王樂,魏斌,牛雪峰

基于Contourlet和HIS變換相結(jié)合的影像融合方法

王樂1,魏斌1,牛雪峰2

1. 吉林交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 吉林 長春 130021 2. 吉林大學(xué), 吉林 長春 130026

HIS變換融合獲得的影像光譜畸變比較嚴(yán)重，而Contourlet變換可以有效地捕獲二位空間實體信息。特別在影像的表示中，較容易的描述影像中的輪廓和紋理信息。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于Contourlet和HIS變換相結(jié)合的融合法。與傳統(tǒng)方法分析比較，該方法能有效地提高融合質(zhì)量，獲得更好的視覺融合效果。

Contourlet變換; HIS變換; 影像融合

隨著社會的發(fā)展，遙感技術(shù)的應(yīng)用為人類的生活提供了更多的便利?？梢詫⒍鄠鞲衅饔跋裥畔⒒パa的結(jié)合起來，對于影像分析、特征提取、影像融合等具有非常重要的作用，而這項技術(shù)無疑需要進(jìn)一步的精確推斷。目前，大多數(shù)的融合研究都集中在像素級融合上，其包括HIS變換、Contourlet變換等。然而這些方法都各自具有優(yōu)缺點，HIS變換得到的影像失真度比較明顯，導(dǎo)致光譜退變。而Contourlet變換則可以準(zhǔn)確捕獲影像中的大量邊緣信息。本文利用Contourlet變換的這一優(yōu)點，提出一種基于Contourlet與HIS變換相結(jié)合的融合方法。通過實驗分析表明該方法具有較好的融合效果，它可以提取全色影像的空間細(xì)節(jié)信息，進(jìn)而獲得高質(zhì)量的融合影像。

1 Contourlet變換和HIS變換

1.1 Contourlet變換

Contourlet變換是由多諾霍和維特特里在2002年提出的一種多尺度分析方法[1]。它克服了小波變換的一些缺點，例如在二維空間上不能有效地捕捉線性空間實體說明。因其能夠有效捕獲影像信息構(gòu)造，所以又被稱為塔形方向濾波器組(PDFB)分解。利用兩個通道濾波器進(jìn)行圖像處理[2]：（1）對輸入的影像進(jìn)行LP分解，LP分解主要包括[3]：低通濾波、降采樣、內(nèi)插放大和帶通濾波4個步驟；（2）對分解后得到的高頻方向濾波器組進(jìn)行方向分析。

1.2 HIS變換

HIS變換是較強的空間變換，在影像融合領(lǐng)域中比較常見，采用視覺上進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換的融合方法。其轉(zhuǎn)換公式如下[4]：

這種方法可以增強影像的色彩,融合的具體過程如下：首先，對原始影像進(jìn)行影像配準(zhǔn)并重新采樣，以獲得相同的空間分辨率。將多光譜圖像中的波段值從RGB變換到HIS空間，得到H、I、S三個分量。最后，為了使線性拉伸后的高分辨率影像中的明度分量具有相同的均值和方差[5]。分別用明度分量取代高分辨率全色波段，逆變換拉伸得到的色度分量和飽和度分量以其得到融合影像。在進(jìn)行融合時需要考慮的一點是，高分辨率影像的高度與明度分量相關(guān)聯(lián)，并且光譜范圍與多光譜影像相近[6]。在融合過程中往往會造成一定的色彩失真，因此，常與其他方法融合結(jié)合使用[7-9]

1.3 Contourlet和HIS變換相結(jié)合

考慮到HIS變換融合所得的影像光譜畸變嚴(yán)重，而Contourlet變換可以有效的捕捉影像表述上的二維空間實體特征，影像中的輪廓和紋理信息易于描述[4]。為了彌補這兩種方法的不足，充分利用這兩種融合方法的優(yōu)點，本文將這兩種融合方法結(jié)合起來，提出了一種基于Contourlet_HIS變換。對各個影像進(jìn)行Contourlet解析，產(chǎn)生高頻分量和低頻分量[10]。對產(chǎn)生很好的融合效果[11]（見圖1）。

圖 1 基于Contourlet+HIS方法融合流程圖

2 結(jié)果與分析

2.1 實驗結(jié)果

本論文采取兩組遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合來驗證融合算法的效果性。實例驗證中，第一組影像選取2001年襄樊市分辨率為30 m的TM影像和10 m SPOT(全色波段)?；谘芯啃枰厝∑渲械?48*313像素子塊構(gòu)成具體研究區(qū)域。（如圖2所示）。本論文實現(xiàn)了MATLAB7.0系統(tǒng)中遙感影像混合方法。在Matlab平臺下對兩組遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行混合編程，得到融合后遙感影像（見圖2）。

圖 2 遙感數(shù)據(jù)影像圖

2.2 實驗分析

從主觀定性分析，這三種方法得到的融合影像在色彩上變化比較大，得到的影像清晰，可分辨性強。而H_C融合法(即Contourlet變換和HIS變換相結(jié)合的融合方法)是最佳融合法，在圖像輪廓清晰度和色彩上均優(yōu)于其他兩種方法，使一些地物變得更加清晰。

為了充分驗證本文方法優(yōu)于其他方法，還從客觀定量地分析與比較。這里分別從信息熵、平均梯度、偏差度和相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)來對三種方法融合后的影像進(jìn)行評價。從表1中的精度分析表可以看出，本文提出的H_C融合法在信息熵和平均梯度方面均優(yōu)于小波融合和HIS融合方法[12]。本文方法能使融合圖像信息豐富，紋理清晰。從偏差度來看，H_C和HIS融合法偏差度最小。而H_C融合法相關(guān)系數(shù)最大，說明融合影像的光譜信息改變的程度比較小。與主觀評價相結(jié)合，說明H_C混合融合法是最優(yōu)融合法。

表 1 實驗區(qū)數(shù)據(jù)精度分析

3 結(jié)論

該論文在總結(jié)分析前人研究成果的基礎(chǔ)上，采用兩組遙感影像數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)融合方法原理的基礎(chǔ)上，深入研究了基于H_C混合融合法。該方法利用SPOT全色影像和TM多光譜影像，通過Matlab平臺實現(xiàn)該種融合法。獲得的影像在色彩上與多光譜影像相似，能將高分辨率影像的空間信息融合到影像中，不僅提高了融合影像空間分辨率，又能減少光譜扭曲，保持更多地光譜信[13]。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，遙感影像融合技術(shù)將日臻完善，其應(yīng)用將會更加廣泛。本文對遙感影像融合技術(shù)的研究做了有益的嘗試。由于時間有限，本論文還存有許多不足之處有待日后改進(jìn)。

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A Method that Images were Treated by the Combination of Contourlet and HIS Transforms

WANG Le1, WEI Bin1, NIU Xue-feng2

1.130021,2.130026,

HIS transform fusion generated image whose spectrum was distorted seriously, while Contourlet transform could effectively capture entity’s characteristics in two-dimensional space, easily describing contour and grain information in image. On this basis, an image fusion method based on combination of Contourlet and HIS transform was presented. Compared to traditional method, the method can effectively improve the fusion quality and obtain better visual fusion effect.

Contourlet transform; HIS transform; image fusion

TP751

A

1000-2324(2020)03-0507-03

10.3969/j.issn.1000-2324.2020.03.023

2018-10-05

2019-02-07

王樂(1986-),女,碩士研究生,主要從事攝影測量與遙感工作. E-mail:515655482@qq.com