基于邻域匹配度和能量的curvelet变换融合

3 实验及结果分析
高空间分辨率的全色图像反映了空间结构信息，能够充分描述地物的细节等特征，但频谱分辨率较低，不能较好地描述地物的光谱信息。低空间分辨率的多光谱图像光谱信息丰富，对地物的识别与解释起到重要作用。如果将多光谱图像和全色图像进行融合，则可以在较高地提高多光谱图像清晰度的同时保持其光谱特性，以便改善后续处理效果，满足不同应用需求。本实验数据来自QuickBird卫星，高分辨率图像为其全色波段图像，如图3所示，卫星的RGB 3个波段的多光谱图像合成彩色图像，如图4所示，本节先通过实验考察了阈值?的设置对融合效果的影响，再分别采用本节设计规则与基于单像素的融合规则进行3组融合实验比较。曲波变换层数设置为5层。

如图2所示为阈值λ对融合效果影响曲线图，横轴为λ，取值0．0～1．0，纵轴为相关系数和十分之一清晰度，图中上一条曲线表示相关系数，图中下一条曲线表示清晰度取值的十分之一。从图中可以看出，随着λ的递增，相关系数递减，但变化幅度不大。清晰度曲线在λ=0．3处形成波峰，λ=0．6处形成波谷，变化幅度较大。综合考虑，λ=0．3时清晰度和相关系数均取得较好的值。
对于融合效果的衡量主要考虑两个方面，一是图像的空间细节信息的表现程度，如信息熵、方差和清晰度。另一是图像的光谱特性保持情况，如偏差指数和相关系数等。信息熵表征了图像包含信息的多少。清晰度是指图像的清晰程度，它反映了图像中的微小细节反差和纹理特征变化特征，清晰度越高，说明融合效果越好。偏差指数表示融合图像和源图像的偏离程度，偏差指数越小，说明两幅图像越接近，在多源遥感图像融合中，偏差指数用来比较融合图像与多光谱图像的偏离程度，偏差指数越小，融合图像与多光谱图像之间的偏差就越小，光谱信息得到了更好地保持，融合效果就越好。相关系数用来衡量融合图像与多光谱图像之间的相关程度，相关系数接近于1，说明两幅图像越接近，融合效果越好。

对全色图像分别与多光谱图像进行5层曲波变换融合，采用本节融合规则时?取值0．3。基于单像素的融合规则所得融合图像如图5，文中融合规则所得到的融合图像如图6。融合效果参数如表1所示，与基于单像素融合方式相比，SRGB3个通道的多光谱图像与全色图像的融合图像在信息熵、清晰度和相关系数等方面都得到了提高，偏差指数减小，从参数来看融合效果较好。从目视角度看，图4不如图5清晰，有蒙雾。文中设计的融合规则明显优于基于单像素的融合规则。


4 结束语
文中针对图像在某一特定局部邻域内的像素间往往具有相关性，引入邻域内匹配度的概念，提出了基于曲波变换的邻域匹配度和能量加权平均融合方法、并给出实现方法，实验结果表明本方法在保持光谱特性和提高清晰度方面相比较单一像素融合方式具有优势。