黃軍，張智安，王霞，王愛華，柏永青，邢兆波

(1.山東省國(guó)土測(cè)繪院，山東 濟(jì)南　250013;2.山東省遙感技術(shù)應(yīng)用中心，山東 濟(jì)南　250013;3.費(fèi)縣國(guó)土資源局，山東 臨沂　273400)

航測(cè)DCM影像常用融合方法對(duì)比分析

黃軍1，張智安2，王霞1，王愛華1，柏永青1，邢兆波3

(1.山東省國(guó)土測(cè)繪院，山東 濟(jì)南250013;2.山東省遙感技術(shù)應(yīng)用中心，山東 濟(jì)南250013;3.費(fèi)縣國(guó)土資源局，山東 臨沂273400)

借助ENVI圖像處理系統(tǒng)，分別應(yīng)用色彩空間變換、比值變換、主成分變換法，對(duì)利用航測(cè)DCM相機(jī)獲取的多光譜影像和全色光波段影像進(jìn)行融合，并利用主觀分析和定量比較的方法，分別從視覺(jué)角度和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)角度對(duì)比分析了3種方法融合圖像的優(yōu)缺點(diǎn)，認(rèn)為色彩空間變換方法效果較好，為DCM高分影像的增強(qiáng)處理提供了依據(jù)。

航測(cè)；影像融合；圖像增強(qiáng)；對(duì)比分析

引文格式：黃軍，張智安，王霞，等.航測(cè)DCM影像常用融合方法對(duì)比分析[J].山東國(guó)土資源，2015，31(1)：65-68.HUANG Jun, ZHANG Zhi'an, WANG Xia，etc.Comparison and Contrast of Frequently Used Fusion Methods in DCM Aerial Images[J].Shandong Land and Resources,2015，31(1):65-68.

隨著航空攝影測(cè)量和遙感技術(shù)在土地管理、減災(zāi)救災(zāi)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、工程勘察、資源利用管理、社會(huì)可持續(xù)發(fā)展等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，航空影像獲取、處理、判讀和分析等技術(shù)取得了顯著進(jìn)步[1]。在現(xiàn)有傳感器精度下如何獲取更高質(zhì)量的影像信息對(duì)遙感影像處理技術(shù)提出了更高的要求。遙感和航測(cè)圖像融合按照融合方法實(shí)施的不同技術(shù)層次分為：像素級(jí)融合、特征級(jí)融合、決策級(jí)融合3類[2-4]。其中像素級(jí)分類為：色彩變換、加權(quán)融合法、乘積融合法、主分量變換、比值變換融合、小波變換、高通濾波等[5]。該研究是基于航測(cè)DCM相機(jī)多光譜影像與該平臺(tái)的高分辨率的全色光波段，通過(guò)色彩空間變換、主成分變換、比值變換3種像素級(jí)融合方法，借助ENVI影像處理系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，并從定性的主觀評(píng)價(jià)和定量統(tǒng)計(jì)的客觀評(píng)價(jià)2種評(píng)價(jià)方式對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。

1　圖像融合數(shù)據(jù)與方法

DMC數(shù)字航測(cè)相機(jī)，具有很高的分辨率與精度，是美國(guó)的Z/I公司研制的專門用于航測(cè)的影像平臺(tái)，是現(xiàn)代攝影測(cè)量設(shè)備最常配備的數(shù)碼鏡頭之一，它能夠滿足基本的中高精度的地理測(cè)繪生產(chǎn)應(yīng)用，在獲得全色數(shù)據(jù)的同時(shí)，獲得RGB多光譜彩紅外數(shù)據(jù)。該研究是基于航測(cè)DCM相機(jī)獲取多光譜數(shù)據(jù)(RGB和遠(yuǎn)紅外)和全色光數(shù)據(jù)，空間分辨率分別為2m和0.5m，進(jìn)行像素級(jí)融合及其評(píng)價(jià)。

1.1色彩空間變換法

計(jì)算機(jī)圖像處理中一般用紅綠藍(lán)(RGB)3種色彩合成顯示圖像顏色，攝影測(cè)量獲取的多光譜影像直接合成的RGB影像雖然利于電腦模擬顯示，但不利于影像的解譯和分析。HSV空間中的3個(gè)分量色度、飽和度、亮度相關(guān)性較低，屬獨(dú)立分量，改變某一個(gè)各分量時(shí)，不影響其他分量。因此，把RGB空間轉(zhuǎn)換成到HSV空間，利用高分辨率的影像在HSV空間中進(jìn)行融合。色彩空間變換是先通過(guò)色彩變換分離出HSV的3個(gè)分量，經(jīng)過(guò)直方圖拉伸將高空間分辨率的全色光影像和亮度分量進(jìn)行匹配；最后，將匹配后的全色光影像替換原HSV空間中的亮度分量，進(jìn)行色彩空間反變換，進(jìn)行色彩合成[6-7]，流程見圖1。

圖1　HSV變換流程圖

1.2比值變換法

比值變換(Brovey)是針對(duì)3個(gè)波段同時(shí)與高分辨率影像進(jìn)行融合運(yùn)算，計(jì)算公式為[8，9]：

Binew=[Bim/Brm+Bgm+Bbm]×Bh

式中：Binew為融合以后的波段值(i=1，2，3);Brm，Bgm，Bbm分別為多波段影像中的紅、綠、藍(lán)波段數(shù)值;Bim分別表示紅、綠、藍(lán)波段，Bh為高分辨率遙感影像。

1.3主成分變換法

主成分變換(PCA)是一種基于多波段圖像統(tǒng)計(jì)特性的正交變換，通常在數(shù)學(xué)計(jì)算中又被稱為K-L變換。是通過(guò)多維矩陣正交變換的方法將一組相關(guān)變量變換成與原始變量無(wú)相關(guān)性的線性組合，有利于把各個(gè)波段的光譜信息很大程度上集中到第一主分量圖像上，這樣變換后的影像就能夠最大限度的保持原始影像的光譜信息，貢獻(xiàn)給新圖像[7-10]。

主成分變換法主要分為3步：首先根據(jù)原始多光譜的3個(gè)波段的像元矩陣，計(jì)算出影像矩陣的特征向量；第二步，根據(jù)特征向量特征值的大小提取出主分量波段；最后，以主分量波段的均值和方差為標(biāo)準(zhǔn)相匹配對(duì)全色光影像(保持分辨率不變)進(jìn)行直方圖拉伸匹配，用匹配后的全色光影像替換第一主分量，通過(guò)逆變換即可得到融合影像[9，11，12]。

2　變換后結(jié)果和評(píng)價(jià)

評(píng)價(jià)方法對(duì)結(jié)果的評(píng)定有很大的影響，該研究從定性和定量的角度，對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行了評(píng)定。所謂定量評(píng)價(jià)即是通過(guò)人眼直接感知顏色、亮度、地物可分辨程度和地表紋理清晰度等方面對(duì)融合前多光譜和融合后影像進(jìn)行比較，從主觀上對(duì)3種融合后影像的分辨率、清晰度有一個(gè)定性的對(duì)比認(rèn)識(shí)[13]。定量評(píng)價(jià)主要通過(guò)對(duì)融合后各波段數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行對(duì)比分析，該研究統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差、偏差、相關(guān)系數(shù)和信息熵4個(gè)基本的圖像指標(biāo)作為定量評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.1圖像效果主觀評(píng)價(jià)

融合前進(jìn)行假色彩合成生成彩色圖像(圖2a)，與融合后影像(圖2b，2c，2d)進(jìn)行顯示對(duì)比。

圖2　融合前后圖像效果對(duì)比

從圖像紋理清晰度比較，融合后影像繼承了全色影像的高空間分辨率的特征和多光譜影像豐富的光譜特征，可見融合后圖像的計(jì)算機(jī)顯示效果、圖像清晰度、地物的可分辨性都有了顯著的改變。但是3種融合影像特征也有明顯差異，主成分變換融合后的影像對(duì)多光譜影像的色調(diào)改變較大，說(shuō)明主成分變換對(duì)信息扭曲嚴(yán)重。通過(guò)圖2對(duì)比發(fā)現(xiàn)，主成分變換融合顯示效果明顯低于色彩空間和比值變換，雖然有一定的亮度差異，但從視覺(jué)效果上難以區(qū)別圖像融合質(zhì)量的高低。利用光譜統(tǒng)計(jì)信息定量分析能夠更詳盡的對(duì)比3種影像變換效果。

2.2定量評(píng)價(jià)方法

2.2.1相關(guān)系數(shù)

融合前后各個(gè)波段間的相關(guān)系數(shù)(ρ)能反映融合后影像光譜保持能力。融合后多光譜影像空間分辨率的改善情況，可以通過(guò)融合影像與高空間分辨率的全色光影像的相關(guān)系數(shù)體現(xiàn)出來(lái)[14]。

2.2.2標(biāo)準(zhǔn)差

在計(jì)算機(jī)圖形分析中，影像矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差總體反應(yīng)了像元灰度值相對(duì)于灰度平均值的離散情況，標(biāo)準(zhǔn)差越小，則灰度分級(jí)越集中，代表該波段所包含的信息量越?。幌喾?，標(biāo)準(zhǔn)差越大，表示相應(yīng)波段所涵蓋的信息量越豐富，越有利于圖像中地物的辨別[15]。計(jì)算公式為:

2.2.3偏差度

原始每一波段影像灰度平均值與融合后對(duì)應(yīng)波段的灰度平均值之差與該波段總像素(行列數(shù)乘積)之比叫偏差。它表示變換后的圖像與變換前圖像光譜信息的平均變化量，偏差度越大說(shuō)明新影像光譜偏離原始影像的程度越大，光譜扭曲越嚴(yán)重。反之亦然。偏差度計(jì)算公式：

2.2.4信息熵

信息熵是香儂(C.E.Shannon)通訊數(shù)學(xué)論原理中評(píng)價(jià)信息冗余度的指標(biāo)，該文用此指標(biāo)評(píng)價(jià)影像的信息量，假設(shè)一幅比特(0～255分級(jí))影像x的熵為：

式中：Pi為某一波段影像出現(xiàn)灰度值為i像素的概率。熵H值越大，代表該波段所含地物信息越豐富；熵值越小，表示信息在圖像中分布越均勻，不同地物間對(duì)比度越不明顯。信息熵值在該研究中用來(lái)評(píng)價(jià)變換后影像信息量增加程度[11]。

2.3定量評(píng)價(jià)

2.3.1相關(guān)系數(shù)比較

根據(jù)ENVI提取出的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息，對(duì)融合后的影像進(jìn)行比較(表1)。

表1　融合前后影像相關(guān)系數(shù)

表1為3種變換后的影像與原多光譜和全色光波段相關(guān)系數(shù)，上述3種影像融合后各波段與全色光波段的相關(guān)系數(shù)相比都有明顯增加，說(shuō)明空間分辨率都有了相應(yīng)的改善，改善最明顯的是色彩空間變換，其次是比值變換。與原多光譜影像相關(guān)系數(shù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)色彩空間變換和比值變換融合明顯大于主成分變換，相關(guān)系數(shù)越大說(shuō)明該變換的光譜保持能力越強(qiáng)，主成分變換融合的光譜保持能力最差；這與圖像顯示對(duì)比結(jié)果保持一致。

2.3.2偏差評(píng)定(評(píng)定結(jié)果)

通過(guò)對(duì)3種融合圖像的偏差度進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)而比較3種新圖像融合后的光譜扭曲偏離程度結(jié)果(表2)，發(fā)現(xiàn)色彩空間變換融合后的各個(gè)波段的偏差明顯小于主成分變換融合；色彩空間變換融合與比值變換融合對(duì)比，紅光和綠光波段偏差小于比值變換融合，偏差越小融合后光譜保持效果越好，分析可知：色彩變換融合的光譜保持能力比比值變換后影像強(qiáng)，主分量變換的光譜扭曲最大。

表2　融合后的偏差度比較

2.3.3標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)比

標(biāo)準(zhǔn)差表示圖像灰度值的平均離散程度，研究逐一統(tǒng)計(jì)融合前后每一波段的標(biāo)準(zhǔn)差(表3)。對(duì)比統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)3種新影像的各波段標(biāo)準(zhǔn)差都明顯的變??；HSV融合后3個(gè)波段標(biāo)準(zhǔn)差為最大，分別從原來(lái)的44.3，41.7，37.1降低到41.9，40.6，31.8。另外2種變換后標(biāo)準(zhǔn)差都小于40，特別是藍(lán)光波段降到30以下，說(shuō)明色彩空間變換后影像灰度的離散程度大于比值變換和主成分變換。主成分變換融合后的標(biāo)準(zhǔn)差在G，B兩個(gè)波段都大于比值變換，但紅光波段的標(biāo)準(zhǔn)差明顯顯小，所以在紅光波段圖像灰度分級(jí)不明顯，從而大大降低了圖像的分辨能力。

2.3.4信息熵評(píng)定

融合后影像的信息熵值大小反映了融合后各波段包含的平均信息量的多少，信息量多少與信息熵成正比(表4)。

表3　標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)比

表4　融合后影像信息熵

由表4可知，比值變換融合和色彩空間變換融合后圖像的信息熵明顯大于主成分變換融合，包含的信息量比較豐富；其中，色彩空間變換融合后3個(gè)波段的熵大小分布較均勻，比值變換后紅光波段的信息熵較高達(dá)到7.71，說(shuō)明全色光影像在提升紅光波段的信息量方面比較明顯，各個(gè)波段間分布不均勻。

3　結(jié)論

該研究初步利用3種常用融合方法對(duì)DCM航測(cè)影像進(jìn)行光譜融合轉(zhuǎn)換，結(jié)合計(jì)算機(jī)顯示和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分析評(píng)價(jià)得出以下結(jié)論：對(duì)于該攝影測(cè)量平臺(tái)的光譜影像質(zhì)量提升效果，色彩空間變化后計(jì)算機(jī)顯示和視覺(jué)效果最佳，比值變換效果其次，主成分變換的計(jì)算機(jī)顯示、目視效果最差；從光譜信息的保持程度來(lái)看，也是色彩空間變換的保持能力最強(qiáng)。同樣從融合影像各波段偏差度的差異分析可知：主成分變換融合的光譜扭曲最大。從圖像灰度級(jí)分布角度比較，色彩空間變換融合優(yōu)于比值變換融合優(yōu)于主成分變換。根據(jù)融合后影像的信息熵可知色彩空間變換和比值變換融合各波段所包含的光譜信息量都要大于主成分變換，其中比值變換融合在提升紅光的信息量方面比較明顯。3種融合方法有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，但通過(guò)上述分析綜合可知：色彩空間變換效果較好，所以，在該測(cè)量平臺(tái)的影像具體應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)圖像對(duì)不同光譜的精度要求合理選擇融合方式。

[1]李朋德.國(guó)際遙感與攝影測(cè)量技術(shù)現(xiàn)狀綜述[J].測(cè)繪技術(shù)裝備，2008,10(2):1-2.

[2]韓玲.多源遙感信息融合技術(shù)及多源信息在地學(xué)中的應(yīng)用研究[D].西安:西北大學(xué)，2005.

[3]袁金國(guó),王衛(wèi).多源遙感數(shù)據(jù)融合應(yīng)用研究[J].地球信息科學(xué)，2005，7(3):97-103.

[4]夏明革,何友.多傳感器圖像融合綜述[J].電光與控制,2002，9(4):1-7.

[5]竇聞,陳云浩,何輝明.光學(xué)遙感影像像素級(jí)融合的理論框架[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2009，38(2):131-137.

[6]常化文,陳春香.基于HSV變換與小波變換的遙感圖像融合[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2008，28(23):5682-5684.

[7]許輝熙.遙感影像融合方法的精度評(píng)價(jià).測(cè)繪與空間地理信息[J].2009，32(6):11-14.

[8]Liu,J.Smoothing filter-based intensity modulation: a spectral preserve image fusion technique for improving spatial details[J]. International Journal of Remote Sensing, 2000， 21(18): 3461-3472.

[9]楊麗萍,陳發(fā)虎.國(guó)內(nèi)多源遙感影像信息融合技術(shù)的新進(jìn)展[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2007，22(1):116-122.

[10]陳雪洋，張治清.GeoEye-1影像數(shù)據(jù)融合方法評(píng)價(jià)[J].地理空間信息,2011，9(5):105-108.

[11]陳丹.基于PCA變換的多傳感器圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].科技廣場(chǎng),2009，(1):133-135.

[12]羅朝明.中巴資源衛(wèi)星02星遙感影像數(shù)據(jù)融合研究[D].電子科技大學(xué)，2008.

[13]楊麗萍,夏敦勝.Landsat7ETM+全色與多光譜數(shù)據(jù)融合算法的比較[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007，43(4):7-11，96.

[14]贠培東,曾永年，歷華.不同遙感影像融合方法效果的定量評(píng)價(jià)研究[J].遙感信息,2007，(4):40-45.

[15]王耀南，李樹濤.多傳感器信息融合及其應(yīng)用綜述[J].控制與決策,2001，16(5):518-522.

Comparison and Contrast of Frequently Used Fusion Methods in DCM Aerial Images

HUANG Jun1, ZHANG Zhi'an2, WANG Xia1, WANG Aihua1, BAI Yongqing1, XING Yaobo3

(1.Shandong Land Surveying and Mapping Institute, Shandong Jinan 250013, China; 2. Shandong Provincial Remote Sensing Technology Application Center, Shandong Jinan 250013, China; 3.Feixian Bureau of Land and Resources, Shandong Feixian 273400, China)

By using ENVI image processing system, applying color space transform respectively, ratio transformation and principal component transformation method, multi-spectral images and panchromatic band images gained by using aerial DCM camera have been fusioned. Using subjective analysis and quantitative comparison method, from the visual angle and the angle of statistical index, the advantages and disadvantages of 3 kinds of image fusion methods have been carried out respectively. It is regarded that color space transformation method has better effect. It will provide the basis for high DCM image enhancement processing.

Aerial photography; image fusion; image enhancement

2013-12-22；

2014-04-11；編輯：王秀元

黃軍(1973—)，男,山東濟(jì)南人,高級(jí)工程師,主要從事基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)生產(chǎn)研究工作；E-mail:Huangx8j@163.com

P208

B