專利名稱：一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及遙感圖像處理數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，特別是光學(xué)遙感衛(wèi)星同一傳感器低分辨率多光譜波段和高分辨率全色波段融合生成高分辨率多光譜圖像的技術(shù)，尤其是一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，適用于對艾科諾斯衛(wèi)星等遙感圖像處理。
背景技術(shù)：
許多光學(xué)遙感衛(wèi)星系統(tǒng)同時提供了空間分辨率低的多光譜圖像和空間分辨率高的全色圖像，如艾科諾斯衛(wèi)星同時提供了空間分辨率是1米的全色圖像和空間分辨率是4米的包含藍(lán)、綠、紅、近紅外四個波段的多光譜圖像。為了信息的優(yōu)化利用，尤其是利用全色波段的高分辨率信息，許多圖像融合技巧努力將全色波段的高空間分辨率信息與多光譜信息結(jié)合起來，以生成空間分辨率是1米的多光譜圖像，同時盡可能地保持原始多光譜波段的光譜信息。圖像融合的前提是待融合的圖像是空間配準(zhǔn)的，配準(zhǔn)誤差在一個像元以內(nèi)。
目前比較常用的圖像融合方法是高分辨率全色波段的分量替換方法，如PCA(主成分分析)、HSI方法(色度-飽和度-亮度，彩色空間變換)等。
分量替換的融合方法如圖1所示，以PCA(主成分分析)方法為例，包括以下步驟①圖1中的步驟2對原始低分辨率多光譜圖像各波段進(jìn)行重采樣操作，獲得超象素多光譜圖像。超象素是指多光譜圖像一個像元的地面覆蓋面積與對應(yīng)的全色波段一個像元的地面覆蓋面積相同。重采樣的比例是原始低分辨率多光譜圖像的像元空間分辨率與原始的全色高分辨圖像像元空間分辨率的比。
②圖1中的步驟4將低分辨率超象素多光譜圖像的所有波段進(jìn)行主成分變換，變換后生成第一主成分(PC1)、第二主成分(PC2)，第三主成分(PC3)，第四主成分(PC4)。
③圖1中的步驟6將高分辨率全色波段進(jìn)行直方圖變換，使高分辨率全色波段與第一主成分分量的灰度特征趨向一致。
④圖1中的步驟8用經(jīng)過直方圖變換的高分辨率全色波段替換第一主成分。
⑤圖1中的步驟10主成分反變換，將經(jīng)過直方圖變換的高分辨率全色波段與第二主成分(PC2)，第三主成分(PC3)，第四主成分(PC4)一起進(jìn)行主成分反變換，變換得到的各分量就是融合的高分辨率的多光譜圖像。
圖1中各步驟的功能如下
對原始低分辨率多光譜圖像各波段重采樣是為了獲得超象素多光譜圖像。超象素多光譜圖像一個像元的地面覆蓋面積與對應(yīng)的全色波段一個像元的地面覆蓋面積相同，因而超象素多光譜圖像與高分辨率全色圖像有完全相同的地面覆蓋區(qū)域。
主成分變換是可逆變換，是為了獲得與高分辨率全色波段相近似的新的分量。
高分辨率全色波段的直方圖匹配是為了使其灰度特征與第一主成分盡可能相似，以便將它替換第一主成分進(jìn)行主成分反變換后，生成的高分辨率的多光譜圖像盡可能保持原始低分辨率多光譜圖像的光譜信息。
主成分反變換將圖像變換為原來的空間，獲得融合了高分辨率全色波段細(xì)節(jié)的高分辨率多光譜圖像。
上述融合方法有不足之處高分辨率全色波段與第一主成分的數(shù)據(jù)特性有很大差別。直方圖匹配就是為了縮小二者之間的差別，但不能消除二者的差別，從而導(dǎo)致融合的高分辨率多光譜圖像存在光譜畸變。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷或不足，提供一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，采用該方法能夠有效消除或減少融合的高分辨率多光譜圖像所存在的光譜畸變，獲得真正的高分辨率多光譜圖像。
本發(fā)明的技術(shù)方案如下一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于包括以下步驟對來自光學(xué)遙感衛(wèi)星系統(tǒng)的原始低分辨率多光譜圖像和與其空間配準(zhǔn)的高分辨率全色圖像，利用低分辨率多光譜波段和高分辨率全色波段之間的統(tǒng)計關(guān)系，合成出仿真的低分辨率全色圖像，再利用高分辨率全色圖像和仿真的低分辨率全色圖像確定不同分辨率圖像之間的細(xì)節(jié)圖像，然后按比例將細(xì)節(jié)圖像添加于原始低分辨率多光譜圖像中生成高分辨率多光譜圖像。
所述細(xì)節(jié)圖像，通過計算高分辨率全色圖像與仿真的低分辨率全色圖像的差而獲得。
所述細(xì)節(jié)圖像添加比例是不同的，不同的比例分別對應(yīng)于原始低分辨率多光譜圖像的各不同波段。
所述合成出仿真的低分辨率全色圖像包括以下步驟對原始低分辨率多光譜圖像各波段進(jìn)行重采樣操作，獲得超像素多光譜圖像；將超像素多光譜圖像的各個波段作為自變量，將全色的高分辨率圖像作為因變量進(jìn)行多元線性回歸，合成出仿真的超像素低分辨率全色圖像。
所述多元線性回歸的線性項系數(shù)為多光譜波段細(xì)節(jié)與全色波段細(xì)節(jié)的比，并作為細(xì)節(jié)圖像的添加比例。
所述空間配準(zhǔn)的配準(zhǔn)誤差在一個像元以內(nèi)。
本發(fā)明的技術(shù)效果如下本發(fā)明利用低分辨率多光譜圖像和高分辨率全色波段的統(tǒng)計關(guān)系獲得仿真的低分辨率全色波段，然后利用高分辨率全色波段和仿真的低分辨率全色波段，獲得圖像的細(xì)節(jié)(高頻)信息，最后只將細(xì)節(jié)信息按比例合理添加到多光譜圖像各波段中，從而生成高分辨率的多光譜圖像。
本發(fā)明包括重采樣低分辨率多光譜圖像、合成仿真低分辨率全色圖像、獲得高頻細(xì)節(jié)圖像、高頻細(xì)節(jié)按比例添加到低分辨率多光譜圖像生成高分辨率多光譜圖像四個部分。重采樣低分辨率多光譜圖像，獲得超象素多光譜圖像；將高分辨率全色圖像和超象素多光譜圖像實施多元線性回歸，利用超象素多光譜圖像合成仿真低分辨率超象素全色圖像；然后利用高分辨率全色波段和仿真的低分辨率全色波段，獲得圖像的細(xì)節(jié)(高頻)信息，最后只將細(xì)節(jié)信息接比例合理添加到多光譜圖像各波段中，從而生成高分辨率的多光譜圖像。這樣做的理由是在同樣的空間分辨率條件下，構(gòu)成全色圖像的多光譜圖像各波段的信息比例是不同的，從而導(dǎo)致構(gòu)成全色圖像多光譜各波段高頻細(xì)節(jié)的信息比例也不同。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比有以下特點第一，將高分辨率全色圖像和超象素多光譜圖像實施多元線性回歸，利用超象素多光譜圖像合成仿真低分辨率超象素全色圖像；如此得到的低分辨率超象素全色圖像比通過主成分變化獲得的第一主成分與全色圖像的特性更相近。
第二，利用高分辨率全色波段和仿真的低分辨率全色波段，獲得圖像的細(xì)節(jié)(高頻)信息。然后，將細(xì)節(jié)信息按比例合理添加到多光譜圖像各波段中，從而生成高分辨率的多光譜圖像。這樣獲得的高分辨率的多光譜圖像與低分辨率多光譜圖像相比只是增加了細(xì)節(jié)。


圖1為分量替換數(shù)據(jù)融合的方法框圖，以PCA(主成分分析)方法為例。
圖2為本發(fā)明多光譜波段和全色波段數(shù)據(jù)融合的流程圖。
圖3為本發(fā)明圖2中圖像融合單元16的融合過程圖。
圖4為本發(fā)明圖3中細(xì)節(jié)融合單元20的多光譜波段與高頻細(xì)節(jié)圖像疊加的實現(xiàn)流程圖。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
本發(fā)明方法實現(xiàn)艾科諾斯數(shù)據(jù)融合的流程如圖2所示。圖2包括重采樣單元12，合成仿真單元14和圖像融合單元16。單元12對原始低分辨率多光譜圖像按波段進(jìn)行重采樣，得到超象素多光譜圖像。重采樣方法為雙三次卷積，按行和列依次進(jìn)行。雙三次卷積方法產(chǎn)生的圖像在保持圖像信息和圖像的光滑性方面有優(yōu)越性，能夠避免塊狀和鋸齒效應(yīng)。重采樣。對原始低分辨率多光譜圖像按波段進(jìn)行重采樣，得到超象素多光譜圖像。然后進(jìn)入合成仿真單元14。
單元14分別將超象素多光譜四個波段的圖像像素按行排列，形成四個向量x1＝{blueBand(i)|i＝0，1，…，n-1}；x2＝{greenBand(i)|i＝0，1，…，n-1}；x3＝{redBand(i)|i＝0，1，…，n-1}；x4＝{nirBand(i)|i＝0，1，…，n-1}，同樣將高分辨率全色波段像素按行排列，形成向量。超象素多光譜四個波段向量分量個數(shù)與全色波段像素個數(shù)相同，是圖像像素的總數(shù)；將超象素多光譜圖像的各個波段作為自變量，將全色的高分辨率圖像作為應(yīng)變量進(jìn)行多元線性回歸，得到回歸系數(shù)向量α＝(α0，α1，α2，α3，α4)T。然后利用公式Y(jié)′＝α0x0+α1x1+α2x2+α3x3+α4x4，就得到了合成仿真的超象素全色低分辨率圖像Y′。
最后單元16利用超象素多光譜圖像、仿真的超象素全色低分辨率圖像、全色高分辨率圖像融合生成高分辨率多光譜波段。
單元16的實現(xiàn)流程如圖3所示。它包括高頻細(xì)節(jié)圖像獲取單元18和細(xì)節(jié)融合單元20。單元18將高分辨率全色圖像與仿真的低分辨率全色圖像作差運(yùn)算，獲得高頻細(xì)節(jié)圖像Δ。單元20如圖4所示，將單元18獲得的高頻細(xì)節(jié)圖像Δ按照一定的比例分別通過單元24疊加到超象素的多光譜波段生成高分辨率多光譜波段。不同波段疊加的高頻細(xì)節(jié)圖像Δ的比例α1不同。該比例是通過單元22獲得的。該比例是多光譜波段細(xì)節(jié)與全色波段細(xì)節(jié)的比，也是超像素低分辨率多光譜波段與仿真的全色低分辨率圖像進(jìn)行線性回歸的線性項系數(shù)α1x~j=α0+αjY′.]]>最后高分辨率多光譜波段x^j(j=1,2,34)]]>是超像素低分辨率多光譜波段x~j(j=1,2,34)]]>與高分辨率全色波段細(xì)節(jié)Δ按照相關(guān)比例α1的疊加，即x^j=x~j+αjΔ,j=1,2,3,4.]]>應(yīng)當(dāng)指出，以上所述具體實施方式
可以使本領(lǐng)域的技術(shù)人員更全面地理解本發(fā)明，但不以任何方式限制本發(fā)明。因此，盡管本說明書參照附圖和實施方式對本發(fā)明已進(jìn)行了詳細(xì)的說明，但是，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，仍然可以對本發(fā)明進(jìn)行修改或者等同替換；而一切不脫離本發(fā)明的精神和技術(shù)實質(zhì)的技術(shù)方案及其改進(jìn)，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明專利的保護(hù)范圍當(dāng)中。
權(quán)利要求
1.一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于包括以下步驟對來自光學(xué)遙感衛(wèi)星系統(tǒng)的原始低分辨率多光譜圖像和與其空間配準(zhǔn)的高分辨率全色圖像，利用低分辨率多光譜波段和高分辨率全色波段之間的統(tǒng)計關(guān)系，合成出仿真的低分辨率全色圖像，再利用高分辨率全色圖像和仿真的低分辨率全色圖像確定不同分辨率圖像之間的細(xì)節(jié)圖像，然后按比例將細(xì)節(jié)圖像添加于原始低分辨率多光譜圖像中生成高分辨率多光譜圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于所述細(xì)節(jié)圖像，通過計算高分辨率全色圖像與仿真的低分辨率全色圖像的差而獲得。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于所述細(xì)節(jié)圖像添加比例是不同的，該不同的比例分別對應(yīng)于原始低分辨率多光譜圖像的各不同波段。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于所述合成出仿真的低分辨率全色圖像包括以下步驟對原始低分辨率多光譜圖像各波段進(jìn)行重采樣操作，獲得超像素多光譜圖像；將超像素多光譜圖像的各個波段作為自變量，將全色的高分辨率圖像作為因變量進(jìn)行多元線性回歸，合成出仿真的超像素低分辨率全色圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于所述多元線性回歸的線性項系數(shù)為多光譜波段細(xì)節(jié)與全色波段細(xì)節(jié)的比，并作為細(xì)節(jié)圖像的添加比例。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于所述空間配準(zhǔn)的配準(zhǔn)誤差在一個像元以內(nèi)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種融合生成高分辨率多光譜圖像的方法，其特征在于包括以下步驟對來自光學(xué)遙感衛(wèi)星系統(tǒng)的原始低分辨率多光譜圖像和與其空間配準(zhǔn)的高分辨率全色圖像，利用低分辨率多光譜波段和高分辨率全色波段之間的統(tǒng)計關(guān)系，合成出仿真的低分辨率全色圖像，再利用高分辨率全色圖像和仿真的低分辨率全色圖像確定不同分辨率圖像之間的細(xì)節(jié)圖像，然后按比例將細(xì)節(jié)圖像添加于原始低分辨率多光譜圖像中生成高分辨率多光譜圖像。采用該方法能夠有效消除或減少融合的高分辨率多光譜圖像所存在的光譜畸變，獲得真正的高分辨率多光譜圖像。
文檔編號G06T7/00GK1877636SQ20061008954
公開日2006年12月13日 申請日期2006年7月3日 優(yōu)先權(quán)日2006年7月3日
發(fā)明者唐娉 申請人:中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所