[發明專利]基于Shearlet變換的多通道衛星云圖融合方法

有效

• 申請號: 201410056917.3
• 申請日: 2014-02-19
• 公開（公告）號: CN103839243B
• 公開（公告）日: 2017-01-11
• 發明（設計）人: 張長江;陳源
• 申請（專利權）人: 浙江師范大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司22100
• 代理人: 魏征驥

技術領域

本發明屬于氣象預測領域。具體來說，涉及一種以提高臺風中心定位精度為目的的基于Shearlet變換的多通道衛星云圖融合方法。?

背景技術

氣象衛星云圖在天氣監測預報和大氣環境檢測中發揮了極其重要的作用，特別是對一些極端氣象災害監測起到了關鍵作用。因此，對衛星云圖進行后續分析處理，能更好地獲取大氣、陸地、海洋、云層等信息，為監測預報提供可靠的數據支持，而且能提高預報的自動化和準確性，具有重要的現實意義。?

我國風云2號C星（FY-2C）地球靜止軌道氣象衛星通過一個可見光通道、三個紅外通道和一個水氣通道的掃描輻射儀接收來自地球的可見光、紅外和水氣輻射，五個通道每半小時各獲取一幅覆蓋1/3地球的全景云圖，多時次的頻繁觀測特別適合于檢測生命史較短而危害又極大的暴雨、臺風、沙塵暴等災害性天氣的發生和發展。但是，各通道的圖像成像原理不同，得到的數據信息也有所不同，從單一通道的衛星云圖中獲取的信息有一定的局限性，不利于反映觀測目標的特點。圖像融合方法結合了不同通道的衛星云圖信息，能夠提供更全面的云圖信息，利于獲取更可靠的數據，提高預報和監測的精度。因此，國內外學者對多通道衛星云圖的融合技術都進行了不斷地探索。?

小波分析理論經過長足的發展，在圖像融合領域已經得到了極為廣泛的應用。A.Abd-Elrahman等人提出了一種在利用小波變換進行衛星云圖融合時提高其云相關陰影區域的增強方法，并保留了細節信息，其結果有效地提高了云圖質量。Lee,Y.等人提出一種新的小波域衛星圖像融合算法，考慮了每幅源圖像的強度和光譜范圍以及相關光譜響應。用高斯函數之和表示每個通道的光譜響應，然后用高斯函數建模調整圖像的空間和光?譜分辨率。該方法融合結果的PSNR（Peak?Signal-Noise?Ratio）值、均方根誤差和相關系數比傳統方法的效果更優。Yang?W.等人將壓縮感知（CS）引入到衛星圖像的融合算法中，提出一個基于對稱部分的b樣條小波的融合算法CS-FWT-PCA，該方法使用Hama?Da矩陣作為測量矩陣，稀疏度自適應匹配追蹤算法（SAMP）作為重建算法，采用一種改進的基于局部方差的融合規則，得到優于傳統融合方法的融合效果。?

然而，小波變換存在著一定的局限性，由于只有較少的方向數，即水平、垂直及對角三個方向，因而只能捕獲到有限方向上的信息，容易造成信息的丟失。針對小波分離的局限性和不足，近幾年來多分辨分析理論得到了進一步的發展，多尺度幾何分析工具應運而生。多尺度幾何分析工具不僅具有小波的多分辨率，同時還具有多尺度、良好的時頻局部特性以及高度的方向性和各向異性。常見的多尺度幾何分析工具包括：Bandelet、Ridgelet、Curvelet、Contourlet、NSCT（NonSubsampled?Contourlet?Transform）和Shearlet等。其中，Curvelet變換比小波更加適合分析二維圖像中曲線或直線的邊緣特征，具有更高的逼近精度和稀疏表達能力，將Curvelet變換引入圖像融合能夠更好地提取原始圖像的特征，為融合圖像提供更多的信息。Shutao?Li等人提出了一種結合Curvelet和小波變換的多聚焦圖像融合算法，該圖像融合結果優于其他任何單獨的多尺度融合方法。但是Curvelet變換算法的冗余度較高，沒有基于臨界采樣的濾波器組，而且有吉布斯現象。此外，Contourlet變換是由嚴格采用的扇形濾波器和重采樣實現的，通常由拉普拉斯金字塔變換和一個方向濾波器構成。能用不同尺度、不同頻率的子帶更精確地捕獲圖像中的分段二次連續曲線，從而使圖像的邊緣能量更加集中。Miao?Qiguang等人提出了一種基于Contourlet變換的圖像融合方法，對高頻部分進行區域能量比較，并結合一致性檢驗，得到在邊緣保持和紋理信息方面優于小波變換方法和拉普拉斯金字塔的圖像融合方法的結果。Juan?Lu等人提出了一種基于NSCT和能量熵的圖像融合算法，該算法的融合結果具有更豐富的方向信息和很強?的噪聲魯棒性。但Contourlet變換應用于圖像融合時容易引入偽吉布斯現象，克服該現象所需時間過長且數據量大。?