Block-based Image Fusion using Band Simulateion for Hyperspectral and Multispectral Images

Abstract

초분광 센서는 분광해상도와 공간해상도 간의 trade-off 현상으로 인하여 정밀한 분광정보를 제공하는 대신 낮은 공간정보를 갖는다. 이러한 초분광 영상의 한계를 해결하기 위해 초분광 영상을 이용한 영상융합에 대한 연구가 진행되고 있으나, 초분광 영상과 고해상도 영상의 분광 범위가 다를 경우 발생하는 분광 및 공간 정보의 왜곡을 개선하는 연구는 미진한 실정이다. 또한, 높은 분광해상도를 제공하는 고해상도 다중분광 영상이 탑재된 차세대 초분광 위성영상이 계획되면서 초분광 영상과 고해상도 다중분광 영상 간의 융합연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 차세대 초분광 위성영상의 활용도를 높이기 위한 초분광 영상의 사전 연구로서, 다른 분광 범위의 고해상도 다중분광 영상을 활용하여 초분광 영상의 분광정보는 보존하되 공간정보를 개선하는 영상융합 기법을 제안하였다. 초분광 영상 밴드와 다중분광 영상 밴드간의 다른 분광 범위에 따른 영향을 최소화하기 위해, 초분광 영상 밴드와 다중분광 영상 밴드의 조합을 통한 블록화 기반의 영상융합 기법을 제안하였다. 또한, 초분광 영상과 중복되지 않는 다중분광 영상의 분광파장대에서 발생하는 분광 및 공간 왜곡을 줄이기 위해 분광혼합기법을 기반으로 다중분광 밴드를 추가적으로 생성하였다. 제안된 블록화 기반의 영상융합 알고리즘의 평가를 위해 CASI 영상을 활용하였으며, 다른 분광파장대의 초분광 영상과 다중분광 영상으로 이루어진 모의영상과 실제영상에 적용하였다. 시각적/정량적 평가를 통해 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 상대적으로 향상된 공간정보와 낮은 분광 왜곡을 보임을 확인하였다. 본 연구를 통해, 부분적으로 다른 분광파장대를 가진 초분광 영상과 다중분광 영상에 대하여 분광특성을 효과적으로 보존하고 높은 해상도를 갖는 초분광 영상을 생성할 수 있었다.

Hyperspectral sensors provide meticulous spectral information. However, low spatial resolution of hyperspectral images limits their capability for precise and detailed analysis. Some image fusion algorithms were introduced to enhance the spatial quality of the hyperspectral satellite images, but these do not successfully reduce spectral and spatial distortion occurring from the wavelength difference between hyperspectral and multispectral images. The necessity of the image fusion with hyperspectral and multispectral images is also emphasized as future satellite is planning to offer both hyperspectral and multispectral images. Thus, this study introduced the hyperspectral image fusion using multispectral images having higher spatial resolution and partially different wavelength range from the hyperspectral image as a preliminary study of future satellite system. This study also focused on the image fusion algorithm to enhance the spatial quality and to preserve the spectral information of hyperspectral images. The proposed algorithms were based on the blocks of associated hyperspectral and multispectral bands to reduce the influence of different spectral characteristics between hyperspectral and multispectral bands. It also generated an additional band by the spectral-unmixing-based simulation to lessen the spectral and spatial distortion on the bands in the wavelength range, which did not exist in multispectral images. The proposed block-based image fusion algorithm was applied on synthetic and actual Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) data sets including hyperspectral and multispectral images in different wavelength range. Then, its results were compared with existing methods by visual and statistical evaluation, and the proposed block-based fusion algorithm produced fused images with enhanced spatial details and less spectral distortions. This study demonstrates that the proposed algorithm effectively improved the spatial details and preserved the spectral characteristics on hyperspectral image even if the wavelength range of multispectral image did not coincide with that of hyperspectral image.