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1、第12卷第3期地球信息科学学报Vol112,No132010年6月JOURNALOFGEO2INFORMATIONSCIENCEJun1,2010多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析3吴学文,徐涵秋(福州大学遥感信息工程研究所,福州350108;福州大学环境与资源学院,福州350108)摘要:有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mall
2、at小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显
3、优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。关键词:多分辨率分解;影像融合;小波变换;轮廓变换[4]1引言DWT)。àtrous分解算法去除了下采样环节,使得分解系数具有了平移不变性,也叫平稳小波变换[5]近年来,许多装载新型传感器的卫星相继升(Stationarywavelettransform,SWT)。由于小波变空,这些传感器能同时具有全色和多光谱影像,如换只能捕捉到图像中水平、垂直和对角线3个方向IKONOS。如何有效地将全色影像和多光谱
4、影像融的细节分量,对图像边缘信息的表达不是最优的。合起来,使得融合后的影像既保持多光谱影像的光Cunha等(2006)提出了一种无下采样的轮廓变换[6]谱特征,又具有较高的纹理细节辨识能力,对拓宽(Nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)。这这类影像的应用范围具有重要的意义。传统的融种变换通过无下采样的塔式分解结构和无下采样[1][2]合方法中IHS变换和PCA变换是两种常用的的多方向滤波来实现,是一种多尺度、多方向且平[3][7]方法,它们都是典型的“成分替代
5、”方法,对高频移不变的图像分解方法。细节信息有较高的融入度,但通常会造成比较严重以上这些多分辨率分解方法,以及它们与IHS、的光谱失真,不利于融合后影像的后续解译和地物PCA变换相结合,派生出了许多新的遥感影像融合识别。方法,并得到了广泛的应用,如GonzaÀlez等(2004)由于人类视觉系统具有多分辨率特性,近年将DWT、SWT及它们与IHS、PCA变换相结合的融来,多分辨率图像分析方法在图像处理领域得到广合方法,分别应用于SPOT多光谱影像与全色影像[8]泛应用。常用的多分辨率分解方法有小波
6、变换和的融合中;Zhang等(2005)将DWT与IHS变换轮廓变换等。其中,小波变换根据分解算法不同,相结合的方法,应用于IKONOS和QuickBird影像[9]分为Mallat小波和àtrous小波。Mallat小波变换采的融合中;Yang等(2008)将NSCT与IHS变换相用的下采样处理,使得输入信号发生平移、缩放和结合的方法,应用于SPOT全色波段与TM多光谱[10]旋转时,小波系数会发生较大的变化,也叫采样小波段的影像融合中。这些方法与传统的IHS、波变换(Decimateddisc
7、retewavelettransform,PCA方法相比,最大的特点是进行融合时仅融入了收稿日期:2010-01-25;修回日期:2010-04-15.基金项目:福建省教育厅重点项目(JK2009004);国家教育部高等学校科技创新工程重大项目培育基金(706037)共同资助。作者简介:吴学文(1982-),女,博士研究生。主要从事遥感信息处理与应用研究。E2mail:wxwfznu@163.com3通讯作者:徐涵秋(1955-),男,教授,博士生导师。主要从事遥感信息处理与应用研究。E2mail
8、:hxu@fzu.edu.cn420地球信息科学学报2010年全色影像的高频信息,其低频信息没有参与融合,因此,大大地提高了融合影像的光谱保真度。而通常情况下高分辨率遥感影像的全色波段与多光谱各个波段间的相关性很小,其低频信息的融入必将使得融合影像的光谱产生严重的扭曲。本文研究了DWT、SWT和NSCT的融合方法,以及这些方法与IHS、PCA变换相结合的融合方法(DWT2I、SWT2[8-11]I、NSCT2I、DWT2P、SWT2P、NSCT2P),并在IKO2NOS全色和多光谱
