多种融合方法在SPOT—5影像融合中的效果评价

王静

摘 要：运用多种不同的影像融合技术对SPOT-5影像的多光谱影像和全色影像进行融合，生成新的高分辨率多光谱影像。通过目视判读，且采用图像均值、相关系数、相对偏差、熵、标准差和平均梯度6个定量指标对不同方式的融合结果进行分析，结果表明，高通滤波融合方法在提高融合影像空间分辨率的同时，也保持了原多光谱影像的光谱特征。

关键词：影像；融合技术；SPOT-5；HPF融合方法

中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：2095-6835（2014）07-0153-02

SPOT-5卫星遥感影像实时性强，覆盖面广，分辨率高，且信息量丰富，已被广泛应用于煤田地质、矿区环境、水工地质、灾害地质等多种地学领域。融合技术使SPOT-5遥感影像既具有全色数据的高空间分辨率，又具有多光谱数据的光谱分辨率，从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性和区划精度。

一种好的融合方法，不仅要求增强空间分辨率、锐化空间纹理信息，还要求光谱信息保真性高，否则得出的结果偏差很大或错误，不利于遥感解译。以下采用Brovey变换、乘法变换、主成分（PC）变换、高通滤波（HPF）变换和光谱锐化（Gram-Schmidt变换）方法对工作区内SPOT-5数据的多光谱影像和全色影像进行融合处理，并对各融合效果进行评价。

1 遥感图像的融合算法

1.1 Brovey变换法

Brovey变换也称彩色标准化融合变换，是通过归一化后的多光谱波段与高分辨率影像的乘积来增强影像信息。

1.2 乘法变换法

利用最基本的乘积组合算法直接对两类遥感影像信息进行合成。

1.3 PC变换法

多波段图像经主成分变换至各不相关的成分，将高分辨率图像与第一主成分分量图像进行直方图匹配，用匹配后高分辨率图像替换第一主成分，之后使用逆变换得到融合图像。由于只是用高分辨率图像来替换低分辨率图像的第一主成分，在替换过程中低分辨率图像第一主成分分量中一些光谱特性的信息损失，在很大程度上影响了融合图像的光谱分辨率。

1.4 HPF变换法

对高空间分辨率全色影像进行高通滤波提取，提取其线性特征和边缘等空间结构信息，对低分辨率多光谱影像进行低通滤波提取，提取其光谱信息，然后对高通滤波和低通滤波的结果加权求和，得到融合影像。这种算法提高了影像高频细节，突出影像结构信息，能增强图像的空间分辨率，同时减少了高分辨率影像低频部分的融入，保留了多光谱影像的光谱信息。由于融合结果受所选滤波器的影响，因此，在选取滤波器时，需根据地貌特征、影像质量等多种因素进行选择。

1.5 Gram-Schmidt变换法

Gram-Schmidt变换法是使用多光谱低空间分辨率影像模拟高分辨率波段，将模拟的高分辨率波段作为第一个波段GS1，对模拟的高分辨波段和低分辨率波段进行 Gram-Schmidt变换，然后用高分辨率波段匹配GS1，产生了经过修改的高分辨率波段，用经过修改的高分辨率波段替换GS1，之后使用逆变换得到融合图像。Gram-Schmidt变换和PC变换的区别在于：PC变换的第一分量包含信息最多，后面的信息含量依次减少。Gram-Schmidt变换产生的各个分量只是正交，各分量的信息量没有明显的区别。

2 融合效果评价

2.1 定性评价

定性评价主要以目视判读为主。从目视效果看，乘积融合影像空间和光谱信息损失都比较大，图像整体模糊不清，发生变异的地类在影像色彩上表现为突变、生硬、不自然。Brovey变换、PC变换融合影像地物边缘信息不清晰，图像整体偏暗，混合象元的色调不自然。Gram-Schmidt融合影像整体光谱信息变化较小，但水体色调变化校大，且空间信息损失比HPF融合影像要大。HPF融合影像不仅很好地保留了原始多光谱影像的光谱信息，而且对原始高分辨率影像空间信息的继承程度高于其他方法。

2.2 定量评价

采用熵、图像均值、相关系数、偏离指数、标准差和平均梯度6个参数对不同融合方法的结果进行评价，比较各种融合方法的优劣。

2.2.1 光谱保真度

尽量使高分辨率影像中的低频光谱信息不被带入融合图像中，保持原始多光谱图像的光谱特征，评价指标有以下几个。

均值，即像素的灰度平均值。光谱保真度可以通过比较融合图像和原始多光谱图像之间灰度平均值的偏离程度来衡量。

相关系数。融合图像和源图像的相关系数反映了两幅图像光谱特征的相似程度，定义为：

从表1中可以看出，HPF融合影像的均值与原多光谱的对应值比较接近，相关系数最大，偏差指数最小，说明融合影像的光谱信息损失最小。Gram-Schmidt变换融合影像的均值与原多光谱影像一致，相关系数较大，光谱信息损失校小。乘积运算、Brovey变换、PC变换均值都变小，融合后影像变暗，偏差指数较大。从信息熵、标准差和平均梯度来看，HPF得到的融合影像在信息熵的数值上略小于Gram-Schmidt变换的对应值，说明HPF融合方法得到的影像空间结构信息最为丰富。

3 结束语

从目视效果和定量分析的结果来看，Gram-Schmidt变换和HPF变换更适合于SPOT-5全色数据与多光谱数据的融合。但Gram-Schmidt变换融合影像的光谱信息和空间结构信息损失比HPF融合影像要大些。HPF融合影像信息丰富、纹理清晰、色调更自然。在运算时间上，乘积运算、Brovey变换、PC变换的计算时间长，Gram-Schmidt和HPF变换方法的计算时间基本一样，相对其他方法在计算时间上缩减了很多，适用于大数据量的影像融合。综合评价得出， HPF变换更适合于SPOT-5全色数据与多光谱数据的融合，其在提高融合影像空间分辨率的同时，有效地保持了多光谱影像的光谱信息。

参考文献

[1]翁永玲，田庆久.遥感数据融合方法分析与评价综述[J].遥感信息，2003（3）：49-53.

[2]王建，鲁安新，郭庭天，等. Brovery图像融合在引大灌区土地覆盖调查中的应用[J].遥感技术与应用，2001（3）：173-177.

[3]孙丹峰.全色与多光谱数据融合方法的比较研究[J].遥感技术与应用，2002（1）：192-231.

[4]吴连喜.一种保持光谱特征的图像融合方法—高通滤波融合法[J].国土资源遥感，2003（4）：26-29.

[5]王广亮，李英成，曾钰，等. ALOS数据像素级融合方法比较研究[J].测绘科学，2008，33（6）：121-124.

〔编辑：刘晓芳〕

摘 要：运用多种不同的影像融合技术对SPOT-5影像的多光谱影像和全色影像进行融合，生成新的高分辨率多光谱影像。通过目视判读，且采用图像均值、相关系数、相对偏差、熵、标准差和平均梯度6个定量指标对不同方式的融合结果进行分析，结果表明，高通滤波融合方法在提高融合影像空间分辨率的同时，也保持了原多光谱影像的光谱特征。

关键词：影像；融合技术；SPOT-5；HPF融合方法

中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：2095-6835（2014）07-0153-02

SPOT-5卫星遥感影像实时性强，覆盖面广，分辨率高，且信息量丰富，已被广泛应用于煤田地质、矿区环境、水工地质、灾害地质等多种地学领域。融合技术使SPOT-5遥感影像既具有全色数据的高空间分辨率，又具有多光谱数据的光谱分辨率，从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性和区划精度。

一种好的融合方法，不仅要求增强空间分辨率、锐化空间纹理信息，还要求光谱信息保真性高，否则得出的结果偏差很大或错误，不利于遥感解译。以下采用Brovey变换、乘法变换、主成分（PC）变换、高通滤波（HPF）变换和光谱锐化（Gram-Schmidt变换）方法对工作区内SPOT-5数据的多光谱影像和全色影像进行融合处理，并对各融合效果进行评价。

1 遥感图像的融合算法

1.1 Brovey变换法

Brovey变换也称彩色标准化融合变换，是通过归一化后的多光谱波段与高分辨率影像的乘积来增强影像信息。

1.2 乘法变换法

利用最基本的乘积组合算法直接对两类遥感影像信息进行合成。

1.3 PC变换法

多波段图像经主成分变换至各不相关的成分，将高分辨率图像与第一主成分分量图像进行直方图匹配，用匹配后高分辨率图像替换第一主成分，之后使用逆变换得到融合图像。由于只是用高分辨率图像来替换低分辨率图像的第一主成分，在替换过程中低分辨率图像第一主成分分量中一些光谱特性的信息损失，在很大程度上影响了融合图像的光谱分辨率。

1.4 HPF变换法

对高空间分辨率全色影像进行高通滤波提取，提取其线性特征和边缘等空间结构信息，对低分辨率多光谱影像进行低通滤波提取，提取其光谱信息，然后对高通滤波和低通滤波的结果加权求和，得到融合影像。这种算法提高了影像高频细节，突出影像结构信息，能增强图像的空间分辨率，同时减少了高分辨率影像低频部分的融入，保留了多光谱影像的光谱信息。由于融合结果受所选滤波器的影响，因此，在选取滤波器时，需根据地貌特征、影像质量等多种因素进行选择。

1.5 Gram-Schmidt变换法

Gram-Schmidt变换法是使用多光谱低空间分辨率影像模拟高分辨率波段，将模拟的高分辨率波段作为第一个波段GS1，对模拟的高分辨波段和低分辨率波段进行 Gram-Schmidt变换，然后用高分辨率波段匹配GS1，产生了经过修改的高分辨率波段，用经过修改的高分辨率波段替换GS1，之后使用逆变换得到融合图像。Gram-Schmidt变换和PC变换的区别在于：PC变换的第一分量包含信息最多，后面的信息含量依次减少。Gram-Schmidt变换产生的各个分量只是正交，各分量的信息量没有明显的区别。

2 融合效果评价

2.1 定性评价

定性评价主要以目视判读为主。从目视效果看，乘积融合影像空间和光谱信息损失都比较大，图像整体模糊不清，发生变异的地类在影像色彩上表现为突变、生硬、不自然。Brovey变换、PC变换融合影像地物边缘信息不清晰，图像整体偏暗，混合象元的色调不自然。Gram-Schmidt融合影像整体光谱信息变化较小，但水体色调变化校大，且空间信息损失比HPF融合影像要大。HPF融合影像不仅很好地保留了原始多光谱影像的光谱信息，而且对原始高分辨率影像空间信息的继承程度高于其他方法。

2.2 定量评价

采用熵、图像均值、相关系数、偏离指数、标准差和平均梯度6个参数对不同融合方法的结果进行评价，比较各种融合方法的优劣。

2.2.1 光谱保真度

尽量使高分辨率影像中的低频光谱信息不被带入融合图像中，保持原始多光谱图像的光谱特征，评价指标有以下几个。

均值，即像素的灰度平均值。光谱保真度可以通过比较融合图像和原始多光谱图像之间灰度平均值的偏离程度来衡量。

相关系数。融合图像和源图像的相关系数反映了两幅图像光谱特征的相似程度，定义为：

从表1中可以看出，HPF融合影像的均值与原多光谱的对应值比较接近，相关系数最大，偏差指数最小，说明融合影像的光谱信息损失最小。Gram-Schmidt变换融合影像的均值与原多光谱影像一致，相关系数较大，光谱信息损失校小。乘积运算、Brovey变换、PC变换均值都变小，融合后影像变暗，偏差指数较大。从信息熵、标准差和平均梯度来看，HPF得到的融合影像在信息熵的数值上略小于Gram-Schmidt变换的对应值，说明HPF融合方法得到的影像空间结构信息最为丰富。

3 结束语

从目视效果和定量分析的结果来看，Gram-Schmidt变换和HPF变换更适合于SPOT-5全色数据与多光谱数据的融合。但Gram-Schmidt变换融合影像的光谱信息和空间结构信息损失比HPF融合影像要大些。HPF融合影像信息丰富、纹理清晰、色调更自然。在运算时间上，乘积运算、Brovey变换、PC变换的计算时间长，Gram-Schmidt和HPF变换方法的计算时间基本一样，相对其他方法在计算时间上缩减了很多，适用于大数据量的影像融合。综合评价得出， HPF变换更适合于SPOT-5全色数据与多光谱数据的融合，其在提高融合影像空间分辨率的同时，有效地保持了多光谱影像的光谱信息。

参考文献

[1]翁永玲，田庆久.遥感数据融合方法分析与评价综述[J].遥感信息，2003（3）：49-53.

[2]王建，鲁安新，郭庭天，等. Brovery图像融合在引大灌区土地覆盖调查中的应用[J].遥感技术与应用，2001（3）：173-177.

[3]孙丹峰.全色与多光谱数据融合方法的比较研究[J].遥感技术与应用，2002（1）：192-231.

[4]吴连喜.一种保持光谱特征的图像融合方法—高通滤波融合法[J].国土资源遥感，2003（4）：26-29.

[5]王广亮，李英成，曾钰，等. ALOS数据像素级融合方法比较研究[J].测绘科学，2008，33（6）：121-124.

〔编辑：刘晓芳〕

摘 要：运用多种不同的影像融合技术对SPOT-5影像的多光谱影像和全色影像进行融合，生成新的高分辨率多光谱影像。通过目视判读，且采用图像均值、相关系数、相对偏差、熵、标准差和平均梯度6个定量指标对不同方式的融合结果进行分析，结果表明，高通滤波融合方法在提高融合影像空间分辨率的同时，也保持了原多光谱影像的光谱特征。

关键词：影像；融合技术；SPOT-5；HPF融合方法

中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：2095-6835（2014）07-0153-02

SPOT-5卫星遥感影像实时性强，覆盖面广，分辨率高，且信息量丰富，已被广泛应用于煤田地质、矿区环境、水工地质、灾害地质等多种地学领域。融合技术使SPOT-5遥感影像既具有全色数据的高空间分辨率，又具有多光谱数据的光谱分辨率，从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性和区划精度。

一种好的融合方法，不仅要求增强空间分辨率、锐化空间纹理信息，还要求光谱信息保真性高，否则得出的结果偏差很大或错误，不利于遥感解译。以下采用Brovey变换、乘法变换、主成分（PC）变换、高通滤波（HPF）变换和光谱锐化（Gram-Schmidt变换）方法对工作区内SPOT-5数据的多光谱影像和全色影像进行融合处理，并对各融合效果进行评价。

1 遥感图像的融合算法

1.1 Brovey变换法

Brovey变换也称彩色标准化融合变换，是通过归一化后的多光谱波段与高分辨率影像的乘积来增强影像信息。

1.2 乘法变换法

利用最基本的乘积组合算法直接对两类遥感影像信息进行合成。

1.3 PC变换法

多波段图像经主成分变换至各不相关的成分，将高分辨率图像与第一主成分分量图像进行直方图匹配，用匹配后高分辨率图像替换第一主成分，之后使用逆变换得到融合图像。由于只是用高分辨率图像来替换低分辨率图像的第一主成分，在替换过程中低分辨率图像第一主成分分量中一些光谱特性的信息损失，在很大程度上影响了融合图像的光谱分辨率。

1.4 HPF变换法

对高空间分辨率全色影像进行高通滤波提取，提取其线性特征和边缘等空间结构信息，对低分辨率多光谱影像进行低通滤波提取，提取其光谱信息，然后对高通滤波和低通滤波的结果加权求和，得到融合影像。这种算法提高了影像高频细节，突出影像结构信息，能增强图像的空间分辨率，同时减少了高分辨率影像低频部分的融入，保留了多光谱影像的光谱信息。由于融合结果受所选滤波器的影响，因此，在选取滤波器时，需根据地貌特征、影像质量等多种因素进行选择。

1.5 Gram-Schmidt变换法

Gram-Schmidt变换法是使用多光谱低空间分辨率影像模拟高分辨率波段，将模拟的高分辨率波段作为第一个波段GS1，对模拟的高分辨波段和低分辨率波段进行 Gram-Schmidt变换，然后用高分辨率波段匹配GS1，产生了经过修改的高分辨率波段，用经过修改的高分辨率波段替换GS1，之后使用逆变换得到融合图像。Gram-Schmidt变换和PC变换的区别在于：PC变换的第一分量包含信息最多，后面的信息含量依次减少。Gram-Schmidt变换产生的各个分量只是正交，各分量的信息量没有明显的区别。

2 融合效果评价

2.1 定性评价

定性评价主要以目视判读为主。从目视效果看，乘积融合影像空间和光谱信息损失都比较大，图像整体模糊不清，发生变异的地类在影像色彩上表现为突变、生硬、不自然。Brovey变换、PC变换融合影像地物边缘信息不清晰，图像整体偏暗，混合象元的色调不自然。Gram-Schmidt融合影像整体光谱信息变化较小，但水体色调变化校大，且空间信息损失比HPF融合影像要大。HPF融合影像不仅很好地保留了原始多光谱影像的光谱信息，而且对原始高分辨率影像空间信息的继承程度高于其他方法。

2.2 定量评价

采用熵、图像均值、相关系数、偏离指数、标准差和平均梯度6个参数对不同融合方法的结果进行评价，比较各种融合方法的优劣。

2.2.1 光谱保真度

尽量使高分辨率影像中的低频光谱信息不被带入融合图像中，保持原始多光谱图像的光谱特征，评价指标有以下几个。

均值，即像素的灰度平均值。光谱保真度可以通过比较融合图像和原始多光谱图像之间灰度平均值的偏离程度来衡量。

相关系数。融合图像和源图像的相关系数反映了两幅图像光谱特征的相似程度，定义为：

从表1中可以看出，HPF融合影像的均值与原多光谱的对应值比较接近，相关系数最大，偏差指数最小，说明融合影像的光谱信息损失最小。Gram-Schmidt变换融合影像的均值与原多光谱影像一致，相关系数较大，光谱信息损失校小。乘积运算、Brovey变换、PC变换均值都变小，融合后影像变暗，偏差指数较大。从信息熵、标准差和平均梯度来看，HPF得到的融合影像在信息熵的数值上略小于Gram-Schmidt变换的对应值，说明HPF融合方法得到的影像空间结构信息最为丰富。

3 结束语

从目视效果和定量分析的结果来看，Gram-Schmidt变换和HPF变换更适合于SPOT-5全色数据与多光谱数据的融合。但Gram-Schmidt变换融合影像的光谱信息和空间结构信息损失比HPF融合影像要大些。HPF融合影像信息丰富、纹理清晰、色调更自然。在运算时间上，乘积运算、Brovey变换、PC变换的计算时间长，Gram-Schmidt和HPF变换方法的计算时间基本一样，相对其他方法在计算时间上缩减了很多，适用于大数据量的影像融合。综合评价得出， HPF变换更适合于SPOT-5全色数据与多光谱数据的融合，其在提高融合影像空间分辨率的同时，有效地保持了多光谱影像的光谱信息。

参考文献

[1]翁永玲，田庆久.遥感数据融合方法分析与评价综述[J].遥感信息，2003（3）：49-53.

[2]王建，鲁安新，郭庭天，等. Brovery图像融合在引大灌区土地覆盖调查中的应用[J].遥感技术与应用，2001（3）：173-177.

[3]孙丹峰.全色与多光谱数据融合方法的比较研究[J].遥感技术与应用，2002（1）：192-231.

[4]吴连喜.一种保持光谱特征的图像融合方法—高通滤波融合法[J].国土资源遥感，2003（4）：26-29.

[5]王广亮，李英成，曾钰，等. ALOS数据像素级融合方法比较研究[J].测绘科学，2008，33（6）：121-124.

〔编辑：刘晓芳〕