遙感影像融合處理方法探析

吳霞

摘要：文章以當今遙感技術的施用程度和未來需求作為為宏觀探尋目標，特此針對其遙感影像融合處理方法進行了分類詳解。望能為相關研究人員或淺析人員提供一些淺顯素材。

關鍵詞：遙感影像；融合處理；融合方法

引言：遙感圖像技術在近年間已被廣泛應用到生活中。其中在基層群體中應用最廣泛的便是交通行業(yè)，實時定位和宏觀地圖為人們的交通安全以及出行便捷度提供了極高的技術協(xié)助。而提供立體遙感影像的支持技術就是遙感影像融合方法。這些被廣泛施用的方法從線條處理到合成處理都有著不同的技術優(yōu)勢和短板，而其優(yōu)勢能度和局限落差就形成了完全不同的表象差別。差別既是可創(chuàng)新短板，也可作為特殊需求投入使用，那么為了更有針對性的將遙感影像融合處理方法置放于適應位置，就需對其方法內容進行細密探究。

一、IHS變換融合方法

遙感影像融合技術以尺寸精密度和畫面觀感準確度作為兩大衡量要素。而IHS就屬于可將畫面尺寸精密度做到相對優(yōu)秀的技術方法，從其技術能度而言，其精密度處理能力比較適用于對精密度要求不高的遙感影像處理中，并不擅長融合處理高精度遙感圖像。這主要是因為IHS雖具有優(yōu)秀的顯像能力，但其穩(wěn)定性以及融合過程對線性條件有著較為嚴苛的需求。一般參與融合的線性因素有兩種，分別來自于兩個信息端所提供的實時數(shù)據(jù)，而IHS融合過程要求信息兩端所提供的光譜數(shù)據(jù)要在接近范圍內，若數(shù)據(jù)群間隔過大則融合回流畫面會呈現(xiàn)混亂差異狀態(tài)，完全失去可視影像價值。

同時IHS在同一時間周期內可承擔的融合進程僅僅限于三個波段中，并且此范圍限制不具備彈性可能，因此就融合效率而言IHS明顯處于下游地位，且三組數(shù)據(jù)從形成概率而言不具備充分融合價值，故IHS的圖像融合精密度也十分受限。從上述限制因素我們不難推斷，IHS融合法的施用適應條件應嚴格控制在中小型遙感影像需求范圍內，而對于土地規(guī)劃、林區(qū)規(guī)劃和地表監(jiān)控等以大面積粗數(shù)據(jù)和色彩對比優(yōu)先作為遙感特征的監(jiān)測行為，IHS并不能為其提供宏觀精密度以及明確色彩的條件價值。

而在限制條件如此明顯的情況下，相關遙感影像融合技術研究人員便針對IHS的方法限制性做出了定向提升。例如將其主成分作出集合改動的方法、將其運作規(guī)程與圖示內容匹配的方法等性能結合法，這類方法其實就是利用互補的方式將兩種融合法予以性能提升的運作效率，將IHS并不擅長的色彩融合加以層面提升，可以極大程度的改善光譜扭曲狀況，故從融合結果來看其性能互補的效果十分顯著。

二、小波變換融合法

小波變換顧名思義其運作規(guī)程基本依靠小波變換來實現(xiàn)融合作用。其處理特點為先以分區(qū)為作用點，完成小區(qū)域階段融合后再將其整合輸送至相應的波頻途徑中，依照提前設定的內部算法，以在波頻輸送渠道內部實現(xiàn)完整的數(shù)據(jù)輸送。在此過程中特定算法起到維護合成圖像完整性的作用，通過算法可有效減少數(shù)據(jù)輸送的信息泄露或丟失情況，也可維護信息流動進程不出錯。小波變化融合法的特點就是密集輸送且能有效保真，優(yōu)勢重點就是小波區(qū)域間的圖形特征也能夠完整顯像。除此之外因小波變換的分割特性使其擁有調節(jié)分辨率的融合特性，故當小波法試圖融合高度、廣度具有極大差異的空間特征時，也可使用良好的分辨率特征對其邊界進行明顯區(qū)分且無明顯色差。因此經以上用途和特性可推斷，小波變換完全能夠支撐不同型號的反送融合工作，且能夠以最優(yōu)秀界定值還原感應圖像準確度。

筆者參閱了各種融合處理方法的使用反饋后，將其主內容效能進行了簡單區(qū)分。幾乎所有的變換融合法都在分辨率性能上存在顯著落差，尤其是數(shù)據(jù)回流的圖像色差以及分辨率問題。相對比小波變換融合法在綜合現(xiàn)象上明顯處于優(yōu)勢地位，但其同樣具有能力短板。因小波變換融合法為保證現(xiàn)象的完整性往往會設定必然復雜算法于輸送途徑中，而算法保真效能越高就說明其難度越大，相對的計算時間也會隨之加長。但相對的算法消耗時間越長，越容易產生數(shù)據(jù)波動造成基礎信息丟失的隱患。

三、基于平滑濾波的亮度變換法

平滑濾波的處理方法與小波變換存在一定方法聯(lián)系，小波法是將波段圖像輸送到整合圖像中，而亮度變換法則是在高清分辨基礎上利用平滑濾波將其置放于低匹配分辨度影像環(huán)境中的流程走向。傳統(tǒng)的全彩波段影像在邊界中和分析顯像上的技術優(yōu)勢處領先地位，但其不具備色彩顯像功能，因此在當今其使用途徑已極其薄弱。而亮度變換法的相對優(yōu)勢為可使用特殊性能實現(xiàn)色彩優(yōu)化，也就是說利用平滑濾波，此法可以完全在全彩波段影像的顯像基礎上加入色彩因素，同時在輸送信息數(shù)據(jù)時所采用的算法結構的運算效率也要比小波法更加便捷。

那么綜合其優(yōu)勢，亮度變換法在顯像、分辨率以及運算效率等方面都完全優(yōu)于其他復雜算法，那么這里可以以QuickBird的施用需求作為性能核對標準，其需求包括光譜信息回送完整度、高分辨信息完成度以及顯像精密度，故將其與亮度變換法優(yōu)勢進行對比可知，兩者可以用其絕對優(yōu)勢完成性能融合。但是在施用形式中，亮度變換法仍然存在部分限制條件，例如其并不能在雷達設備中使用。

四、高通濾波法

高通濾波融合是將高分辨率影像中的幾何信息逐像素疊加到低分辨率影像中來進行的。高通濾波融合法能夠在一定程度上提取全色影像細節(jié)信息，并把全色影像的細節(jié)信息直接疊加到多光譜影像上，能夠增強原多光譜低分辨率圖像的邊緣細節(jié)特征，并能減小陰影的影響。據(jù)研究分析表明，在光譜特征、空間特征及融合前后影像的地物分類精度等方面，這種融合方法最適用于對IKONOS全色和多光譜影像的處理。其不足之處是：容易增加影像的噪聲，影響視覺效果。

結語：遙感影像融合是遙感影像處理中的一個重要方面，是處理多源遙感影像數(shù)據(jù)的主要方法之一，而融合方法的選擇對融合效果是至關重要的。本文主要對IHS變換、小波變換法、高通濾波法、基于亮度調節(jié)的平滑濾波法四種融合方法進行了分析探討，指出了它們的優(yōu)缺點，并針對不同的遙感影像應采用不同融合處理方法方面提出了一些觀點。endprint