基于IHS變換和非下采樣Contourlet變換的不同波段多極化SAR圖像融合

孫曉霞，張繼賢，高井祥，翟 亮

(1.中國礦業(yè)大學(xué)，江蘇徐州221116;2.中國測繪科學(xué)研究院，北京100830)

基于IHS變換和非下采樣Contourlet變換的不同波段多極化SAR圖像融合

孫曉霞1，2，張繼賢2，高井祥1，翟 亮2

(1.中國礦業(yè)大學(xué)，江蘇徐州221116;2.中國測繪科學(xué)研究院，北京100830)

結(jié)合非下采樣Contourlet變換具有的多尺度、多方向和平移不變的特性，以及IHS變換在色彩信息保持上具有的優(yōu)勢，提出一種基于IHS變換和NSCT變換的圖像融合方法，用于高波段為單極化，低波段為全極化的兩波段圖像融合，并進(jìn)行與其他幾種方法的比較試驗，結(jié)果證實本文的方法不但融合效果更好，而且在一定程度上抑制了噪聲的影響。

多波段SAR;圖像融合;NSCT變換;降噪

一、引 言

不同波段的SAR具有不同的傳輸特性和目標(biāo)回波的后向散射特性，而多波段SAR數(shù)據(jù)蘊涵了比單波段SAR數(shù)據(jù)更豐富、更有效的信息。因此，對于所獲得的多波段SAR數(shù)據(jù)，首先要解決的問題就是如何將這些數(shù)據(jù)加以分析，使其優(yōu)勢互補地綜合起來，以增強圖像特征與信息量，便于目標(biāo)的解譯與識別。低波段SAR具有很強的穿透力，可以探測到樹林中或地表下的隱蔽目標(biāo);高波段SAR可以得到更清晰的場景輪廓和目標(biāo)細(xì)節(jié)特征。因此將低波段數(shù)據(jù)與高波段數(shù)據(jù)融合將有利于信息的增強與目標(biāo)識別。

傳統(tǒng)的像素級影像融合方法有簡單代數(shù)運算法、Brovey變換法、主成分分析法、IHS變換法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合法等，這些方法是在空間域內(nèi)對源圖像的單個像素值進(jìn)行運算的融合方法。近些年，小波變換法作為變換域的圖像去噪與融合方法而被廣泛應(yīng)用［1-3］。小波變換是一種多尺度、多分辨率圖像處理技術(shù)，可以提取不同尺度上的圖像特征，并利用人眼就可以辨別不同方向的高頻分量的視覺特性，能獲得較好的融合效果。顯然，頻帶劃分的越細(xì)，就越有利于提取不同方向上的紋理與細(xì)節(jié)信息，提高方向選擇的靈活性，增強圖像的融合效果。但由于小波函數(shù)只能獲取水平、垂直和對角3個方向子帶上的高頻細(xì)節(jié)信息，因此缺乏多方向性。而繼小波變換之后發(fā)展起來的Contourlet變換和非下采樣Contourlet變換(nonsubsampled contourlet transform，NSCT)，很好地克服了小波變換的缺陷，能夠在不同的尺度上將圖像分解成多個方向子帶，尤其是非下采樣Contourlet變換還具有平移不變性，更適合SAR圖像的處理。結(jié)合IHS變換法在色彩信息保持上的優(yōu)勢［4］，本文提出一種基于IHS變換與NSCT變換相結(jié)合的多波段多極化SAR圖像融合法，主要針對高波段為單極化，低波段為全極化的兩波段圖像融合。試驗數(shù)據(jù)選用國產(chǎn)機載X波段干涉SAR圖像和P波段全極化SAR圖像。

二、NSCT變換及基于NSCT變換的圖像融合

1.NSCT變換原理

Contourlet變換的主要思想是先使用一個類似小波的多尺度分解捕捉奇異點，再根據(jù)方向信息將位置相近的奇異點匯集成輪廓段。這主要由多尺度分解(laplacian pyramid，LP)和多方向分解(directional filter bank，DFB)兩個過程來完成。Contourlet變換不僅繼承了小波變換的多分辨率時頻分析特征，而且彌補了小波變換的方向性缺乏，具有良好的各向異性特征［5］。但由于在LP和DFB過程中存在上采樣和下采樣，因此Contourlet變換不具有平移不變性，這在圖像處理中會產(chǎn)生偽吉布斯(Gibbs)現(xiàn)象，導(dǎo)致圖像失真。尤其是當(dāng)應(yīng)用于噪聲影像(如SAR圖像)時，不僅不能很好地區(qū)分噪聲與弱的邊緣信息，而且往往還會擴大噪聲。

為了解決這個問題，2005年A L Da Cunha等人提出了一種具有平移不變性的NSCT變換法［6］。與Contourlet變換不同的是，NSCT變換去掉了采樣環(huán)節(jié)，由非下采樣金字塔結(jié)構(gòu)(nonsubsampled pyramid，NSP)和非下采樣方向濾波器組(nonsubsampled directional filter bank，NSDFB)構(gòu)成，因此是平移不變的。非下采樣的金字塔變換將圖像分解成一個低通子帶和一個高通子帶，此后非下采樣方向濾波器組將高通子帶分解成多方向子帶，然后對低通子帶重復(fù)進(jìn)行上述分解，如此依次進(jìn)行，以實現(xiàn)多尺度、多方向且平移不變的NSCT分解。變換結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 NSCT變換結(jié)構(gòu)圖

2.基于NSCT變換的圖像融合算法

基于NSCT變換的圖像融合主要包括以下3個步驟:

1)對不同時相的圖像分別進(jìn)行NSCT分解，得到圖像分解后的低頻子帶圖像和每層的多個方向的高頻子帶系數(shù)。

2)對低頻和高頻子帶系數(shù)分別采用適宜的融合規(guī)則進(jìn)行融合處理，得到合成后的NSCT系數(shù)。

3)利用合成后的NSCT系數(shù)進(jìn)行逆變換，得到融合結(jié)果圖像。

該方法是一種基于變換域的影像融合算法，融合規(guī)則選擇的好壞將直接影響影像的融合質(zhì)量。

三、本文的圖像融合算法

根據(jù)不同波段的特點以及全極化相對于單極化具有的優(yōu)勢，將X波段干涉SAR圖像視為高分辨率影像，而將P波段全極化SAR圖像視為多光譜影像，利用IHS變換與NSCT變換相結(jié)合的方法進(jìn)行融合。把兩種方法結(jié)合起來主要基于以下考慮:兩波段均具有豐富的、互補的強度信息，利用IHS變換法可以分離出P波段RGB圖像的強度信息分量I，再采用NSCT方法將I分量與X波段圖像進(jìn)行融合，可以最大限度地利用兩種數(shù)據(jù)的空間信息，然后借助于IHS反變換進(jìn)行空間分量與“光譜”信息的假彩色合成，從而得到包含更豐富的空間信息與“光譜”信息的融合圖像。而且，NSCT變換在進(jìn)行融合處理時，可以根據(jù)實際需要來引入兩種數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)信息，因此更有針對性，融合效果更佳。本文方法的具體融合過程如下。

1)對P波段全極化圖像進(jìn)行3個波段的合成處理，即取(HH，(HV+VH)/2，VV)組成的RGB圖像(以下簡稱:P波段RGB圖像);對X波段單極化圖像與P波段彩色圖像分別進(jìn)行去噪、幾何校正與配準(zhǔn)等處理，這3項處理可以根據(jù)實際情況選擇性進(jìn)行。一般同一傳感器獲取的兩個波段圖像已經(jīng)是嚴(yán)格配準(zhǔn)的，可以不再進(jìn)行此項操作;另外，是否事先去噪，也應(yīng)根據(jù)具體應(yīng)用來定。對于一些對精度要求較高的應(yīng)用，可以先進(jìn)行融合處理，然后從最終的結(jié)果中去除噪聲的影響。因為如果融合前去噪，將損失較多的細(xì)節(jié)信息，使邊緣變得模糊。

2)對P波段RGB圖像進(jìn)行IHS變換，得到強度分量I。

3)利用NSCT變換法將X波段圖像與I分量進(jìn)行融合處理，得到圖像FXI，然后以I分量為基準(zhǔn)對融合后圖像進(jìn)行直方圖匹配，得到匹配后的融合圖像F'XI。

融合規(guī)則的選擇:由于圖像經(jīng)NSCT分解后，能量主要集中在低頻區(qū)域，因此對低頻分量采用取平均的融合規(guī)則。在高頻分量中既包含了圖像的邊緣與細(xì)節(jié)信息，同時也包含大量的相干斑噪聲，因此，高頻子帶融合規(guī)則制定的優(yōu)劣將直接影響去噪效果的好壞。由于噪聲多以單個像素形式存在，而且人眼對單個像素的灰度取值并不敏感，因此圖像清晰與否是由區(qū)域內(nèi)像素共同體現(xiàn)的。為提高清晰度量的準(zhǔn)確性，并有效地抑制噪聲，應(yīng)將像素特性與區(qū)域特性結(jié)合起來進(jìn)行分析?；谝陨峡紤]，本文采用區(qū)域能量最大融合規(guī)則進(jìn)行高頻子帶圖像的融合［7］。

4)用F'XI替換I分量，并進(jìn)行IHS反變換，獲得最終的融合結(jié)果。圖2為該融合算法框架圖。

本文方法與傳統(tǒng)的IHS方法的不同之處在于:不是直接用高分辨率影像替換多光譜影像的I分量，而是將相當(dāng)于高分辨率影像的X波段與I分量進(jìn)行基于NSCT變換的融合，用融合后圖像來替換I分量。這樣做的好處是可以最大限度地綜合每種波段數(shù)據(jù)的空間信息，而且可以在一定程度上抑制噪聲。

圖2 基于IHS與NSCT變換的多波段圖像融合框架

四、試驗結(jié)果與分析

為了驗證本文方法的融合效果，筆者進(jìn)行大量的試驗，并對提出的IHS與NSCT相結(jié)合的融合方法與其他幾種常用方法進(jìn)行比較、分析，主要有:傳統(tǒng)的IHS變換法、主成分分析法、乘法以及Bronvy融合法。圖3顯示了本文方法與其他4種方法的融合效果圖。

圖3 幾種方法的融合效果圖

通過同原始圖像的比較可以明顯地看出，本文方法有效突出了原始圖像的有用信息，很好地保持了原始數(shù)據(jù)的邊緣細(xì)節(jié)及色彩信息，紋理更加明顯。IHS變換法邊緣清晰度較好，但是細(xì)節(jié)信息不如本文方法豐富，色彩略有失真;Bronvy融合法邊緣清晰度不如IHS變換法，而且色彩過于飽和;乘法融合法色彩信息很接近于原始數(shù)據(jù)，但是清晰度較低，視覺效果較差;主成分分析法清晰度較好，但色彩信息缺乏。進(jìn)一步的定量評價結(jié)果如表1所示。

表1 幾種方法融合結(jié)果的評價

其中，均值和方差取的是3個波段的平均值，等效視數(shù)是由平均值和平均方差計算出來的結(jié)果。由表1可知，傳統(tǒng)的IHS變換法，除了等效視數(shù)指標(biāo)低于主成分分析法以外，其他各項指標(biāo)均明顯高于Bronvy融合法、乘法融合法以及主成分分析法，這說明IHS變換法對于一個波段為單極化、另一波段為全極化的雷達(dá)數(shù)據(jù)融合表現(xiàn)較佳。之所以等效視數(shù)指標(biāo)低于主成分分析法，是由于IHS變換法中沒有引入對斑點噪聲的抑制算法，而主成分分析法由于進(jìn)行了幾個波段的主分量變換，斑點噪聲屬于次要信息而被包含在后面的分量中，融合中取的是前幾個分量，因此對噪聲有較好的抑制作用。而本文提出的基于IHS與NSCT相結(jié)合的融合方法不但彌補了IHS變換法在噪聲抑制方面的欠缺，更重要的是充分利用了兩個波段雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)的空間信息。表1中的結(jié)果也驗證了這一點，除了方差外，其他各項評價指標(biāo)都好于其他方法。這是由于在常規(guī)的IHS變換法中，利用X波段來替換P波段圖像的I分量，實際上只利用了X波段的圖像信息，而去掉了P波段圖像的強度信息。但由于雷達(dá)圖像不同于光學(xué)影像，不同波段往往包含許多互補的空間信息，本文方法中采用X波段與I分量的融合結(jié)果來替換I分量的方法，更好地綜合了兩個波段的有用信息，因此，獲得了最佳的融合效果。

五、結(jié)束語

結(jié)合NSCT變換具有的多尺度、多方向和平移不變的特性，以及IHS變換在色彩信息保持上具有的優(yōu)勢，本文提出了一種基于IHS變換和NSCT變換相結(jié)合的圖像融合方法，用于高波段為單極化、低波段為全極化的兩波段圖像融合，通過與其他幾種常用融合方法的試驗結(jié)果的比較與分析，證實了本文的方法不但融合效果更好，而且還在一定程度上抑制了噪聲的影響。

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Multi-band Polarimetric SAR Image Fusion Using IHS Technique and Nonsubsampled Contourlet Transform

SUN Xiaoxia，ZHANG Jixian，GAO Jingxiang，ZHAI Liang

0494-0911(2011)06-0001-04

P237

B

2011-04-11

中國測繪科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費資助(7771032)

孫曉霞(1971—)，女，遼寧莊河人，博士生，主要研究方向為遙感影像融合與信息提取。