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      一種多光譜影像和全色衛(wèi)星影像融合方法

      文檔序號(hào):9547921閱讀:2517來源:國(guó)知局
      一種多光譜影像和全色衛(wèi)星影像融合方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種多光譜影像和全色衛(wèi)星影 像融合方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 目前,在遙感影像的融合技術(shù)中,多光譜影像MS和高空間分辨率全色影像PAN的 融合是最重要的一類。通過多光譜影像和全色影像融合后,獲得了同時(shí)具有高空間分辨率 和光譜質(zhì)量的遙感圖像是當(dāng)前研究熱點(diǎn)。過去常用的一些遙感影像處理方法,如HIS(亮 度、飽和度、色度)變換和PCA(主成分分析)變換融合方法,其融合后影像,在保持較高空 間分辨率的同時(shí),總是發(fā)生嚴(yán)重的光譜失真現(xiàn)象。如何在提高空間分辨率的同時(shí),能夠保持 融合影像的光譜質(zhì)量,這依舊是當(dāng)前遙感影像融合研究中的難點(diǎn)。
      [0003] 國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的遙感融合技術(shù)主要包括代數(shù)運(yùn)算法、高通濾波法、HIS變換法、主分量 分析法、分量替換法以及較熱門的小波分析融合法等等。影像融合方法從傳統(tǒng)的HIS變換、 PCA變換等方法,經(jīng)過金字塔分解融合、小波變換融合等方法的洗禮,逐步進(jìn)入到新的應(yīng)用 Contourlet變換融合階段。與此同時(shí),在融合算法的改造上,越來越多的傳統(tǒng)算法相結(jié)合 的方式被使用,在一定程度上增進(jìn)了融合效果,提升了融合效率。對(duì)于HIS變換融合和PCA 變換融合等方法,他們對(duì)于多光譜及全色影像的融合結(jié)果都能有不錯(cuò)的空間幾何信息保有 度,能保持較高的空間分辨率,但總是會(huì)發(fā)生較大的光譜扭曲。小波變換影像融合盡管同傳 統(tǒng)的像素級(jí)影像融合方法相比,具有很好的光譜質(zhì)量,但其對(duì)空間細(xì)節(jié)信息的保持則顯得 不足,融合影像常常出現(xiàn)模糊甚至"重影"現(xiàn)象。
      [0004] 鑒于此,有必要研究一種可以對(duì)多光譜影像和全色衛(wèi)星影像進(jìn)行有效融合的方 案。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005] 本發(fā)明的目的是提供一種多光譜影像和全色衛(wèi)星影像融合方法,可以對(duì)全色衛(wèi)星 影像和多光譜影像進(jìn)行準(zhǔn)確、有效配準(zhǔn),并有效獲取融合圖像。
      [0006] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
      [0007] -種多光譜影像和全色衛(wèi)星影像融合方法,包括:
      [0008] 分別提取多光譜影像與全色衛(wèi)星影像的SIFT特征點(diǎn),并對(duì)提取到的SIFT特征點(diǎn) 做降維處理;
      [0009] 采用BBF算法對(duì)降維處理后的SIFT特征點(diǎn)進(jìn)行粗匹配,并對(duì)粗匹配后的結(jié)果進(jìn)行 誤匹配消除,再采用仿射變換進(jìn)行精確匹配;
      [0010] 對(duì)精確匹配后的多光譜影像進(jìn)行HIS變換獲得亮度、飽和度與色度分量,將其中 的亮度分量以及精確匹配后的全色衛(wèi)星影像的直方圖分別進(jìn)行小波變換,并將二者的小波 變化結(jié)果依次進(jìn)行高頻替換、小波逆變換得到新的亮度分量;
      [0011] 通過預(yù)設(shè)的參數(shù)對(duì)所述新的亮度分量進(jìn)行更新,再將更新后的亮度分量與所述飽 和度與色度分量進(jìn)行HIS逆變換,從而實(shí)現(xiàn)多光譜影像和全色衛(wèi)星影像的融合。
      [0012] 所述分別提取多光譜影像與全色衛(wèi)星影像的SIFT特征點(diǎn),并對(duì)提取到的SIFT特 征點(diǎn)做降維處理包括:
      [0013] 分別構(gòu)建光譜影像與全色衛(wèi)星影像的SIFT空間金字塔,利用SIFT空間金字塔求 得極值點(diǎn),并對(duì)極值點(diǎn)進(jìn)行篩選,以去除不穩(wěn)定極值點(diǎn),再根據(jù)篩選后的極值點(diǎn)進(jìn)行方向和 尺度的計(jì)算,從而獲得多光譜影像的SIFT特征點(diǎn)以及全色衛(wèi)星影像的SIFT特征點(diǎn);
      [0014] 采用SIFT特征描述與PCA算法相結(jié)合的方式分別對(duì)多光譜影像的SIFT特征點(diǎn)以 及全色衛(wèi)星影像的SIFT特征點(diǎn)做降維處理。
      [0015] 所述采用BBF算法對(duì)降維處理后的SIFT特征點(diǎn)進(jìn)行粗匹配,并對(duì)粗匹配后的結(jié)果 進(jìn)行誤匹配消除后,再采用仿射變換進(jìn)行精確匹配包括:
      [0016] 對(duì)降維處理后的多光譜影像的SIFT特征點(diǎn)以及全色衛(wèi)星影像的SIFT特征點(diǎn)進(jìn)行 基于堆的優(yōu)先隊(duì)列方法搜索匹配;
      [0017] 然后,通過RANSAC算法,對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行消除誤匹配;
      [0018] 再基于仿射變換模型,對(duì)誤匹配消除后的多光譜影像的SIFT特征點(diǎn)以及全色衛(wèi) 星影像的SIFT特征點(diǎn)進(jìn)行平移、縮放和旋轉(zhuǎn)處理,從而完成影像的精確匹配。
      [0019] 所述對(duì)精確匹配后的多光譜影像進(jìn)行HIS變換獲得亮度、飽和度與色度分量,將 其中的亮度分量以及精確匹配后的全色衛(wèi)星影像的直方圖分別進(jìn)行小波變換,并將二者的 小波變化結(jié)果依次進(jìn)行高頻替換、小波逆變換得到新的亮度分量包括:
      [0020] 將多光譜影像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HIS顏色空間,獲得亮度、飽和度與色度分 量,并對(duì)全色衛(wèi)星影像進(jìn)行直方圖匹配;
      [0021] 分別對(duì)多光譜影像的亮度分量及全色衛(wèi)星影像匹配后的直方圖進(jìn)行小波變換,并 將亮度分量小波變換后的高頻部分移去,用全色衛(wèi)星影像匹配后的直方圖小波變換后的高 頻部分進(jìn)行替換,再對(duì)替換結(jié)果進(jìn)行小波逆變換,從而得到新的亮度分量。
      [0022] 所述通過預(yù)設(shè)的參數(shù)對(duì)所述新的亮度分量進(jìn)行更新,再將更新后的亮度分量與所 述飽和度與色度分量進(jìn)行HIS逆變換,從而實(shí)現(xiàn)多光譜影像和全色衛(wèi)星影像的融合包括:
      [0023] 利用預(yù)設(shè)的參數(shù)a、b、c與新的亮度分量進(jìn)行下述計(jì)算,從而獲得更新后的亮度分 量:
      [0024] I " = a · I' +b · IPAN+c · Ims
      [0025] 其中,參數(shù)a、b、c均為常數(shù);I'為所述新的亮度分量,Ipan為全色衛(wèi)星影像的亮度 分量,I ms為多光譜影像通過HIS變換獲得亮度分量,I"為更新后的亮度分量;
      [0026] 再將更新后的亮度分量I "與多光譜影像通過HIS變換獲得的飽和度與色度分量 HIS逆變換,變換后獲得的融合圖像即為多光譜影像和全色衛(wèi)星影像的融合圖像。
      [0027] 由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出,利用SIFT與PCA-SIFT結(jié)合的方法,找到 全色圖像與多光譜圖像的特征點(diǎn),基于這些特征點(diǎn)依次使用BBF、RANSAC和仿射空間變換 進(jìn)行精確匹配;然后,根據(jù)HIS變換和小波變換的改進(jìn)方法進(jìn)行融合;再引入預(yù)設(shè)的參數(shù), 結(jié)合全色圖像的亮度和HIS變換得到的亮度得到新的亮度分量,最后通過HIS逆變換得到 融合圖像;本方案在一定程度上解決了目前融合方法所存在的部分問題,使融合后圖像質(zhì) 量有明顯改進(jìn)。
      【附圖說明】
      [0028] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案,下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用 的附圖作簡(jiǎn)單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例,對(duì)于本 領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講,在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他 附圖。
      [0029] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種多光譜影像和全色衛(wèi)星影像融合方法的流程圖;
      [0030] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的詳細(xì)的多光譜影像和全色衛(wèi)星影像融合方法的流程 圖;
      [0031] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的二維圖像f(x,y)分解示意圖;
      [0032] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像的Mallat小波分解過程示意圖;
      [0033] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像的重構(gòu)過程示意圖;
      [0034] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的對(duì)遙感影使用小波變換進(jìn)行融合的原理示意圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [0035] 下面結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整 地描述,顯然,所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒?發(fā)明的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施 例,都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
      [0036] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種多光譜影像和全色衛(wèi)星影像融合方法的流程圖。 如圖1所示,其主要包括如下步驟:
      [0037] 步驟11、分別提取多光譜影像與全色衛(wèi)
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