胡 翀，徐 佳，程雪嬌，曹利娟，顧利紅

（1.河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)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(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210098）

針對(duì)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(duì)多光譜圖像進(jìn)行IHS變換；然后對(duì)SAR圖像和多光譜圖像的I分量分別進(jìn)行NSCT分解，在不同頻域子帶系數(shù)選擇時(shí)，針對(duì)高頻系數(shù)和低頻系數(shù)分別采用不同準(zhǔn)則進(jìn)行融合得到新的I分量；最后經(jīng)IHS逆變換得到融合圖像。為驗(yàn)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(shí)驗(yàn)，采用信息熵、平均梯度、相關(guān)系數(shù)等客觀指標(biāo)與主觀評(píng)價(jià)相結(jié)合的方式，對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)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(xì)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(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

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(shí)得到較好的融合效果，容易產(chǎn)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(shù)，但小波變換方法舍棄了高分辨率圖像的低頻分量，容易產(chǎn)生分塊模糊現(xiàn)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(jié)合NSCT變換和IHS變換融合方法的各自特點(diǎn)，提出一種基于NSCT變換與IHS變換結(jié)合的多光譜與SAR圖像融合法。

1 理論基礎(chǔ)

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?yàn)V波器組（DFB）相結(jié)合的方式，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)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(diǎn)。但是利用該變換處理圖像時(shí)，需要對(duì)圖像上采樣和下采樣操作，容易導(dǎo)致頻譜混淆。Contourlet變換不具有平移不變特性，會(huì)產(chǎn)生偽吉布斯現(xiàn)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(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解和多方向分解時(shí)，所使用的濾波器不同，此方法不僅實(shí)現(xiàn)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(shí)現(xiàn)過程如圖1所示。

1.2 IHS變換

圖1 非下采樣Contourlet 變換實(shí)現(xiàn)過程

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

其中，

IHS變換進(jìn)行圖像融合時(shí)，一般是用高分辨率影像替換多光譜影像的I分量，然后進(jìn)行IHS逆變換得到融合影像。由于SAR 圖像的成像機(jī)理與多光譜圖像完全不同，光譜特性差異較大，經(jīng)傳統(tǒng)IHS變換方法得到的融合影像往往具有光譜扭曲現(xiàn)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(shù)據(jù)的光譜信息、空間信息以及紋理細(xì)節(jié)等，使圖像達(dá)到最佳的融合效果[7,8]，綜合NSCT變換和IHS變換的優(yōu)勢(shì)，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(duì)SAR圖像和多光譜圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。

2）對(duì)多光譜圖像實(shí)施RGB到IHS的變換，提取出I分量。

3）對(duì)SAR圖像與I分量進(jìn)行直方圖匹配，并實(shí)施NSCT變換，分別提取低頻子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù)。

4）采用改進(jìn)的加權(quán)平均規(guī)則對(duì)SAR圖像與I分量的低頻子帶系數(shù)進(jìn)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(shù)；LA、LB分別表示I分量和SAR圖像的低頻系數(shù)；a、b為加權(quán)因子。式（5）的第1項(xiàng)表示圖像的低頻系數(shù)和加權(quán)值，影響圖像的亮度信息；第2項(xiàng)表示圖像的低頻系數(shù)差的加權(quán)絕對(duì)值，包含了2幅圖像的邊緣信息。對(duì)于不同的圖像，適當(dāng)調(diào)節(jié)a、b的大小，既能夠消除邊緣模糊現(xiàn)象，又能確保融合圖像不會(huì)過度地喪失邊緣信息。經(jīng)過多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，本文中a取0.7，b取0.3。

5）高頻成分反映了圖像的細(xì)節(jié)信息，本文對(duì)圖像的高頻子帶系數(shù)采用基于鄰域特征積的準(zhǔn)則進(jìn)行融合：

Ai,j（m,n）= | Bi,j（m,n）Ci,j（m,n）| (6)式中，等號(hào)右邊第1項(xiàng)為第i層j方向下系數(shù)（m,n）的梯度，第2項(xiàng)為相應(yīng)的局部標(biāo)準(zhǔn)差。

6）將新的低頻和高頻分量進(jìn)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(jìn)行IHS逆變換，得到最終融合圖像。

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)過程

本文采用2組具有不同空間分辨率比[9]的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)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(duì)SAR圖像與多光譜圖像進(jìn)行空間配準(zhǔn)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(qiáng)型Lee濾波法對(duì)SAR 圖像進(jìn)行斑點(diǎn)噪聲抑制處理。

為便于定量分析不同融合方法的性能，對(duì)2組圖像均截取512×512區(qū)域進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，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(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)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?yàn)V波器分別采用“9-7”濾波器和“pkva”濾波器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3、4所示。

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 目視效果

從目視效果來看，融合圖像的質(zhì)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(qiáng)。

實(shí)驗(yàn)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(qiáng)，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(xiàn)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(yīng)。對(duì)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(jié)果較好。

實(shí)驗(yàn)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(jìn)行融合得到的結(jié)果圖都能夠較好地反映不同圖像信息的結(jié)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(xì)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(xì)節(jié)信息也較詳細(xì)，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(shí)驗(yàn)一

3.2.2 定量分析

本文利用信息熵、相關(guān)系數(shù)、平均梯度等客觀指標(biāo)對(duì)不同方法的融合圖像進(jìn)行計(jì)算分析，并且在各項(xiàng)客觀指標(biāo)的基礎(chǔ)上，分別計(jì)算了各個(gè)波段不同指標(biāo)的平均值，并繪制了折線圖來對(duì)比分析。各項(xiàng)指標(biāo)以及相應(yīng)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(guān)系數(shù)、平均梯度的數(shù)值都是最大的，與主觀視覺分析相吻合。可見，對(duì)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(shù)的局限性，未考慮不同融合準(zhǔn)則對(duì)融合結(jié)果的影響，因此如何選取低頻和高頻系數(shù)是今后研究的方向。

圖4 實(shí)驗(yàn)二

表1 各種融合方法性能分析表

圖5 客觀指標(biāo)折線圖

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圖4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

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第一作者簡介：杜澤欣，碩士，主要從事空間數(shù)據(jù)挖掘、GIS理論與應(yīng)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(xiàng)目來源：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41301449）。