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1、遥感图像融合是遥感领域中的关键技术之一。随着遥感的快速发展，尤其 是传感器技术的发展，信息融合在遥感中发挥着越来越重要的作用。本文首先 对遥感技术及遥感信息融合进行简要概述，接着从技术基础、原理及优缺点等 方面对常用的遥感图像融合方法进行了阐述，主要包含PCA融合、HIS融合和小 波融合。然后又介绍了如何评价融合的结果，提出了一些量化的评价方法。最 后在传统图像融合方法的基础上提出了新的融合方法，如基于PCA与IHS融合的 新的图像融合方法，并通过实验验证分析了新方法的可行性。关键词：遥感，遥感图像融合，PCA融合，HIS融合ABSTRACTRemote Sensing Image Fusio
2、n is one of the key techniques in the Remote Sensing(RS) domain.With the rapid development of the RS,information fusion has been playing an increasingly important role.After a brief introduction to the RS Technology and RS information fusion,this paper describes the multi-spectrum image fusion in de
3、tail,with the emphasis on the PCA Fusion,the HIS Fusion and the Wavelet Fusion approach,whose mathematical foundation,principle and traits are explored in turn.Finally in the traditional image fusion is proposed on the basis of a new fusion method based on PCA and HIS,such as the new image fusion me
4、thod fusion,and through experiment verification analyzed the new method is feasible.Keywords : Remote Sensing,Remote Sensing Image Fusion,PCA Fusion,HISFusion1前言11.1遥感图像融合方法研究目的与意义 11.2图像融合的研究和发展现状21.3遥感融合技术亟待解决的问题32遥感图像融合的基本理论 62.1遥感图像融合的特点 62.2 遥感图像融合原理72.3图像融合的层次及其比较73 ERDAS IMAGINE 介绍 113.1 ERDA
5、S IMAGINE软件图像处理特点 113.2 ERDAS IMAGINE软件中遥感影像融合具体过程123.2.1选择融合的影像文件如图3.2 133.2.2选择多光谱文件用来进行融合的波段号(Layer Selection) . 134遥感图像融合方法144.1 PCA 变换144.2 HIS 变换144.3小波分析164.3.1 小波融合流程164.4 各种方法的比较184.5融合方法评价准则195遥感图像融合方法的改进 215.1主成分分析与HIS变换的结合改进方法215.1.1融合流程及实验分析215.1.2常用评价参数225.1.3 客观评价235.1.4 主观评价246结论26致谢
6、27参考文献281前言遥感图像融合就是将不同类型传感器获取的同一地区的图像数据进行空间 配准，然后采用一定方法将各图像的优点或互补性有机结合起来产生新图像的 技术。它是遥感图像应用和分析的一种重要的手段，特别是当前遥感技术的迅 速发展，多源遥感数据（多传感器、多时相、多波段、多平台、多分辨率）的获 取变得越来越方便，多源图像之间融合的意义也就显得越来越重要。将高分辨 率的图像和低分辨率多光谱图像进行融合，已成为遥感应用研究领域的重要主 题。研究者们从各个不同的应用领域，提出了多种不同的图像融合方法，具有 代表性的方法有：PCA（主成分分析）变换法、HIS变换法、多分辨率小波分析法。1.1遥感图
7、像融合方法研究目的与意义图像融合是将两个或者两个以上的传感器在同一时间（或不同时间）获取的 关于某个具体场景的图像或者图像序列信息加以综合，生成一个新的有关此场 景的解释，从而使融合的图像更适应人眼感知或计算机后续处理，如图像分割、 目标识别等。图像融合的目的是产生更可靠的数据并增加可用性，即数据可信 度增加，不确定性减少，图像融合的主要应用体现在以下几个方面：1）提高空间分辨率图像融合可提高数据的空间分辨率。如将高分辨率单色图像SpotPAN与低 分辨率多光谱图像LandSatTM进行融合，在保留多光谱信息的同时，图像空间 分辨率得到提高，这就意味着更多图像细节可以显示。类似的还有SAR雷达
8、图像 和TM的融合，同样可以提高多光谱图像的空间分辨率。2）图像增强综合来自多传感器（或者单一传感器在不同时间）的图像，获得比原始图像 更高清晰度的新图像。如将融合技术用于同一数码相机在不同时间拍摄的对同 一对象的聚焦点不同的图像，可以获得比原始图像更加清晰的图像。3）提高分类识别精度多源数据的复合可以显著提高图像分类识别的精度。如利用微波图像和光 学图像相的补互信息可以识别一些地物，光学数据是依靠地物在图像上的光谱特征来分类，然而一些具有相似的光谱响应的植被很难被分开，因此雷达 图像可用作辅助数据来识别难以区分的植被类型。在分类模型上，由于多源数 据难以满足传统的概率统计模型的数据分布条件，
9、因此人工神经网络模型和证 据推理理论在此领域具有更大的应用潜力。4）信息互补任何传感器都有自己的优势和不足。如多光谱传感器数据的光谱信息丰富， 但它易受云雾的遮挡而不能获得相应的地面结构信息。有时地面的阴影也能产 生解读的不准确性。SAR雷达数据纹理信息丰富，分辨率高，具有全天时全天候 观测的优点，但易受地面起伏的影响，因此，不同类型传感器图像的融合可以 弥补各自的不足，发挥各自的优势。此外，图像的融合在特征提取、去噪、目标识别跟踪以及三维重建等方面 也有着积极的作用。1.2图像融合的研究和发展现状图像融合技术最早是被应用于遥感图像的分析和处理中。1979年，Daliy等 人首先把雷达图像和L
10、andsat-MSS图像的复合图像应用于地质解释，其处理过程 可以看作是最简单的图像融合。1981年，Laner和Todd进行了LandsatRBV和MSS 图像数据的融合试验。到80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的关注， 陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理，如多光谱遥感图 像与SPOT卫星得到的高分辨率图像进行融合。90年代以后，随着多颗遥感雷达 卫星JERS-1，ERS-I，Radarsat等的发射升空，图像融合技术成为遥感图像处理 和分析中的研究热点之一。对遥感图像进行融合处理的目的主要有锐化、改善 几何矫正、色彩矫正、改善分类特性、弥补某种图像中丢失的数据、检测
11、/观 测大地环境的变化等等。其采取的融合方法主要有IHS变换、平均、加权平均、 差分及比率、PCA、高通滤波等。这些方法在进行融合处理时都不对参加融合的 图像进行分解变换，融合处理只是在一个层次上进行的，因此均属于简单的图 像融合方法。80年代中期，人们提出了基于金字塔方法的图像融合方法，其中包括拉普 拉斯金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔等，并开始将图像融合技术应用于 一般的图像处理（可见光图像、红外图像、多聚焦图像等）。90年代，小波理论 的广泛应用，为图像融合提供了新的数学工具。小波变换具有良好的时域和频 域的局部性以及多分辨性，因此在多分辨率图像融合应用中，小波分析技术己 经取代了传统
12、的高斯一拉普拉斯金字塔技术。人们针对传统的M alla t方法及选 择不同的小波基函数和不同的融合算法进行了深入研究，取得了一些进展。同 时，对At rous算法，基于第二代小波、基于树状小波以及基于小波包等的融合 技术进行了深入的研究。这使得图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应用 的领域也遍及到遥感图像处理、计算机视觉、自动目标识别、机器人、医学图 像处理等各个领域。如在医学上，可通过对CT与核磁共振图像的融合，以帮助 对疾病的准确判断；图像融合还可以用于计算机辅助显微手术。另外，图像融 合还可用于交通管理和航空管制。图像融合技术在美、英等技术发达国家受到高度重视并己取得相当的进展， 如在
13、海湾战争中发挥很好作战性能的“ LANTIAN ”吊舱就是一种可将前视红外、 激光测距、可见光摄像机等多种传感器信息迭加显示的图像融合系统。美国TI 公司1995年底从美国夜视和电子传感器管理局(NVESD)获得将DSP为核心的图像 融合设计集成到先进直升机驾驶(AHP)传感器系统的合同。在20世纪90年代，美 国海军在SSN 一&91(孟菲斯)潜艇上安装了第一套图像融合样机，可使操纵手在 最佳位置上直接观察到各传感器的全部图像。1998年1月7日防务系统月刊 电子版报道，美国国防部己授予BTG公司两项合同，其中一项就是美国空军的图 像融合系统设计合同，此系统能给司令部一级的指挥机构和网络提供
14、比较稳定 的战场图像。在医学发展方面，2001年11月250300在美国芝加哥召开了每年 一度的RSNA北美放射学会年会，在会议上GE公司医疗系统部展销了其产品 Discovery LS。Discovery LS是GE公司于2001年6月刚推出的最新PET / CT，是 世界上最好的PET(正电子发射断层扫描)与最高档的多排螺旋CT的一个完美结 合，具有单体PET不能比拟的优势。1.3遥感融合技术亟待解决的问题遥感图像融合经过近二十年的发展，已经取得了非常广泛的应用。但是还有 一些问题亟待解决。(1) 完善遥感图像融合理论和框架对遥感图像融合理论和框架进行进一步完善。目前遥感图像融合没有统一
15、的融合模型，目前的融合模型大致可以分为空间域融合模型，颜色变换域融合模 型和小波变换域融合模型三类。寻求一种更广义的融合模型，为遥感融合确定广 义的框架是一项非常有指导意义的工作。（2）构建合理的融合评价体系面对海量的遥感数据，要实现对图像的自动判读和解译，评价是一个至关重 要的环节。然而，对遥感图像融合的评价是一个薄弱环节，建立更加合理的融合 评价体系是构建遥感图像处理系统的一个非常重要的问题，迫切需要解决。（3）多尺度几何分析方法的应用（MGA）虽然小波等多分辨率分析方法在遥感图像融合中取得了成功，但是小波变 换对于高频细节分量只有有限的感知能力（垂直、水平和对角线三个方向），遥感 图像通
16、常包含有丰富的纹理信息，高频细节分量多。多尺度几何分析方法 （Mul tiscale Geome trie Analysis，以下简称M GA）工具使小波分析进入了后小波 时代,近年来涌现出各种多尺度几何分析（Multiscale Geometrie Analysis，简 称MGA）算法，如Ridglet,Curvlet,Bandlet,Brush-let,Shearlet和Contourlet 等。MGA变换的基本思想是将图像分解为一个多尺度多方向的表示形式。（4）不同传感器平台进行图像配准在遥感图像融合的过程中，融合算法一般对图像的配准要求非常严格。通常对 于同一平台同一时刻获取的图像进行配准较容易，然而对不同的传感器平台，不 同的时刻得到的图像
