專利名稱：基于影像局部光譜特性的遙感影像融合方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于影像局部光譜特性，結合遙感影像的局部相關矩和局部方差進行融合的方法(LCMD法)，是圖像分析領域中的一項像素級圖像融合方法，在農(nóng)業(yè)、軍事等領域中有著廣泛的應用。
背景技術：
隨著遙感技術的發(fā)展，現(xiàn)代遙感系統(tǒng)已能為用戶提供多種高空間分辨率、波譜分辨率和時間分辨率的圖像數(shù)據(jù)，遙感技術的應用逐步從單一傳感器數(shù)據(jù)的分析應用轉向多波段、多傳感器、多平臺、多時相、多分辨力數(shù)據(jù)的綜合分析與應用。
高分辨率衛(wèi)星影像的獲取目前可以以兩種不同方式進行一種是高空間分辨率全色方式，另一種是高光譜分辨率的多光譜方式。全色影像的特征是具有很高的空間分辨率，而多光譜影像提供地物豐富的光譜信息。為了將全色影像的高空間分辨率與低分辨率多光譜影像的基本光譜信息的各自優(yōu)勢富集起來，可將這兩類影像進行融合，得到的影像應具有較高的幾何信息內容，同時仍保持了良好的光譜信息質量。
將高空間分辨率的影像和多光譜影像(低分辨率)進行融合，這一技術中具有代表性的方法有彩色空間變換(IHS變換)、PCA(主成分分析)變換、HPF(高通濾波)方法、多分辨率小波分析等。
多分辨率小波分析是一種新的時域/頻域信號分析工具，它可以把信號分解到更低分辨率水平上的信號表示，這樣就能使人們很容易地找到變換后的小波系數(shù)和原始圖像內容在空間和頻率域兩方面的對應關系。全色影像和多光譜影像融合，通常是對來自低空間-高光譜分辨率傳感器的光譜信息和低光譜-高空間分辨率傳感器的空間信息的一種平衡，而對于小波變換融合方法，則可以通過調整小波分解的級數(shù)來比較容易地控制這種平衡。近年來，多分辨率小波分析方法已被廣泛地用于多傳感器圖像數(shù)據(jù)的融合之中，而且這種方法最大限度地保留了原多光譜影像的光譜信息。
在遙感影像處理中一般采用二維小波。影像經(jīng)小波分解后，根據(jù)不同融合目的，對小波分解子帶和基帶分別采取特定的融合算法進行處理，最后逆變換即得融合影像。
在融合過程中，所采取的融合準則將決定所得到融合圖象的質量，一般的準則有基于像素的與基于區(qū)域的。基于像素的準則是取對應點灰度絕對值的最大值；基于局部方差的融合準則是如圖A圖像小波系數(shù)圖像中某一點周圍窗口內的方差大于等于B圖像小波系數(shù)圖像中對應點周圍窗口內的方差，則該級融合的小波系數(shù)圖像在該點值為圖像A的小波系數(shù)，反之為圖像B的小波系數(shù)。以上2種準則都可稱為最大準則。在融合過程中，還有采用基于局部梯度和基于局部能量的融合準則，以及在不同基帶采取不同權重進行融合的融合準則。
最大值準則和局部梯度準則在選取小波系數(shù)時，因容易受到孤立噪聲點的影響，從而可能會導致選擇錯誤的分解系數(shù)。對于局部方差準則和能量準則來說，又都是對局部窗口內的分解系數(shù)做整體考慮，而對窗口內每個像素所包含的獨立信息考慮不足。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術存在的不足，提供一種基于影像局部光譜特性的遙感影像融合方法，在提高多光譜影像空間分辨率的同時，更好地保留多光譜影像的光譜信息。
為實現(xiàn)這樣的目的，本發(fā)明在對多光譜影像進行IHS變換的基礎上，對變換后得到的I分量和高光譜影像進行直方圖匹配，然后對匹配后的I分量和高光譜影像分別進行小波變換。為了保護多光譜影像的光譜信息，對高頻和低頻分別采用局部方差和局部歸一化相關矩進行融合，融合后的各小波分量重建得到新的I分量，再用新的I分量與原來的H、S分量進行IHS反變換，得到最后融合結果。
本發(fā)明的基于影像局部光譜特性的遙感影像融合包括如下具體步驟
1.對多光譜影像進行IHS彩色空間變換，得到多光譜圖像的強度分量I、色度分量H、飽和度分量S，保留H、S分量不變。
2.對IHS變換后得到的I分量與高光譜影像進行直方圖匹配先分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像的直方圖，以多光譜影像I分量的直方圖為參考，進行直方圖匹配。
3.對匹配后的I分量和高光譜影像分別進行小波變換，得到多光譜影像I分量和高光譜影像的低頻分量和高頻分量。
4.對小波分解后的低頻分量采取基于局部歸一化相關矩融合準則進行融合采用3*3窗口，分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像低頻分量的局部歸一化相關矩。融合規(guī)則為如一幅圖像小波系數(shù)圖像中某一點周圍窗口內的局部歸一化相關矩大于等于另一幅圖像小波系數(shù)圖像中對應點周圍窗口內的局部歸一化相關矩，則該級融合的小波系數(shù)圖像在該點值就為這幅圖像的小波系數(shù)，反之為另一幅圖像的小波系數(shù)。
5.對小波分解后的高頻分量采取基于方差融合準則進行融合采用3*3窗口，分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像高頻分量的局部方差。融合過程中采取基于方差的融合準則如一幅圖像小波系數(shù)圖像中某一點周圍窗口內的方差大于等于另一幅圖像小波系數(shù)圖像中對應點周圍窗口內的方差，則該級融合的小波系數(shù)圖像在該點值為這幅圖像的小波系數(shù)，反之為另一幅圖像的小波系數(shù)。
6.對融合后的低頻分量和高頻分量進行重建，得到新的I分量。
7.用新的I分量和步驟1得到的H、S分量進行IHS反變換，得到融合結果。
本發(fā)明的圖像融合方法具有如下有益效果在對高空間分辨率的全色影像和多光譜影像(低分辨率)進行融合時，對小波變換后的低頻分量采用基于局部歸一化相關矩的融合準則，對高頻分量采用基于局部方差的融合準則，進行融合。融合的影像，在很好的保留原多光譜影像的光譜信息的同時，提高了原多光譜影像的分辨率。


圖1為一組圖像分別用基于像素選取法、基于區(qū)域選取法以及本發(fā)明LCMD法融合結果的對照圖。
圖中，(a)和(b)分別為原始彩色圖像和原始全色圖像；(c)，(d)，(e)分別為基于像素選取法、基于區(qū)域選取法以及本發(fā)明LCMD法融合結果。
具體實施例方式
為了更好地理解本發(fā)明的技術方案，以下對本發(fā)明的實施方式作進一步描述。各部分具體實施細節(jié)如下1.對多光譜影像進行IHS變換用下面的公式對多光譜影像處理，把多光譜影像變換到IHS空間，得到多光譜影像的I、H、S三個分量；IV1V2=1/31/31/31/61/6-2/61/2-1/20RGB]]>其中H＝tan-1(V2/V1)，S=V12+V22;]]>I是強度分量，H是色度分量，S是飽和度分量；V1，V2是中間變量。
2.對變換后得到的I分量與高光譜影像進行直方圖匹配具體做法是先分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像的直方圖，以多光譜影像I分量的直方圖為參考，進行直方圖匹配；3.對匹配后的I分量和高光譜影像分別進行小波變換，得到多光譜影像I分量和高光譜影像的低頻分量和高頻分量；4.對小波分解后的低頻分量采取基于局部歸一化相關矩融合準則進行融合具體做法是采用3*3窗口，按照下式分別計算多光譜影像I分量的相關矩和高光譜影像低頻分量的相關矩
其中， 表示所比較的小波圖象中第j個窗口內第i個像素對應的小波系數(shù)值，μj表示第j個窗口內小波系數(shù)的均值，σj表示第j個窗口內所有像素對應小波系數(shù)的標準差，k＝1，2，3分別是水平高頻分量系數(shù)、垂直高頻分量系數(shù)和對角高頻分量系數(shù)符號。
在對低頻分量融合時，采取基于局部歸一化相關矩的融合準則如圖A圖像小波系數(shù)圖像中某一點周圍窗口內的歸一化相關矩大于等于B圖像小波系數(shù)圖像中對應點周圍窗口內的歸一化相關矩，則該級融合的小波系數(shù)圖像在該點值為圖像A的小波系數(shù)，反之為圖像B的小波系數(shù)。
5.對小波分解后的各個方向上的高頻分量采取基于局部方差的融合準則，進行融合具體做法是采用3*3窗口，分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像高頻分量的局部方差。融合過程中采取基于方差的融合準則如圖A圖像小波系數(shù)圖像中某一點周圍窗口內的方差大于等于B圖像小波系數(shù)圖像中對應點周圍窗口內的方差，則該級融合的小波系數(shù)圖像在該點值為圖像A的小波系數(shù)，反之為圖像B的小波系數(shù)。
6.對融合后的低頻分量和高頻分量進行重建，得到新的I分量。
7.用新的I分量和步驟1得到的H、S分量進行IHS反變換，得到融合結果。
根據(jù)實驗結果有如下的結論基于相關矩的融合準則在保護局部光譜信息方面，融合效果比較好；而在保護空間結果信息方面，融合效果不如基于局部方差準則。這主要是因為高分辨率遙感影像在紋理細節(jié)上信息比較豐富，影像的細節(jié)層次主要包含于其高頻成分中。而多光譜影像的光譜信息比較豐富，主要集中在低頻成分中。根據(jù)影像頻譜分析，同一地區(qū)不同類型的影像，低頻部分差別不大，高頻成分相差很大。由于待融合的兩幅圖像低頻部分非常接近，對低頻分量采用局部方差融合準則，將整個窗口作為一個融合對象來考慮，兩幅圖像低頻分量的差別不能得到細致的體現(xiàn)，光譜信息不能得到很好的保護。而待融合的圖像的高頻部分差別很大，采用相關矩融合準則，突出了每個像素獨立的信息，但是在考慮紋理信息的連續(xù)性、對圖像中尺寸較大的紋理信息的保護等方面就不如局部方差準則。
因此在融合時，對低頻分量采用基于局部歸一化相關矩的融合準則，對高頻分量采用基于局部方差的融合準則，進行融合。融合的影像，在很好的保留原多光譜影像的光譜信息的同時，提高了原多光譜影像的分辨率。
表1給出了3組融合圖像分別采用基于像素選取法、基于區(qū)域選取法和本發(fā)明LCMD法融合結果的比較。
表1基于像素選取法、基于區(qū)域選取法和LCMD法融合結果的比較

從表1可以看到對于平均梯度指標，三組圖像的融合結果表明，本發(fā)明LCMD法的融合結果平均梯度最大，說明LCMD法在提高圖像清晰度方面效果比基于像素選取法、基于區(qū)域選取法好一些。而對于互信息指標，LCMD法的融合結果互信息最大，說明LCMD法在保留原圖像信息方面效果比基于像素選取法、基于區(qū)域選取法好。
權利要求
1.一種基于影像局部光譜特性的遙感影像融合方法，其特征在于結合遙感影像的局部相關矩和局部方差進行融合，具體包括如下步驟1)對多光譜影像進行IHS彩色空間變換，得到多光譜圖像的強度分量I、色度分量H、飽和度分量S，保留H、S分量不變；2)對IHS變換后得到的I分量和高光譜影像進行直方圖匹配先分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像的直方圖，以多光譜影像I分量的直方圖為參考，進行直方圖匹配；3)對匹配后的I分量和高光譜影像分別進行小波變換，得到多光譜影像I分量和高光譜影像的低頻分量和高頻分量；4)對小波分解后的低頻分量采取基于局部歸一化相關矩融合準則進行融合采用3*3窗口，分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像低頻分量的局部歸一化相關矩，融合規(guī)則為如一幅圖像小波系數(shù)圖像中某一點周圍窗口內的局部歸一化相關矩大于等于另一幅圖像小波系數(shù)圖像中對應點周圍窗口內的局部歸一化相關矩，則該級融合的小波系數(shù)圖像在該點值就為這幅圖像的小波系數(shù)，反之為另一幅圖像的小波系數(shù)；5)對小波分解后的高頻分量采取基于方差融合準則進行融合采用3*3窗口，分別計算多光譜影像I分量和高光譜影像高頻分量的局部方差，融合過程中采取基于方差的融合準則如一幅圖像小波系數(shù)圖像中某一點周圍窗口內的方差大于等于另一幅圖像小波系數(shù)圖像中對應點周圍窗口內的方差，則該級融合的小波系數(shù)圖像在該點值為這幅圖像的小波系數(shù)，反之為另一幅圖像的小波系數(shù)；6)對融合后的低頻分量和高頻分量進行重建，得到新的I分量；7)用新的I分量和步驟1得到的H、S分量進行IHS反變換，得到融合結果。
全文摘要
一種基于影像局部光譜特性的遙感影像融合方法，結合遙感影像的局部相關矩和局部方差進行融合，在對多光譜影像進行IHS變換的基礎上，對變換后得到的I分量和高光譜影像進行直方圖匹配，然后對匹配后的I分量和高光譜影像分別進行小波變換。對小波分解后的低頻分量采取基于局部歸一化相關矩融合準則進行融合，而對高頻分量采取基于方差的融合準則進行融合，對融合后的各小波分量進行重建，得到新的I分量，最后用新的I分量和原來的H、S分量進行IHS反變換，得到融合結果。本發(fā)明在很好地保持多光譜影像的光譜信息的同時，提高了多分辨率遙感影像的空間分辨率，其融合效果比較好。
文檔編號G06T5/00GK1581230SQ200410018480
公開日2005年2月16日 申請日期2004年5月20日 優(yōu)先權日2004年5月20日
發(fā)明者敬忠良, 楊旭紅, 李建勛 申請人:上海交通大學