基于NSCT與IHS變換的SAR與多光譜圖像融合

胡 翀，徐 佳，程雪嬌，曹利娟，顧利紅

（1.河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 210098）

基于NSCT與IHS變換的SAR與多光譜圖像融合

胡 翀1，徐 佳1，程雪嬌1，曹利娟1，顧利紅1

（1.河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 210098）

針對SAR圖像和多光譜圖像提出了一種基于NSCT與IHS變換的圖像融合方法。首先對多光譜圖像進行IHS變換；然后對SAR圖像和多光譜圖像的I分量分別進行NSCT分解，在不同頻域子帶系數選擇時，針對高頻系數和低頻系數分別采用不同準則進行融合得到新的I分量；最后經IHS逆變換得到融合圖像。為驗證算法性能，分別選用2組不同空間分辨率比的SAR與多光譜圖像開展融合實驗，采用信息熵、平均梯度、相關系數等客觀指標與主觀評價相結合的方式，對融合結果進行分析。結果表明，該方法優(yōu)于傳統(tǒng)融合方法。

非下采樣Contourlet變換；IHS變換；圖像融合；SAR圖像

有效地融合高分辨率SAR圖像和低分辨率多光譜圖像，獲取具有較好的空間細節(jié)信息和光譜特性的融合圖像，一直是多源遙感影像融合領域的研究熱點。

IHS變換是最廣泛的圖像融合方法之一，但是傳統(tǒng)的IHS變換在光譜信息和分辨率上不能同時得到較好的融合效果，容易產生光譜退化[1]。小波變換是一種多尺度、多分辨率圖像處理技術，但小波變換方法舍棄了高分辨率圖像的低頻分量，容易產生分塊模糊現象[2]。繼小波變換之后發(fā)展起來的Contourlet[3]變換和非下采樣Contourlet變換很好地克服了小波變換的缺陷，具有高度方向性和各向異性，特別是非下采樣Contourlet變換還具有平移不變性，更適合SAR 圖像的處理。結合NSCT變換和IHS變換融合方法的各自特點，提出一種基于NSCT變換與IHS變換結合的多光譜與SAR圖像融合法。

1 理論基礎

1.1 非下采樣Contourlet變換

Contourlet變換采用拉普拉斯塔形分解（LP）和方向濾波器組（DFB）相結合的方式，不僅能夠實現圖像多分辨率的、局域的表示，而且擁有高度方向性和各向異性的優(yōu)點。但是利用該變換處理圖像時，需要對圖像上采樣和下采樣操作，容易導致頻譜混淆。Contourlet變換不具有平移不變特性，會產生偽吉布斯現象。為解決Contourlet變換的缺陷，提出了一種具有平移不變性的方法——非下采樣Contourlet變換法，即NSCT變換[4]。NSCT變換與Contourlet變換的區(qū)別在于，二者在對圖像進行多尺度分解和多方向分解時，所使用的濾波器不同，此方法不僅實現了圖像的多尺度、多方向分解，還具有平移不變的特性[5]，其具體實現過程如圖1所示。

1.2 IHS變換

圖1 非下采樣Contourlet 變換實現過程

IHS模型是被廣泛應用的顏色模型之一。其中H代表色調；S表示飽和度；I表示亮度。IHS模型和RGB模型可以相互轉換，變換公式為：

其中，

IHS變換進行圖像融合時，一般是用高分辨率影像替換多光譜影像的I分量，然后進行IHS逆變換得到融合影像。由于SAR 圖像的成像機理與多光譜圖像完全不同，光譜特性差異較大，經傳統(tǒng)IHS變換方法得到的融合影像往往具有光譜扭曲現象[6]。

2 基于NSCT與IHS的融合方法

為了最大限度地利用SAR和多光譜數據的光譜信息、空間信息以及紋理細節(jié)等，使圖像達到最佳的融合效果[7,8]，綜合NSCT變換和IHS變換的優(yōu)勢，提出一種新的圖像融合方法，如圖2所示。具體步驟如下：

1）對SAR圖像和多光譜圖像進行配準。

2）對多光譜圖像實施RGB到IHS的變換，提取出I分量。

3）對SAR圖像與I分量進行直方圖匹配，并實施NSCT變換，分別提取低頻子帶系數和高頻子帶系數。

4）采用改進的加權平均規(guī)則對SAR圖像與I分量的低頻子帶系數進行融合：

LF=（LA+ LB）a +（LA-LB）b (5)式中，LF表示融合圖像的低頻分量系數；LA、LB分別表示I分量和SAR圖像的低頻系數；a、b為加權因子。式（5）的第1項表示圖像的低頻系數和加權值，影響圖像的亮度信息；第2項表示圖像的低頻系數差的加權絕對值，包含了2幅圖像的邊緣信息。對于不同的圖像，適當調節(jié)a、b的大小，既能夠消除邊緣模糊現象，又能確保融合圖像不會過度地喪失邊緣信息。經過多次對比實驗，本文中a取0.7，b取0.3。

5）高頻成分反映了圖像的細節(jié)信息，本文對圖像的高頻子帶系數采用基于鄰域特征積的準則進行融合：

Ai,j（m,n）= | Bi,j（m,n）Ci,j（m,n）| (6)式中，等號右邊第1項為第i層j方向下系數（m,n）的梯度，第2項為相應的局部標準差。

6）將新的低頻和高頻分量進行NSCT逆變換，得到Inew分量。

圖2 融合框架圖

7）將Inew與原始的H、S分量進行IHS逆變換，得到最終融合圖像。

3 實驗分析

3.1 實驗過程

本文采用2組具有不同空間分辨率比[9]的數據進行實驗。實驗一采用江蘇鹽城地區(qū)的ALOS-PALSAR SAR圖像和HJ-1 CCD 多光譜圖像。SAR圖像的空間分辨率為15 m，多光譜圖像為30 m，二者的空間分辨率之比為1∶2。實驗二采用江蘇蘇州地區(qū)的COSMO-SkyMed SAR圖像和Landsat8多光譜圖像。SAR圖像的分辨率為3 m，多光譜圖像為30 m，二者的空間分辨率之比為1∶10。在融合前，首先對SAR圖像與多光譜圖像進行空間配準并將多光譜圖像重采樣到與SAR圖像相同分辨率，然后利用增強型Lee濾波法對SAR 圖像進行斑點噪聲抑制處理。

為便于定量分析不同融合方法的性能，對2組圖像均截取512×512區(qū)域進行實驗，并將本文方法與IHS變換、小波變換、NSCT變換、小波-IHS變換融合方法進行對比。實驗中，小波變換采用“db4”小波濾波器；NSCT 變換的尺度分解濾波器和方向濾波器分別采用“9-7”濾波器和“pkva”濾波器。實驗結果如圖3、4所示。

3.2 結果分析

3.2.1 目視效果

從目視效果來看，融合圖像的質量比原始的SAR圖像和多光譜圖像有明顯的改善。圖像的清晰度和分辨率有明顯提高，紋理信息、邊界信息以及光譜信息都有所增強。

實驗一中，不同融合圖像明顯反映出地物的紋理信息有很大的增強，地物的邊界信息、圖像的分辨率有明顯提高。但小波變換和IHS變換方法得到的圖像存在一定的光譜扭曲現象，影響了圖像的目視效果；NSCT變換的融合圖像存在波紋效應。對比不同方法得到的融合圖可以看出，本文方法取得的融合結果較好。

實驗二中，2幅原始影像的空間分辨率之比為1∶ 10，因此將2幅圖像進行融合得到的結果圖都能夠較好地反映不同圖像信息的結合。前4種方法得到的圖像雖然較原始影像取得到了較好的目視效果，但是圖像的紋理信息、細節(jié)信息等還是比較模糊的，而本文方法所得到的圖像光譜信息豐富，空間細節(jié)信息也較詳細，如圖中圓圈所示。雖然邊緣效果不是很好，但總體效果最好。

圖3 實驗一

3.2.2 定量分析

本文利用信息熵、相關系數、平均梯度等客觀指標對不同方法的融合圖像進行計算分析，并且在各項客觀指標的基礎上，分別計算了各個波段不同指標的平均值，并繪制了折線圖來對比分析。各項指標以及相應的折線圖分別如表1、圖5所示。

從圖5和表1可以看出，本文方法的信息熵、相關系數、平均梯度的數值都是最大的，與主觀視覺分析相吻合。可見，對于多光譜圖像以及SAR圖像的融合，本文所提出的方法不僅能夠很好地保持原始多光譜圖像的光譜信息，還能充分利用SAR圖像的灰度信息，獲得了最佳的融合效果。但是由于技術的局限性，未考慮不同融合準則對融合結果的影響，因此如何選取低頻和高頻系數是今后研究的方向。

圖4 實驗二

表1 各種融合方法性能分析表

圖5 客觀指標折線圖

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圖4 系統(tǒng)實現

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第一作者簡介：杜澤欣，碩士，主要從事空間數據挖掘、GIS理論與應用方面的研究。

P237.3

B

1672-4623（2015）03-0106-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.03.038

胡翀，碩士，主要從事SAR圖像處理、遙感圖像融合研究。

2014-05-06。

項目來源：國家自然科學基金資助項目（41301449）。