基于NSCT与IHS变换的SAR与多光谱图像融合

胡 翀，徐 佳，程雪娇，曹利娟，顾利红

（1.河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京 210098）

基于NSCT与IHS变换的SAR与多光谱图像融合

胡 翀1，徐 佳1，程雪娇1，曹利娟1，顾利红1

（1.河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京 210098）

针对SAR图像和多光谱图像提出了一种基于NSCT与IHS变换的图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换；然后对SAR图像和多光谱图像的I分量分别进行NSCT分解，在不同频域子带系数选择时，针对高频系数和低频系数分别采用不同准则进行融合得到新的I分量；最后经IHS逆变换得到融合图像。为验证算法性能，分别选用2组不同空间分辨率比的SAR与多光谱图像开展融合实验，采用信息熵、平均梯度、相关系数等客观指标与主观评价相结合的方式，对融合结果进行分析。结果表明，该方法优于传统融合方法。

非下采样Contourlet变换；IHS变换；图像融合；SAR图像

有效地融合高分辨率SAR图像和低分辨率多光谱图像，获取具有较好的空间细节信息和光谱特性的融合图像，一直是多源遥感影像融合领域的研究热点。

IHS变换是最广泛的图像融合方法之一，但是传统的IHS变换在光谱信息和分辨率上不能同时得到较好的融合效果，容易产生光谱退化[1]。小波变换是一种多尺度、多分辨率图像处理技术，但小波变换方法舍弃了高分辨率图像的低频分量，容易产生分块模糊现象[2]。继小波变换之后发展起来的Contourlet[3]变换和非下采样Contourlet变换很好地克服了小波变换的缺陷，具有高度方向性和各向异性，特别是非下采样Contourlet变换还具有平移不变性，更适合SAR 图像的处理。结合NSCT变换和IHS变换融合方法的各自特点，提出一种基于NSCT变换与IHS变换结合的多光谱与SAR图像融合法。

1 理论基础

1.1 非下采样Contourlet变换

Contourlet变换采用拉普拉斯塔形分解（LP）和方向滤波器组（DFB）相结合的方式，不仅能够实现图像多分辨率的、局域的表示，而且拥有高度方向性和各向异性的优点。但是利用该变换处理图像时，需要对图像上采样和下采样操作，容易导致频谱混淆。Contourlet变换不具有平移不变特性，会产生伪吉布斯现象。为解决Contourlet变换的缺陷，提出了一种具有平移不变性的方法——非下采样Contourlet变换法，即NSCT变换[4]。NSCT变换与Contourlet变换的区别在于，二者在对图像进行多尺度分解和多方向分解时，所使用的滤波器不同，此方法不仅实现了图像的多尺度、多方向分解，还具有平移不变的特性[5]，其具体实现过程如图1所示。

1.2 IHS变换

图1 非下采样Contourlet 变换实现过程

IHS模型是被广泛应用的颜色模型之一。其中H代表色调；S表示饱和度；I表示亮度。IHS模型和RGB模型可以相互转换，变换公式为：

其中，

IHS变换进行图像融合时，一般是用高分辨率影像替换多光谱影像的I分量，然后进行IHS逆变换得到融合影像。由于SAR 图像的成像机理与多光谱图像完全不同，光谱特性差异较大，经传统IHS变换方法得到的融合影像往往具有光谱扭曲现象[6]。

2 基于NSCT与IHS的融合方法

为了最大限度地利用SAR和多光谱数据的光谱信息、空间信息以及纹理细节等，使图像达到最佳的融合效果[7,8]，综合NSCT变换和IHS变换的优势，提出一种新的图像融合方法，如图2所示。具体步骤如下：

1）对SAR图像和多光谱图像进行配准。

2）对多光谱图像实施RGB到IHS的变换，提取出I分量。

3）对SAR图像与I分量进行直方图匹配，并实施NSCT变换，分别提取低频子带系数和高频子带系数。

4）采用改进的加权平均规则对SAR图像与I分量的低频子带系数进行融合：

LF=（LA+ LB）a +（LA-LB）b (5)式中，LF表示融合图像的低频分量系数；LA、LB分别表示I分量和SAR图像的低频系数；a、b为加权因子。式（5）的第1项表示图像的低频系数和加权值，影响图像的亮度信息；第2项表示图像的低频系数差的加权绝对值，包含了2幅图像的边缘信息。对于不同的图像，适当调节a、b的大小，既能够消除边缘模糊现象，又能确保融合图像不会过度地丧失边缘信息。经过多次对比实验，本文中a取0.7，b取0.3。

5）高频成分反映了图像的细节信息，本文对图像的高频子带系数采用基于邻域特征积的准则进行融合：

Ai,j（m,n）= | Bi,j（m,n）Ci,j（m,n）| (6)式中，等号右边第1项为第i层j方向下系数（m,n）的梯度，第2项为相应的局部标准差。

6）将新的低频和高频分量进行NSCT逆变换，得到Inew分量。

图2 融合框架图

7）将Inew与原始的H、S分量进行IHS逆变换，得到最终融合图像。

3 实验分析

3.1 实验过程

本文采用2组具有不同空间分辨率比[9]的数据进行实验。实验一采用江苏盐城地区的ALOS-PALSAR SAR图像和HJ-1 CCD 多光谱图像。SAR图像的空间分辨率为15 m，多光谱图像为30 m，二者的空间分辨率之比为1∶2。实验二采用江苏苏州地区的COSMO-SkyMed SAR图像和Landsat8多光谱图像。SAR图像的分辨率为3 m，多光谱图像为30 m，二者的空间分辨率之比为1∶10。在融合前，首先对SAR图像与多光谱图像进行空间配准并将多光谱图像重采样到与SAR图像相同分辨率，然后利用增强型Lee滤波法对SAR 图像进行斑点噪声抑制处理。

为便于定量分析不同融合方法的性能，对2组图像均截取512×512区域进行实验，并将本文方法与IHS变换、小波变换、NSCT变换、小波-IHS变换融合方法进行对比。实验中，小波变换采用“db4”小波滤波器；NSCT 变换的尺度分解滤波器和方向滤波器分别采用“9-7”滤波器和“pkva”滤波器。实验结果如图3、4所示。

3.2 结果分析

3.2.1 目视效果

从目视效果来看，融合图像的质量比原始的SAR图像和多光谱图像有明显的改善。图像的清晰度和分辨率有明显提高，纹理信息、边界信息以及光谱信息都有所增强。

实验一中，不同融合图像明显反映出地物的纹理信息有很大的增强，地物的边界信息、图像的分辨率有明显提高。但小波变换和IHS变换方法得到的图像存在一定的光谱扭曲现象，影响了图像的目视效果；NSCT变换的融合图像存在波纹效应。对比不同方法得到的融合图可以看出，本文方法取得的融合结果较好。

实验二中，2幅原始影像的空间分辨率之比为1∶ 10，因此将2幅图像进行融合得到的结果图都能够较好地反映不同图像信息的结合。前4种方法得到的图像虽然较原始影像取得到了较好的目视效果，但是图像的纹理信息、细节信息等还是比较模糊的，而本文方法所得到的图像光谱信息丰富，空间细节信息也较详细，如图中圆圈所示。虽然边缘效果不是很好，但总体效果最好。

图3 实验一

3.2.2 定量分析

本文利用信息熵、相关系数、平均梯度等客观指标对不同方法的融合图像进行计算分析，并且在各项客观指标的基础上，分别计算了各个波段不同指标的平均值，并绘制了折线图来对比分析。各项指标以及相应的折线图分别如表1、图5所示。

从图5和表1可以看出，本文方法的信息熵、相关系数、平均梯度的数值都是最大的，与主观视觉分析相吻合。可见，对于多光谱图像以及SAR图像的融合，本文所提出的方法不仅能够很好地保持原始多光谱图像的光谱信息，还能充分利用SAR图像的灰度信息，获得了最佳的融合效果。但是由于技术的局限性，未考虑不同融合准则对融合结果的影响，因此如何选取低频和高频系数是今后研究的方向。

图4 实验二

表1 各种融合方法性能分析表

图5 客观指标折线图

[1] 狄红卫,陈木生.一种自适应的多光谱图像与全光图像融合新方法[J].光子学报,2005,34(3):452-454

[2] 刘建伟,宋梦馨,郭平.一种基于HIS和小波变换的遥感图像融合方法[J].北京师范大学学报:自然科学版,2008, 44(6):595-599

[3] Do M N,Vetterli M.Contourlets:A New Directional Multiresolution Image Representation[C].IEEE International Conference on Image Processing, NY,2002

[4] Cunha A L,Zhou J P,Do M N.The Nonsubsampled Contourlet Transform:Theory,Design,and Applications[J].IEEE Transaction on Image Processing,2006,15(10):3 809-3 101

[5] 杨志翔.多极化SAR图像融合法在沿海滩涂调查中的应用[J].人民长江,2013,44(5):52-60

[6] Tu T,Su S,Shyn H,et al.A New Look at IHS-Like Image Fusion Methods[J]. Information Fusion,2001(2):177-186

[7] 孙晓霞,张继贤,高井祥,等.基于IHS变换和非下采样Contourlet变换的不同波段多极化SAR图像融合[J].测绘通报,2011(6):1-4

[8] 沙宇恒,刘芳,焦李成.基于非下采样Contourlet 变换的SAR 图像增强[J].电子与信息学报,2009,31(7):1 716-1 721

[9] 王忠武,吕磊,赵忠明.空间分辨率之比对遥感图像融合质量的影响[J].光电工程,2009,36(4):103-107

图4 系统实现

参考文献

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[2] 杨姗姗.供水管网地理信息系统中爆管分析的设计与实现[D].武汉:武汉大学,2005

[3] 苏银太.城市地下管网应急抢修辅助决策系统的设计与实现[D].郑州:信息工程大学,2011

[4] 陈兴华,石金锋,丛日盛.基于WebGIS的城市地下管线信息系统的建立[J].测绘工程,2008(6):34-37

[5] 王利梅,王圃,杨朝晖.基于WebGIS的供水管网爆管事故关阀分析研究[J].供水技术,2008(6):26-29

[6] 粱磊,李永树,马磊.基于AE的燃气管网事故分析模块设计与实现[J].中国安全科学学报,2011,21(1):124-129

[7] 邓彩群,杨永国,马明.小区地理信息系统的设计与实现[J].测绘工程,2008(4):62-65

第一作者简介：杜泽欣，硕士，主要从事空间数据挖掘、GIS理论与应用方面的研究。

P237.3

B

1672-4623（2015）03-0106-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.03.038

胡翀，硕士，主要从事SAR图像处理、遥感图像融合研究。

2014-05-06。

项目来源：国家自然科学基金资助项目（41301449）。