WorldView-2遥感影像融合方法研究

李 聪，崔希民，王 强，崔佳洁，王 孟

(中国矿业大学 地球科学与测绘工程学院,北京 100083)

WorldView-2遥感影像融合方法研究

李 聪，崔希民，王 强，崔佳洁，王 孟

(中国矿业大学 地球科学与测绘工程学院,北京 100083)

随着遥感技术的发展，遥感影像的处理变得越来越重要，其中遥感影像的融合是遥感图像处理的重中之重。近年来，提出许多遥感影像融合的方法，以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源，采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法，以ENVI4.8为处理平台进行影像融合，并利用定量评价指标进行定量化评价。试验结果表明，Gram-Schmidt融合方法对高分辨率影像融合效果最为理想。

影像融合；WorldView-2；Gram-Schmidt；HSV；Brovey；PCA

遥感影像融合是将低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的单波段影像重采样生成1幅高分辨率多光谱影像的图像处理技术，使得处理后的影像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。随着遥感技术的发展，人们对于遥感影像融合的研究也更加深入，Yangrong Ling、Manfred等人提出了一种基于高通滤波的傅里叶变换的HIS高分辨率遥感图像融合算法[1]，该方法用于QuickBird和IKNOS影像取得了很好的效果；陆欢等人提出了基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法[2]，该算法在保持光谱信息的同时，有效地提高了空间细节信息；蒋年德等人提出了基于Curvelet变换的遥感图像融合算法[3]，该方法与小波融合算法相比，具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力；朱继文等采用Haar小波方法，对遥感图像进行尝试性的数据融合，证实了Haar方法比传统方法精度高[4]。本文在前人研究的基础上，以WorldView-2多光谱与全色波段数据采用HSV、Brovey、PCA和Gram-Schmidt融合算法，以ENVI4.8为处理平台进行融合实验；通过影像实例验证及对融合效果进行主观定性和客观定量评价，得出Gram-Schmidt融合算法对高分辨率影像融合效果最为理想的结论。

1 数据介绍

WorldView-2卫星是美国DigitalGlobe公司于2009-10-06发射升空，运行在770 km高的太阳同步轨道上，面向商业用户发售0.5 m全色和2 m多光谱数据。如表1所示，星载多光谱遥感器不仅具有4个标准谱段(红、绿、蓝、近红外)，还包括4个额外多样性谱段(海岸、黄、红边、近红外2)，为用户提供精确变化检测和制图的能力，是世界上第一颗承载了8波段多光谱传感器的高空间分辨率商业卫星，具有7.25 a的设计寿命。

表1 WorldView-2卫星波谱范围

2 融合方法

2.1 Gram-Schmidt光谱锐化融合方法

Gram-Schmidt变换是线性多元统计和代数中常用的方法，它是通过对多维影像或者是矩阵进行正交变换来消除冗余的信息[5]。用Gram-Schmidt对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化，是一种光谱无损的高保真融合方法，融合后的高分辨率影像最大程度地保留了光谱信息，并具有与原多光谱相似的色彩保持性，并且此方法对融合的波段数没有限制。其融合步骤如下：

1)从低分辨率的波谱波段中复制出一个全色波段；

2)对该全色波段和波谱波段进行Gram-Schmidt变换，其中全色波段被作为第一个波段；

3)用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段；

4)应用Gram-Schmidt反变换构成pan锐化后的波谱波段。

2.2 PCA融合法

PCA是一种基于线性变换的方法，又被称为K-L变换，它在图像数据压缩、变化检测、图像增强、图像融合等方面应用广泛[6]。PCA是基于统计特征进行的一种多维的正交线性变换，它的几何意义是把原始的多光谱影像各波段的特征空间轴旋转到平行于混合集群结构轴的方向，得到新的空间特征轴。此变换使原来各个波段的指标因子互不相关，可以去除相关因子的影响，具有显著的优势。

其融合的基本思想是：首先对多光谱影像进行主成分变换，得到互不相关的新的影像，将高分辨率全色影像与第一主成分进行直方图匹配，使他们具有相同的均值和方差，然后用匹配后的高分辨率影像替换第一主成分，最后将替换后的主成分与其他成分一起进行逆变换，得到融合影像。

2.3 HSV融合方法

HSV可进行RGB图像到HSV色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB色度空间。

2.4 Brovey变换融合方法

Brovey变换融合也被称为色彩标准化融合，是由美国学者P.L.Brovey建立的模型[7]。Brovey属于乘积变换的一种，此融合方法实施起来比较简单、计算速度比较快，不但保留了多光谱的光谱信息，而且将光谱信息融合到高分辨率影像中。

3 影像融合实验

3.1 影像的配准

遥感图像配准是将不同传感器、不同时间或不同视角获取的同一目标或景物的两幅或多幅图像进行匹配的过程，将两幅图像中对应于空间同一位置的点联系起来[8]。图像配准是遥感图像融合的关键，配准的精度直接影响到融合的效果，所以在融合之前对实验数据进行了配准，其配准结果如表2所示。

表2 图像配准控制点及精度(部分) 像元

续表2 像元

从表2可以看出，图像配准精度在0.5个像元以内，满足精度要求。

3.2 不同方法融合及评价

本实验所用数据获取时间是2013-06-08，区域是大连。利用ENVI4.8对多光谱和全色影像采用不同方法进行融合处理，为了有效对比4种方法的融合结果，采用了同倍数对原始多光谱和全色影像进行同区域放大显示,结果如图1～图6所示。

图1 多光谱影像

图2 全色影像

图3 Gram-Schmidt融合影像

图4 PCA融合影像

图5 HSV 融合影像

图6 Brovey融合影像

1)主观定性评价。从各方法融合结果来看，几种融合影像的空间分辨率都有显著地提高，较融合前影像更清晰，更容易判读。但Gram-Schmidt方法相对于其他方法不仅很好地继承了原全色影像的空间结构，而且更大程度地保留了原多光谱影像的光谱信息，影像色调更自然。而PCA、HSV、Brovey方法均不同程度地改变了原多光谱影像的色彩，光谱信息损失较重。

2)定量评价。为了能客观、定量评价各种方法的效果，分别统计各融合影像以及原始多光谱影像和全色影像的均值、标准差，其结果如表3所示。

表3 定量评价结果统计

从表3可以看出，Gram-Schmidt方法的均值、信息熵与原多光谱影像的均值、信息熵偏差最小，表明了Gram-Schmidt方法融合后影像的光谱信息量丰富且损失最小；其次是PCA方法，但是其蓝波段的光谱信息偏差较大；其他两种融合方法其均值和方法都与原始多光谱影像相差较大，表明其颜色保证度不强。

4 结束语

本文以WorldView-2卫星的全色和多光谱数据为基础，分别利用4种影像融合方法对其进行融合，通过定性和定量两个方面进行评价，得出Gram-Schmidt方法是最适合WorldView-2全色与多光谱的融合方法，为WorldView-2的融合处理提供了参考。

[1]LING YANGRONG，MANFRED,et al.FFT-enhanced HIS transform method for fusion high-resolution satellite images[J].ISPRS,2007,61:381-392.

[2]陆欢，吴庆宪，姜长生.基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法[J].计算机仿真，2007,24(9)：202-206.

[3]蒋年德，王耀南，毛建旭.基于Curvelet变换的遥感图像融合研究[J].仪器仪表学报，2008,29(1)：61-66.

[4]朱继文，杨金玲，曹先革.基于小波变换的遥感数据融合[J].黑龙江工程学院学报:自然科学版，2009，23(4):7-9.

[5]LIU J G.Smoothing filter-based intensity modulation: a spectral preserve image fusion technique for improving spatial details [J].Int.J.Remote Sensing,2000,20(18):3641-3472.

[6]黎新亮，赵书河，柯长青，等.遥感图像融合定量评价方法及实验研究[J].遥感技术与应用,2007,22(3)：460-465.

[7]张晓煜，李向.基于HIS变换与小波变换的图像融合[J].计算机与现代化，2007(8)：48-53.

[8]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社，2003.

Research on different fusion methods for the WorldView-2 images

LI Cong,CUI Xi-min,WANG Qiang,CUI Jia-jie,WANG Meng

(College of Geoscience and Surveying Engineering,China University of Mining and Technology,BeiJing 100083,China)

With the development of remote sensing technology,remote sensing image processing becomes more and more important,and the remote sensing image fusion is the key to this technology.In recent years,many of the remote sensing image fusion method is proposed.It conducts an experiment based on the WorldView-2 panchromatic and multi-spectral images as the data source,uses the Gramm-Schmidt，HSV，Brovey，PCA fusion algorithm for ENVI4.8 processing platform,and meanwhile uses quantitative evaluation index quantitative evaluation.The test results show that the Gramm-Schmidt fusion method for high resolution images fusion has the most ideal effect.

image fusion;WorldView-2；Gram-Schmidt；HSV；Brovey；PCA

2014-06-10

李 聪(1988-)，女，硕士研究生，研究方向：遥感图像处理.

P237

A

1671-4679(2014)06-0017-04

郝丽英]