江苏师范大学本科生毕业设计 基于ENVI的多源遥感影像数据融合分析
影像1 影像2 影像N影像几何纠正与噪声去除 像素级融合融合处理融合结果 图2-2 像素级融合
Figure2-2 Flowing Chart of Pixel Level Data Fusion
2.4 决策级融合
处在最高层次上表示信息的融合是决策级融合，是指首先将配准后的数据先进行预处理、特征提取、识别的处理，然后再将目标初步识别结果与之相对应的传感器数据给出来，然后根据地物的不同特征得到图像分类结果，最后得出联合推理结果[10]。决策级融合是直接利用特征级融合后得到的各类目标特征信息来对具体目标进行决策，然后给出简单而明了结果的融合过程。所以，在此图像融合中相对其他的融合对配准图像的精度要求较低。不同的逻辑推理的方法，不同的统计方法以及信息理论可以用在此图像融合，因为对影像特征提取的预处理要求较高，所以此融合的处理代价较高。决策级融和方法在对图像有良好的实时性和容错性方面展现出了巨大的优势，该方法对融合的处理要求的时间段，怎样将分类特征的组合和量化和统一的机理难以表达缺点是该融合的主要缺点[11]。
6
江苏师范大学本科生毕业设计 基于ENVI的多源遥感影像数据融合分析
决策级融合的常用方法有：最大似然法， 基于Dempster-Shafer理论方法，基于
模糊集理论方法，基于BP神经网络方法等。
决策级融合流程如图 2-4 所示。
影像1 影像2 影像N影像几何纠正与噪声去除 目标识别特征级影像融合评 价融合结果 图 2 -3特征级融合流程图
Figure2-3 Flowing Chart of Feature Data Fusion
3个融合层次比较如表2-5 所示。
表2-5 3个融合层次比较
Table 2-5 The Comparison of Three Fusion Levels
融合的层次 信息的抗干扰精度大容错性实时性优处理的融合水平
7
江苏师范大学本科生毕业设计 基于ENVI的多源遥感影像数据融合分析
丢失量
像素级融合 少 特征级融合
适中
能力 弱 适中 强
小 大 适中 小
能力 弱 适中 强
劣 弱 适中 强
工作量 少 适中 多
差 适中 优
决策级融合 多
影像1 影像2 影像N影像几何纠正与噪声去除 目标识别决策级影像融合评 价融合结果 图 2-4 决策级融合流程图
Figure2-4 Flowing Chart of Decision Level Data Fusion
8
江苏师范大学本科生毕业设计 基于ENVI的多源遥感影像数据融合分析
3 影像融合的常用方法
在三个融合层次中最基础的融合是像素级融合，所以我们要对像素级进行融合，融合后才能为后两级融合提供相应的影像特征，实际中对影像的目视解译是该级融合层次的主要运用。在影像融合三个层次中像素级融合是钻研最为娴熟和有用的一级，目前对该融合已经有了一套充足有效的融合方法来描述它。本章主要的内容介绍像素级融合的主要方法。
3.1 融合常用方法分类
影像融合方法如图3-1所示。融合常用方法：加权融合方法、 Brovery 变换方法、 IHS变换方法、PCA变换方法等。
加权融合法乘积性融合法空间域融合比值融合法高通滤波融合法 高频调制融合法影像融合法 金字塔融合法多分辨率融合小波变换融合变化域融合彩色变换融合法分量替换融合主分量分析容和法线性回归融合法
图3-1 像素级融合方法
9
江苏师范大学本科生毕业设计 基于ENVI的多源遥感影像数据融合分析
Figure 3-1 The Method of Pixel Level Fusion
3.2 加权融合法
[12]
加权融和方法是基于像元，对全色和多光谱影像的波段进行灰度值的加权计算。加权融合法按式（3-2）进行融合。
Ifused?A*(PHIH?PLIL)?B (3-2)
Ifused 为融合影像灰度值；A、B为常数；PH、为权系数；IH、IL分别为高空间分辨率影像
和低空间分辨率多波段影像的像PL素灰度值。权系数和常数的选取决定了融合影像效果的
质量。
3.3 Brovery 变换融合法
Brovery 变换融合的另一个说法为彩色标准化变换融合，该变换融合的主要目的是如何将多光谱影像三个颜色的波段（红、绿、蓝）标准化，通过多光谱标准化和高分辨率图像乘积的产品提高图像信息[13]。该方法最明显的特点是最大限度地发挥每个像素如何对其光谱特性的保留以及如何将影像的光彩信息转变为高分辨率图像全色信息的融合，将融合图像的视觉效应大大增强了。式（3-3）是Brovey 融合的定义公式。
n(R/I) R??Pa* G??Pan*(G/I)
n(B/I) B??Pa*其中 I?(R?G?B)/3 （3-3）
Pan 为调整大小后的全色光谱图像的对应值，R 、 G、 B 分别代表了影像光谱数据的红色光波段，绿色光波段，蓝色光波段。
3.4 IHS 变换
IHS 变换是一种成熟的空间变换算法，IHS(I表示亮度；H 表示色调；S 表示饱度)。把彩色影像的RGB(红、绿、蓝)变换成IHS,称为 IHS 正变换；由 IHS 变换成RGB 称为 IHS 的反变换[14]。IHS系统能够将影像的颜色的特征定量地描绘出来，
10