[发明专利]一种无参考图像的遥感图像融合性能评价方法

说明书

本发明提供一种无参考图像的遥感图像融合性能评价方法，主要解决在没有高分辨率参考图像的情况下，如何有效地对遥感图像融合性能进行有效评价的问题，以及评价指标的有效性问题。本发明的核心机制是，将图像融合性能分解为光谱保持度、空间平滑度和细节保持度三个维度，通过对融合图像进行子带分解，并对每一子带与参与融合的多光谱图像和全色图像分别进行比对，计算以相关系数为基础的指标，最后进行指标综合，获得最终评价指标。本发明的方法对融合图像性能评价结果与专家经验一致，可以很好地表现融合算法的不同性能方面，运算速度快，适用于遥感图像融合评价。

技术领域

本发明涉及属于航天光学遥感成像及地面处理系统和数字图像处理技术领域，特别是涉及一种无参考图像的遥感图像融合性能评价方法。

背景技术

卫星遥感技术可以对地球表面进行大规模全覆盖的观测，在测绘、气象、海洋、农业、自然资源调查、灾害监测、国防安全等诸多方面均发挥巨大作用，世界各国都十分重视。由于传感器信噪比的限制，光学遥感卫星所获取图像的光谱分辨率和空间分辨率之间存在矛盾，因此目前光学遥感卫星一般配置一个高分辨率全色波段和多个低分辨率多光谱波段。

遥感图像融合技术的目标是，通过软件算法，将高空间分辨率低光谱分辨率的全色图像与低空间分辨率高光谱分辨率的多光谱图像，合成为一幅可由更高性能的传感器，或同等传感器在较低轨道上获取的图像，使其具有与多光谱图像相同的光谱分辨率，和与全色图像相同的空间分辨率。

根据人们对遥感数据利用的方式，对融合图像评价主要包括两个方面：空间性能和光谱性能。空间性能主要指融合图像在视觉效果上，与原始的多光谱图像相比，是否得到充分的改进；光谱性能则是面向后续的计算机定量处理，表征的是融合图像是否能够完整地保留多光谱图像中包含的光谱信息。因此，融合性能评价包括主观评价和客观评价/定量评价。随着定量遥感的发展，定量评价逐渐成为学界的主流，发展现状是，虽然有多种定量评价方案，但主要侧重于光谱性能的评价，综合评价结果往往与主观评价之间存在较大的冲突。问题的核心在于现有的定量评价方法不能很好地对空间性能进行定量表达。

定量评价方法可分为有参考图像的评价和无参考图像的评价两种。有参考的图像融合算法评价的基本原理，就是将经某种方法得到的融合图像与这一理想参考图像进行比较，进而作为对融合算法的评价。由于理想参考图像并不存在，因此目前主要采用两种方法进行模拟。第一种方法采用其他来源的更高分辨率数据，主要是机载数据，根据目标传感器的特性进行模拟。这种方法成本高，适用范围小，同时，模拟方法也有争议，因此学界主要采用第二种方法——降分辨率方案，即将全色和多光谱图像均按照二者分辨率比例进行退化，对降分辨率的全色和多光谱图像进行融合，从而可将原始多光谱图像作为参考图像。这一方法虽然得到普遍应用，但有研究表明，退化方案会严重影响评价结果；在实践中也发现，在降分辨率方案中得分很高的方法，在原始尺度下融合性能很差。

无参考图像的评价方法则是根据融合图像与参与融合的全色和多光谱图像之间的定量关系，在一定的理论假设下，对融合性能进行定量评价。无参考图像的评价适用性更广泛，稳定性更好，是目前研究的重点，但现有无参考图像在指标构建方面还不太成功，对空间性能和光谱性能两方面的表征都有较大偏差。如何构造与主观评价一致性高的无参考图像融合评价指标和方法，是一个需要解决的问题。

发明内容

为了在没有高分辨率参考图像的情况下，如何有效地对遥感图像融合性能进行有效评价的问题，以及评价指标的有效性问题，本发明提供一种无参考图像的遥感图像融合性能评价方法，本发明将图像融合性能分解为光谱保持度、空间平滑度和细节保持度三个维度，通过对融合图像进行子带分解，并对每一子带与参与融合的多光谱图像和全色图像分别进行比对，计算以相关系数为基础的指标，最后进行指标综合，获得最终评价指标，为达此目的，本发明提供一种无参考图像的遥感图像融合性能评价方法，包括下述步骤：

步骤1：参数初始化，设置低分辨率多光谱图像M的光学MTF值m、多光谱图像M与全色图像P之间的名义分辨率比值r；