多源遥感影像融合效果的定量评价研究

D =
1
M
M
M
| × N ∑∑
i =1 j =1
F ( xi , yj ) - A ( xi , yj ) |
它反映融合影像和源多光谱影像在光谱信息上的差 异大小和光谱特性变化的平均程度 。 ) 2 )相关系数 (ρ 融合影像与源影像的相关系数能反映两幅影像光谱 特征的相似程度 ,其定义如下 :
更加科学全面 。主要通过 4 方面进行统计分析 : ① 亮度信 息 ,针对融合后影像亮度信息进行评价 , 主要包括均值和 标准差等指标 。 ② 清晰度 , 评价融合影像的清晰程度 , 主 要包括平均梯度和空间频率等指标 。 ③光谱信息 , 评价 融合后影像的光谱变形情况 , 包括扭曲程度 , 相关系数等 指标 。 ④ 信息量 , 评价融合后信息量的保持或增加程度 , 主要包括信息熵 , 交叉熵和互信息等指标 。以下公式中 , 影像函数为 Z ( X, Y ) , 影像的行数和列数分别为 M 和 N , 影像的大小则为 M × N。
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测绘与空间地理信息 2010 年
扭曲程度 D 是指融合影像 F 像素灰度平均值与源影 像 A 像素灰度平均值之差 , 也可以说是融合影像与源影 像的差值影像的灰度平均值 , 它的表达式为 :
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3 )互信息 (M I)
2 )空间频率 ( S F ) 空间频率反映了一幅影像空间的总体活跃程度 , 空 间频率越大 ,说明融合效果越好 。它包括空间行频率 R F 和空间列频率 CF 组成 ,其公式为 :
RF = CF =
1
M × N
M
N
∑∑
i =1 M j =1 N i =1 j =1
[ Z ( xi , yj ) - Z ( xi , yj- 1 ) ] - Z ( xi- 1 , yj ) ]
2
互信息是信息论中的一个重要概念 , 它可作为两个 变量之间相关性的量度 , 或一个变量包含另一个变量的 信息量的 量 度 。 F 与 A, B 的 互 信 息 分 别 表 示 为 M IFA 和 M IFB :
L-1 L-1
1
M × N
∑∑[ Z ( x , y )
i j
2
总体的空间频率值取 R F 和 CF 的均方根 ,即 :
1 影像融合定量评价参数
本文从融合影像的亮度信息 , 清晰程度 , 光谱保持程 度 ,信息丰富程度等多角度进行评价分析 , 相比传统的单 一定量评价全面 , 能够减少评价的随机性 , 使得定量评价
作者简介 : 李 超 ( 1986 - ) , 男 ,陕西渭南人 , 在读硕士研究生 ,主要研究方向为摄影测量与遥感 。
1 )扭曲程度 (D )
∑∑ p
FB
式中 : PA , PB 和 PF 分别是 A, B 和 C 的概率密度 ; pFA ( k, i) 和 pFB ( k, i) 分别代表两组影像的联合概率密度 。互信息 的值越大 , 表示融合影像从源影像中获取的信息越丰富 , 融合效果越好 。

0 引 言
图像融合是指把对同一目标或同一场景经多个传感 器的成像或单一传感器的多次成像进行一定的处理 , 生 成一幅新的图像 , 这幅新的图像能够准确地综合反映源 图像的信息 , 更适合于人眼观察或计算机处理 。图像融 合能够提高系统的可靠性和信息的利用率 , 已经广泛用 于军事 、 遥感 、 机器视觉和医疗诊断等领域 。学术界在图 像融合领域已取得了很大的成绩 , 图像融合方法也各种 各样 。但是 ,图像融合技术的研究还刚刚开始 , 有许多问 题急需解决 。建立通用的图像融合质量评价标准就是其 [1 - 3] 中的问题之一 。 当前融合效果的评价问题一直未能得到很好地解 决 ,原因是同一融合算法 , 对不同类型的影像 , 其融合效
M-1 N-1
∑∑
i =1 j =1
C =
5Z ( xi , yj ) 2 5Z ( xi , yj ) 2 ) + ( ) ) 5xi 5 ji
2
∑p
i =0
i
log
pi qi
交叉熵是评价两幅影像差别的重要指标 , 它直接反 映了两幅影像对应像素的差异 。对融合影像前的源影像 和融合结果影像求交叉熵 , 即可得到融合影像与源影像 的差异 。差异越小 , 则该融合方法从源影像提取的信息 量越多 。
M N
影像的信息熵值是衡量影像信息丰富程度的一个重 要指标 。对于一幅单独的影像 , 其灰度分布为 p = { p0 , p1 , …, pi , …, pL - 1 } , pi 为灰度值等于 i的像素数与影像总像 素数之比 。根据 Shannon 信息论的定理 , 一幅影像的信息 熵为 :
L-1
摘 要 : 在分析总结当前常用的遥感影像融合结果定量评价方法的基础上 , 本文描述了亮度信息 , 清晰程度 , 光 谱信息 ,信息量等定量评价参数 ,并编程实现了这些评价指标的计算 。以航空 SAR 影像和 Landsat T M 多光谱影 像融合作为实验数据 ,进行了基于 B rovey变换 , H IS变换和小波变换方法的影像融合 , 并对结果进行了定量评价 分析 。结果表明 ,所提出的定量评价参数能够较准确地反映影像融合情况 , 可为选择恰当的融合方法提供科学 依据 。 关键词 : 影像融合 ; 定量评价 ; B rovey融合 ; H IS融合 ; 小波变换 中图分类号 : TP751 文献标识码 : A 文章编号 : 1672 - 5867 ( 2010 ) 03 - 0143 - 04
σ =
∑∑( Z ( x , y )
i j
i =1 j =1
- z)
2
E =
∑p
i =0
i
log2 pi
M × N
1. 2 清晰度
1 )平均梯度 ( G)
融合影像的熵越大 , 融合影像所含的信息越丰富 , 融 合质量越好 。
2 )交叉熵 ( C )
平均梯度可敏感地反映影像对微小细节反差表达的 能力 , 可用来评价影像的清晰程度 , 还可同时反映出影像 中微小细节反差和纹理变化特征 ,其计算公式为 :
SF = R F + CF
2 2
M FA = M FB =
k =0 L-1
∑∑ p
i =0 L-1 k =0 i =0
FA
( k, i) log2 ( k, i) log2
pFA ( k, i) pF ( k) pA ( i) pFB ( k, j) pF ( k) pB ( j)
1. 3 光谱信息
Research of Quan tita tive M ethods for Eva lua tion of M ulti - source Rem ote Sen sin g Image Fusion
L I Chao , ZHU M an
1 1, 2
, ZHAO J ia - p ing
1
( 1. School of Rem ote Sen sin g and Informa tion Eng in eer in g, W uhan Un iversity, W uhan 430079, Ch ina; 2. I nvestiga tion Bureau of Survey in g and M app in g of X i’ an, X i’ an 710482, Ch ina) Abstract: This paper p resents some quantitative evaluation parameters about brightness infor mation, degree of clarity, spectrum distor2 tion and richness of infor mation by analyzing and summarizing current methods of quantitative evaluation on remote sensing im age fu2 sion. Those parameters have been actualized via a p rogram. A t last the aerial SAR i m age and Landsat T M multi - spectral band im age are fused w ith B rovey fusion, H IS fusion and wavelet transform fusion. By evaluate the resultant w ith the parameters, it show s that the parameters can evaluate the fused i m age p roperly . And it can support how to choose the app rop riate method of i m age fusion scientifical2 ly . Key words: im age fusion; quantify evaluation; B rovey fusion; H IS fusion; wavelet transform
第 33 卷 第 3 期 2010 年 6 月
测绘与空间地理信息
GEOMA T ICS & S PA T IAL IN FORMA T ION TECHNOLOGY
Vol . 33, No. 3 Jun. , 2010