[發(fā)明專利]一種光學(xué)遙感圖像分解算法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310502774.X
• 申請(qǐng)日: 2013-10-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104574346A
• 公開(kāi)（公告）日: 2015-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘蔚;李瀚波;尹力
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 核工業(yè)北京地質(zhì)研究院
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T3/00
• 代理公司: 核工業(yè)專利中心 11007
• 代理人: 高尚梅;劉昕宇

1.一種光學(xué)遙感圖像分解算法，其特征在于，包括下述步驟：

步驟一：數(shù)據(jù)讀取

讀取存儲(chǔ)的原始圖像數(shù)據(jù)，讀取出的圖像為灰度值，即本步驟得到的數(shù)據(jù)為三維數(shù)組，其中兩維是圖像的橫縱坐標(biāo)，第三維是坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的灰度值，本步驟得到的結(jié)果用（x，y，F(xiàn)（x，y））表示，其中x，y分別為圖像的橫縱坐標(biāo)，F(xiàn)（x，y）為點(diǎn)（x，y）的灰度值，

步驟二：對(duì)數(shù)變換

對(duì)F（x，y）取對(duì)數(shù)，即f(x，y)=lg(F(x，y))，

本步驟得到的結(jié)果用（x，y，f(x，y)）表示，在后續(xù)表示中也用f表示f(x，y)構(gòu)成的圖像的集合，

步驟三：小波分解

對(duì)步驟二得到的灰度值用Mallat算法進(jìn)行離散小波變換，小波基為哈爾小波，

本步驟對(duì)f進(jìn)行分解，得到小波變換系數(shù){L_t,H_p,t}，L_t表示尺度t下圖像f的低頻子圖像，H_p,t表示在尺度t下p方向的高頻子圖像，這里p=1，2，3，p=1表示水平方向，p=2表示垂直方向，p=3表示對(duì)角方向，

步驟四：逆變換

用零取代{H_p,t}，與低頻子圖Lt進(jìn)行小波逆變換，得到圖像f空間域的低頻圖像L_i，在第一次計(jì)算時(shí)i=t，L_i表示i尺度下的空間域的低頻圖像，在后續(xù)迭代計(jì)算中i的值根據(jù)后續(xù)步驟確定，在后續(xù)步驟中將L_i圖像作為待判斷圖像L₀，

步驟五：分形計(jì)算

用Matlab的Fraclab模塊讀入低頻圖像L₀和DEM，并用盒計(jì)維數(shù)工具計(jì)算，在保證互相關(guān)系數(shù)等于1的前提下，取連續(xù)五點(diǎn)使得擬合最大誤差與擬合點(diǎn)跨度比最小時(shí)的回歸方程計(jì)算得到的盒計(jì)維數(shù)為所計(jì)算的盒計(jì)維數(shù)值，分別得到低頻圖像L₀和DEM的盒計(jì)維數(shù)D_i和D_d，

步驟六：循環(huán)判斷

如果D_i≤D_d，執(zhí)行步驟七，否則令i值加1，然后執(zhí)行步驟三小波分解，

步驟七：最佳尺度判斷

判斷D_i-1－D_t的絕對(duì)值和D_i－D_d的絕對(duì)值的大小，如果Abs(D_i－Dd)≤Abs(D_i-1－D_d),最佳分解尺度為i，否則最佳尺度為i-1，最佳尺度附值給I_best，

所述的Abs表示絕對(duì)值，

步驟八：圖像生成

用零取代{H_p,t}，t=1,2,…,I_best，p=1,2,3，與尺度I_best下的低頻子圖進(jìn)行小波逆變換,再進(jìn)行逆對(duì)數(shù)變化得到空間域的低頻圖像——地形子圖，

用高頻子圖集合{H_p,t}，t=1,2,…,I_best，p=1,2,3與零進(jìn)行小波逆變換,再進(jìn)行逆對(duì)數(shù)變化得到空間域的高頻圖像——巖性子圖，

輸出代表巖性的高頻子圖和代表地形的低頻子圖。

2.如權(quán)利要求1所述的一種光學(xué)遙感圖像分解算法，其特征在于：所述的DEM是與圖像f定義在同一空間域的地表高程圖像，同樣是三維數(shù)組，可以用（x，y，D（x，y））表示，其中x，y分別為圖像的橫縱坐標(biāo)，D（x，y）為點(diǎn)（x，y）的高程值。