一种自适应的全色与多光谱图像融合方法技术

本发明专利技术公开了一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，本发明专利技术以HSV变换为基础，引入改进的SFIM模型和直方图匹配，利用改进的SFIM算法将低分辨率的多光谱影像明度分量V和全色影像进行融合，得到能较好保持光谱特性的高分辨率明度分量V1，再将高分辨率明度分量V1与多光谱影像原始明度分量V进行直方图统计匹配，获取与多光谱影像原始明度分量V整体明暗度一致的高分辨率明度分量V2。最后将V2作为替代明度分量参与HSV逆变换，获取最终融合影像。本发明专利技术通过结合传统的HSV变换和SFIM融合方法，并根据多光谱数据源实际情况，进行明度分量直方图匹配，达到有效保持光谱信息、提高融合图像色彩保真度和目视效果的目的。

An adaptive method for Panchromatic and multispectral image fusion

The invention discloses a fusion method of multi spectral image and panchromatic adaptive, the invention is based on the HSV transform, introduces the SFIM model and the improved histogram matching, the multi spectral image and panchromatic image brightness component V low resolution fusion by using the improved SFIM algorithm, can get better maintain the spectral characteristics of the high Resolution brightness component V1, and then the high resolution brightness component V1 and multi spectral images of the original brightness component V histogram matching, high resolution multispectral image acquisition and the original brightness component V overall brightness consistent brightness component V2. Finally, V2 is used as an alternative lightness component to participate in HSV inverse transformation to get the final fused image. The present invention by combining HSV transform and traditional SFIM fusion method, and according to the actual situation of multi spectral data source, lightness component histogram matching, image fusion can improve the color fidelity and visual effect to maintain effective spectral information.

【技术实现步骤摘要】
一种自适应的全色与多光谱图像融合方法
本专利技术涉及遥感信息处理领域，细分领域为遥感图像配准融合
，具体涉及一种自适应的全色与多光谱图像融合方法。
技术介绍
光学遥感卫星一般都提供高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。图像融合算法不仅能充分利用高分辨全色图像的空间纹理信息，还需要尽量保持多光谱影像的光谱特征。遥感影像融合大致可以分为系数增强和成分变换。系数增强包括Pansharp、SFIM等，成分变换则是用全色影像替换多光谱影像变换分离出来的某一个分量从而实现融合，例如HSV，PCA等。Pansharp算法融合结果清晰度高且光谱保持良好，但效率较低。传统的HSV变换融合方法可以提高空间分辨率，但会造成严重偏色，而SFIM融合方法虽然能有效保持光谱信息，但由于实际采用的是亮度平滑滤波调节，导致融合结果的真实分辨率较低。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，通过结合传统的HSV变换和SFIM融合方法，并根据多光谱数据源实际情况，进行明度分量直方图匹配，达到有效保持光谱信息、提高融合图像色彩保真度和目视效果的目的。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，包括以下步骤：步骤1：对多光谱影像进行HSV变换，以获取该多光谱影像的色调分量H、饱和度分量S、以及低分辨率的明度分量V；步骤2：利用改进的SFIM算法将步骤1中多光谱影像的明度分量V和全色影像进行融合，得到能较好保持光谱特性的高分辨率明度分量V1；步骤3：将步骤2中获得的高分辨率明度分量V1与步骤1中获得的明度分量V进行直方图统计匹配，获取与步骤1中获得的明度分量V整体明暗度一致的高分辨率明度分量V2；步骤4：将步骤3中获得的明度分量V2与步骤1中获得的色调分量H和饱和度分量S进行HSV逆变换，从而最终获取色彩保真度、纹理细节与清晰度俱佳的融合图像。进一步地，在所述步骤1之前，根据分辨率尺度差异具体情况，以高分辨率的全色影像为基准，对低分辨率的多光谱影像进行重采样插值处理，获取大小一致的待融合影像对(P，M)，其中P为待融合的高分辨率全色影像，M为待融合的低分辨率多光谱影像。具体地说，在所述步骤1中，获取色调分量H、饱和度分量S、以及明度分量V的计算公式为：V＝Max(R，G，B)式一；S＝0，ifV＝0S＝[Max(R，G，B)-Min(R，G，B)]/Max(R，G，B)，ifV≠0式二；其中，R，G，B为多光谱图像中红、绿、蓝三个波段图像数据在相同像素位置对应的灰度值。具体地说，在所述步骤2中，获取高分辨率的明度分量V1的具体方法包括以下步骤：步骤2.1：对高分辨率全色影像P进行均值滤波处理，获取模糊效果的全色影像Pmean；步骤2.2：设计系数增强融合算法获取高分辨率的明度分量V1：其中，α和β为可配置的增强系数，根据实际情况调整，Pmean越模糊，融合结果V1就越清晰。进一步地，在所述步骤2.1中，在对高分辨率全色影像P进行均值滤波处理时，所选均值滤波模板为3×3均值滤波模板。具体地说，在所述步骤4中，最终获取色彩保真度、纹理细节与清晰度俱佳的融合图像的具体方法包括以下步骤：步骤4.1：求判定依据k＝H/60及f＝Hmod60；其中，H为多光谱图像的色调分量值，k为H除以60后的整数部分值，f为H除以60后的余数部分值；步骤4.2：求各分量可能取值，设定：p＝V(1-S)式五；q＝V(1-Sf)式六；t＝V[1-S(1-f)]式七；其中，S为多光谱图像的饱和度分量值，V为多光谱图像的明度分量，f为H除以60后的余数部分值，p，q，t为中间变量；步骤4.3：根据步骤4.1中的判定依据最终获取色彩保真度、纹理细节与清晰度俱佳的融合图像的R，G，B各分量值，即：与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：(1)本专利技术通过将能有效提高空间分辨率的HSV变换融合和能有效保持光谱信息的SFIM融合相结合的方法，不但提高了融合图像的真实分辨率，还能防止严重偏色，达到了纹理细节保持和色彩保持的平衡。(2)本专利技术在进行HSV逆变换之前，对融合中间结果和原始多光谱图像明度分量进行直方图统计匹配，既可以有效的防止光谱扭曲，也解决了融合方法对不同成像条件下不同数据源的适应性问题，进一步提高色彩保真度和目视效果。附图说明图1为本专利技术方法处理流程图。图2为实施例中采用本专利技术方法融合前的全色图像。图3为实施例中采用本专利技术方法融合前的多光谱图像。图4为实施例中采用本专利技术方法获取图2及图3的融合结果图像。图5为图4中的局部放大图。具体实施方式下面结合附图说明和实施例对本专利技术作进一步说明，本专利技术的方式包括但不仅限于以下实施例。实施例如图1所示，本专利技术提供的一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，包括以下步骤：步骤1：对多光谱影像进行HSV变换，以获取该多光谱影像的色调分量H、饱和度分量S、以及低分辨率的明度分量V；步骤2：利用改进的SFIM算法将步骤1中多光谱影像的明度分量V和全色影像进行融合，得到能较好保持光谱特性的高分辨率明度分量V1；步骤3：将步骤2中获得的高分辨率明度分量V1与步骤1中获得的明度分量V进行直方图统计匹配，获取与步骤1中获得的明度分量V整体明暗度一致的高分辨率明度分量V2；步骤4：将步骤3中获得的明度分量V2与步骤1中获得的色调分量H和饱和度分量S进行HSV逆变换，从而最终获取色彩保真度、纹理细节与清晰度俱佳的融合图像。本专利技术在所述步骤1之前，根据分辨率尺度差异具体情况，以高分辨率的全色影像为基准，对低分辨率的多光谱影像进行重采样插值处理，获取大小一致的待融合影像对(P，M)，其中P为待融合的高分辨率全色影像，M为待融合的低分辨率多光谱影像。本专利技术中高分辨率全色影像和相对低分辨率的多光谱影像为相同的物场景。本专利技术在所述步骤1中，获取色调分量H、饱和度分量S、以及明度分量V的计算公式为：V＝Max(R，G，B)式一；S＝0，ifV＝0S＝[Max(R，G，B)-Min(R，G，B)]/Max(R，G，B)，ifV≠0式二；其中，R，G，B为多光谱图像中红、绿、蓝三个波段图像数据在相同像素位置对应的灰度值。本专利技术在所述步骤2中，获取高分辨率的明度分量V1的具体方法包括以下步骤：步骤2.1：对高分辨率全色影像P进行均值滤波处理，获取模糊效果的全色影像Pmean；步骤2.2：设计系数增强融合算法获取高分辨率的明度分量V1：其中，α和β为可配置的增强系数，根据实际情况调整，Pmean越模糊，融合结果V1就越清晰。本专利技术在所述步骤2.1中，在对高分辨率全色影像P进行均值滤波处理时，所选均值滤波模板为3×3均值滤波模板。本专利技术在所述步骤4中，最终获取色彩保真度、纹理细节与清晰度俱佳的融合图像的具体方法包括以下步骤：步骤4.1：求判定依据k＝H/60及f＝Hmod60；其中，H为多光谱图像的色调分量值，k为H除以60后的整数部分值，f为H除以60后的余数部分值；步骤4.2：求各分量可能取值，设定：p＝V(1-S)式五；q＝V(1-Sf)式六；t＝V[1-S(1-f)]式七；其中，S为多光谱图像的饱和度分量值，V为多光谱图像的明度分量，f为H除以60后的余数部分值，p，q，t为中间变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对多光谱影像进行HSV变换，以获取该多光谱影像的色调分量H、饱和度分量S、以及低分辨率的明度分量V；步骤2：利用改进的SFIM算法将步骤1中多光谱影像的明度分量V和全色影像进行融合，得到能较好保持光谱特性的高分辨率明度分量V1；步骤3：将步骤2中获得的高分辨率明度分量V1与步骤1中获得的明度分量V进行直方图统计匹配，获取与步骤1中获得的明度分量V整体明暗度一致的高分辨率明度分量V2；步骤4：将步骤3中获得的明度分量V2与步骤1中获得的色调分量H和饱和度分量S进行HSV逆变换，从而最终获取色彩保真度、纹理细节与清晰度俱佳的融合图像。

【技术特征摘要】
1.一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对多光谱影像进行HSV变换，以获取该多光谱影像的色调分量H、饱和度分量S、以及低分辨率的明度分量V；步骤2：利用改进的SFIM算法将步骤1中多光谱影像的明度分量V和全色影像进行融合，得到能较好保持光谱特性的高分辨率明度分量V1；步骤3：将步骤2中获得的高分辨率明度分量V1与步骤1中获得的明度分量V进行直方图统计匹配，获取与步骤1中获得的明度分量V整体明暗度一致的高分辨率明度分量V2；步骤4：将步骤3中获得的明度分量V2与步骤1中获得的色调分量H和饱和度分量S进行HSV逆变换，从而最终获取色彩保真度、纹理细节与清晰度俱佳的融合图像。2.根据权利要求1所述的一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，在所述步骤1之前，根据分辨率尺度差异具体情况，以高分辨率的全色影像为基准，对低分辨率的多光谱影像进行重采样插值处理，获取大小一致的待融合影像对(P，M)，其中P为待融合的高分辨率全色影像，M为待融合的低分辨率多光谱影像。3.根据权利要求2所述的一种自适应的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，在所述步骤1中，获取色调分量H、饱和度分量S、以及明度分量V的计算公式为：V＝Max(R，G，B)式一；S＝0，ifV＝0S＝[Max(R，G，B)-Min(R，G，B)]/Max(R，G，B)，ifV≠0式二；其中，R，G，B为多光谱图像中红、绿、蓝三个波...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺杰，李学仕，冀彦杰，阎冬，马益，张英杰，石力，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十九研究所，
类型：发明
国别省市：四川,51