ENVI下的图像融合方法 高保真融合 高光谱融合

ENVI下的图像融合方法高保真融合高光谱融合

(2011-07-27 08:33:41)

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图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。

ENVI中提供融合方法有：

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HSV变换

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Brovey变换

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这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。

这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。

（1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。

（2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中

和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。

（3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。

（4） Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名，点击OK输出结果。

对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术：

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Gram-Schmidt

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主成分（PC）变换

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color normalized (CN)变换

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Pan sharpening

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这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；

Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。

这四种方式操作基本类似，下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。

（1）打开融合的两个文件。

（2）选择主菜单-> Transform->Image Sharpening->Gram-Schmidt Spectral Sharpening或者选择主菜单->Spectral->Gram-Schmidt Spectral Sharpening。

（3）在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File对话框中选择低分辨率多光谱图像，在Select High Spatial Resolution Pan Input Band对话

框中选择高分辨率单波段图像。

（4）在弹出的Gram-Schmidt Spectral Sharpening输出对话框中，需要选择降低高分辨率全色波段的方法，有四种方法的意义如下：

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AvAverage of Low Resolution Multispectral File：利用多光谱波段的平均值来模拟低分辨率的全色波段。

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Select Input File：从外部文件中选择一个单波段并且与多光谱数据相同尺寸大小的图像来模拟模拟低分辨率的全色波段。

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Create By Sensor Type: 选择一种传感器来模拟低分辨率的全色波段。可选传感器包括：IKONOS, IRS1, KOMPSAT-2, Landsat7, QuickBird, 和 SPOT 5，选择这个方法，融合图像是经过辐射定标的数据。

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User Defined Filter Function：选择一个滤波函数来模拟低分辨率的全色波段。融合图像是经过辐射定标的数据。

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选择Average of Low Resolution Multispectral File方法。

（5）选择重采样方法和输入路径及文件名，单击OK输出。

图 Gram-Schmidt Spectral Sharpening输出对话框下表为各个融合方法的适用范围。

融合方法适用范围

IHS变换纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。

Brovey变换光谱信息保持较好，受波段限制。

乘积运算（CN）对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。

PCA变换无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，色调发生较大变化，

Gram-schmidt （GS）改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持空间纹理信息，尤其能高保真保持光谱特征。

Pansharpening专为最新高空间分辨率影像设计，能较好保持影像的纹理和光谱信息。

下面对上述几种融合方法做一个简单的介绍。

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HSV变换

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首先对RGB图像变换HSV颜色空间，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻或双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB颜色空间。

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Brovey变换

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对RGB图像和高分辨率数据进行数学合成，从而使图像融合，即RGB图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与RGB图像波段总和的比值。然后自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到高分辨率像元尺寸。

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Gram-Schmidt

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第一步，从低分辨率的波段中复制出一个全色波段。第二步，对复制出的全色波段和多波段进行Gram-Schmidt变换，其中全色波段被作为第一个波段。第三步，用高空间分辨率的全色波段替换Gram-Schmidt 变换后的第一个波段。最后，应用Gram-Schmidt反变换得到融合图像。

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主成分（PC）变换

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第一步，先对多光谱数据进行主成分变换。第二步，用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被匹配到第一主成分波段，从而避免波谱信息失真。第三步，进行主成分反变换得到融合图像。

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color normalized (CN)变换

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也被称为能量分离变换（Energy Subdivision Transform），它使用来自融合图像的高空间分辨率（低波谱分辨率）波段对输入图像的低空间分辨率（高波谱分辨率）波段进行增强。该方法仅对包含在融合图像波段的波谱范围内对应的输入波段进行融合，其他输入波段被直接输出而不进行融合处理。融合图像波段的波谱范围由波段中心波长和FWHM（full width-half maximum）值限定，这两个参数都可以在融合图像的ENVI头文件中获得。

根据锐化图像波段的波谱范围，可以将输入图像的波段划分为各个波谱单元。系统按照如下方法对相应的波段单元同时进行处理。每个输入波段乘以融合波段，然后再除以波段单位中的输入波段总数，从而完成归一化：

该融合方法需要输入图像与融合图像的单位相同（即都为反射率、辐射率、DN值等）。如果融合图像与输入图像的单位相同不同，在融合输出面板中的Sharpening Image Multiplicative Scale Factor文本框中为锐化图像键入一个比例系数，使之与输入图像相匹配。例如：如果输入图像是定标为单位（反射率*10000）的整型高光谱文件，但是融合图像是被定标为反射率（0到1）的浮点型多光谱文件，应该输入的比例系数为10,000。如果输入图像单位为辐射率[µW/(cm2.nm.sr)]，而融合图像单位为辐射率[µW/(cm2.m.sr)]，应该输入的比例系数为0.001。