图像融合研究

基于小波变换的HIS方法的Spot-6全色与多光谱图像融合研究

朱莹莹

长安大学地球科学与资源学院/土地工程学院陕西西安710054

摘要：有效的全色图像和多光谱图像的融合方法必须保证光谱和空间信息的最大化。采用HIS以及小波融合算法框架,对Spot-6全色与多光谱图像进行了融合实验比较研究,利用主观与客观评价标准进行评价。

关键词：Spot-6；小波变换；HIS变换；图像融合

遥感技术的发展不仅为资源与环境监测提供了宏观、实时、动态的数据,也大大减少了工作量,提高了监测的实效性。单一的遥感数据有时不能满足信息提取的需要,这样就需要进行多种遥感数据的综合运用。像素级融合能够充分应用原始数据中的信息量,综合集成多源遥感信息的优点，尽可能多的保持图像的原始信息，获取更高质量数据,因此像素级融合一直是遥感信息处理研究的热点。HIS变换融合方法可以提高图像的空间细节信息，但是光谱信息失真较为严重。HIS变换[1]和小波变换[2-4]是目前全色(PAN)和多光谱图像(MS)像素级融合研究中用得较多的方法。小波变换方法可以保证图像的光谱信息得到较好的保留,但空间信息比较缺乏。为此,采用HIS变换结合小波变换的方法对遥感图像进行融合,使空间信息跟光谱信息同时得到改善。

1材料与方法

1.1Spot-6数据与预处理

Spot-6于2012年9月9日由欧洲Astrium公司发射成功，同步采集全色与多光谱影像（1.5m的全色以及6m多光谱的红、绿、蓝、近红波段）。Spot-6影像主要的预处理过程是：拼接、正射校正、几何精校正、配准等。

1.2HIS结合小波变换的全色和多光谱图像融合算法

HIS结合小波变换的PAN和MS图像融合算法分为以下几个步骤（图1）:将MS图像的红、蓝和绿三个可见光波段进行HIS变换；对MS图像的I分量和PAN图像分别进行两层小波变换[5]；对所有高频分量和低频分量按一定的融合规则进行融合,作为I分量新的高频分量和低频分量；将融合后的高频分量和低频分量进行逆小波变换，得到一个新的I分量；新的I分量和原来的H和S一起经过HIS逆变换得到融合图像。

1.4融合图像的客观评价

融合图像的客观评价主要分为:基于单因素指标的图像融合效果评估,基于图像质量指标的融合效果评估两种评估方法。目前，常用的单因素评价指标[6-7]有:(1)基于图像信息特征的评价指标有图像信噪比、峰值信噪比、空间频率、边缘信息保持度、小波系数平均能量等；(2)基于图像统计特征的评价指标有均值(灰度平均值)、相关系数、方差、均方差、均方根误差、归一化最小方差等;（3）像信息量特征的评价指标有互信息、信息熵、联合熵、交叉熵、差熵等；（4）基于图像形状特征的评价指标有图像均值、偏差度、相对偏差度、平均梯度等。独立单因素评价指标是目前融合图像客观评价的常用方法，适用性好，实施方便，可观性强。图像质量指标是用来评价遥感图像性能的指标，是目前通用的评价方法，通过分别计算原始图像和融合图像的质量指标，对比差异的变化，可以客观地获得图像融合效果的评估结果。反映遥感图像质量指标的有：（1）空间分辨率。空间分辨率定义为点目标冲激响应半功率点处的宽度，它是衡量遥感系统分辨两个相邻地物目标的能力，包括方位向分辨率和距离向分辨率；（2）积分旁瓣比。积分旁瓣比定义为旁瓣能量与主瓣能量的比值，积分旁瓣比定量地描述了一个局部较暗区域被来自周围明亮区域的能量泄漏所淹没的程度，是局部图像对比度的衡量指标，积分旁瓣比越小，则图像质量越高。（3）辐射分辨率。辐射分辨率是衡量遥感图像灰度级分辨率的一种度量，表示区分目标后向散射系数的能力，是通过对目标均匀场景的统计特性来确定的。设为均匀场景的均方差，为均匀场景的均值，定义图像的等效视数为，等效视数越高，则图像辐射率越好，有利于遥感图像的判读。

2实验结果及评价

在结合ENVI以及MATLAB等软件的HIS变化、小波变换、HIS逆变化、小波逆变换等处理得到融合之后的图像。

图2融合后的MS影像

2.1主观评价

根据表1所示，观察融合之后的影像可以发现，此次融合的效果是好的，但是不是很好。可以看出，能看出图像质量变坏，但不妨碍观测；分辨率明显提高了，在颜色的显示上失掉了部分，造成的原因可能是低频分量融合以及高频分量融合时，没有选择好最优的算法，使得不匹配。

2.2客观评价

在方法中阐述了目前进行图像融合质量客观评价的方法，论文截取影像的300*300的区域进行客观评价，同时，借助MATLAB图像处理工具中的相关函数，主要从均值、标准差、熵、清晰度、偏差度、峰值旁瓣比、空间分辨率这6个指标来进行评价（表2）。

表2融合结果统计参数对比

从表2的实验数据可以看出，融合图像相比原多光谱影像的标准差、熵、清晰度等都有了较大的提高，实验结果表明融合图像比原始图像有明显增加，而且图像的细节反差、文理和清晰度得到较大的提高，融合图像质量也较高。

3结论

客观评价的指标的统计参数的变化趋势与融合方法理论分析结果一致，与人的视觉效果的变化一致，充分说明基于小波变换的HIS方法的Spot-6全色与多光谱图像融合的方法是可行的。

参考文献：

[1]肖玉环，黄伦春，刘晓燕，王媛媛，张红英；基于HIS变换的多源遥感影像融合方法研究[J].工程地球物理学报，2010,2（7）：248-252.

[2]吴文丽.基于SPOT/VEGETATION影像小波变换的吉林省白城市土地覆被变化分析[D].长春：东北师范大学，2012.

[3]宋涛.基于小波变换的植被覆盖变化研究[D].福州：福建师范大学，2011.

[4]朱莹莹(1993.8-)，女(汉族)，西安市，长安大学，硕士研究生；研究方向：地理信息应用。