基于Shearlet变换的SAR与多光谱遥感影像融合
发布时间：2021-01-25 23:57
针对合成孔径雷达（SAR）影像和多光谱遥感影像在融合时空间特征和光谱特征方面不能同时得到较大改善的问题,提出了一种基于成像特性的Shearlet变换域下的多源遥感影像融合方法。利用Shearlet变换的多方向和多尺度分解特性,将多光谱影像和SAR影像分别分解为高频和低频系数,从影像区域能量特征和区域相关性入手,设计了基于区域能量的低频系数融合规则和改进型的脉冲耦合神经网络的高频系数融合规则,使融合结果能够包含更多空间细节信息和光谱信息。利用TerraSAR-X、Landsat5-TM影像进行实验,结果表明该方法在提高影像空间细节表达能力的同时能够较好地融合更多的光谱信息。与小波变换、非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled contourlet Transform,NSCT）等方法相比,该方法在空间信息保有量和光谱信息保有量方面都有明显的提升,其中交叉熵有接近100%的提升幅度,互相关系数有高于25%的提升幅度,光谱扭曲度有优于40%的提升幅度。
【文章来源】：武汉大学学报(信息科学版). 2017,42(04)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图１Ｓｈｅａｒｌｅｔ变换示意图Ｆｉｇ．１ＷｏｒｋｆｌｏｗｏｆＳｈｅａｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ
武汉大学学报·信息科学版２０１７年４月图２基于Ｓｈｅａｒｌｅｔ变换的融合框架Ｆｉｇ．２ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＦｕｓｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｈｅａｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ极化方式。Ｌａｎｄｓａｔ－５ＴＭ数据获取日期是２０１０年３月２６日，采用了４、３、２波段的合成影像，空间分辨率是３０ｍ。２．１实验及结果分析为了说明本文方法的有效性，对比实验方案分别采用颜色空间变化法（ＨＩＳ）、小波变换法（Ｗａｖｅｌｅｔ）、轮廓波变换法（Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ）、非下采样轮廓波变换法（ＮＳＣＴ）、剪切波变换法（Ｓｈｅａｒ－ｌｅｔ）等５种常用或较为新颖的融合方法对实验数据进行融合处理，各种方法融合结果见图４。融合的目的是在保留ＳＡＲ影像较高空间分辨率的同时充分提高影像的光谱信息，为ＳＡＲ影像在实际应用中提供一个光谱信息通道作为辅助信息。因此，在评价指标的选取上，一是从空间分辨率、信息保有量和清晰度等角度出发，选取了均值、标准差、信息熵、平均梯度等４个指标。二是图３待融合遥感影像Ｆｉｇ．３ＩｍａｇｅｓｆｏｒＦｕｓｉｏｎ图４ＳＡＲ和多光谱图像融合结果Ｆｉｇ．４ＦｕｓｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｏｆＳＡＲａｎｄＭｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌＩｍａｇｅ４７０
武汉大学学报·信息科学版２０１７年４月图２基于Ｓｈｅａｒｌｅｔ变换的融合框架Ｆｉｇ．２ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＦｕｓｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｈｅａｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ极化方式。Ｌａｎｄｓａｔ－５ＴＭ数据获取日期是２０１０年３月２６日，采用了４、３、２波段的合成影像，空间分辨率是３０ｍ。２．１实验及结果分析为了说明本文方法的有效性，对比实验方案分别采用颜色空间变化法（ＨＩＳ）、小波变换法（Ｗａｖｅｌｅｔ）、轮廓波变换法（Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ）、非下采样轮廓波变换法（ＮＳＣＴ）、剪切波变换法（Ｓｈｅａｒ－ｌｅｔ）等５种常用或较为新颖的融合方法对实验数据进行融合处理，各种方法融合结果见图４。融合的目的是在保留ＳＡＲ影像较高空间分辨率的同时充分提高影像的光谱信息，为ＳＡＲ影像在实际应用中提供一个光谱信息通道作为辅助信息。因此，在评价指标的选取上，一是从空间分辨率、信息保有量和清晰度等角度出发，选取了均值、标准差、信息熵、平均梯度等４个指标。二是图３待融合遥感影像Ｆｉｇ．３ＩｍａｇｅｓｆｏｒＦｕｓｉｏｎ图４ＳＡＲ和多光谱图像融合结果Ｆｉｇ．４ＦｕｓｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｏｆＳＡＲａｎｄＭｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌＩｍａｇｅ４７０
本文编号：3000114
【文章来源】：武汉大学学报(信息科学版). 2017,42(04)北大核心
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【部分图文】：
图１Ｓｈｅａｒｌｅｔ变换示意图Ｆｉｇ．１ＷｏｒｋｆｌｏｗｏｆＳｈｅａｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ
武汉大学学报·信息科学版２０１７年４月图２基于Ｓｈｅａｒｌｅｔ变换的融合框架Ｆｉｇ．２ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＦｕｓｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｈｅａｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ极化方式。Ｌａｎｄｓａｔ－５ＴＭ数据获取日期是２０１０年３月２６日，采用了４、３、２波段的合成影像，空间分辨率是３０ｍ。２．１实验及结果分析为了说明本文方法的有效性，对比实验方案分别采用颜色空间变化法（ＨＩＳ）、小波变换法（Ｗａｖｅｌｅｔ）、轮廓波变换法（Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ）、非下采样轮廓波变换法（ＮＳＣＴ）、剪切波变换法（Ｓｈｅａｒ－ｌｅｔ）等５种常用或较为新颖的融合方法对实验数据进行融合处理，各种方法融合结果见图４。融合的目的是在保留ＳＡＲ影像较高空间分辨率的同时充分提高影像的光谱信息，为ＳＡＲ影像在实际应用中提供一个光谱信息通道作为辅助信息。因此，在评价指标的选取上，一是从空间分辨率、信息保有量和清晰度等角度出发，选取了均值、标准差、信息熵、平均梯度等４个指标。二是图３待融合遥感影像Ｆｉｇ．３ＩｍａｇｅｓｆｏｒＦｕｓｉｏｎ图４ＳＡＲ和多光谱图像融合结果Ｆｉｇ．４ＦｕｓｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｏｆＳＡＲａｎｄＭｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌＩｍａｇｅ４７０
武汉大学学报·信息科学版２０１７年４月图２基于Ｓｈｅａｒｌｅｔ变换的融合框架Ｆｉｇ．２ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＦｕｓｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｈｅａｒｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ极化方式。Ｌａｎｄｓａｔ－５ＴＭ数据获取日期是２０１０年３月２６日，采用了４、３、２波段的合成影像，空间分辨率是３０ｍ。２．１实验及结果分析为了说明本文方法的有效性，对比实验方案分别采用颜色空间变化法（ＨＩＳ）、小波变换法（Ｗａｖｅｌｅｔ）、轮廓波变换法（Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ）、非下采样轮廓波变换法（ＮＳＣＴ）、剪切波变换法（Ｓｈｅａｒ－ｌｅｔ）等５种常用或较为新颖的融合方法对实验数据进行融合处理，各种方法融合结果见图４。融合的目的是在保留ＳＡＲ影像较高空间分辨率的同时充分提高影像的光谱信息，为ＳＡＲ影像在实际应用中提供一个光谱信息通道作为辅助信息。因此，在评价指标的选取上，一是从空间分辨率、信息保有量和清晰度等角度出发，选取了均值、标准差、信息熵、平均梯度等４个指标。二是图３待融合遥感影像Ｆｉｇ．３ＩｍａｇｅｓｆｏｒＦｕｓｉｏｎ图４ＳＡＲ和多光谱图像融合结果Ｆｉｇ．４ＦｕｓｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｏｆＳＡＲａｎｄＭｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌＩｍａｇｅ４７０
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