[發(fā)明專利]一種多譜段圖像全色銳化的輪廓波子帶自適應(yīng)細節(jié)注入方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710785887.3
• 申請日: 2017-09-04
• 公開（公告）號: CN107622479B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖亮;劉賢文
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 孟睿

本發(fā)明提出一種多譜段圖像全色銳化的輪廓波子帶自適應(yīng)細節(jié)注入方法。采取非降采樣輪廓波分別對全圖像和多譜段圖像進行多尺度多方向分解，并構(gòu)造退化尺度下方向子帶的全色圖像和多譜段圖像；采取多變量回歸方法聯(lián)合估計各方向子帶的細節(jié)注入增益參數(shù)和平均亮度加權(quán)參數(shù)；進而設(shè)計自適應(yīng)融合準則，實現(xiàn)細節(jié)的多尺度多方向自適應(yīng)注入。本發(fā)明通過全色圖像融合，可大幅提升多譜段圖像空間分辨率，具有方向子帶自適應(yīng)性、參數(shù)自適應(yīng)估計，有效地將全色圖像的幾何細節(jié)注入到多譜段圖像，能夠減少光譜失真。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感圖像融合技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種綜合全色圖像和多譜段圖像的互補信息、銳化提升多譜段圖像空間分辨率的方法。

背景技術(shù)

遙感技術(shù)的不斷發(fā)展為人類對地觀測提供了豐富而寶貴的資源。遙感衛(wèi)星通常提供全色圖像和多譜段圖像兩種，其中，全色圖像空間分辨率高，具有豐富的空間細節(jié)信息，能夠詳盡地表達地物的細節(jié)特征，但光譜信息較少；多譜段圖像光譜信息豐富，有利于地物識別與分類，但成像分辨率低。越來越多的應(yīng)用需要融合二者的優(yōu)勢得到較高空間分辨率的多譜段圖像，多譜段圖像的全色銳化方法是解決這一問題的有效途徑，屬于遙感圖像融合方法。

目前，多譜段圖像的細節(jié)注入全色銳化方法往往基于細節(jié)注入框架，即將全色圖像的空間細節(jié)根據(jù)一定的增益注入到多譜段圖像中，以此提高多譜段圖像的空間分辨率，其中，空間細節(jié)是指全色圖像和平均亮度的差值圖像。該框架需要解決的關(guān)鍵問題是如何求取平均亮度圖像和空間細節(jié)注入增益。傳統(tǒng)的細節(jié)注入方法，如基于IHS變換、PCA變換和Gram–Schmidt(GS)變換的方法等，融合結(jié)果中的空間細節(jié)有很大提高，容易實現(xiàn)，速度快。但是，全色圖像和多譜段圖像的相對光譜相應(yīng)范圍不匹配會導致光譜失真。近年來，多尺度分析為遙感圖像的融合注入了新的活力，基于多尺度分析的圖像融合方法是在圖像的多個尺度上提取全色圖像的細節(jié)信息并注入到多譜段圖像中去。多尺度分析包括曲波、脊波、輪廓波等。基于多尺度分析的方法，能有效地保留多譜段圖像中的光譜信息。申請?zhí)枮?01610179673.7的中國發(fā)明專利申請?zhí)岢鲆环N基于小波的多尺度方法，但只有水平、垂直和對角三個方向，方向性不足；并且不能做到參數(shù)自適應(yīng)聯(lián)合估計，還需要進一步克服光譜失真的問題。

有學者基于細節(jié)注入的框架，提出一種波段相關(guān)多變量回歸方法(BDSD)，(AndreaGarzelli,Filippo Nencini，Optimal MMSE Pan Sharpening of Very High ResolutionMultispectral Images，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,Vol.46,No.1,2008.)，該方法有效提高了多譜段圖像的空間分辨率，但是沒有考慮到圖像在多尺度下的圖像特點。申請?zhí)枮?01510299181.7的中國發(fā)明專利申請?zhí)岢鲆环N自適應(yīng)方法，自適應(yīng)估計平均亮度加權(quán)參數(shù)，但該方法沒有考慮波段間的相關(guān)性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提出一種多譜段圖像全色銳化的輪廓波子帶自適應(yīng)細節(jié)注入方法，提高了多譜段圖像的空間分辨率，保留了多譜段圖像的光譜信息，彌補傳統(tǒng)方法在光譜保留方面的不足。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種多譜段圖像全色銳化的輪廓波子帶自適應(yīng)細節(jié)注入方法，步驟如下：

步驟1，對于一幅高H、寬W的高分辨率全色圖像P和一幅高H'、寬W'、波段數(shù)為B的低分辨率多譜段圖像M₀，將低分辨率多譜段圖像M₀的每個波段插值至全色圖像大小，記為插值多譜段圖像M；