[發明專利]一種基于顯著性分析的自適應遙感圖像融合方法

有效

• 申請號: 201310724566.4
• 申請日: 2013-12-25
• 公開（公告）號: CN103679661A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發明（設計）人: 張立保;章玨;楊緒業
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于顯著性分析的自適應遙感圖像融合方法，本方法首先通過基于多尺度譜殘差的顯著性分析獲得遙感圖像的顯著區域和非顯著區域，然后在顯著區域采用基于加窗IHS變換的融合方法，提高顯著區域的空間分辨率，在非顯著區域采用基于小波變換的融合方法，保留更多光譜信息，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：多光譜圖像經IHS變換得到I、H、S分量，I、H、S分量分別表征圖像的亮度(Intention)、色度(Hue)和飽和度(Saturation)；

步驟二：通過多尺度譜殘差方法對全色遙感圖像進行顯著性分析，得到全色遙感圖像的顯著圖，利用最大類間方差法對顯著圖進行閾值分割，分別得到顯著區域和非顯著區域的二值化模板；

步驟三：多光譜圖像的I分量與非顯著區域模板相乘得到多光譜圖像I分量的非顯著區域，記為M；全色遙感圖像與非顯著區域模板相乘得到全色遙感圖像的非顯著區域，記為N；

步驟四：對M進行三層小波分解，提取M的低頻分量，記為M_l；對N進行三層小波分解，提取N的高頻分量，記為N_h；

步驟五：將M的低頻分量M_l和N的高頻分量N_h直接重組，將重組結果進行小波重構，得到融合圖像亮度分量的非顯著區域，記為I₁；

步驟六：多光譜圖像的I分量與顯著區域模板相乘得到多光譜圖像I分量的顯著區域，記為P；全色遙感圖像與顯著區域模板相乘得到全色遙感圖像的顯著區域，記為Q；對P和Q采用基于加窗IHS變換的融合方法，即對P和Q進行窗口大小為3×3的灰度值矩陣匹配，窗口遍歷后得到融合圖像亮度分量的顯著區域，記為I₂；

步驟七：將非顯著區域I₁與顯著區域I₂合并，得到最終的融合圖像亮度分量，記為I′；

步驟八：將I′、H、S分量進行IHS逆變換，得到最終的融合圖像。

2.根據權利要求1所述的一種基于顯著性分析的自適應遙感圖像融合方法，其特征在于，所述步驟二具體過程為：

1)對全色遙感圖像K分別在三個尺度下進行下采樣得到K′_δ，δ=1,2,3；

2)將K′_δ進行二維傅里葉變換，分別得到三個尺度下的圖像幅值譜A_δ和相位譜；

3)對三個尺度下的全色遙感圖像幅值譜A_δ分別取對數，得到三個尺度下對應的對數譜L_δ；

4)對L_δ進行5×5的均值濾波得到L′_δ，用L_δ減去L′_δ，分別得到三個尺度下幅值譜的殘差信息R_δ；

5)將R_δ和進行傅里葉逆變換，對逆變換的結果進行高斯濾波，分別得到三個尺度下的全色遙感圖像特征圖S_δ；

6)對三個尺度下的特征圖S_δ進行跨尺度融合，得到顯著圖S；

7)采用最大類間方差法計算S的分割閾值，記為λ；用λ對顯著圖S進行二值分割，得到顯著區域和非顯著區域的二值化模板。

3.根據權利要求1所述的一種基于顯著性分析的自適應遙感圖像融合方法，其特征在于，所述步驟六具體過程為：

1)構造一個3×3的矩陣，分別加在多光譜圖像I分量的顯著區域P和全色遙感圖像的顯著區域Q的對應位置上；

2)分別得到P和Q上的3×3窗口矩陣PW與QW；計算PW中所有元素的灰度均值，記為PW_M，計算QW中所有元素的灰度均值，記為QW_M；利用公式得到灰度值矩陣匹配后的亮度矩陣，記為T，將T放在融合圖像亮度分量顯著區域的對應位置上；

3)遍歷P和Q中所有元素，將每次得到的亮度矩陣T放在融合圖像亮度分量顯著區域的對應位置上，最終得到融合圖像亮度分量的顯著區域，記為I₂。