数据同化框架下基于差分进化的遥感图像融合

alos

第362010年3月

ACTAAUTOMATICASINICA

March,2010

数据同化框架下基于差分进化的遥感图像融合

陈荣元1,2,3

林立宇3

王四春1,2

秦前清3

摘要针对现有融合方法的结果图像不易根据后续处理的要求进行自适应调整,不同方法的优点不易综合的问题,借鉴气象领域中的数据同化系统能综合其模型算子和观测算子两者优点的思想,提出一个基于差分进化的遥感图像融合框架.在该框架下,将基于对比度α`trous的Contourlet变换作为模型算子,独立分量分析和α`trous小波变换作为观测算子,用差分进化(Di erentialevolution,DE)算法来优化由图像定量评价指标组成的目标函数,从而获取更合适的图像.二组实验从视觉效果和定量指标两方面验证了该框架的有效性.关键词DOI

遥感,图像融合,数据同化,差分进化算法10.3724/SP.J.1004.2010.00392

RemoteSensingImageFusionBasedonDi erentialEvolutionAlgorithmunder

DataAssimilationFramework

CHENRong-Yuan1,2,3

LINLi-Yu3

WANGSi-Chun1,2

QINQian-Qing3

AbstractImagesobtainedviaexistingimagefusionmethodscouldnotbeadjustedadaptivelyaccordingtosuccessiveimageprocessingstepsanditwashardtointegrateadvantagesofdi erentfusionalgorithms.Inordertosolvetheseproblems,aremotesensingimagefusionframeworkbasedondataassimilationanddi erentialevolution(DE)algorithmwasproposedinviewoftheadvantageofdataassimilationsystemcombiningthemeritsofitsmodeloperatorandobservationoperator.Underthisframework,contrastα`trouswaveletcontourlettransformwasusedasthemodeloperator,andindependentcomponentanalysisandα`trouswavelettransformastheobserveroperator.TheobjectivefunctionwascomposedofweightsumofindicesandDEwasemployedtoobtainaproperimage.Twogroupsofexperimentshaveveri edthefeasibilityoftheframeworkintermsofbothvisualqualityandobjectiveevaluationcriteria.Keywords

Remotesensing,imagefusion,dataassimilation,di erentialevolutionalgorithm

通常一个成像系统很难获得空间分辨率和光谱分辨率都很高的图像,因此利用全色图像与多光谱图像进行信息加工以获得同时具有两种图像特性的融合结果,从而有利于后续处理应用,是遥感图像预处理的重要内容.融合后的图像用于目视解译,比源图像有着更好的视觉效果,用于分类则有助于提高分类精度.

录用日期2009-07-24

ManuscriptreceivedFebruary23,2009;acceptedJuly24,2009国家重点基础研究发展计划(973计划)(2006CB701303),国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA12Z132),湖南省教育厅资助科研项目(08C485,09C567),长沙市软科学计划(K0802190-41),应用型本科院校“十一五”国家课题(FIB070335-A8-17)资助

SupportedbyNationalBasicResearchProgramofChina(973Program)(2006CB701303),NationalHighTechnologyRe-searchandDevelopmentProgramofChina(863Program)(2006AA12Z132),Scienti cResearchFundofHunanProvin-cialEducationDepartment(08C485,09C567),SoftScienceofChangshaCity(K0802190-41),andApplication-orientedCol-legesandUniversities“EleventhFive-Year”NationalProgram(FIB070335-A8-17)

1.湖南商学院信息学院长沙4102052.湖南商学院管理工程研究所长沙4102053.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

1.CollegeofInformation,HunanUniversityofCommerce,Changsha4102052.ManagementEngineeringInstituteofHunanUniversityofCommerce,Changsha4102053.StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,Map-pingandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079收稿日期2009-02-23

现有的遥感图像融合方法可大致分为3类:基于色彩空间变换的方法,如IHS变换、Lab变换、YUV变换等[1];基于统计的方法如主成份分析,Brovey变换、独立分量分析等[2 3];以及基于多尺度分析融合的方法,如金字塔变换、小波变换、Contourlet变换等[4 5].这些方法往往是单独工作,不同方法的优点不易综合;并且这些方法的融合规则均需事先给定,所获结果图像不易根据后续处理的需要进行自适应调整,融合图像的应用受到限制.本文借鉴气象领域中的数据同化思想[6 8],即把新观测数据和数值模拟数据通过某种方法有效地结合起来,最后得到更加客观的接近自然的分析结果,提出一个基于差分进化的遥感图像融合框架,来解决上述问题,最后通过二组实验证明了该框架的有效性.

1数据同化系统

数据同化是指在考虑数据时空分布以及观测场和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法.数据同化的本质就是将观测数据和数值模拟数据通过某种方法有效地结合起来,最后得到更加客观的、接近自然的分析结

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果[7 8].

数据同化系统一般由模型算子、观测算子、目标函数、优化算法等组成,以优化目标函数为目标.目标函数可以用式(1)(见本页下方)等形式来表示.式(1)中,J(x(t0))是目标函数(泛函);ti表示时刻;x(t0)是状态矢量的初始值,它是被同化或被反演变量组成的列矩阵,下标0表示同化周期开始时的状态;xb(t0)是背景场;yoi是i时刻的观测值,它可以是与x不同物理意义、不同维数的矢量.M是模型算子;Hi被称为观测算子,Ri是观测误差的协方差矩阵;B是背景场误差的协方差矩阵.其一般运行流程如图1所示[9].据同化系统的预测数据,其流程如下[10].

1)分别对多光谱图像的三个波段(R、G、B)和全色图像做基于对比度α`trous小波的Contourlet变换,从而得到相应的不同分辨率、不同方向上的低频及高频分量系数;

2)对于高频的Contourlet分量系数,由全色图像的高频分量全部替代R、G、B三个波段对应的高频分量;

3)对于低频的Contourlet分量系数,则采用多光谱图像的低频分量;

4)进行基于对比度α`trous小波的逆Con-tourlet变换后得到预测图像.

1.2观测算子

在气象领域中,数据同化的观测算子是被用来获取当前的观测值.由于独立分量分析能很好地去除波段间的相关性,得到的结果波段间是相互独立的,利用基于独立分量分析的遥感图像融合方法得到的结果包含了比基于PCA变换的融合结果图像更多的信息量,但保光谱特性不太好[10].本文把基于独立分量分析和α`trous小波变换的融合方法作为观测算子,基本步骤如下[3,11]:

步骤1.对源图像进行精确的几何配准;步骤2.进行R、G、B三个波段的多光谱图像的独立分量分析,得到三个彼此间相互独立的波段.这里用IC1,IC2,IC3来表示;

步骤3.将全色图像进行相应的去除均值与标准差的归一化处理,运用α`trous小波变换,得到相应的高频分量,即α`trous小波面和近似的冗余分量,并用下式进行表达:

图1

Fig.1

数据同化流程图

Work owofdataassimilation

基本的同化过程如下[7]:l)以模式预报场作为初估场;2)对更新后的场作初值化处理;3)模式向前预报若干步,并将新的预报场作为下一次更新的初估场,然后再返回到l),如此反复,形成了一个循环过程:插入观测–更新预报场–初值化–模式预报–插入观测–更新预报场–初值化–模式预报······.

1.1模型算子

在气象领域中,数据同化的模型算子利用当前时刻的驱动数据, …… 此处隐藏：3849字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……