遙感圖像融合的應(yīng)用研究

摘 要:針對(duì)遙感測(cè)繪工程實(shí)際應(yīng)用中的圖像融合技術(shù)需求，本論文重點(diǎn)對(duì)遙感圖像融合技術(shù)進(jìn)行了分析研究，在簡(jiǎn)單介紹了遙感圖像融合的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對(duì)遙感圖像融合實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了分析，探討了面向特征信息的多源圖像融合模型，并給出了遙感圖像融合技術(shù)在遙感測(cè)繪工程中的實(shí)際應(yīng)用，對(duì)于進(jìn)一步提高遙感測(cè)繪工程的應(yīng)用水平具有一定借鑒意義。

關(guān)鍵詞:遙感測(cè)繪工程圖像融合

中圖分類(lèi)號(hào):P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2011)03(c)-0001-01

1 引言

本論文重點(diǎn)對(duì)多源遙感圖像融合展開(kāi)分析研究，以期從中找到可靠有效的遙感圖像融合方法，并以此和廣大同行分享。

2 遙感圖像融合概述

圖像融合是數(shù)據(jù)融合的一種重要形式。對(duì)于多源遙感數(shù)據(jù)，融合的定義可描述為:將不同類(lèi)型傳感器獲取的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后，采用一定的算法將各幅圖像中所包含的信息優(yōu)勢(shì)或互補(bǔ)性信息有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，來(lái)獲得對(duì)同一事物或目標(biāo)的更客觀(guān)、更本質(zhì)的認(rèn)識(shí)。從而大大提高融合圖像的信息含量并使其在特征提取、分類(lèi)、目標(biāo)識(shí)別以及目視效果等方面更為有效。

按照數(shù)據(jù)抽象的三個(gè)層次，融合可分為三級(jí)，即象素級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。

像素級(jí)融合是指將配準(zhǔn)后的圖像對(duì)象素點(diǎn)直接進(jìn)行融合。例如，加、乘、梯度、線(xiàn)性平均、比值、多元回歸等運(yùn)算。一般來(lái)說(shuō)，融合的結(jié)果可以得到一幅信息含量更大、更全面的圖像，有利于下一步的圖像分析和理解。像素級(jí)融合對(duì)傳感器配準(zhǔn)的精度要求較高。其優(yōu)點(diǎn)是保留了盡可能多的信息，具有較高精度。缺點(diǎn)是處理信息量大、費(fèi)時(shí)、實(shí)時(shí)性差。

特征級(jí)融合是指將經(jīng)過(guò)配準(zhǔn)的數(shù)據(jù)先進(jìn)行特征提取，然后進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，使每一種傳感器得到同一目標(biāo)的特征向量，最后融合這些特征向量，進(jìn)行圖像分類(lèi)或目標(biāo)識(shí)別。一般來(lái)說(shuō)，提取的特征信息應(yīng)是像素信息的充分表示量，并且去除了一定的冗余信息。其優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)了可觀(guān)的信息壓縮，有利于實(shí)時(shí)處理，并且提供的特征直接與決策分析相關(guān)。

決策級(jí)融合是指將經(jīng)過(guò)配準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理后，對(duì)每一傳感器數(shù)據(jù)給出目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，然后對(duì)這些結(jié)果根據(jù)地物特征的不同特點(diǎn)進(jìn)行圖像分類(lèi)組合，以得到高層態(tài)勢(shì)評(píng)估。其優(yōu)點(diǎn)是具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和很好的開(kāi)放性，并且處理時(shí)間較短。難點(diǎn)在于分類(lèi)特征組合與表達(dá)的機(jī)理難以量化和統(tǒng)一。

3 遙感圖像融合的應(yīng)用探討

3.1 面向特征信息的多源圖像融合模型分析

根據(jù)圖像融合技術(shù)的主要目的可將圖像融合分為兩大類(lèi):第一類(lèi)面向改善圖像的視覺(jué)效果及增強(qiáng)融合圖像的可解譯性和可靠性，以圖像的整體數(shù)據(jù)集為研究對(duì)象;第二類(lèi)面向圖像重要特征提取及目標(biāo)識(shí)別、分類(lèi)等，以圖像的特征信息或目標(biāo)區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象。研究表明，圖像的顯著特征如點(diǎn)、線(xiàn)、輪廓、邊緣等在圖像處理的各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域顯得尤為重要，如特征提取、目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別、導(dǎo)航、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視等。事實(shí)上，面向特征信息的多分辨率圖像融合模型的建立主要基于以下幾個(gè)方面:

(1)從應(yīng)用角度看，多傳感器圖像信息系統(tǒng)多應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、目標(biāo)識(shí)別與分類(lèi)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域，而圖像的顯著特征在這些領(lǐng)域表現(xiàn)出了舉足輕重的地位，因此，對(duì)于一個(gè)多傳感器圖像融合系統(tǒng)，應(yīng)更多的考慮其顯著特征信息的保留或增強(qiáng)等;(2)從數(shù)據(jù)來(lái)源看，多傳感器圖像融合的對(duì)象主要是遙感圖像(如多光譜圖像、高分辨率圖像、全色圖像、紅外圖像、SAR圖像等)、醫(yī)學(xué)圖像(如CT圖像、MRI圖像、SPECT/PET圖像、DSA圖像等)、光學(xué)圖像(如多聚焦圖像、交通或安檢圖像等)，在這些圖像數(shù)據(jù)來(lái)源及其應(yīng)用領(lǐng)域中，圖像的特征無(wú)不表現(xiàn)出主導(dǎo)性的地位;(3)從研究現(xiàn)狀看，當(dāng)前圖像融合方法的研究主要集中在提升圖像的信息量、增強(qiáng)圖像的目視效果及圖像的可靠性等，因此，有必要開(kāi)展面向特征提取、目標(biāo)增強(qiáng)、感興趣區(qū)域檢測(cè)的圖像融合方法研究。

3.2 遙感圖像融合的實(shí)際工程應(yīng)用分析

(1)圖像融合在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用 由于遙感信息具有宏觀(guān)、動(dòng)態(tài)、快速、多源等特點(diǎn)，在我國(guó)林業(yè)中特別是森林資源監(jiān)測(cè)與管理中起到了重要作用。如“三北”防護(hù)林遙感綜合調(diào)查，在兩年時(shí)間里查清了占全國(guó)總面積約42%的“三北”地區(qū)森林、草場(chǎng)等再生資源的面積等，使國(guó)家有關(guān)部門(mén)及時(shí)掌握了該地區(qū)的資源變化情況。航天遙感技術(shù)的不斷發(fā)展為提高森林資源調(diào)查精度、降低調(diào)查成本和勞動(dòng)強(qiáng)度提供了現(xiàn)實(shí)的可能性。

遙感圖像在用于森林資源調(diào)查之前，要進(jìn)行一系列的圖像處理工作，因?yàn)檫b感圖像處理質(zhì)量的好壞，直接影響到森林資源區(qū)劃判讀及目視解譯的效率和質(zhì)量，為了提高森林資源調(diào)查工作的效率和獲得高準(zhǔn)確度的結(jié)果，遙感圖像融合被廣泛利用到了森林資源調(diào)查的前期處理之中。

(2)圖像融合在石油勘探中的應(yīng)用 近幾年，信息融合技術(shù)在石油勘探中也有多方面的應(yīng)用，如石玉梅等以多波法裂縫檢測(cè)為研究對(duì)象，利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)分別基于Ｐ波和Ｓ波的４種方法獲得的裂縫方位角數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合，結(jié)果表明，該方法具有在多波信息融合方面的優(yōu)越性和在確定裂縫優(yōu)勢(shì)發(fā)育方向上的可行性;戴勇等基于儲(chǔ)層裂縫富集區(qū)是油氣的儲(chǔ)集空間，利用圖像融合技術(shù)對(duì)某地區(qū)的儲(chǔ)層裂縫分布圖和儲(chǔ)層地震綜合預(yù)測(cè)圖進(jìn)行了融合處理，更準(zhǔn)確、更可靠地圈定了出天然氣富集目標(biāo)區(qū)，并為鉆探結(jié)果所證實(shí)，極大地提高了勘探成功率;李正文等將數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于油氣儲(chǔ)集層地震綜合預(yù)測(cè)，也取得了較好的圖像融合實(shí)際應(yīng)用效果。

(3)圖像融合在艦船檢測(cè)中的應(yīng)用 艦船檢測(cè)與監(jiān)視是世界各海岸地帶國(guó)家的傳統(tǒng)任務(wù)，在民用及公安部門(mén)有廣泛的應(yīng)用，例如:艦船的尋找和救助、捕魚(yú)船監(jiān)視、非法移民、保衛(wèi)領(lǐng)土、反毒品、艦船非法傾倒油污的監(jiān)視等等。

目前已有的算法多數(shù)是建立在單源傳感器之上的，但是單源的艦船檢測(cè)往往是在信息缺失的情況下進(jìn)行的目標(biāo)識(shí)別，信息的不完整將導(dǎo)致艦船目標(biāo)的參數(shù)無(wú)法準(zhǔn)確判斷，從而引起誤判，如果海浪和天氣比較糟糕，甚至?xí)a(chǎn)生漏檢。因此，產(chǎn)生了利用圖像融合來(lái)補(bǔ)充信息，提高檢測(cè)率的方法，如基于邊緣特征的圖像融合方法，基于多光譜圖像的融合檢測(cè)方法等等。

4 結(jié)語(yǔ)

多源遙感圖像融合能克服單一傳感器系統(tǒng)在幾何信息、光譜信息、空間分辨率信息等方面存在的不足，能有效地對(duì)同場(chǎng)景或目標(biāo)的多源視覺(jué)信息進(jìn)行有效的綜合、提取與表達(dá)，這一數(shù)字圖像處理、分析與理解領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)在軍用與民用領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用前景和重要的研究意義。本論文對(duì)多源遙感圖像融合在實(shí)際遙感測(cè)繪工程中的應(yīng)用進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分析探討，如果要進(jìn)一步發(fā)展遙感圖像工程應(yīng)用水平，那么遙感圖像融合算法是關(guān)鍵，這有待于廣大技術(shù)學(xué)者的共同努力研究。

參考文獻(xiàn)

[1]強(qiáng)贊霞.遙感圖像的融合及應(yīng)用[D].武漢:華中科技大學(xué)，2005.

[2]金劍秋.多光譜圖像的融合與配準(zhǔn)[D].浙江:浙江大學(xué)，2005.

[3]劉清華，石軍南，熊珂遙.感圖像融合技術(shù)在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用[J].四川林勘設(shè)計(jì)，2008，(2):66-70.