Influence of source images spatial characteristics on the global quality of fused images

C. Gonzalo y M. Lillo

RESUMEN

La mayoría de las técnicas de fusión de imágenes actualmente disponibles, están basadas en análisis multirresolución. Este tipo de técnicas requieren la descomposición de las imágenes a diferentes escalas o niveles, dependiendo los resultados de fusión de dichos niveles. Es por ello, que en este trabajo se ha planteado un doble objetivo. Por un lado, investigar como influyen las características espaciales de las imágenes fuente en el nivel de descomposición en el que se debe realizar el proceso de fusión; y por otro lado, mostrar la relación existente entre el nivel de descomposición al que se someten las imágenes fuente a fusionar, con la calidad espacial-espectral de las imágenes fusionadas. Este estudio se ha llevado a cabo para un método de fusión en particular, basado en la Transformada Wavelet, calculada mediante el algoritmo à trous. La calidad de las imágenes fusionadas se ha evaluado mediante los índices ERGAS (espacial y espectral), la correlación espacial (índice de Zhou), la correlación espectral y un índice global (Q4). La metodología se ha aplicado a imágenes multiespectrales y pancromáticas registradas por los correspondientes sensores a bordo de los satélites Landsat, Ikonos, and Quickbird. Los resultados obtenidos han mostrado que, en la mayoría de los casos, se pueden obtener imágenes fusionadas de buena calidad espacial y espectral, simultáneamente, con un número pequeño de niveles de descomposición. Además,descomposición que proporciona imágenes fusionadas con el mejor compromiso entre la calidad espacial y espectral está relacionado con el contenido de frecuencias espaciales de las imágenes fuente.

PALABRAS CLAVE: Fusión de Imágenes, índices ERGAS, Imágenes Multiespectrales, Wavelet
à trous, Nivel de descomposición, Frecuencias Espaciales.

ABSTRACT

The majority of the currently available techniques to perform remote sensed image fusion are based on multiresolution analysis. This kind of images analysis requires the decomposition of the image at differente scales or levels, depending the fusion results on this level. Then, the two main objectives of this work are: to investigate the influence of the source images spatial characteristics on the decomposition level that
the process fusion should be performed in; and to show how depends the spatial-spectral quality of fused images on this decomposition level. To carry out this study, the image fusion methodology that has been applied is based on the Wavelet transform, calculated by the à trous algorithm. The quality of the fused images has been evaluated by the ERGAS indices, as well as, the spectral correlation, the spatial correlation (Zhou’s index) and a global index (Q4). This methodology has been applied to fuse several multispectral
and panchromatic images registered by the corresponding sensors on board the Landsat, Ikonos, and Quickbird satellites. It has been demonstrated that, in the majority of the cases, a low number of decompositions provides fused images with a high spatial and spectral quality trade-off. Additionally, the results indicate that the decomposition level that provides the best spatial-spectral quality trade-off depends on the spatial frequencies content of the source images.

KEYWORDS: Images fusion, ERGAS Index, Multispectral Image, Wavelet à trous, Decomposition
Level, Spatial Frequencies

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