遥感图像融合方法综述

图像中，并且不需要任何的逆变换,融合过程将大大简化.
1.2 ARSIS 概念模型
ARSIS 概念的设计是用来提高融合图像的空间分辨和光谱质量。
它是基于丢失的信息只与 MS 图和 PAN 图的高频部分有关[19,20]。 通常
情况下，ARSIS 概念中存在两个模型[21]。一个是多尺度模型。例如，与多
图像的细节图像进行添加，也可以应用 ARSIS 模型，或者其他的变形。
算 δCBδCA＞10－5 且 cov ＞10－2 的系数。 sign 表示 w2l、w2p 乘积的符号。
定义了两个有效的阈值，θ1 和 θ2，并且 θ1>θ2。 我们定义 坠0=sign,δCB/ δCA，和 β0＝mCB－坠0mCA。 下面分三种情况进行讨论：
1） ρ ＜θ2 如果 δCA＜10－5 或者 ρ＝0，坠0＝0 那么 坠Rl＝坠0，βRl＝β0
2010 年 第 15 期
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遥感图像融合方法综述
徐 宁 1 李园园 2 （1．同济大学软件学院 中国 上海 201804；2．烟台南山学院软件工程学院 山东 龙口 265713）
【摘 要】多光谱图像和全色图像融合是图像融合中的一个重要技术，目的是获得同时具有高的空间分辨和高的光谱分辨的融合图像，以 便于进一步的应用。 介绍了各种遥感图像融合方法 ，包括基本的融合方法和各种空间细节注入模型 ，以及小波变换与传统的方法相结合的融合 方法，分析了各种方法的优缺点。
àtrous 变换）相结合[8]。 因为 IHS 变换方法空间性 能 较 好 ，而 小 波 方 法
的光谱信息保持好。 它们结合的一般步骤如下：
1.3．1 将 MS 图进行 IHS 或 PCA 变换，得到 I 或 PC1 成分；
1．3．2 PAN 图与 I 或 PC1 成分进行柱状图匹配；
1．3．3 对 PAN 图与 I 或 PC1 成分应用上述任一种小波变换得 到 近 似
基于 ARSIS 概念的融合方法的一般步骤如下：
（1）使用任意一种多尺度模型来提取 PAN 图和 MS 图的空间细节
信息；
（2）使用 IBSM 或 HRIBSM 模型将丢失的信息添加到 MS 图中；
（3）得 到 融 合 图 像 。
下 面 以 àtrous 小 波 变 换 （ATWT）做 为 多 尺 度 模 型 为 例 ，分 别 对 三
（δCB2－δCA2）2
2
＋4cov
2cov
－坠0）
ρ －θ2 θ1－θ2
，
βrl＝mCB－坠RlmCA 1.3 混合模型
目前在标 准 方 法 （IHS 和 PCA 变 换 法 ）与 小 波 变 换 相 结 合 的 方 面
做 了 大 量 的 研 究 ， 尤 其 是 IHS 变 换 和 小 波 变 换 （包 括 mallat 算 法 和
轴的参数。
下面用 mCB 和 mCA 分别表示 MS 图的 l 波段和 PAN 图细节系数的 均值。δCB 和 δCA 表示细节系数的标准差。w2l 和 w2p 的协方差和局部相关
系数分别用 cov 和 ρ 表示。 为了避免噪声，只考虑最有效的变换。 在求
标准差、协方差、和相关系数时只计算绝对值大于均值的系数。 ρ 只计
【关键词】遥感图像融合；光谱扭曲；小波变换；ARSIS 概念 A Review of Remote Image Fusion XU Ning1 LI Yuan-yuan2
（1．Software College of Tongji University，Shanghai， 201804 China； 2．Software Engineering College of Yantai Nanshan University ，Longkou Shandong，265713 China） 【Abstract】The fusion of multispectral image and panchromatic image is an important technique in the domain of image fusion. The desired result is to obtain an image with the spatial resolution and quality of the panchromatic image and the spectral resolution and quality of the multispectral image in order to the next application. An introduction to an overview of image fusion methods are given, which include basic fusion methods and different models for injecting spatial detail information, as well as schemes that combine standard methods with wavelet transforms. Then, the advantages and disadvantages of the methods are given. 【Key words】Remote image fusion;Spectral distortion;Wavelet transform; ARSIS concept
本文分别对目前比较流行的基于抽样的 Mallat 算法、无抽样的 à trous 小波变换法和 curvelet 变换的融合方法进行了综述。
1 融合规则
小波变换为基础的融合方法是高通滤波的扩充，都是利用了空间 细节包含在高频中的思想。 在小波为基础的融合方案中，使用小波变 换提取全色图像的细节信息注入到多光谱图像中。 这种方法可以降低 光谱信息的扭曲。 但是，由于使用的小波变换的类型不同和注入细节 信息的方法各异，可能导致不同的融合结果[8]。 目前存在的注入信息的 方法有许多种，比较简单的有取代模型，添加模型，复杂的有混合模型 和 ARSIS 概念模型等。 假设图像都是经过匹配，且 MS 图与 PAN 图的 空间分辨比值为 1：2. 1.1 基本小波融合方案 1．1．1 取代法
θl＝1－ρlp，其中，ρlp 是 MS 图的 l 波段和 PAN 图的全局相关系数。 为了避
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免造成数据不稳定或局部区域性丢失，一般情况下，取 7≤N≤11，2≤
c≤3。
1．2．3 RWT 模型
1）将 PAN 图与 MS 图的每个波段进行匹配；
2）对 MS 图每个波段和匹配后的 PAN 图进行小波变换。
3）将变换后的 PAN 图的细节信息添加到 MS 图像中，如果进行多
层分解，将每个分辨水平添加细节图像。
4）对添加后的 MS 图像执行小波逆变换。
如果采用非抽样的 àtrous 小波变换， 将小波平面直接添加到 MS
尺 度 分 析 相 关 的 小 波 变 换 、curvelet 变 换 等 。 另 一 个 是 IBSM 或
HRIBSM 模型，它处理的是不同光谱波段的空间结构变换。 它模拟了
PAN 图和 MS 图的细节或近似信息的关系。 比较常用的有三种模型：
光谱扭曲最小化模型（SDM）、上下文模型（CBD）、RWM 模型[22]。
种模型进行介绍。 A 表示已经与 MS 图 l 波段配准的 PAN 图 ，Bl 表 示
MS 图的 l 波段。 Cl 表示融合后的图像. 1．2．1 光谱扭曲最小化注入模型（SDM）
SDM 模型是空间和光谱都变换的模型。 可以用下式表示：
Cl＝Bl＋坠s·l w0p 坠sl＝Bl ／ A2p，l＝1，…，L 其中，w0p 是 PAN 图经过 àtrous 小波分解后得到的高频细节图像 。 A2p 表示 PAN 图经过 àtrous 小波分解后得到的近似图像。
小波变换的方法具有较好的融合效果，但是小波变换抽样算法容 易产生块效应，影响融合效果[8]。 早期的小波融合方案主要有两种 ：取 代法和添加法。 后来，提出了混合融合方案，将小波变换提取出的全色 图像的细节信息通过标准方法将加入到多光谱图像中去。 有代表性的 是 Gonzalez-Audicana 提出的基 于 小 波 变 换 的 IHS 和 PCA 融 合[9]。 之 后，Nunez 等人提出了基于非抽样 à trous 小波变换的多光谱图像融合 方法[7]。Ranchin 和 Wald 设计了一种基于 ARSIS 概念的方法[10]。最近提 出 的 曲 波 变 换 在 表 达 边 缘 信 息 上 优 于 小 波 变 换 [11-13]， 因 此 ， 更 适 于 提 取 图像的空间细节信息。 这些融合方案与标准方案或者标准的小波融合 方案相比都达到了好的效果．但是，它的计算复杂度相对较高．
1．2．2 上下文注入模型（CBD）
上下文模型是 HRIBSM，它可以定义如下：
w0l＝坠c·l w0p，l＝1，…，L
坠cl 是根据 MS 图的 l 波 段 Bl 和 与 它 具 有 相 同 分 辨 率 的 PAN 图 的
近似图像 A2p 计算出来的：
当
ρ（i，j）≥θl
时 ，坠cl＝min ｛δBl
和细节图像；
1．3．4 应用上述的模型进行融合；
1．3．5 执行逆小波变换来获得融合的 I 成分。
1．3．6 进行逆 IHS 或 PCA 变换得到融合后的多光谱图像。
步骤 4 中应用的模型可以是上面讨论的任何的模型。 也就是说，I
的近似图像可以直接取代 PAN 的近似图像，I 的细节图像可以用 PAN
取代法[8]类似于 IHS 变换和 PCA 变换，是将一幅图像的空间细节 信息取代另一幅图像的空间细节信息。 主要的步骤是：
1）使用上面任意一种小波变换对 PAN 图和 MS 图进行变换； 2）用变换后的 PAN 图的水平、垂直、对角线三个方向的高频图像 取代 MS 图的对应的高频图像； 3）在取代后的图像上实行小波逆变换得到融合图像。 1．1．2 添加的小波融合方案 添加方法的主要步骤是：
0 引言
遥感图像融合就是将不同类型传感器获取的同一地区的图像数 据进行空间配准,然后采用一定方法将各图像的优点或互补性有机结 合起来产生新图像的技术。 到目前为止，已经提出了许多的方法进行 图像融合[1-7]。 尤其是对多光谱图像和全色图像融合。 标准的图像融合 方 案 比 如 ：IHS，PCA 和 Brovey 变 换 通 常 会 导 致 比 较 严 重 的 光 谱 扭 曲． 而小波分析技术的出现解决了光谱扭曲的问题，在图像融合的各个领 域得到了广泛的应用。
2） ρ ≥θ1 如果 cov ≤10－2，那么 坠Rl＝坠0，βRl＝β0
姨2
2
否则 坠Rl＝ （δCB2－δCA2）＋
（δCB2－δCA2） ＋4cov 2cov
，
βrl＝mCB－坠RlmCA
3） θ1≤ ρ ＜θ2 如果 cov ≤10－2，那么 坠Rl＝坠0，βRl＝β0
姨 2 2 否则 坠Rl＝坠0＋（ （δCB2－δCA2）＋
／
δp A2
，C｝
当 ρ（i，j）＜θl 时，坠cl＝0
其中，ρ（i，j）是 Bl 与 A2p 图像之间的以（i，j）为中 心 像 素 的 N×N 正
方形滑动窗口的相关系数。
δBl 和
δp A2
表
示
图
像
的
标
准
差
。
CBD 模型是由阈值 θl 唯一确定的，0＜θl≤1，l＝1，…，L 且在不同的 波段一般具有不同的值。 阈值的确定与 PAN 图的光谱内容有关，通常
RWT 模型[19]建立了 MS 图 l 波段和 PAN 图之间的局部关系。 我们
假设下面的线性关系成立， 其中 w2l 表示构造高分辨的多光谱图像必 需的细节：
源自文库
w0l＝坠R·l w0p＋βRL（IBSM） w2l＝坠R·l w2l＋βRL（HRIBSM） 增 益 坠Rl 和 位 移 βRl 是 分 辨 率 为 l 的 N×N 滑 动 窗 口 的 第 一 个 惯 量