基于像素级遥感图像融合方法对比与评价
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像 进 行 融 合 处 理 ，力 求 寻 找一 种 最 适合 该 地 区 的最 优 的融合 方法 ，从而 提 高影像 后续 解 译精度 。
图１ 隆 昌县试验区域Ｅ Ｍ 影像 Ｔ＋
测绘 第 ３ 卷 第 ４ ２ １ 年 ８ ５ 期 ０２ 月
１５ ６
表２ 融合后影像的平均值和标准偏差
运 用Ｍ ｔ ａ 计 算融 合 前 后 影像 的平 均 灰度 值 、 ａ ｌｂ
２ 试验 区概 况
隆 昌县 地 处 四川 盆地 南 部 腹 部 ，东 邻重 庆 ，南 连 泸 州 ，西 接 自贡 ，北靠 内江 ，气 候 温 和 ，雨 量充
沛 。其 区域 内物 产 丰 富 ，是 川 、滇 、黔 、渝 重 要物
资集 散 地 、 四川省 经 济 发展 “ 条线 ”重 点县 、 四 一 川省 农业 产 化 龙头 企 业集 群 发 展试 点 县 ，对 其 区域 内遥感 影 像 进行 融 合 处理 ，寻 求一 种 最优 的融合 算
级 融 合 （ ｅ ｔ ｒ ａ ｅ ）和 决 策级 融合 （ ｅ ｉ ｉ ｎ Ｆ ａ ｕｅｂ ｓ ｄ Ｄ ｃ ｓｏ
ｌｖ １ ｅｅ ）三个 层 次 。其 中像素 级 融合 是对 多元 图像
中 的 目标 和 背景 等 信 息 直接 进 行 融合 处 理 ，它 能最
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
大程度 的保持图像细微的信息 ，是 目前最为常用 的 融合 方 法 。本文 在 参 考 大量 之 前 研 究成 果 的基础 上 选 择 像 素 级 融 合 中较 为常 用 的Ｂ ｏ ｅ 、ＰＡ Ｉ和 ｒｖ ｙ Ｃ 、ＨＳ Ｇ ａ — ｃ ｍ ｄ 四种 融 合 方法 对 隆 昌县 试 验 区遥 感 影 ｒ ｍ Ｓｈ ｉｔ
将 不 同类 型 传 感器 获 得 的 同一 地 区 的 图像 进 行精 确
配 准 ，再 通 过 图像 处 理 和计 算 机 技 术等 ，最 大 限度
地 提 取 各 图像 的有 用 信 息 ，最 后 生 成 一幅 高 质 量 的 综 合 图像 儿 。在多 元 图像 融合 中 ，图像 配 准等 预处 理 要 求 严 格 ，但 Ｅ Ｍ 全色 波 段 和 多光 谱 波 段 来 自同 Ｔ＋
一
法 ，可 以大 大提 高该 地 区遥 感 影像 解 译 精度 ，从而 更 好地 管理 隆 昌县 农 业发 展 监 测 、规 划 、预 测等 。
综 合考 虑 隆 昌县 的气 候 、 降水 、河 流 、地 类 种类 与 分 布 等条 件 ，结合 野 外 实地 调 查最 终 选 定胡 家镇 和 云 顶镇 交界 处作 为 试 验 区 （ 图 １ 示 ） 如 所 ，试 验 区 内 包 括 了竹 林 、河 流 、耕 地 、建筑 、裸 地 、其 它林 地 等地 类 ，具有 全 县地类 的 典型性 代表 。
１ 引言
随 着 遥感 技 术 的发 展 ，获 取 的遥 感 数 据 呈 现 出 多 时相 、 多光 谱 、 多传 感 器 、 多平 台、 多分 辨 率等 特 点 ， 单一 信 息源 的遥 感数 据 已经越 来 越 不 能满 足 应用 的 需求 ， 图像 融合 技 术应 运 而 生 。 图像 融 合是
传 感 器 ，具有 相 同的 太 阳高 度 角 ，获 取 时 间等 相
同 ，可 以不用 考 虑 配 准 等预 处 理 ，直接 实 现 高精 度
的 图像融 合 。
目前 国 内外 学 者在 图像 融 合方 面 进 行 了大量 深
入 的研 究 ｉＳ 指 出 图像 融 合技 术 从 目标 识别 一，Ｌ 等 层 次 上 可 以分 为像 素 级 融 合 （ ｉｅ ａ ｅ ） Ｐ ｘ ｌｂ ｓｄ 、特 征
［ 键 词 ］ 图像 融 合 ；Ｔ ＼Ｔ ；Ｂ ｏ ｅ ；Ｐ Ａ Ｉ ；Ｇ ａ — ｃｍ ｄ 关 Ｍ Ｅ Ｍ ｒ ｖ ｙ Ｃ ；Ｈ Ｓ ｒ ｍ Ｓ ｈ ｉｔ ［ 图分类号］Ｔ７ １ 中 Ｐ ５ ［ 献标识码］Ａ 文 ［ 章 编 号 ］ １ ７— ０９ （０ ２ ４ ０ ６ — ４ 文 ６ ４ ５ １ ２ １ ）０ — １ ３ ０
测绘第 ３ 卷第 ４ ２ １ 年 ８月 ５ 期 ０２
１３ ６
基 于像 素级遥感 图像 融合方法对 比与评价
诸 丽娟 杨 武年
（ 成都理工大学 国土 资源信 息技术 与应用 国土资源部重点实验室／ 遥感 与 Ｇ Ｓ研 究所 ，四川 成都 ６ ０ ９ Ｉ １ ５） ０
［ 摘要 ］多时相 、不 同空问分辨率遥感 图像数据融 合能较大幅度提高融合 图像 的解像力 ，在遥 感影像解译 中一 种好的融合方法可 以提高影像 的质量 ，从 而提 升影 像的解译结果。本文以隆昌县为试验 区，采用 Ｂ ｏ ｅ 、Ｐ Ａ ｒｖｙ Ｃ、 Ｈ Ｓ和 Ｇ ａ － ｃ ｍ ｄ Ｉ ｒ ｍ Ｓ ｈ ｉ ｔ ４种融合方法对试验 区 Ｅ Ｍ 影像 的高 空间分辨率 Ｐ ｎ波段和多光谱 ４ ２波 段进行融合 。 Ｔ＋ ａ ３
标 准差 如 表 １ 、表 ２ 。
１
ｇ＝
ｍ ｌ． Ｉ － －
均 值 、标 准 偏 差 是从 整 体 上对 融 合 后 遥感 影 像
进 行 评 价 常用 的参 数 。由表 １ 、表 ２ 计 结 果 可知 融 统 合 后 影 像 的 平 均 亮 度 和 分 辨 率 都 有 不 同 程 度 的 提 高 ，其 中Ｇ ａ — ｃ ｍ ｄ 变 换和 Ｐ Ａ ｒｍ Ｓｈ ｉｔ Ｃ 变换 后影 像 平均 亮 度 较 大 ，Ｂ ｏ ｅ 和 Ｈ Ｓ 换 后 亮度 相 对 较 暗 。Ｈ Ｓ ｒ ｖ ｙ Ｉ变 Ｉ 变
Ｃｏ ｍｐ ｒｓ ｎ ａ ｄＥｖ ｌａｉ ｎｏ ｍ ｏ ｅＳ ｎ ｉｇＩ ａ ｅＦ ｉ ｎＭ ｅｈ ｄ ａ ｉｏ ｎ ａｕ ｔ ｆ ｏ Ｒｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｕｓｏ ｔ ｏ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅＰ ｘ １１ｖ ｌ ｓ ｄｏ ｉ ｅ．ｅ ｅ ｈ
Ｚ ＨＵＬ－ ａ Ｙ ＮＧ Ｗ —ｉｎ ｉｕ ｎ Ａ ｕｎａ ｊ
通 过平均值、标准 差、平均梯度 、信息熵 、相关系数和扭 曲程度对这些融合方法进行评价 。评价 结果表 明 ４种
融合 方法 都能不同程度的改善影像质量 ，其 中 Ｂ ｏ ｅ ｒ ｖ ｙ融合 法光 谱失真度 小，清 晰度和 空间分辨 率较 高，影像 所含信 息量丰 富，更适 合于隆 昌 Ｅ Ｍ 影像 的融合处理 。 Ｔ＋
图１ 隆 昌县试验区域Ｅ Ｍ 影像 Ｔ＋
测绘 第 ３ 卷 第 ４ ２ １ 年 ８ ５ 期 ０２ 月
１５ ６
表２ 融合后影像的平均值和标准偏差
运 用Ｍ ｔ ａ 计 算融 合 前 后 影像 的平 均 灰度 值 、 ａ ｌｂ
２ 试验 区概 况
隆 昌县 地 处 四川 盆地 南 部 腹 部 ，东 邻重 庆 ，南 连 泸 州 ，西 接 自贡 ，北靠 内江 ，气 候 温 和 ，雨 量充
沛 。其 区域 内物 产 丰 富 ，是 川 、滇 、黔 、渝 重 要物
资集 散 地 、 四川省 经 济 发展 “ 条线 ”重 点县 、 四 一 川省 农业 产 化 龙头 企 业集 群 发 展试 点 县 ，对 其 区域 内遥感 影 像 进行 融 合 处理 ，寻 求一 种 最优 的融合 算
级 融 合 （ ｅ ｔ ｒ ａ ｅ ）和 决 策级 融合 （ ｅ ｉ ｉ ｎ Ｆ ａ ｕｅｂ ｓ ｄ Ｄ ｃ ｓｏ
ｌｖ １ ｅｅ ）三个 层 次 。其 中像素 级 融合 是对 多元 图像
中 的 目标 和 背景 等 信 息 直接 进 行 融合 处 理 ，它 能最
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
大程度 的保持图像细微的信息 ，是 目前最为常用 的 融合 方 法 。本文 在 参 考 大量 之 前 研 究成 果 的基础 上 选 择 像 素 级 融 合 中较 为常 用 的Ｂ ｏ ｅ 、ＰＡ Ｉ和 ｒｖ ｙ Ｃ 、ＨＳ Ｇ ａ — ｃ ｍ ｄ 四种 融 合 方法 对 隆 昌县 试 验 区遥 感 影 ｒ ｍ Ｓｈ ｉｔ
将 不 同类 型 传 感器 获 得 的 同一 地 区 的 图像 进 行精 确
配 准 ，再 通 过 图像 处 理 和计 算 机 技 术等 ，最 大 限度
地 提 取 各 图像 的有 用 信 息 ，最 后 生 成 一幅 高 质 量 的 综 合 图像 儿 。在多 元 图像 融合 中 ，图像 配 准等 预处 理 要 求 严 格 ，但 Ｅ Ｍ 全色 波 段 和 多光 谱 波 段 来 自同 Ｔ＋
一
法 ，可 以大 大提 高该 地 区遥 感 影像 解 译 精度 ，从而 更 好地 管理 隆 昌县 农 业发 展 监 测 、规 划 、预 测等 。
综 合考 虑 隆 昌县 的气 候 、 降水 、河 流 、地 类 种类 与 分 布 等条 件 ，结合 野 外 实地 调 查最 终 选 定胡 家镇 和 云 顶镇 交界 处作 为 试 验 区 （ 图 １ 示 ） 如 所 ，试 验 区 内 包 括 了竹 林 、河 流 、耕 地 、建筑 、裸 地 、其 它林 地 等地 类 ，具有 全 县地类 的 典型性 代表 。
１ 引言
随 着 遥感 技 术 的发 展 ，获 取 的遥 感 数 据 呈 现 出 多 时相 、 多光 谱 、 多传 感 器 、 多平 台、 多分 辨 率等 特 点 ， 单一 信 息源 的遥 感数 据 已经越 来 越 不 能满 足 应用 的 需求 ， 图像 融合 技 术应 运 而 生 。 图像 融 合是
传 感 器 ，具有 相 同的 太 阳高 度 角 ，获 取 时 间等 相
同 ，可 以不用 考 虑 配 准 等预 处 理 ，直接 实 现 高精 度
的 图像融 合 。
目前 国 内外 学 者在 图像 融 合方 面 进 行 了大量 深
入 的研 究 ｉＳ 指 出 图像 融 合技 术 从 目标 识别 一，Ｌ 等 层 次 上 可 以分 为像 素 级 融 合 （ ｉｅ ａ ｅ ） Ｐ ｘ ｌｂ ｓｄ 、特 征
［ 键 词 ］ 图像 融 合 ；Ｔ ＼Ｔ ；Ｂ ｏ ｅ ；Ｐ Ａ Ｉ ；Ｇ ａ — ｃｍ ｄ 关 Ｍ Ｅ Ｍ ｒ ｖ ｙ Ｃ ；Ｈ Ｓ ｒ ｍ Ｓ ｈ ｉｔ ［ 图分类号］Ｔ７ １ 中 Ｐ ５ ［ 献标识码］Ａ 文 ［ 章 编 号 ］ １ ７— ０９ （０ ２ ４ ０ ６ — ４ 文 ６ ４ ５ １ ２ １ ）０ — １ ３ ０
测绘第 ３ 卷第 ４ ２ １ 年 ８月 ５ 期 ０２
１３ ６
基 于像 素级遥感 图像 融合方法对 比与评价
诸 丽娟 杨 武年
（ 成都理工大学 国土 资源信 息技术 与应用 国土资源部重点实验室／ 遥感 与 Ｇ Ｓ研 究所 ，四川 成都 ６ ０ ９ Ｉ １ ５） ０
［ 摘要 ］多时相 、不 同空问分辨率遥感 图像数据融 合能较大幅度提高融合 图像 的解像力 ，在遥 感影像解译 中一 种好的融合方法可 以提高影像 的质量 ，从 而提 升影 像的解译结果。本文以隆昌县为试验 区，采用 Ｂ ｏ ｅ 、Ｐ Ａ ｒｖｙ Ｃ、 Ｈ Ｓ和 Ｇ ａ － ｃ ｍ ｄ Ｉ ｒ ｍ Ｓ ｈ ｉ ｔ ４种融合方法对试验 区 Ｅ Ｍ 影像 的高 空间分辨率 Ｐ ｎ波段和多光谱 ４ ２波 段进行融合 。 Ｔ＋ ａ ３
标 准差 如 表 １ 、表 ２ 。
１
ｇ＝
ｍ ｌ． Ｉ － －
均 值 、标 准 偏 差 是从 整 体 上对 融 合 后 遥感 影 像
进 行 评 价 常用 的参 数 。由表 １ 、表 ２ 计 结 果 可知 融 统 合 后 影 像 的 平 均 亮 度 和 分 辨 率 都 有 不 同 程 度 的 提 高 ，其 中Ｇ ａ — ｃ ｍ ｄ 变 换和 Ｐ Ａ ｒｍ Ｓｈ ｉｔ Ｃ 变换 后影 像 平均 亮 度 较 大 ，Ｂ ｏ ｅ 和 Ｈ Ｓ 换 后 亮度 相 对 较 暗 。Ｈ Ｓ ｒ ｖ ｙ Ｉ变 Ｉ 变
Ｃｏ ｍｐ ｒｓ ｎ ａ ｄＥｖ ｌａｉ ｎｏ ｍ ｏ ｅＳ ｎ ｉｇＩ ａ ｅＦ ｉ ｎＭ ｅｈ ｄ ａ ｉｏ ｎ ａｕ ｔ ｆ ｏ Ｒｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｕｓｏ ｔ ｏ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅＰ ｘ １１ｖ ｌ ｓ ｄｏ ｉ ｅ．ｅ ｅ ｈ
Ｚ ＨＵＬ－ ａ Ｙ ＮＧ Ｗ —ｉｎ ｉｕ ｎ Ａ ｕｎａ ｊ
通 过平均值、标准 差、平均梯度 、信息熵 、相关系数和扭 曲程度对这些融合方法进行评价 。评价 结果表 明 ４种
融合 方法 都能不同程度的改善影像质量 ，其 中 Ｂ ｏ ｅ ｒ ｖ ｙ融合 法光 谱失真度 小，清 晰度和 空间分辨 率较 高，影像 所含信 息量丰 富，更适 合于隆 昌 Ｅ Ｍ 影像 的融合处理 。 Ｔ＋