Original paper

New Object Level Strategy for Image Fusion Quality Assessment of High Resolution Satellite Imagery

[Neue Strategie auf der Objektebene für die Qualitätsbewertung von hoch aufgelösten Satellitenbildern]

Samadzadegan, Farhad; Javan, Farzaneh Dadras

Abstract

Nowadays, topographic earth observation satellites provide panchromatic images at a higher spatial resolution and also multi-spectral images at a lower spatial resolution which is rich in spectral information. Image fusion techniques produce new images which inherent the merits of initial panchromatic and multi spectral images. Considering the importance of fusion accuracy on the quality of the next applications, it seems necessary to evaluate the quality of these processed pan-sharpened images. Lots of quality evaluation metrics have been proposed for quality assessment of fused images. These methods are mainly developed on the basis of applying quality metrics in pixel level and to evaluate the final quality by averaging computation. In this paper, an object level strategy for fusion quality assessment is proposed. Based on the proposed strategy, image fusion quality metrics are applied on image objects and quality assessments are conducted to inspect fusion quality in those image objects. Results obtained from applying several pan-sharpen QuickBird imagery, clearly show the in-consistency of fusion behaviour in different image objects and the weakness of traditional pixel level strategies in handling these heterogeneities.

Kurzfassung

Heute erzeugen Erdbeobachtungssatelliten panchromatische Bilder mit hoher räumlicher Auflösung und multi-spektrale Bil der mit niedrigerer räumlicher Auflösung und viel fältigen spektralen Informationen. Bildfusionstechniken erstellen neue Bilder, die Eigenschaften der eingehenden panchromatischen und multispektralen Bilder aufweisen. Zieht man die Wichtigkeit der Fusionsgenauigkeit für neue Anwendungen in Betracht, erscheint es notwendig, die Qualität dieser bearbeiteten pan-geschärften Bilder zu bewerten. Viele Bewertungssysteme wurden bereits zur Bewertung der zusammengefügten Bilder angeboten. Diese Methoden sind hauptsächlich entwickelt worden, um die metrischen Bewertungssysteme auf Pixel-Niveau anzuwenden und die Endqualität anhand einer Durchschnittsberechnung auszuwerten. Die vorliegende Arbeit stellt eine Strategie auf der Objektebene vor. Grundlage dieser Strategie ist es, das Bildfusionqualitätsbewertungssystem auf der Objektebene einzusetzen und Qualitätsbewertungen durchzuführen, um die Fusionsqualität auf der Objektebene zu prüfen. Wird diese Strategie zur Verarbeitung von verschiedenen pan-geschärften Bilder von QuickBird verwendet, zeigen die Resultate eindeutig die Unvereinbarkeit im Verhalten der Fusion für verschiedene Objekte sowie die Schwäche der traditionellen Strategie auf Pixelebene mit diesen Verschiedenartigkeiten umzugehen.

Keywords

image fusionquality assessmentquality metricsobject levelpixel level