BROVEY融合与小波融合对QUICKBIRD图像的信息量影响

1 引 言
随着空间技术的发展, 由不同物理特性的传感 器所获得的卫星图像不断增多, 为用户提供了海量 的不同空间分辨率、不同光谱分辨率和不同时相分 辨率的图像数据。数据源的增多, 势必会造成信息冗 余, 因此, 如何有效地利用这些多源图像数据就成为 当前急需解决的研究课题〔1～ 3〕。 图像融合是近几年 遥感图像处理的一项新技术, 是解决海量图像数据 处理和使用瓶颈问题的最有效的技术方法。 图像融 合作为信息融合的一个重要分支, 它是一种通过高 级图像处理技术来复合多源图像的技术, 能最大程 度地利用多种数据的不同特性, 使图像同时具有较 高的光谱和空间分辨率, 从而提高了图像的视觉效 果, 也提高了图像特征识别的精度和分类精度〔4 〕。
图 3 Qu ickB ird 多光谱图像 F ig. 3 A m ulti- spectrum image of Qu ickBr id
图 4 Brovey 融合的 Qu ickB ird 图像 F ig. 4 Qu ickB ird image m erged by Brovey Fusion
Q u ickB ird 的 3 个 多 光 谱 波 段 B and1、B and2 和 B and4 的图像进行融合处理, 因此, 为了进行对比分 析, 小波融合也选用了 B and1、B and2 和 B and4 波段 的图像进行融合处理。
图像
光谱图像 B rovey 融合
小波融合
B and1 3. 12 6. 25 7. 19
B and2 3. 65 5. 09 7. 32
B and4 4. 25 5. 01 7. 39
图 5 小波融合的 Qu ickB ird 图像 F ig. 5 A Qu ickB ird image m erged by wavelet Fusion
按照融合在处理流程中的算法和阶段可分为像 素级数据融合、特征级数据融合以及分类决策数据 融合, 融合的方法也有几十种〔5～ 7〕, 诸如 H IS 变换图 像融合、神经网络图像融合以及模糊图像融合等, 本 文选用运算速度相对较快的 B rovey 融合和小波融
合两种方法对美国 Q u ickB ird 遥感卫星的全色波段 图 像 和 多 光 谱 波 段 图 像 进 行 了 数 据 融 合 研 究。 Q u ickB ird 是目前世界上空间分辨率最高的商用卫 星, 其遥感图像的主要物理参数为: 全色波段 (p an) 空间 分 辨 率 高 达 0. 61 m , 多 光 谱 波 段 (B and1、 B and2、B and3 和 B and4) 空间分辨率为 2. 44 m。 传 感器 (CCD ) 有 5 个通道, 其中一个全色图像通道获 取波长为 450～ 900 nm 的光谱信息; 4 个多光谱通 道分别获取波长为 450～ 520 nm 蓝光光谱信息、 520～ 600 nm 绿光光谱信息、630～ 690 nm 红光光 谱信息和 760～ 900 nm 近红外光谱信息。实验结果 表明: 采用小波融合的图像既保持了较高的空间分 辨率, 又具有较好的光谱特性; 而采用 B rovey 融合 的图像虽然图像空间分辨率也较高, 但光谱信息丢 失 较 大, 因 此 B rovey 融 合 方 法 并 不 适 用 于 处 理 Q u ickB ird 遥感图像。
图 1 图像融合的基本过程 F ig. 1 Ba sic process of the image fusion
3 实验结果与分析
3. 1 实验结果 利用B rovey 融合方法和小波融合方法, 我们以
Q u ickB ird 遥感图像为数据源进行了融合实验。图 2 为 Q u ickB ird 原始的全色图像, 分辨率为 0. 61m ; 图 3 为 Q u ickB ird 原 始 的 多 光 谱 图 像, 分 辨 率 为 2. 44 m。 图 4 是采用 B rovey 融合方法处理后的图 像, 图 5 是采用小波融合方法处理后的图像。 3. 2 定性分析
R new
R0
G new
=
Pan I0
G0
(1)
B new
B0
其中: Pan 表示调整大小后的全色光谱图像的对应 值, I 0、R 0、G 0、R 0 分别表示调整大小后的多光谱图 像的对应值, R new、G new、R new 分别表示融合后的多光 谱图像的对应值。B rovey 图像融合对图像的预处理 要求较高, 融合前必须预先进行去相关处理和噪声 滤波处理, 以便减少数据冗余和非光谱信息。 2. 2 小波融合
n
∑W Pk
k= 1
R new
n
Rr
∆P
Rr
∑ G new =
W Pk + G r = ∆P + G r (2)
B new
k= 1
n
Br
∑W Pk
∆P
Br
k= 1
即:
n
∑ Pan= W Pk + Panr= ∆P + Pan r
(3)
k= 1
n
∑ 因此 ∆P = W Pk = Pan- Pan r, 表示高分辨率小波 k= 1
张宁玉1, 吴泉源2
(1. 山东建筑工程学院数理系, 山东 济南 250101; 2. 山东师范大学人口资源与 环境学院, 山东 济南 250014)
摘要: 图像融合是解决多源遥感图像综合的最有效技术手段, 针对不同数据源选择最佳的融合方法 是提高图像融合质量的关键。在分析了B rovey 融合和小波融合的理论、算法和融合过程的基础上, 对 Q u ickB ird 的全色波段图像和多光谱波段图像数据进行融合实验, 然后从定性和定量两个方面 对融合效果进行了分析与评价。 定性分析是从色调、纹理和清晰度等方面进行分析, 而定量分析是 根据熵、平均梯度和光谱真实性等指标进行分析, 实验结果表明: 在处理 Q u ickB ird 遥感图像时, 采 用小波融合的图像既保持了较高的空间分辨率, 又具有较好的光谱特性; 而采用 B rovey 融合的图 像虽然图像空间分辨率也较高, 但光谱信息丢失较大, 因此 B rovey 融合方法并不适用于处理 Q u ickB ird 遥感图像。 关 键 词: B rovey; 小波; Q u ickB ird; 图像融合 中图分类号: T P 75 文献标识码: A 文章编号: 100420323 (2006) 0120067204
为进一步客观评价融合效果, 本文选用了熵、平 均梯度和光谱真实性等 3 个指标对 B rovey 融合和 小 波融合进行定量分析。由于B rovey 融合只能对
第 1 期 张宁玉等: B rovey 融合与小波融合对 Q u ickB ird 图像的信息量影响 69
图 2 Qu ickB ird 全色图像 F ig. 2 A panchroma tic image of Qu ickBr id
从图 4 和图 5 中可以看出, 基于B rovey 融合和 小波融合的图像无论是空间分辨率还是光谱信息量 都比Q u ickB ird 原始图像有明显的增加。Q u ickB ird 原始全色图像上没有的光谱信息在融合后的图像上 得到了增强, 而 Q u ickB ird 原始多光谱图像上没有 的空间信息在融合后的图像上也得到了增强。因此, 两种融合方法都很好地融合了全色图像和多光谱图 像的特性, 提高了遥感图像的光谱信息含量。但从图 像的色调来看, 采用 B rovey 融合后图像的色调与原 始多光谱图像的色调发生了较大变化, 使光谱信息 经 B rovey 融合处理后有明显的失真; 而采用小波融 合处理后的图像, 其色调与原始多光谱图像基本一 致, 没有出现失真现象。 3. 3 定量分析
平面, Pan r 是 Pan 的光滑值。事实上, ∆P 可以认为是 Pan 图像的空间细节, Pan r 是剩余的多光谱图像。
2. 3 融合过程
所谓图像融合是将不同传感器在同一时间获取
的关于某个具体场景的图像或图像序列信息加以综 合, 生成新的有关此场景的解释。 主要包括两个阶 段: 数据预处理与融合变换, 前者的关键是对图像的 滤波处理和图像的配准处理, 实现了图像的增像效 果; 而后者则主要采用不同的方法对图像进行特征 融合处理。 图像融合的基本过程如图 1 所示。
=
f
(i+
1, j ) -
f
( i,
j),
∃
I
2 y
=
f
( i, j +
1) -
f ( i,
j )。 由公式 (5) 计算的结果如表 2 所示。
表 2 多光谱图像与融合图像的平均梯度 Table 2 Texture of the var ious images
图像
多光谱图像 B rovey 融合
小波融合
6 8 遥 感 技 术 与 应 用 第 21 卷
N o rm a liza tion ) 融合, 由美国科学家 B rovey 建立模 型并推广而得名, 是目前应用十分广泛的一种 R GB 彩色融合变换方法。 它保留每个像素的相关光谱特 性, 并且将所有的亮度信息变换成高分辨率的全色 图像融合。B rovey 融合的方法公式定义为〔8〕:
熵是衡量图像光谱信息量的一种指标, 熵值越 大, 说明光谱信息量越大。 根据 Shannon 信息论原 理, 图像 x 的熵的定义为:
255
∑ H (x ) = -
P i lo g2P i
(4)
i= 0
其中: P i 是图像 x 取灰度值 i 的概率。由公式 (4) 计 算的结果如表 1 所示。
表 1 多光谱图像与融合图像的熵 Table 1 Hues of the var ious images
B and1 2. 917 11. 24 15. 68
B and2 3. 71 9. 271 14. 26