基于NSCT和IHS變換的遙感影像融合方法研究

劉 昶

(合肥市測繪設計研究院有限公司,安徽 合肥 230000)

0 引言

多源遙感影像融合技術在當前遙感技術發展中是很重要的方向,融合技術[1]是指多源信道所采集的同一目標的圖像,通過一定的圖像技術處理提取各自信道上的信息,綜合成同一圖像的過程[2]。由于SAR影像紋理豐富,分辨率高;光學影像光譜信息豐富,符合人的視覺效果,因此兩種影像具有很強的互補性,通過融合,將紋理信息和光譜信息集成到一幅影像中[3]。從而突出地物特點、增加影像信息量、提高影像的解譯效果,為目標識別和地物判讀別提供有力支持,通過融合技術實現影像的優勢互補,提高遙感影像的質量。

IHS變換法是圖像融合方法最常用的方法之一,在色彩信息保持上具有優勢,但不能同時在分辨率上和光譜信息上得到較好的融合效果,易產生光譜退化現象[4-6],小波變換[7]是一種多尺度、多分辨率圖像處理技術,但舍棄了高分辨率圖像的低頻分量,容易產生分塊模糊的現象。為了克服小波變換在圖像處理中的不足,Contourlet變換和非下采樣Contourlet變換[8](Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)等方法應運而生,特別是NSCT具有多尺度、多方向和平移不變的特性,更適合SAR影像的處理,因此本文研究一種基于NSCT變換和IHS變換相結合的SAR影像和光學影像的融合方法。通過與IHS變換、NSCT變換、小波變換等融合方法進行實驗比較,結果表明本文方法融合效果更優。

1 NSCT和IHS變換的融合方法

1.1 非下采樣Contourlet變換

Contourlet變換也具有小波變換的優點,能更好的捕捉圖像邊緣信息,但一些連續點處變換處理時容易導致圖像產生失真效果,并且應用Contourlet變換在多光譜影像融合中會導致多光譜影像的頻譜混淆光譜信息丟失嚴重,不利于遙感影像融合的應用。因此在Contourlet變換基礎上提出NSCT方法,該方法由非下采樣金字塔結構和非下采樣濾波器組成,在圖像分解和重構的過程中,沒有進行上、下采樣,所以NSCT具有平移不變性的特征,同時使得其具有多尺度、多方向選擇的特性,以及具有良好的空域和時頻局部特性[9-11]。圖1所示為NSCT變換的框架結構圖。

非下采樣Contourlet變換濾波器,即設計一組基本的低通和高通濾波器滿足式(1)的重構條件,才使得構成NSCT方法的非下采樣金字塔結構通過多級迭代實現:

H0(z)G0(z)+H1(z)G1(z)=1

(1)

其中,H0(z)為低通分解濾波器;G0(z)為低通重建濾波器;H1(z)為高通分解濾波器;Gz(z)為高通重建濾波器。NSCT變換除了滿足式(1)外,同時還需滿足雙正交的其他條件。非下采樣金字塔濾波器如圖2所示。

通過上述對圖像的扭轉操作和濾波器的組合來實現多級方向濾波器組。通過非下采樣扭轉和的方法構造了風扇濾波器、象限濾波器以及平行濾波器等濾波器核心部分,在非下采樣變換處理中,圖像經過象限濾波器組和風扇濾波器組會分為四個方向。

1.2 IHS變換

目前IHS變換在影像融合領域是應用最多的,其中I代表亮度,H代表色調,S代表飽和度。IHS空間同RGB空間進行互換,則變換的公式如式(2)—式(4)所示:

(2)

H=arctan(V1/V2)

(3)

(4)

影像融合采用IHS變換方法時,一般采用高分辨率影像替換多光譜影像的I分量,通過IHS逆變換方法得到融合后圖像。但是SAR影像與多光譜影像的光譜信息差異大,經IHS變換后的融合影像一般會發生光譜扭曲情況。

1.3 基于NSCT和IHS變換的影像融合方法

根據以上分析NSCT變換和IHS變換方法的優勢,為了更好的利用SAR影像與光學影像的空間信息、光譜信息等,提出一種新的影像融合方法,其該方法的影像融合過程如圖3所示。根據影像融合流程圖,具體步驟如下:

1)對去噪SAR影像和多光譜影像進行配準處理;2)利用IHS變換對多光譜影像進行處理,得到亮度分量I,色度分量H以及飽和度分量S;3)對SAR影像和多光譜影像的亮度分量I進行NSCT分解,分別得到兩影像的高頻子帶系數和低頻子帶系數;4)對分解后得到的高低頻子帶系數運用本文提出的融合規則進行處理,得到融合后的高低頻系數;5)將得到高低頻系數進行NSCT逆變換得到新的亮度分量I′;6)將I′,H,S分量通過IHS逆變換,得到最后的融合影像。

1.4 高低頻融合規則

1.4.1 基于區域能量的低頻融合規則

(5)

1.4.2 基于標準差加權的高頻融合規則

(6)

(7)

通過高低頻融合策略后,NSCT逆變得到新的I′分量,最后進行IHS逆變換得到最終融合圖像I′。

2 實驗結果及評價

本次實驗采用IHS變換、NSCT變換、小波變換和本文方法的4種融合算法進行實驗。綜合考慮圖像的信息量、清晰度和光譜信息,通過選標準差、邊緣保持指數、平均梯度、信息熵、相似系數、均方根誤差、光譜扭曲程度[12-13]共7種指標來完成評價,通過主觀和客觀相結合的評價方法,比較分析各種融合算法的優越性。

2.1 實驗數據

本文采用Terra-SAR與Quick Bird光學影像,如圖4所示。Terra-SAR影像的分辨率3 m,Quick Bird影像分辨率為2.4 m,通過以上4種方法進行融合變換,并分析其精度。

2.2 影像融合及評價

通過IHS變換、NSCT變換、小波變換和本文方法的4種融合算法進行實驗,其融合結果見圖5,7種評價指標對融合后的影像精度評價結果如表1所示。

表1 融合影像精度評價結果

從主觀視覺效果的角度來看,融合影像不如原QuickBird影像清晰,由于原QuickBird影像分辨率為2.4 m,分辨率高,Terra-SAR影像的分辨率為3 m,與其進行融合的過程中,不可避免的降低了影像的譜分辨率。但融合后的影像的紋理信息、邊界信息以及光譜信息都得到一定的增強。

結合表1從精度的指標來看:原始影像和本文方法融合結果具有較大的標準差,說明影像地物清晰,容易辨別;本文方法和IHS變換具有較大的信息熵,說明融合結果信息量較豐富,能夠較好結合光學影像和SAR影像的地物信息;從邊緣保持指數、平均梯度的值都比原始影像有所提高,增加了豐富的紋理信息,與主觀視覺效果相吻合;融合后影像的IHS變換光譜扭曲程度最大,也符合IHS變換的基本原理,本文方法的相關系數最大,說明信息量保留大,且光譜扭曲度最小,說明增加紋理信息的同時,較好的保持了光譜信息。通過綜合比較,可以看出本文融合方法的各項評價指標均較優,對于SAR影像和光學影像的融合效果較好。

可見對于SAR影像和光學影像的融合,不僅能夠保持原始影像的光譜信息,還能有效利用SAR影像的灰度信息,本文提出的NSCT和IHS變換的SAR影像與光學影像融合方法表現相對更優,信息量增加,光譜扭曲減小,圖像的細節信息和紋理信息更加突出。

3 結論

影像融合是將SAR影像與光學影像進行結合使用的重要環節,SAR影像獨特的成像方式,能夠全天時,全天候,不受天氣、云層等各種外界因素的影響獲取地物信息,從而可以彌補光學影像由于種種外界因素的干擾而丟失的地物信息,同時由于SAR影像紋理信息豐富,與光學影像結合使用,可以使融合影像既包含SAR影像的紋理信息,又包含光學影像的光譜信息。

本文提出基于NSCT和IHS變換的SAR影像與光學影像融合方法,對比不同算法的融合結果,驗證了本文提出的變換法在提高影像的清晰度,增加地物的細節信息,減少影像的光譜失真等方面均具有優越性,高質量的影像為目標識別和地物判讀別提供有力支持,如影像的變化檢測。