一種基于Sobel算子的小波與IHS遙感影像融合算法

李超,方世民,王靜慧(1．寧波市測繪設計研究院,浙江寧波 15800; ．中南大學地球科學與信息物理學院,湖南長沙 41008; ．河南省測繪地理信息局,河南鄭州 450000)

一種基于Sobel算子的小波與IHS遙感影像融合算法

李超1?,方世民2,王靜慧3
(1．寧波市測繪設計研究院,浙江寧波 315800; 2．中南大學地球科學與信息物理學院,湖南長沙 410083; 3．河南省測繪地理信息局,河南鄭州 450000)

摘 要:針對IHS圖像融合算法中顏色畸變比較明顯的問題,提出一種新的基于小波與IHS相結合的遙感影像算法。經IHS變換的多光譜影像Mul的I分量與全色影像Pan由二維離散小波分解,對小波高頻和低頻分量采用不同融合規則:低頻分量采用絕對值加權平均的方法,把兩者的低頻系數按其權值比例合成到新的分量I1中;高頻系數采用基于區域分塊的Sobel算子的絕對值取大。實驗結果與IHS法、傳統小波與IHS結合法相比較,該算法能獲取更多的光譜信息,人眼視覺效果也較好。

關鍵詞:遙感影像融合;小波變換;Sobel算子;IHS變換

1 引 言

多源遙感影像融合技術就是把不同的遙感平臺在同一時間或不同時間獲取的關于某個具體場景的影像或影像序列信息以一定的算法融合到同一幅影像中。從而獲取較高質量的融合影像,以便于后續的影像判讀、分類、解譯等,在航空,遙感等諸多領域有重要應用。常用的影像融合算法有:IHS空間法、PCA主成分分析法、多分辨分析的金字塔法和小波變換法等[1,2]。從常用融合方法的實際效果來看,不同的融合算法有各自的優缺點,如:IHS在圖像融合過程中,用全色影像直接替代I分量能獲取較高分辨率的融合影像,卻易于發生顏色失真或光譜扭曲的現象;PCA融合法則要求融合影像具有較強的關聯性;具有多分辨分析的小波算法能通過不同尺度分解獲取高頻和低頻的小波分解系數[3～5],并有選擇的挑選影像的近似信息和細節信息,而且小波的分解過程與人眼視覺系統理解過程相似,因此小波融合影像法能獲取較多的光譜信息,視覺效果也較好。

目前研究學者提出很多新的融合算法,改善了單一融合算法的不足,提高了融合影像的質量,如:梁蘇蘇等提出的一種基于IHS與小波變換融合的遙感影像融合新方法[6],通過對高頻采用局部方差低頻平均的方法獲取較高分辨率和清晰度的影像。鄧潔提出的基于IHS與WT變換的遙感影像融合等都獲得了相對較好的效果[7,8]。本文在IHS融合基礎上,提出了一種基于Sobel算子的小波與IHS融合法,對低頻采用絕對值加權平均;高低采用區域Sobel算子絕對值取大的方法。通過實驗表明該算法在提高融合影像分辨率的同時,影像的人眼視覺效果和光譜信息量都有所增加。

2 融合的基本理論

2．1Sobel算子的基本理論

影像的邊緣梯度值可敏感反映影像的微小細節反差能力,同時也反映了影像的清晰度。邊緣是影像的基本特征,影像的細節信息都包含在邊緣,因而基于邊緣信息檢測的影像清晰度評價函數就更好地反映影像的信息豐富程度,而作為一種客觀評價影像質量的標準,基于八方向模板Sobel邊緣檢測算子對圖像中每個點進行的鄰域卷積計算,提取八方向上的邊緣成分[9,10],即:

h1=u(i,j)?s1;h2=u(i,j)?s2

h3=u(i,j)?s3;h4=u(i,j)?s4

h5=u(i,j)?s5;h6=u(i,j)?s6

h7=u(i,j)?s7;h8=u(i,j)?s8

u(i,j)為圖形灰度,?為卷積,sl(l=1,2…8)代表某個方向模板,其原理是對選定的圖像的同樣窗口進行卷積得到圖像的梯度值,并與設定的閾值進行比較,大于閾值就認為是邊緣點,把2×2圖像窗口中央的像素值用255代替,小于這用0替代。像中每個像點的梯度值為:

圖像的細節越豐富,在頻域表現為高頻分量多,在空域表現為相鄰像素的特征值變化大,就具有更大的梯度函數值,其質量評價函數值也越大即邊緣能量越大,圖像包含的信息量也就越多。

2．2小波的基本理論

二維離散小波變換是一種圖像的非冗余多尺度分解方法[11,12];其分解方式具有方向性,針對人眼對不同方向的小波高低頻分解系數具有不同分辨率的視覺特性,采用不同的融合規則,選取更合理的小波系數,獲取視覺效果更佳的融合影像。

2．3IHS的基本理論

IHS變換是一種基于視覺原理的彩色空間模型,也是最常用的影像融合方法,有靈活實用的優點。通過一定算法把多光譜影像Mul的RGB空間轉換到IHS空間,提取I分量與高分辨率影像Pan由一定的融合規則生成新的I分量I1,再把IHS反變換到RGB空間生成融合影像F。本文采用了常用的三角IHS變換方法[13],其變換式如下所示:

大于閾值的梯度值,即被認為是圖像邊緣像素的梯度值并相加,以邊緣梯度能量和定義圖像的清晰度評價函數:其中min=min[R,G,B]。

3 小波與IHS融合的基本思想

基于Sobel算子的小波與IHS的融合算法,首先對多光譜影像Mul做IHS變換,提取亮度分量I與全色高分辨率影像Pan匹配,之后用二維離散小波對I分量和高分辨率影像Pan進行分解,提取高頻和低頻系數,采用不同的融合規則[14,15],由二維離散小波的逆變換生成新分量I1經IHS反變換合成新的融合影像F。其融合規則:

(1)對于低頻系數本文采用基于像素點的絕對值加權的方法,其中LI和LP分辨為I分量和全色影像Pan的低頻分量,其權值為MI與MP是兩者絕對值與兩者絕對值和L(L= | LI| + | LP|)的比值,新的分量I1為等于權值與對應低頻分量的乘積和,如下所示:

I1=LI×MI+LP×MP

(2)而高頻分量采用表征影像細節信息豐富程度的Sobel算子作為選取參數,通過計算其局部(采用8× 8窗口)區域的Sobel算子的函數值GI和GP,并比較其絕對值的大小,若全色影像的局部區域的GP值大于I分量的GI值,則用局部區域全色影像Pan替代I分量,否者I不變,最后由小波逆變換生成新的分量I1 與H、S分量經IHS反變換得到融合后的影像。其具體步驟如圖1所示:

圖1　基于Sobel算子的小波與IHS融合法流程圖

4 融合實驗及其質量評價參數

本文通過對某一地區多光譜影Mul像(圖2)和全色影像Pan(圖3)的融合實驗,并通過IHS(圖4)法和傳統小波與IHS融合法(圖5)的融合影像和把本文的融合方法(圖6)比較。如圖2～圖6所示:

圖2　多光譜影像

圖3　全色Pan影像

圖4　IHS融合影像

圖5　傳統小波與IHS融合影像

圖6　本文方法的融合影像

(1)融合圖像質量的主觀評價,從直觀目視效果可以看出,本文方法的融合影像人眼視覺效果較好,與多光譜影像更為接近,圖像邊緣紋理等細節信息更清晰,而IHS法的融合影像產生了較為明顯顏色失真現象,傳統小波與IHS法的融合影像則光譜信息量明顯較少,人眼直觀感覺亮度不高。

(2)由于主觀評價方法受觀察者主觀因素的影像,具有不確定性和不全面性,本文從遙感影像分析應用的角度,采用了均值、信息熵、互信息、和相關系數的客觀評價指標[4,16,17,18],其定義如下:

(1)均值ˉu反映了圖像像素值的大小,其定義:

其中u(i,j)是圖像在點(i,j)的像素值。M,N為圖像的寬和高。

(2)圖像的信息熵H,反映了圖像信息豐富程度,信息熵越大圖中所包含的信息越多,融合效果越好,其定義:

H=-∑Li=0P(l)log2P(l)

(3)互信息(也成相關熵),可作為一個變量包含另一個變量或兩個變量信息之間相關性的度量,互信息越大,說明融合影像獲取的信息越多,效果越好,其定義:

(4)相關系數,反映了融合影像與源圖像(多光譜影像)的相關程度,值越大圖像的接近度越好。其定義:

其中M(i,j)和F(i,j)為圖像的灰度值,ˉM和ˉF分別為相應的均值而客觀評價指標參數如表1所示:

不同融合算法影像質量評價參數 表1

由表1不同融合評價方法的數據可知,本文基于Sobel算子的小波與IHS融合法,均值相較于IHS法和傳統小波與IHS法有明顯提高,而均值對人眼反映為平均亮度,所以從客觀評價參數也證實本文方法融合影像的人眼視覺效果較理想。而信息熵和互信息的值同IHS法和傳統小波與IHS法信息量比較也有所增加,說明本文方法的融合影像保留了更多的原始影像的光譜信息使得圖像邊緣紋理細節更豐富。而相關系數較IHS法有大的提升,與傳統小波與IHS法的差別不大。

5 結 語

相較于單一的影像融合算法以及簡單的組合影像融合算法,本文提出的基于Sobel算子的小波與IHS的遙感影像融合算法,通過對小波高低頻分量采用不同的融合算法,融合影像在提高空間分辨率的同時,保留了更多源圖像的光譜信息,使得圖像的邊緣紋理和細節都較為清晰,人眼視覺效果也較好,一定程度上減弱了IHS法顏色失真較為明顯的問題。

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A Kind of Sobel Operator Based on Wavelet and IHS Remote Sensing Image Fusion Algorithm

Li Chao1,Fang Shiming2,Wang Jinghui3
(1．Ningbo Institute of Surveying & Mapping,Ningbo 315800,China; 2．Central South University School of Geosciences and Info-Physics,Changsha 410083,China; 3．Hebei Bureau of Surveing Mapping and Geoinformation,Zhengzhou 450000,China)

Abstract:Aimed at IHS color distortion in image fusion algorithm is more noticeable problems,put forward a kind of based on wavelet and IHS improved algorithm with the combination of remote sensing image．Multispectral images by IHS transform the Mul I component and panchromatic images of Pan by the two-dimensional discrete wavelet decomposition, the wavelet high frequency and low frequency components with different fusion rules: low frequency component of the absolute value of the weighted average method,the low frequency coefficients according to the weight ratio of the two synthetic I1 to new components;High frequency coefficients based on region partition is the absolute value of Sobel operator take big．Experimental results with IHS method,traditional wavelet combined with IHS method comparison,the proposed algorithm can obtain more spectral information,the human eye visual effect is better also．

Key words:remote sensing image fusion;wavelet transform;sobel operator;IHS transform

文章編號:1672-8262(2015)06-69-04中圖分類號:P231,TP751

文獻標識碼:A

收稿日期:?2015—10—09

作者簡介:李超(1986—),男,工程師,主要從事規劃竣工測繪。

基金項目:國家自然科學基金項目(41461089),廣西“八桂學者”崗位專項經費資助項目,廣西空間信息與測繪重點實驗室資助課題(桂科能130511402,1207115-06)。