遥感图像融合质量评价方法

1、遥感图像融合质量评价方法武 坚 李崇伟王积武 李相全(68011部队 甘肃 兰州 730020)摘 要：图像融合可为摄影测量与遥感提供高质量的遥感融合图像。遥感融合图像质量如何是图像使用者关心的一个重要问题。本文运用主观评价、客观评价、几何质量等三种评价方法对融合后的遥感图像的质量展开讨论。实践表明这些评价方法能够保证融合后图像高质量地应用于摄影测量与遥感生产。关键词：主观评价 客观评价 几何质量 质量评价1前言摄影测量与遥感1是以数字影像为基础，来确定被摄物体的形状、大小、空间位置及其性质。遥感图像是摄影测量与遥感最原始、最基本的资料。高质量的遥感图像是完成摄影测量与遥感的基础。遥感影像融合

2、2是将多传感器、多时相、多光谱和多分辨率影像的各自局部优势信息整合处理，以提供高分辨率、多光谱的单一图像，解决遥感影像解译过程中信息不足的问题。由此看出，图像融合可以为摄影测量与遥感提供高质量的遥感影像。2图像融合的评价方法当前对融合后图像的质量评价主要是主观目视与统计相关信息参数相结合的办法，即：利用目视效果和信息熵、清晰度、平均梯度、偏差指数、均方根误差等参数统计分析，而对融合后图像的几何量测性则关注较少。对于摄影测量与遥感应用，几何精度是一个很重要的因素。本文结合摄影测量与遥感应用角度，来对分析融合后图像的质量做出评价。站在通用图像处理角度，目前大多数对影像质量评价分为主观评价和客观评价

3、，并结合起来使用。主观评价是通过目视观察进行分析，客观评价是利用图像的统计参数进行判定。严格意义上讲，融合图像的主客观评价应该是一致的，即图像的统计参数特征应该符合人眼的目视感觉。但由于遥感图像融合具有特殊性，它不仅仅要求提高融合图像的空间分辨率，而且要尽可能制约2。因此，对遥感融合图像的质量评价，应综合考虑空间细节的增强和光谱保持原始图像的光谱特征。此外，这两个要求在很大程度上是不太相容，相互信息的保持两个方面，利用图像的统计参数结合目视观察来分析与评价。对于摄影测量与遥感而言，影像的几何质量（影像的可量测性）是很重要的一个因素，它将决定融合图像能否达到数字地形图生产的精度限差4。因此，从主

4、观、客观、几何质量等三个方面对做出质量评价可以保证融合后图像高质量地应用于摄影测量与遥感生产。2.1融合影像质量的主观评价主观评价5是以人作为观察者，对影像的质量做出主观定性评价。由于人眼对色彩具有强烈的感知能力，使得对光谱特征的评价是任何其他方法所无法比拟的。因此，通过主观定性评价，基本可以确定融合方法的可用性。主观方法评价影像的质量受不同的观察者、影像的类型、应用场合和环境条.件的影响较大。主观质量评分法是具有代表性的主观评价方法。它是通过对观察者的评分来判断影像质量。评分的步骤是先用某些原始标准影像建立质量等级标准，然后由观察者观看被评价的影像，并于标准影像等级做出比较，得出被评价影像的

5、等级，如分为：优秀、良好、中等和差四个等级。实际中，主观评价的具体做法是提交融合后图像给经验丰富、长期从事摄影测量与遥感的一线作业人员来评价。由于长期以来他们以全色光学影像作为作业对象，因此，对融合后影像所同时具有的高分辨率和多光谱特征能够欣然接受。加之，以前对地物、地貌的解读以形状、大小、色调、阴影、纹理、位置和活动等七种特征1作为解释与量测目标的依据，而对光谱特征则关注较少，因此，当融合图像中包含了光谱信息后，目视效果柔和，地物、地貌信息特征明显，地物判 读相比单一全色影像容易，因此，主观评价总体为优良。2.2融合影像质量的客观方法评价采用影像的主观评价法会不同程度地受到人类主观因素的影响

6、。客观评价能够克服主观因素的影响，对融合影像的各种性能做出定量的评价。从遥感图像分析和应用的角度，可运用信息熵、平均梯度、偏差度和均方根误差等统计参数 2对融合图像的质量进行评价。（1）图像信息量增加程度：信息熵信息量增加是图像融合最基本的要求。图像的信息熵是衡量信息量增加大小的重要参数，值越大，则该图像中所含信息越丰富。可以通过融合前后图像信息熵的变化来反映，图像信息熵的含义为图像的平均信息量，其表达式为： N (1-1) I=-P(i)log(P(i)i=0N为像元值范围其中P(i)为某像元值i在图像中出现的概率，（一般为0255）。（2）图像质量改进的清晰程度：平均梯度在图像清晰度方面，

7、平均梯度是其主要的衡量参数，反映了图像微小细节反差变化的速率。平均梯度值越大，图像越清晰。其公式为：G=1MNxfi-1j-1MN(i,j)2+yf(i,j)2 1 (1-2)式中xf(i,j)，yf(i,j)分别为像元(i,j)在x,y方向上的一阶差分。（3）光谱信息的继承程度：偏差指数利用偏差指数可以反映融合图像与原始图像在光谱信息上的匹配程度。例如，高空间分辨率影像A与多光谱影像B进行融合生成影像C，偏差指数定义为融合后图像C与原始图像B插值的绝对值与原始图像B的影像值的比值，其公式为：C(i,j)-B(i,j)1 (1-3) D=MNB(i,j)MNi-1j-1如果偏差指数D较小，则说

8、明融合后的影像C在提高了空间分辨率的同时，较好地保留了多光谱影像B的光谱信息。（4） 融合效果的评定：均方根误差在与原始图像的相似度方面，均方根误差是其直接反映。均方根误差（RMSE）越小，说明融合效果相对越好。融合影像F和标准参考影像R间的均方根误差定义为：(RRMSE=i=1j=1MNi,j-Fi,j)2(1-4)MN在影像质量的客观评价中，信息熵、平均梯度、偏差指数和均方根误差等参数从不同角度定量地考虑了影像的融合质量。采用上述四个参数指标对TM多光谱影像和SPOT5 Pan影像的融合后图像进行参数统计定量分析，结果如表3.1所示：参数统计指标分析：IHS、小波融合法相比较，总体来说小波

9、融合法好，IHS法差。加权变换、PCA变换融合法与IHS、小波融合法相比较：偏差指数在增大，说明光谱保持上略有逊色；信息熵在提高，说明信息量增强；平均梯度大于IHS融合法说明空间分辨率在提高；从均方根误差角度讲，也在提高。综合比较，加权变换、PCA变换融合法不如小波变换，与IHS相比各有特色。2.3 融合影像质量的几何质量评价影像的几何质量表达了影像能正确恢复（量测）原始景物形状的能力，几何质量的优劣决定了数字影像能否应用于摄影测量与遥感。几何质量的评价3可以通过统计影像上一定数量检测点和线段的误差来描述，误差值的获取可以通过实地量测，也可以通过与基准影像比较获得。其基本原理为：在基准影像上选

10、择均匀分布的一组检测点，利用人工判读或算法匹配，在被检测影像上找到相应的同名像点，被检测影像的几何质量可用下式描述：xi=xi-x'iyi=yi-y'i1nx=xini=11nyiy=ni=1(1-5)其中xi、yi表示检测点在x、y方向上的误差；x、y表示被检测影像在x、y方向的平均误差。基准影像的选择既可以是未经处理前的影像，如更新前的原始影像，也可以是比被检测影像精度更高的影像。检测时，待检测点应均匀分布在基准影像与被检测影像上，尽量保证在影像的各主要位置（例如四角和中央）都有检测点存在，但并不一定要求检测点之间等距。因为对更新后的影像进行几何质量检测时，如果要求待检测点

11、呈现等距分布，则往往因地物特征发生变化而无法在被检测影像上找到正确的同名像点。实验中以原始SPOT5 Pan影像为基准，选取15个分布均匀的、非特征位置的点位，配准到多光谱TM影像和融合后影像上。分别统计全色影像上点位与TM影像以及融合后影像上点位存在的偏差，将各个点位的中误差值列表来检验融合影像的几何质量。表4.1列出了各种方法的点位中误差统计（单位为像素）：表4.1 融合结果与原始影像中误差统计表可以看出，四种融合方法的融合后图像在x方向和y方向的中误差都在1个像素以内。由此说明，所采用的融合方法所得结果的几何质量是可靠的，能够保证摄影测量与遥感的数据采集要求。3小结遥感融合图像作为一种产

12、品，对其进行质量评价是图像使用者关心的一个重要方面。由于多源遥感图像融合因涉及到不同数据源，不同的数据获取方式和不同的图像融合方法，因而对融合结果的评价也是复杂的。因此，对融合的遥感影像的质量评价是一个复杂的过程。本文针对摄影测量与遥感生产的应用，从主观、客观、几何质量等三个方面展开质量评价，效果优良。在实际生产中，将青海某地区的SPOT5多光谱影像和其全色影像融合试验，融合后图像应用到全数字摄影测量工作站，所采集的成果满足相关技术指标。主要特点：融合后的图像具有高空间分辨率和多光谱特征，生成立体明显，目视效果优于全色影像，地物判读容易，数据采集速度明显提高，应用融合图像所采集的DEM、DLG

13、和DOM产品，精度符合成图要求，作业效率整体得到提高。实践表明，融合图像经过上述质量的监控，能够为摄影测量与遥感提供高质量的遥感图像，满足数字地形图生产的需要。参考文献：1张保明,马秋禾.摄影测量与遥感M.北京:解放军出版社，2008,4(1).13.4张祖勋，张剑清.数字摄影测量M.武汉:武汉测绘科技大学出版社,2006，6.62165,175210.5覃征,鲍复民等.多传感器图像融合及其应用综述,微电子学与计算机,2009, 21(4).15.The Method of Quality Evaluation of Fused RS ImageWU Jian,LI Chong-wen, WA

14、NG Ji-wu, LI Xiang-quan（68011 troop,lanzhou,730020,China）Abstract: Image fusion can provide RS fused image with higher quality for photogrammetry and remote sensing. As a product to remote-sensing image, its quality is an important problem to users. This paper discusses the quality of fused RS image using three evaluation methods of subjective evaluation, objective evaluation and geometri