QuickBird全色与多光谱影像融合方法比较研究

法，其主要步骤为：多光谱波段经过 ＰＣＡ 变换 换与 ＰＣＡ 的区别是 ＰＣＡ 变换后信息在各主成
后，将全色高分辨率图像进行灰度拉伸，使其均 分之间重新分布，第一主成分包含的信息量最多，
值和方差与 ＰＣＡ 变换的第一分wk.baidu.com一致；然后用 其他主成分的信息含量依次减少；而 Ｇｒａｍ －ｓｃｈｍｉｄｔ
ＧＳ２
ＧＳ３ 更高分辨率 ＭＳ ＧＳｎ
图 ２ Ｇｒａｍ－ｓｃｈｍｉｄｔ 变化的融合算法
Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｆｕｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
后的 ＰＡＮ 代替 Ｉ 分量，并与原来的色度 Ｈ、饱和 参考波段的选择会影响融合结果的质量。本文在
度 Ｓ 分量一起，进行 ＩＨＳ 逆变换得到空间分辨率 进行此方法的融合试验中，通过比较各个不同参
关键词：Ｐａｎｓｈａｒｐ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ；影像融合
中图分类号：ＴＰ７５
文献标识码：Ａ
文章编号：１００１－ ７１１９（２００８）０４－ ０４９８－ ０６
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍｓ ｏｆ ＱｕｉｃｋＢｉｒ ｄ ＰＡＮ ａｎｄ Ｍｕｌｔｉ Ｓｐｅｃｔｒ ａｌ Ｉｍａｇｅｓ
１．１ 研究区域 本研究利用的遥感数据是 ２００３ 年 ６ 月 １０
日接收的 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 影像；位于浙江省衢州市龙 游县金衢盆地的衢江河谷平原。为更好研究和比 较不同目标物的融合效果，从原始影像中剪切两 个子区域作为研究对象，其中一个为农用地，另 一个为城镇用地。
（ａ）
（ｂ）
Ｆｉｇ．１ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｏｆ ｑｕｉｃｋｂｉｒｄ ｉｍａｇｅ （ａ）ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｌａｎｄ （ｂ）ｔｏｗｎ
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｓｉｎｃｅ ｔｈｅ ａｄｖｅｎｔ ｏｆ ｈｉｇｈ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ， ｔｈｅ ｆｕｓｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｍａｇｅｓ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ， ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｓｐａｔｉａｌ ｄｅｔａｉｌｓ ｂｕｔ ａｌ－ ｓｏ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｂａｎｄｓ ｗｅｒｅ ｒｅｑｕｉｒｅｄ． Ｍａｎｙ ｍｅｔｈｏｄｓ， ｓｕｃｈ ａｓ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ （ＰＣＡ）， Ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， Ｂｒｏｖｅｙ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＩＨＳ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＳＶＲ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ． Ｔｈｅｓｅ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ ｏｎ ｆｕｓｉｏｎ ｏｆ ｌｏｗ ａｎｄ ｍｅｄｉｕｍ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ， ｂｕｔ ｍａｙ ｎｏｔ ｂｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｗ ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ， ｌｉｋｅ ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ， ＩＫＯＮＯＳ， ａｓ ｗｅｌｌ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ， ｔｗｏ ｎｅｗ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｆｉｄｅｌｉｔｙ ｏｆ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ （Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ Ｐａｎｓｈａｒｐ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）ａｎｄ Ｂｒｏｖｅｙ Ｔｒａｎｓ－ ｆｏｒｍ， ＩＨＳ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＰＣＡ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｗｅｒｅ ａｐｐｌｉｅｄ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ， ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｄｖａｎｔａｇｅ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅ ｗｅｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ ｉｍａｇｅｓ ｆｕｓｅｄ ｂｙ Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ Ｐａｎｓｈａｒｐ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｔｈｅ Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａｌｍｏｓｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｃｏｌｏｕｒ ａｓ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｄｅｔａｉｌ ａｓ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｐａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃ ｉｍａｇｅｓ．
Ｖｏｌ．２４ Ｎｏ．４ Ｊｕｌｙ ２００８
科技通报
ＢＵＬＬＥＴＩＮ ＯＦ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
第 ２４ 卷 第 ４ 期 ２００８ 年 ７ 月
ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 全色与多光谱影像融合方法比较研究
谭永生，沈掌泉，贾春燕，王 珂
（浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所，杭州 ３１００２９）
提高的融合影像，即空间分辨率提高的多光谱影 考波段融合后影像的质量，最终选取多光谱影像
像。
的 １、２、３、４ 四个波段为参考波段，此时融合效果
ＩＨＳ 变换法同样也有两个不足之处：①一次 最佳。
操作过程只能对三个多光谱波段进行融合；②尽 １．２．３ Ｇｒａｍ－ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法
管将高空间分辨率的全色波段与 Ｉ 分量进行了
目前已经研究了许多融合方法，其中较为常 用的有主成分分析法 （ＰＣＡ）［３］、ＩＨＳ 变换法 、 ［４，５］ Ｂｒｏｖｅｙ 变 换 法 ［６］、乘 积 法 ［７］、小 波 变 换 法 ［８，９］ 和 ＳＶＲ 变换法［１０］等。它们在 ＳＰＯＴ 全色波段与 ＴＭ 多光谱波段及与其他低分辨率多光谱影像融合 时均非常成功。但是，随着遥感技术的发展，以 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＩＫＯＮＯＳ 等为代表的高分辨率遥感影 像的大量获取，较以往的中低分辨率影像，它在 空间和时间分辨率都大大提高，数据记录形式也 由 ８ ｂｉｔ 上升到 １１ ｂｉｔ。研究表明，这些传统的融 合方法已不太适用于 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＩＫＯＮＯＳ 等新型 高分辨遥感影像的融合。它们融合后的主要问题 有：（１）光谱信息扭曲比较严重，（２）过于依赖操 作者的经验和数据源参数的设置。本文应用 Ｐａｎｓｈａｒｐ 变换法和 Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法这两种 新的融合方法，可以较好地解决传统融合方法在 高分辨率影像融合中的不足。
ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 卫星是由美国 ＤｉｇｉｔａｌＧｌｏｂｅ／Ｅａｒｔｈ－ Ｗａｔｃｈ 公司于 ２００１ 年 １０ 月 １８ 日发射成功的高 分辨率商业遥感卫星。该影像在空间分辨率 （０．６１ ｍ）、多光谱成像、成像幅宽、成像灵活性等 方面具有明显的优势。ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 影像的光谱信 息非常丰富，如将多光谱数据与全色数据进行融 合就可以得到亚米级的多光谱影像数据，这些数 据将非常有利于影像判读、特征提取和各种大比 例尺专题图的制作与应用。
第４期
谭永生等．ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 全色与多光谱影像融合方法比较研究
４９９
０引言
１ 试验材料和融合方法
多源遥感影像融合是将不同类型传感器获 取的图像数据经预处理后，采用一定的算法把各 影像数据中所包含的信息优势或互补性信息有 机地结合起来，以产生新的影像数据的一门先进 技术。简单地说，它通过融合能有效地结合单一 传感器的多波段信息或多传感器各个波段的信 息，从而提高解译的精度和有效性［１，２］。随着遥感 技 术 的 发 展 ，高 分 辨 率 、高 清 晰 度 、光 谱 信 息 丰 富、现势性强的遥感影像已成为人类获取地球空 间信息的重要数据源。为了对观测目标有更加全 面 、清 晰 、准 确 的 理 解 与 认 知 ，并 改 善 解 译 的 精 度、可靠性及提高利用率，如何利用同一地区不 同光谱与空间分辨率遥感图像的融合来提高图 像的高空间属性已成为当前的研究热点之一。
ＴＡＮ Ｙｏｎｇｓｈｅｎｇ， ＳＨＥＮ Ｚｈａｎｇｑｕａｎ， ＪＩＡ Ｃｈｕｎｙａｎ， ＷＡＮＧ Ｋｅ
（Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ， Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２９， Ｃｈｉｎａ）
摘 要：自从高分辨率卫星影像出现以来，遥感影像的融合一直是一个重要的研究领域。随着遥感影像 获取手段的增加和分辨率的提高，影像的融合不仅仅要求增加空间信息而且在原始多光谱波段的光谱 保持方面也有越来越高的要求。目前图像融合已研究出多种方法，如主成分变换法 （ＰＣＡ）、乘积法、 Ｂｒｏｖｅｙ 变换法、ＩＨＳ 变换法、ＳＶＲ 变换法以及小波变换法等。这些方法在中低分辨率影像融合时效果较 好但却不一定适用于像 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＩＫＯＮＯＳ 等高分辨遥感影像的融合。本文应用 Ｐａｎｓｈａｒｐ 变换法和 Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法两种融合方法，对 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 影像进行融合试验，并与 Ｂｒｏｖｅｙ 变换法、ＩＨＳ 变换法、 ＰＣＡ 变换法的融合效果进行比较，以评价各算法的优缺点。研究结果表明，Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换和 Ｐａｎ－ ｓｈａｒｐ 变换在 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 影像融合时不仅能增加空间信息而且还能较好地保持原多光谱波段的光谱信 息，其中以 Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法所获得的效果最好。
５００
科技通报
第 ２４ 卷
合适的低分辨率 ＭＳ 或 注册的高分辨率 ＰＡＮ
高分辨率 ＰＡＮ 计算中值和标准偏差
优化后高分 辨率 ＰＡＮ
创建低分 辨率 ＰＡＮ
计算第 １ 波段的 中值和标准偏差
将优化后高分辨率 ＰＡＮ 替换 ＧＳ１ 波段
低分辨率 ＭＳ 段
ＧＳ１
将原始 ＭＳ 正交化 分解成多个单波段
正交化转换回 到原始 ＭＳ 波
１．２ 融合算法 １．２．１ 传统融合方法
（ａ）Ｂｒｏｖｅｙ 变换法 Ｂｒｏｖｅｙ 变换是一种用来对来自不同传感器 的数据进行融合的较为简单的融合方法，该方法 通过归一化后的多光谱波段与高分辨率全色影 像乘积来增强影像的信息［６］。其融合后的红（Ｒ）、 绿（Ｇ）、蓝（Ｂ）三波段结果图像如下： Ｒ＝［ｂａｎｄ４ ／（ｂａｎｄ２＋ｂａｎｄ３＋ｂａｎｄ４）］×ＰＡＮ Ｇ＝［ｂａｎｄ３ ／（ｂａｎｄ２＋ｂａｎｄ３＋ｂａｎｄ４）］×ＰＡＮ Ｂ＝［ｂａｎｄ２ ／（ｂａｎｄ２＋ｂａｎｄ３＋ｂａｎｄ４）］×ＰＡＮ 其中，ｂａｎｄｉ ／（ｂａｎｄ２ ＋ ｂａｎｄ３ ＋ ｂａｎｄ４）体现了 影像的光谱信息， ＰＡＮ 体现了影像的空间信息。 该方法有两个不足之处：①一次操作过程只 能对三个多光谱波段进行融合；②颜色与原始多 光谱波段相比有较大扭曲从而给影像解译带来 更多困难。 （ｂ）ＩＨＳ 变换法（未改进型） ＩＨＳ 变换法是影像融合中相当常见的一种 融合方法［４， ５］。它的主要过程为：首先将多光谱影 像从 ＲＧＢ 进行 ＩＨＳ 色度变换， 分离出强度 Ｉ、色 度 Ｈ 和饱和度 Ｓ 三个分量，然后将高分辨率全色 影像（ＰＡＮ）与分离的强度分量（Ｉ）进行直方图匹 配，使之与 Ｉ 分量有相同的直方图，最后再将匹配
该方法的具体流程见图 ２。它是线性代数和
直方图匹配，但光谱信息的扭曲仍然比较大。
多元统计中常用的方法， 类似于 ＰＣＡ 变换法 ，它
（ｃ）ＰＣＡ 变换法（主成分分析法）
可以对矩阵或多维影像进行正交变换， 消除相关
ＰＣＡ 变换法是融合中另一种较为常见的方 的多光谱波段之间的相关性。Ｇｒａｍ － ｓｃｈｍｉｄｔ 变
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｐａｎｓｈａｒｐ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ； ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ； ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ； ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ
收稿日期：２００７－ ０２－ ０８ 基金项目：浙江省教育厅科研项目（编号：Ｇ２００６０３２０） 作者简介：谭永生 （１９８３－ ），男，硕士研究生，主要从事遥感图像处理方面的研究。Ｅ－ ｍａｉｌ：ｔａｎｙｏｎｇｓｈｅｎｇ０７３５＠１６３．ｃｏｍ