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Timestamp: 2018-03-24 04:31:07+00:00

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Bondad de los algoritmos de descomposición Wavelet de Mallat y ‘à trous’ para la fusión de imágenes QuickBird - M. González-Audícana - Autres
Bondad de los algoritmos de descomposición Wavelet de Mallat y ‘à trous’ para la fusión de imágenes QuickBird
Probablemente, los algoritmos de Mallat y el ‘ à trous ' sean los algoritmos de transformación wavelet discreta más empleados en el ámbito de la fusión de imágenes. Cada uno, con distintas propiedades matemáticas, conduce a distintas descomposiciones y por lo tanto, a distintas imágenes fusionadas. En este trabajo se comparan ambos algoritmos, analizando la calidad espectral y espacial de imágenes QuickBird fusionadas obtenidas aplicando cada uno de ellos. A pesar de que desde el punto de vista teórico el algoritmo ‘á trous' es menos adecuado que el de Mallat para extraer detalle espacial en el ámbito del análisis multirresolución, éste ha permitido obtener imágenes con una calidad global sensiblemente mayor que el de Mallat.
The discrete approach of the wavelet transform can be performed with different algorithms, being the Mallat's and the ‘ à trous ' the most popular ones for image fusion purpose. Each algorithm has its particular mathematical properties and leads to different image decomposition. In this work, both algorithms are compared by the analysis of the spectral and spatial quality of the merged images, which were obtained by applying each one of them. These algorithms have been used to merge QuickBird multispectral and panchromatic spatially degraded images. In spite of its a priori lower theoretical mathematical suitability to extract detail in a multiresolution scheme, the ‘à trous' algorithm has worked out slightly better than the Mallat's algorithm for image merging purposes.
Revista de Teledetección. 2004. 21: 79-84
Bondad de los algoritmos de descomposición
Wavelet de Mallat y ‘à trous’ para la fusión de imá-
genes QuickBird
M. González-Audícana*, X. Otazu**, O. Fors***, A. Seco* y R. García*
maria.audicana@unavarra.es
* Dpto. Ingenieria Rural. Universidad Pública de Navarra, Campus Arrosadía s/n. 31006 Pamplona
** Centre de Visió per Computador, Campus UAB. Cerdanyola del Vallés, Barcelona.
*** Dpto. Meteorología y Astronomía. Universidad de Barcelona. C/ Mari i Franqués 1, 08028 Barcelona
Probablemente, los algoritmos de Mallat y el ‘à The discrete approach of the wavelet transform can
trous’ sean los algoritmos de transformación wavelet be performed with different algorithms, being the
discreta más empleados en el ámbito de la fusión de Mallat’s and the ‘à trous’ the most popular ones for
imágenes. Cada uno, con distintas propiedades mate- image fusion purpose. Each algorithm has its particu-
máticas, conduce a distintas descomposiciones y por lar mathematical properties and leads to different
lo tanto, a distintas imágenes fusionadas. En este tra- image decomposition. In this work, both algorithms
bajo se comparan ambos algoritmos, analizando la are compared by the analysis of the spectral and spa-
calidad espectral y espacial de imágenes QuickBird tial quality of the merged images, which were obtai-
fusionadas obtenidas aplicando cada uno de ellos. A ned by applying each one of them. These algorithms
pesar de que desde el punto de vista teórico el algo- have been used to merge QuickBird multispectral and
ritmo ‘á trous’ es menos adecuado que el de Mallat panchromatic spatially degraded images. In spite of
para extraer detalle espacial en el ámbito del análisis its a priori lower theoretical mathematical suitability
multirresolución, éste ha permitido obtener imágenes to extract detail in a multiresolution scheme, the ‘à
con una calidad global sensiblemente mayor que el de trous’ algorithm has worked out slightly better than
Mallat. the Mallat’s algorithm for image merging purposes.
PALABRAS CLAVE: Transformación wavelet,
fusión, Mallat, ‘à trous’, QuickBird.
1995) que permite obtener imágenes de alta resolu-INTRODUCCIÓN
ción espectral y espacial.
Disponer de imágenes de alta resolución espec- Los métodos de fusión más empleados son los
tral y espacial es importante cuando se abordan basados en las transformaciones Intensidad-Tono-
estudios en zonas urbanas, forestales heterogéneas Saturación (IHS) y el Análisis de Componentes
o agrícolas muy parceladas. Una alta resolución Principales (ACP). El mayor inconveniente de estos
espectral facilita la diferenciación de cubiertas métodos es que modifican la información espectral
mientras que una alta resolución espacial permite de la imagen multiespectral de partida, lo que puede
delimitar de forma más precisa la superficie ocupa- suponer un problema si las imágenes fusionadas
da por cada una de ellas. resultantes se van a emplear para la obtención de
Debido a condicionantes propios del diseño de los información temática vía clasificación espectral.
sensores electro-ópticos, existe una relación inversa El análisis multirresolución (AMR) se ha conver-
entre la resolución espacial y espectral de éstos. En tido en una herramienta de gran aplicación en el
general, los sensores con alta resolución espectral no desarrollo de nuevos métodos de fusión. Reciente-
ofrecen una resolución espacial óptima y viceversa. mente, distintos investigadores (Yocky 1995, Gau-
La fusión de imágenes multiespectrales y pancro- guet-Duport et alli. 1996, Zhou et alli. 1998, Nuñez
máticas es una técnica de procesamiento (Yocky et alli. 1999, Ranchin y Wald 2000) han propuesto
N.º 21- Junio 2004 79M. González-Audícana, X. Otazu, O. Fors, A. Seco y R. García
nuevos métodos de fusión empleando el AMR nen cada vez menor resolución espacial. Como el
basado en las transformaciones wavelet discretas factor de degradación que se emplea para pasar de
(TWD), que permiten minimizar el problema ante- un nivel al siguiente es diádico, se cumple que en el
Nriormente citado. nivel N, la imagen aproximación tiene C/2 colum-
NProbablemente, los algoritmos de Mallat y el ‘à nas y F/2 filas. Cada una de estas imágenes apro-
trous’ sean los algoritmos de transformación wave- ximación se obtiene utilizando funciones de escala
let discreta más empleados en el ámbito de la fusión asociadas a la Wavelet Madre y(x).
de imágenes. Cada uno, con diferentes propiedades La diferencia de información entre dos niveles
matemáticas, conduce a distintas descomposiciones sucesivos de la pirámide, por ejemplo, entre la ima-
jy por lo tanto, a distintas imágenes fusionadas. En gen original A de resolución 2 y la imagen apro-2j
j-1este trabajo se comparan ambos algoritmos, anali- ximación A2 , la dan las transfor-2j-1
zando la calidad espectral y espacial de las imáge- maciones wavelet. Los coeficientes wavelet DH ,2j-1
nes fusionadas obtenidas aplicando cada uno de DV y DD recogen el detalle horizontal, verti-2j-1 2j-1
ellos. cal y diagonal que se pierde en la imagen al pasar
j j-1de una resolución 2 a 2 .
Si se invierte el proceso, la imagen original A2j
EL ANÁLISIS MULTIRRESOLUCIÓN podrá reconstruirse exactamente a partir de una
Y LAS TRANSFORMACIONES imagen aproximación A y las imágenes de coefi-2j-1
WAVELET cientes wavelet DH , DV y DD .2j-1 2j-1 2j-1
La implementación práctica del algoritmo de
El análisis multirresolución, basado en la teoría Mallat se realiza empleando filtros unidimensiona-
wavelet, permite descomponer datos bidimensiona- les asociados a las funciones wavelet y de escala. El
les en componentes de distinta frecuencia y estudiar filtro h, asociado a la función de escala, es un filtro
cada componente a una resolución acorde con su de paso bajo que permite analizar los componentes
tamaño. A diferente resolución, el detalle de una de baja frecuencia mientras que el filtro g, asociado
imagen (componentes de alta frecuencia) caracteri- a la función wavelet, es un filtro de paso alto que
za distintas estructuras físicas de la escena (Mallat permite analizar los componentes de alta frecuencia,
1989). A resoluciones groseras, este detalle corres- es decir, detalle de la imagen. El número de pará-
ponde a las estructuras o elementos de mayor tama- metros de cada filtro así como el valor de los mis-
ño mientras que a resoluciones finas este detalle mos depende de la función Wavelet Madre emplea-
corresponde a las estructuras de menor tamaño. da en el análisis. En este trabajo, la función
Las transformaciones wavelet permiten, en el empleada ha sido la db4 de Daubechiers que da
ámbito del análisis multirresolución, extraer el lugar a filtros unidimensionales de 4 coeficientes
detalle espacial que se pierde al pasar de una reso- (Daubechiers 1988).
lución espacial a otra menor.
La aproximación discreta de la transformada
wavelet puede realizarse a partir de distintos algo- Algoritmo ‘à trous’
ritmos. Dos de los más empleados en la fusión de
imágenes son los algoritmos de Mallat y ‘à trous’ Otra de las aproximaciones discretas de la trans-
formación wavelet es el denominado algoritmo ‘à
trous’ (con agujeros) (Starck y Murtagh 1994).
Algoritmo de Mallat En este caso, el esquema de descomposición de
imágenes no se representa con una pirámide sino
Para comprender el concepto de análisis multirre- con un paralelepípedo. La base de éste es también
jsolución basado en el algoritmo de Mallat (1989) es la imagen original A de resolución 2 de C colum-2j
muy útil hacer referencia a una pirámide en la que nas y F filas. Cada nivel del paralelepípedo es una
la base la constituye la imagen original de C colum- imagen aproximación de la imagen original, como
nas y F filas. Cada nivel de la pirámide, al que se en el algoritmo de Mallat. Conforme se asciende de
accede únicamente desde el nivel inmediatamente nivel, las sucesivas aproximaciones presentan
Ninferior, es una aproximación de la imagen original. menor resolución, siendo ésta de 2 en el nivel N
Conforme se asciende de nivel en la pirámide, las del paralelepípedo ya que también en este caso el
sucesivas aproximaciones a la imagen original tie- factor de degradación es diádico.
80 N.º 21 - Junio 2004Bondad de los alboritmos de descomposición Wavelet de Mallat y ‘à trous’...
Cada una de las imágenes aproximación se obtie- En este trabajo se utilizará el más sencillo, el
ne aplicando una función de escala, igual que en el Wavelet Aditivo, de modo que el detalle espacial de
algoritmo de Mallat. El detalle espacial que se pier- la imagen pancromática, extraída empleando el
de al pasar de la imagen A a A se recoge en una algoritmo ‘à trous’ o el de Mallat, se insertará direc-2j 2j-1
única imagen de coeficientes wavelet, w , fre- tamente en cada una de las bandas de la imagen2j-1
cuentemente denominada plano wavelet y que se multiespectral.
obtiene restando las imágenes original y aproxima-
ción. Cuando se aplica la transformación inversa, la
imagen aproximación A puede reconstruirse IMÁGENES FUSIONADAS 2j
sumando a la imagen aproximación A el plano2j-1
wavelet w . Las imágenes seleccionadas para realizar este2j-1
A diferencia del algoritmo de Mallat, el algoritmo análisis comparativo son imágenes QuickBird, cap-
‘à trous’ es invariante a la traslación por lo que tadas en Octubre de 2002 y que corresponden a una
todas las imágenes aproximación y todos los planos zona mixta, parte agrícola y parte urbana.
wavelet resultantes de la descomposición tienen el Para poder estimar la calidad espectral y espa-
mismo tamaño que la imagen original. cial de las imágenes fusionadas obtenidas apli-
La implementación práctica del algoritmo ‘à cando los distintos algoritmos, éstas deberían
trous’ se realiza empleando un filtro bi-dimensional poder compararse con la imagen que teóricamen-
de paso bajo asociado a la función de escala, en este te adquiriría el sensor multiespectral si lo hiciese
caso, una spline bi-cúbica. con la resolución del pancromático. Como esto
El algoritmo ‘à trous’, a diferencia del de Mallat inviable, se decide trabajar con imágenes de reso-
es no-ortogonal, lo implica que un determinado lución espacial degradada. Las imágenes Quick-
j-1plano wavelet w para una escala 2 , puede rete- Bird multiespectral y pancromática se degradan a2j-1
jner información de la escala vecina 2 . 11.2 m y 2.8 m respectivamente. La fiabilidad de
cada algoritmo de fusión podrá evaluarse compa-
rando las imágenes fusionadas resultantes con la
MÉTODO DE FUSIÓN EMPLEADO multiespectral original, de 2.8 m de resolución
La idea central de todos los métodos de fusión basa-
dos en el AMR y las TWD es extraer de la imagen
pancromática el detalle espacial que le falta a la mul- RESULTADOS
tiespectral para posteriormente incorporársela a ésta.
La información de detalle de la imagen pancromática Calidad espectral
que corresponde a estructuras o elementos con un
tamaño comprendido entre la resolución espacial de la Las imágenes QuickBird fusionadas obtenidas
imagen pancromática y la de la multiespectral, puede aplicando el método Wavelet Aditivo basado en el
extraerse empleando el algoritmo de Mallat o el ‘à algoritmo de Mallat o ‘à trous’ tienen una resolu-
trous’. Esta información es recogida en las imágenes ción espacial de 2.8 m por lo que su calidad espec-
de coeficientes wavelet o planos wavelet y puede ser tral podrá evaluarse comparando su información
inyectada directamente en la imagen multiespectral espectral con la correspondiente a la imagen Quick-
sin que ello modifique su flujo total ya que estas imá- Bird multiespectral original.
genes de coeficientes wavelet tienen media cero. Esta comparación se ha llevado a cabo tanto
En función del procedimiento empleado para visual como numéricamente. Los parámetros
insertar la información espacial de la imagen pan- empleados para estimar la calidad espectral de las
cromática en la multiespectral, es posible distinguir imágenes fusionadas han sido:
al menos tres grupos de métodos de fusión basados ‚ El coeficiente de correlación entre bandas de
en las TWD (González-Audícana et alli. 2003): la imagen original y fusionada. A mayor coe-
‚ Métodos Wavelet Aditivo o Sustitutivo (WA) ficiente de correlación, mayor calidad espec-
‚WAditivo o Sustitutivo sobre tral presenta la imagen fusionada.
la componente Intensidad (WAI) ‚ El índice ERGAS (Erreur Relative Globale
‚ Métodos Wavelet Aditivo o Susitutivo sobre la Adimensionnelle de Synthèse), propuesto por
Primera Componente Principal (WAPC) Wald (2000) y que se define como
N.º 21- Junio 2004 81M. González-Audícana, X. Otazu, O. Fors, A. Seco y R. García
Tal y como se ha mencionado previamente, el
algoritmo ‘à trous’ es no-ortogonal lo que implica
que un determinado plano wavelet de la imagen
pancromática podría retener información de los pla-
donde h es la resolución espacial de la imagen nos vecinos. Esta no-ortogonalidad podría afectar
pancromática, l la de la multiespectral, M lai negativamente a la calidad espectral de las imáge-
radiancia media de cada una de las N bandas nes fusionadas empleando este algoritmo. Sin
espectrales (B ) que intervienen en la fusión y i embargo, la imagen obtenida aplicando este algorit-
mo presenta una mayor calidad espectral que la
2 orig fus 2 orig-fus 2RMSE = (M - M ) + (s ) ,i i i obtenida aplicando el algoritmo de Mallat (resulta-
dos similares se han obtenido fusionando imágenes
orig-fusdonde (s ) es la desviación estándar de lai Ikonos por métodos WA, WAI y WAPC, ver Gon-
imagen diferencia (original menos fusionada). zález-Audícana et alli, 2003).
Cuanto menor sea el valor de ERGAS, mayor la
calidad espectral global de la imagen fusionada.
En la tabla 1 se muestran los resultados obtenidos
al comparar las imágenes QuickBird fusionadas Una imagen fusionada de alta calidad espacial
con la imagen QuickBird multiespectral original. es aquella en la que se ha incorporado la informa-
En la primera columna se muestran los valores ción de detalle espacial de la imagen pancromáti-
obtenidos al comparar la imagen multiespectral de ca que no estaba presente en la multiespectral de
partida (degradada) con la multiespectral original. partida.
Esta primera columna refleja la siguación antes de La calidad espacial de una imagen fusionada se
la fusión mientras que la última refleja la situación determina comparando ésta con la pancromática
ideal a la que se debaría llegar tras la fusión. de partida. Esta comparación se realiza tanto
visual como cuantitativamente. En este caso, para
estimar la calidad espacial de las imágenes fusio-
Degradada AW AW Ideal nadas se ha seguido el procedimiento propuesto
Mallat ‘à trous’ por Zhou et alli (1998). Tanto las imágenes fusio-
nadas como la pancromática de partida se filtrancoeficiente 0.9489 0.9492 0.9422 1
utilizando un filtro de paso alto, en este caso el fil-correlación 0.9433 0.9554 0.9455 1
espectral 0.9409 0.9573 0.9450 1 tro Laplaciano:
0.8960 0.9410 0.9280 1
ERGAS 2.942 2.769 2.890 0 –1 –1 –1
–1 8–1
Tabla 1. Cadidad espectral de las imágenes fusionadas. –1 –1 –1
Un alto coeficiente de correlación entre las imá-
Coeficientes de correlación menores o índices genes filtradas indica que la imagen fusionada reco-
ERGAS mayores que los mostrados en la primera ge gran parte de la información de detalle espacial
columna indican que el proceso de fusión tiende a presente en la imagen pancromática. Los resultados
modificar la información espectral de la imagen obtenidos son muy similares para ambas imágenes
multiespectral de partida. Tanto los coeficientes fusionadas desde el punto de vista numérico. Sin
de correlación como los valores del índice embargo, visualmente la calidad espacial de la ima-
ERGAS son mejores en las imágenes fusionadas gen fusionada obtenida aplicando el algoritmo de
que en la multiespectral de partida lo que indica Mallat es sensiblemente menor que la de la obteni-
que ambos algoritmos han permitido obtener imá- da aplicando el algoritmo ‘à trous’, tal y como
genes fusionadas de alta calidad espectral, simila- puede apreciarse en la figura 1 (fusión de imágenes
res a las que idealmente captaría el sensor mul- de resolución real, sin degradar), sobre todo en
tiespectral si éste trabajase a la resolución espacial aquellos elementos que no siguen una dirección
del pancromático. horizontal y vertical.
82 N.º 21 - Junio 2004Bondad de los alboritmos de descomposición Wavelet de Mallat y ‘à trous’...
obtenidas empleando el algoritmo ‘à trous’, no
ortogonal, es tan alta como la de las obtenidas
empleando el algoritmo de Mallat, ortogonal.
Desde el punto de vista espacial, y debido a la
fuerte orientación del algoritmo de Mallat en las
direcciones horizontal y vertical, las imágenes
fusionadas empleando este algoritmo presentan,
visualmente, menor calidad espacial que las obteni-
das aplicando el algoritmo ‘à trous’.
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nal Journal of Remote Sensing, en proceso de
*Figura 1. Cadidad espacial de las imágenes fusionadas revisión.
(sin degradar) a.- Imagen QuickBird original, 2,8 m; b.- MALLAT, S. G. 1989. A theory for multiresolution
Imagen fusionada WA Mallat, 0.7 m; c.- Imagen fusionada
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provoca que el resultado de la transformación esté
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