一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法技术

本发明专利技术涉及一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法，首先需要从多光谱的8个波段中选取三个波段，为了最优的选取三个波段参与融合，获得最优的融合效果，采用优化指标因子选取三个波段参与融合。这三个波段可以定义为RGB三个波段，然后进行IHS的正变换，将其转换为IHS三个分量。然后将全色图像和亮度分量I按照融合预先设计的融合规则进行融合，得到一个新的亮度分量Inew，然后将Inew和H、S分量按照IHS逆变换原理转换到RGB表色系统，就得到了融合新图像。基于二代Bandelet变换，融合多光谱和全色遥感图像，经过对比分析，获取了质量更好的遥感图像，也将会更有利于遥感图像的提取、分类等后续处理。

A Multispectral and Panchromatic Image Fusion Method Based on Global Second Generation Bandelet Transform

The present invention relates to a multispectral and panchromatic image fusion method based on integral second-generation Bandelet transform. Firstly, three bands need to be selected from eight bands of multispectral. In order to optimize the selection of three bands to participate in the fusion and obtain the optimal fusion effect, three bands need to be selected by the optimization index factor to participate in the fusion. These three bands can be defined as RGB three bands, and then IHS positive transformation is carried out to convert them into three components of IHS. Then the panchromatic image and brightness component I are fused according to the fusion rules designed in advance, and a new brightness component Inew is obtained. Then Inew and H and S components are transformed into RGB color system according to the principle of IHS inverse transformation, and a new fusion image is obtained. Based on the second generation Bandelet transform, the multi-spectral and panchromatic remote sensing images are fused. Through comparative analysis, better quality remote sensing images are obtained, which will be more conducive to the extraction and classification of remote sensing images and other subsequent processing.

【技术实现步骤摘要】
一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法
本专利技术涉及遥感科学领域，尤其涉及一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法。
技术介绍
遥感是利用任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征，通过获取地面目标反射或辐射出来的电磁波来得到目标信息，并对所获得的信息进行处理，实现目标的定位、识别、定性或定量的描述等。遥感科学是一门综合性科学，它以空间信息科学、电子信息科学、光学、计算机科学、生物、化学等学科为基础，通过对空间对象的观测，为国民经济和科学研究等人类活动，提供了丰富的海量遥感影像数据。高光谱图像超多的波段数目形成了海量的数据，处理高光谱图像就面临着维数过多带来的：波段选择、运算效率低等困难。因此在高光谱图像的处理中就一直存在着压缩、波段选择、融合的研究，都能起到降低高光谱维数，提高效率的目的。Bandelet变换是一种基于边缘跟踪的多尺度几何分析方法，其分解过程有二维小波变换，本文采用正交二维小波变换，三层分解；二进制分割子带的大小为8×8；Bandelet化时采用的是一维haar小波三层分解。第一代Bandelet变换实现过程较复杂，不利于实时的图像处理，弯曲小波变换也会带来边界效应。因此，PeyréG和MallatS提出了第二代的Bandelet变换，解决复杂度问题。二代Bandelet变换将多尺度分析和几何方向分析分离，两步完成。使用二维标准可分离小波变换实现多尺度分析，在此基础上，使用一维小波变换实现几何方向分析。二维小波的多尺度分析，图像的高频部分的情况是：低频大量信息被过滤，留下高频信息，低频信息完全过滤的像素位置，小波系数为零，而这些为零的小波系数较多，并且相连接成，存在着一块区域内小波系数都是零的情形；然而留下高频信息的像素，它们的小波系数并不为零，并且不同分解层的高频信息之间具有很大的相关性。为了消除高频不同分解层之间的相关性，Peyré针对高频子带提出了一种新的Bandelet化方法，即二维小波系数重新排列的一维小波变换。
技术实现思路
本专利技术所解决的技术问题在于提供一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法，以解决
技术介绍
中所提到的技术问题。本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法，步骤1：对多光谱图像进行IHS变换，得到I、H、S三个分量；RGB表色系统中R、G、B分别代表红色、绿色、蓝色三种基色，并认为所有的颜色都是三种基色按照不同比例混合而成，IHS系统则是根据人类视觉对颜色的认识而设计的三个特征：亮度I、色调H、饱和度S；V1、V2分别为RGB立方体沿对角线垂直竖立后的方向分量。(1)线性转换公式：公式(1.1)、(1.2)是RGB→IHS正转换的线性数学模型：(2)非线性转换公式：RGB→IHS正转换的非线性数学模型:先从多光谱的8个波段中选取三个波段，这三个波段定义为RGB三个波段，然后进行IHS的正变换，将其转换为IHS三个分量；步骤2：分别对亮度分量I和全色图像进行二代Bandelet变换，获取每一个波段图像的Bandelet系数Cj(i)和几何流Gj(i)；二代Bandelet分解层数同于NSCT的分解层数，分解层数均为3层。对原图像进行二维正交小波变换，假定原图像为f(x，y)，用二维尺度方程φ和ψ作为滤波器系数矩阵，沿着x和y方向先后进行分解，得到平滑逼近和细节的部分，然后分解对角高频信息，二维正交小波分解的公式如下：生成了一个近似的低频子带fk(i,j)和三个高频子带fkH(i,j)、fkV(i,j)、fkD(i,j)。式子中h、g分别是二维尺度方程ψ(x)对应的滤波器系数矩阵，fkH(i,j)、fkV(i,j)、fkD(i,j)分别是水平、垂直、对角方向的子带。步骤3：对几何流采用绝对值最大规则，Bandelet高频系数按照区域3×3窗口的空间频率绝对值最大原则选取，低频采用平均值原则：为计算几何流，先在Bandelet块内进行角度的采样，假设块尺寸大小为L×L，那么将圆周角[0,π)等角度离散为L2-1个，即可能的取值为：构造一个与子带同样大小网格点，子带大小L×L，计算每个网格点在采样角度上的正交投影误差：t＝-sin(θ)×X(i)+cos(θ)×Y(j)(3.2)计算几何流是通过最小化Lagrange系数获取的，Lagrange系数表达系数的表达式：表示步骤2中曲波变换所得的一维小波系数进行量化后所得的量化系数，是重构的一维信号；计算各采样角度的Lagrange系数，获得最小Lagrange系数的采样角度即为最优几何正则方向，也就是要进行融合变换的最佳几何流Gj(i)；步骤4：利用新的Bandelet系数CF(i)和几何流GF(i)，进行二代Bandelet逆变换，重构亮度分量Inew：根据几何流方向，按照小波系数的排序方式，实现一维小波变换的逆变换和排序，恢复原来的二维小波系数，二维小波变换与Bandelet化结合在一起，称为第二代Bandelet变换，二维小波变换系数经Bandelet化之后，称为Bandelet系数；步骤5：对Inew、H、S进行IHS逆变换，得到融合图像，IHS→RGB逆转换的线性数学模型，见公式(5.1)：IHS→RGB逆转换的线性数学模型，见公式(5.2)：如果H≥0并且H<2π/3如果4π/3>H≥2π/3如果2π>H≥4π/3本专利技术的有益效果在于：基于二代Bandelet变换，融合多光谱和全色遥感图像，经过对比分析，获取了质量更好的遥感图像，也将会更有利于遥感图像的提取、分类等后续处理。附图说明图1为原始图像。图2为基于二代Bandelet变换方法得到的融合图像。图3为其他方法融合图像具体实施方式为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本专利技术。第二代Bandelet变换过程如下：1)二维离散正交小波多尺度变换；2)结合四叉树分割法和CART(自底向上融合)算法建立多尺度图各子带的最佳四叉树分解，得到Bandelet块；3)对各Bandelet块，根据Lagarange罚函数法求取一个最优方向，即最佳几何流方向；4)根据每个Bandelet块中的最佳几何流方向，借助正交投影和小波系数重排，得到一个一维离散信号，并对实施一维离散小波变换。以下结合具体步骤，进行详细说明：一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法，步骤1：对多光谱图像进行IHS变换，得到I、H、S三个分量。数字图像处理领域常用的表色系统有两种，分别是：RGB表色系统和IHS表示系统。RGB表色系统中R、G、B分别代表红色(red)、绿色(green)、蓝色(blue)三种基色，认为所有的颜色都是三种基色按照不同比例混合而成。而IHS系统则是根据人类视觉对颜色的认识而设计的，三个特征：亮度(I)、色调(H)、饱和度(S)。(1)线性转换公式：公式(1.1)、(1.2)是RGB→IHS正转换的线性数学模型：(2)非线性转换公式：RGB→IHS正转换的非线性数学模型:IHS变换多用在低分辨的多光谱图像和高分辨率的全色图像的融合中，可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法，其特征在于，步骤1：对多光谱图像进行IHS变换，得到I、H、S三个分量；RGB表色系统中R、G、B分别代表红色、绿色、蓝色三种基色，并认为所有的颜色都是三种基色按照不同比例混合而成，IHS系统则是根据人类视觉对颜色的认识而设计的三个特征：亮度I、色调H、饱和度S；V1、V2分别为RGB立方体沿对角线垂直竖立后的方向分量。(1)线性转换公式：公式(1.1)、(1.2)是RGB→IHS正转换的线性数学模型：(1.1)(1.2)

【技术特征摘要】
2018.08.02 CN 201810869791X1.一种整体二代Bandelet变换的多光谱和全色图像融合方法，其特征在于，步骤1：对多光谱图像进行IHS变换，得到I、H、S三个分量；RGB表色系统中R、G、B分别代表红色、绿色、蓝色三种基色，并认为所有的颜色都是三种基色按照不同比例混合而成，IHS系统则是根据人类视觉对颜色的认识而设计的三个特征：亮度I、色调H、饱和度S；V1、V2分别为RGB立方体沿对角线垂直竖立后的方向分量。(1)线性转换公式：公式(1.1)、(1.2)是RGB→IHS正转换的线性数学模型：(1.1)(1.2)(2)非线性转换公式：RGB→IHS正转换的非线性数学模型:(1.3)先从多光谱的八个波段中选取三个波段，这三个波段定义为RGB三个波段，然后进行IHS的正变换，将其转换为IHS三个分量；步骤2：分别对亮度分量I和全色图像进行二代Bandelet变换，获取每一个波段图像的Bandelet系数Cj(i)和几何流Gj(i)；二代Bandelet分解层数同于NSCT的分解层数，分解层数均为3层。对原图像进行二维正交小波变换，假定原图像为f(x，y)，用二维尺度方程φ和ψ，沿着x和y方向先后进行分解，得到平滑逼近和细节的部分，然后分解对角高频信息，二维正交小波分解的公式如下：生成了一个近似的低频子带fk(i,j)和三个高频子带式子中h、g分别是二维尺度方程ψ(x)对应的滤波器系数矩阵，分别是水平、垂直、对角方向的子带；步骤3：对几何流采用绝对值最大规则...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱卫东，栾奎峰，邱振戈，沈蔚，张进，李鑫，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海,31