[發(fā)明專利]光學(xué)影像與SAR影像的融合方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210230617.7
• 申請日: 2022-03-10
• 公開（公告）號: CN114549570B
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉方堅;胡玉新;王峰;焦念剛
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06T5/50
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 周天宇

本公開提供一種光學(xué)影像與SAR影像的融合方法及裝置，方法包括：基于相位一致性檢測所述SAR影像的邊緣特征，得到所述SAR影像的第一邊緣圖像；對所述第一邊緣圖像進行灰度拉伸，得到第二邊緣圖像；以所述第二邊緣圖像各點的灰度對所述SAR影像對應(yīng)點的灰度進行映射，得到所述SAR影像的強散射目標(biāo)影像；將所述強散射目標(biāo)影像與所述光學(xué)影像位置對應(yīng)點的灰度進行線性加權(quán)融合，得到融合圖像。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及電子信息技術(shù)雷達技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種光學(xué)影像與SAR影像的融合方法及裝置。

背景技術(shù)

遙感影像融合中應(yīng)用最為廣泛的是光學(xué)影像和合成孔徑雷達（SAR）影像，二者的成像方式有所不同——光學(xué)影像屬于被動成像，能夠獲取地物精細(xì)的結(jié)合和紋理特征，但是不易發(fā)現(xiàn)偽裝目標(biāo)；SAR影像屬于主動成像，能夠全天時全天候?qū)δ繕?biāo)進行觀測，但是往往難以判讀。目前針對光學(xué)-SAR遙感影像融合的方法較多，包括空域加權(quán)的方法、多尺度方法、混合模型法以及新興的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。

傳統(tǒng)空域加權(quán)方法直接將兩張圖像進行線性加權(quán)，獲取的結(jié)果容易產(chǎn)生相互干擾，導(dǎo)致融合結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重失真，難以進行判讀。多尺度方法由于涉及到不同復(fù)雜度的變換模型，在變換過程中對計算量的要求較大，在實際工程應(yīng)用中十分受限。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法由于需要大量收集大量樣本數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)，前期工作量大；且應(yīng)用場景受限較為嚴(yán)重，實際工程應(yīng)用中無法保證算法穩(wěn)定性。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本公開提供一種光學(xué)影像與SAR影像的融合方法，包括：基于相位一致性檢測所述SAR影像的邊緣特征，得到所述SAR影像的第一邊緣圖像；對所述第一邊緣圖像進行灰度拉伸，得到第二邊緣圖像；以所述第二邊緣圖像各點的灰度對所述SAR影像對應(yīng)點的灰度進行映射，得到所述SAR影像的強散射目標(biāo)影像；將所述強散射目標(biāo)影像與所述光學(xué)影像位置對應(yīng)點的灰度進行線性加權(quán)融合，得到融合圖像。

根據(jù)本公開的實施例，其中，所述基于相位一致性檢測所述SAR影像的邊緣特征包括：對所述SAR影像進行濾波，以獲取所述SAR影像局部區(qū)域各點對應(yīng)的能量值和頻域幅值；對所述SAR影像的噪聲進行估計，得到噪聲估計值；根據(jù)所述局部區(qū)域各點對應(yīng)的能量值和頻域幅值以及所述噪聲估計值建立所述SAR影像的相位一致性模型；基于所述相位一致性模型檢測所述SAR影像的邊緣特征。

根據(jù)本公開的實施例，其中，所述對所述SAR影像進行濾波包括：利用Gabor濾波器對所述SAR影像進行不同尺度水平的濾波，得到所述SAR影像局部區(qū)域各點在不同尺度水平下的能量均值；根據(jù)每一點在不同尺度水平下的能量均值計算該點對應(yīng)的能量值和頻域幅值。

根據(jù)本公開的實施例，其中，所述對所述SAR影像的噪聲進行估計，得到噪聲估計值包括：在不同方向，將所述SAR影像的局部區(qū)域劃分為兩個子窗口和一個條帶，其中，所述條帶位于所述兩個子窗口之間；計算所述SAR影像的局部區(qū)域灰度值的均值和方差、所述兩個子窗口的灰度值、所述條帶的灰度值的均值；根據(jù)所述SAR影像的局部區(qū)域灰度值的均值和方差、所述兩個子窗口的灰度值和所述條帶的灰度值的均值計算不同方向下所述SAR影像的局部區(qū)域的變化系數(shù)值；根據(jù)所述變化系數(shù)值對所述SAR影像的噪聲進行估計，得到不同方向下的噪聲估計值。

根據(jù)本公開的實施例，其中，所述相位一致性模型為：