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    一種改進的SAR與可見光圖像融合算法

    2021-01-13 00:37:04董張玉
    雷達科學與技術 2020年6期
    關鍵詞:光譜信息子帶分量

    張 瑞,董張玉

    (1. 合肥工業(yè)大學計算機與信息學院,安徽合肥 230601;2. 工業(yè)安全與應急技術安徽省重點實驗室,安徽合肥 230601)

    0 引言

    合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)對地面建筑與人造橋梁都比較敏感,成像原理為主動式微波反射成像,SAR具有更多細節(jié)表現(xiàn)信息和紋理特征;與此同時,SAR不受氣候環(huán)境干擾,能全天成像接收更多的地理信息??梢姽鈭D像(Visible image)成像需要依賴發(fā)光源,原理為光反射成像,能很好地體現(xiàn)出地表的光譜信息、地面物的物理屬性[1]。兩者對比,SAR的優(yōu)勢在于能體現(xiàn)出更多的細節(jié)特征,但卻易受地物的特性干擾,也沒有目視觀測能力、地物直視能力;Visible image的優(yōu)勢在于具備直視效果、目標解譯能力,但若成像條件不好,則已丟失地物細節(jié)特征。將SAR與Visible image融合的目標在于使得遙感影像同時具備更多的細節(jié)特征、目標直視解譯能力,融合兩種圖像的優(yōu)點[2]。與傳統(tǒng)的多光譜、全色遙感影像融合相比,SAR與Visible image兼顧地物光譜信息與細節(jié)特征,且SAR有抗干擾能力較強的特性[3]。故使SAR和Visible image做有效融合,可獲得一幅同時具備高空間、高細節(jié)、高光譜的遙感影像,其更具有可視性,在實際應用中例如軍事偵測、農(nóng)業(yè)規(guī)劃、目標提取等圖像處理工作提供了更多的有效信息。

    近年來,多尺度分析法跟主成分替換法為在SAR與可見光圖像的融合領域被廣泛得到應用。多尺度分析法中NSST變換不僅具有傳統(tǒng)Con- tourlet 變換的局部化特性等優(yōu)點,且具備更高效的計算能力、擁有平移不變性,同時能減小偽吉布斯現(xiàn)象,因此NSST變換在圖像融合領域獲得了顯著的優(yōu)勢[4],可通過NSST變換后的圖像低頻分量體現(xiàn)的是其近視特性,近視值大都達不到標準指標,圖像的低頻信息無法較好體現(xiàn)出本身特征。主成分替換法中IHS變換是讓Visible image經(jīng)IHS分離出的I分量被SAR經(jīng)對比度拉伸之后替換,將亮度、光譜兩種信息分開,使融合圖像保持良好的光譜信息,但缺點在于融合的過程只在像素間發(fā)生,較易產(chǎn)生頻譜混疊的情況,無法同時兼?zhèn)淙诤蠄D像的細節(jié)表現(xiàn)。脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(PCNN)具備耦合跟同步脈沖的優(yōu)點,與此同時圖像信息經(jīng)過PCNN模型處理,可以使得最終結果保留更多細節(jié)信息,提高所得圖像的質量[5]。

    針對以上算法一些不足之處,根據(jù)NSST算法計算力高效,具有平移不變性、IHS變換可以較好地分開Visible image的光譜、亮度兩種信息,PCNN模型能使得目標圖像保持更多細節(jié)信息等長處,本文提出一種NSST-IHS結合PCNN模型的改進融合算法。本文算法提升了SAR與Visible image的融合質量、各類評價指標、最終融合圖的光譜信息,線性結構特征更多地保留下來。

    1 算法原理

    1.1 PCNN模型與NSST變換

    1.1.1 PCNN模型

    PCNN模型是一種旨在模擬猩猩等動物的腦部視覺皮層神經(jīng)元,類似于一種動物處理視覺信息的過程,此模型由 Eckhorn等[6]提出,復雜的參數(shù)設計,會某個程度上阻礙PCNN模型的應用,本文采取簡化的PCNN模型,方程描述如下:

    Amn(t)=Bmn(t)

    (1)

    Cmn(t)=exp(-αC)Cmn(t-1)+

    (2)

    Zmn(t)Amn(t)×(1+βCmn(t))

    (3)

    θmn(t)=exp(-αθ)θmn(t-1)+

    VθYmn(t-1)

    (4)

    (5)

    式中:下標(m,n) 為神經(jīng)元的坐標;t為迭代次數(shù);k,l為神經(jīng)元的鏈接區(qū)間;Tmn為外部激勵;Amn為反饋輸入;β為鏈接強度因子;Zmn為內(nèi)部活動項;Cmn為鏈接輸入;Wmn,kl為伴隨著Cmn的突觸權矩陣系數(shù),而Zmn則是β使得Cmn與Amn共同結合得到;VC,Vθ,αθ和αC分別為振幅收益系數(shù)、放大系數(shù)、衰減時間常數(shù)、時間衰減系數(shù)。Wmn,kl的計算方程描述如下:

    Wmn,kl=

    (6)

    θmn是動態(tài)閾值,此數(shù)值根據(jù)上一個狀態(tài)θmn與輸出結果Ymn而得到。如果Zmn(t)≥θmn(t),稱為一次點火,又稱神經(jīng)元生成1個脈沖。

    1.1.2NSST變換原理

    非下采樣金字塔(Non Subsampled Pyramid,NSP)濾波組的多尺度分解、基于改進的剪切波濾波器組(Shearlet Filter,SF)的多方向分解為NSST離散化過程的兩個主要部分。圖像通過NSST變換,得到一幅低頻與多幅高頻跟原圖像大小相同的圖像。變換所得低頻圖像與原圖十分近似,所得高頻圖像其中大部分含有原圖的細節(jié)特征,故選取較好的融合規(guī)則對融合的結果有很關鍵的作用。NSST離散原理圖如圖1所示。

    圖1 NSST離散原理過程圖

    1.2 改進的融合算法

    1.2.1 低頻子帶分量融合規(guī)則

    低頻子帶分量融合采取基于PCNN模型的自適應融合方法,重點在于此模型Tmn與β數(shù)值的確定??臻g頻率可以很好地體現(xiàn)原圖的細節(jié)特征,將區(qū)域空間頻率當作PCNN的Tmn值,以獲得良好的融合效果。其中,水平方向、垂直方向及對角線方向是空間頻率需要確定的計算,方程如下:

    (7)

    式中,OA為水平方向頻率;PA為垂直方向頻率;QHA為對角方向頻率。下式中I、J是原圖的行列數(shù),P(i,j) 是原圖經(jīng)NSST分解在坐標(i,j) 的低頻子帶分量系數(shù)。

    計算公式如下:

    (8)

    (9)

    QHA=U+R

    (10)

    (11)

    (12)

    因圖像像素的特征根據(jù)鏈接強度β來體現(xiàn),同時β能直接影響鏈接通道在內(nèi)部活動的比重。為加強融合圖像的質量,本文采取以平均梯度為基礎的指數(shù)衰減形式的辦法[7]。本文以平均梯度為PCNN模型中的β值,圖像的平均區(qū)域表達方程為

    (13)

    h1(m,n)=|M(m,n)-N(m+1,n)|

    (14)

    h2(m,n)=|M(m,n)-N(m,n+1)|

    (15)

    其中M×N表示區(qū)域大小,在此取3×3。以脈沖點火次數(shù)為根據(jù)來選擇融合系數(shù)。融合規(guī)則表達如下:

    (16)

    式中,C1(m,n),Y1(m,n) 為Visible image通過NSST獲得的低頻子帶系數(shù)、低頻脈沖輸出;C2(m,n),Y2(m,n)為SAR通過NSST獲得的高頻子帶系數(shù)、高頻脈沖輸出;PF(m,n)則是最終融合圖像的在坐標(m,n) 處的低頻系數(shù)。

    1.2.2 高頻子帶分量融合規(guī)則

    高頻分量本身就含有豐富的原圖細節(jié)特征,故本文采取改進的拉普拉斯能量和(SML)融合規(guī)則[8],此融合與傳統(tǒng)的空間頻率、方差等相比,SML更加看重像素間在局部圖像塊區(qū)域中的相互的關聯(lián)。改進的ML與SML方程如下:

    XZef(p,q)=

    式中:Eef(p,q)為在像素圖像坐標(p,q)第f方向的系數(shù),step為在系數(shù)間的可調(diào)整的變量。本文中的step值只為1。

    (18)

    (19)

    根據(jù)上述融合規(guī)則,本文算法融合步驟為首先對實驗用圖作預處理,對處理完的Visible image運用IHS、NSST,對SAR運用 NSST,獲得相應的低頻與高頻子帶分量;再將所得頻與高頻子帶分量運用相應融合規(guī)則,得到相應的低頻與高頻子帶融合分量,再分別運用逆NSST、IHS得到融合圖像,融合流程如圖2所示。

    圖2 NSST-IHS-PCNN算法流程

    2 實驗結果與分析

    為驗證本文所提出的算法優(yōu)越及有效性,選用matlab2014對實驗所用影像進行融合實驗,影像區(qū)域選擇天津渤海地區(qū),SAR影像來源于歐盟“哨兵1號”(Sentinel-1)雷達衛(wèi)星所屬C波段圖像,且SAR采用BM3D算法濾波[9],影像分辨率為5 m;Visible image來源于landsat-8,影像分辨率為30 m。同時選取基于IHS、NSCT、NSST變換以及NSST-IHS算法的融合實驗結果進行對比分析。

    在參數(shù)設計上,IHS變換的I分量波段權重系數(shù)設計為(0.3,0.75,0.25);NSCT變換的多尺度分解采取“maxflat”濾波器,方向濾波器采取 “dmaxflat7”,方向級數(shù)[1,2,3]; NSST、NSST-HIS及本文算法均采用“maxflat”濾 波 器。本文的PCNN模型參數(shù)如下:αC=1,αθ=0.2,(k,l)=(3,3),VC=1,Vθ=20,t=200。

    2.1 實驗結果

    本文實驗用圖挑取的Visible image與SAR分別為圖3(a)、(b),此區(qū)域包含很多建筑和水域,影像具有大量的光譜和線性結構特征信息。由圖3(c)~(e)得知,IHS變換比NSCT、NSST整體顏色略淺,卻未出現(xiàn)顯著的光譜丟失,但線性結構特征等細節(jié)信息保留卻沒有另外兩種方法好。由圖3(d)~(f)得知,NSST-IHS變換相比于NSCT、NSST線性結構特征方面保留相差都不大,基本都包含原圖像大部分的細節(jié)信息,但同時光譜信息保留也相對比NSCT、NSST稍好一些,可在圖3(f)中河邊建筑區(qū)域邊緣上仍存在一些光譜失真現(xiàn)象,有略微的扭曲。圖3(g)完全整合了圖3(f)與前幾種方法的優(yōu)勢,在所有融合圖中最接近于圖3(a)的直視感覺,圖3(g)同時降低了3(f)出現(xiàn)的光譜失真,保留了更多的光譜信息,也將圖3(b)中的線性結構特征更完好地保留,故綜上所述,從各個方面來說,本文方法所得融合圖質量最高。

    圖3 本文算法結果及對比算法結果

    2.2 融合指標評價

    本文以文獻[10]Wald質量評價指標為標準,因缺少具備高空間分辨率的Visible image作參照圖像,SAR影像有擾亂地表目標解譯的線性結構特征,若作為融合影像的空間細節(jié)對比圖有較大差異,原可見光圖像則在光譜信息與空間結構信息與融合圖像最為相近,故選圖3(a)作為融合圖像的最終參照圖像。實驗數(shù)據(jù)結果以相關系數(shù)(Correlation Coefficient,CC)、相對平均光譜(Relative Average Spectral,RASE)、相對無量綱全局誤差(ERGAS)、通用質量評價指標(Universal Image Quality Index,UIQI)四種指標來進行對比評價[10]。以上,CC、RASE用來評價表1是本文算法及對比算法所得融合圖各項指標數(shù)據(jù),由數(shù)據(jù)可知,IHS相比NSCT、NSST光譜評價指標(CC、RASE)較高;但在細節(jié)信息評價指標(ERGAS、 UIQI)上NSCT、NSST則比IHS變換要有優(yōu)勢;由此可得IHS有光譜信息保留能力,NSCT、NSST則擁有稍好線性細節(jié)特征保留能力。NSST-IHS與NSCT、NSST變換相比細節(jié)信息保留能力基本不變的同時,在光譜信息評價指標上也有提高。本文算法比較于其他四種變換,各類評價指標上都有明顯的提高,說明本文算法改進效果明顯。

    表1 實驗數(shù)據(jù)對比

    3 結束語

    本文算法為一種改進的SAR與可見光圖像融合算法,主要基于IHS、NSST、PCNN模型,與一些傳統(tǒng)融合方法相比此算法同時具備保留更多光譜、線性細節(jié)特征兩種信息。此算法主要針對低頻子帶分量采取結合PCNN模型的自適應融合規(guī)則,利用空間方向信息自動調(diào)整PCNN模型參數(shù);高頻子帶分量采取SML融合規(guī)則。通過實驗對比驗證,本文算法有效提高融合圖像的融合質量、視覺效果以及各類評價指標。

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