一种基于卷积增强和HCS变换的遥感影像融合方法技术

本发明专利技术公开一种基于卷积增强和HCS变换的遥感影像融合方法，对低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的全色影像进行影像配准，将低空间分辨率的多光谱影像重采样至与高空间分辨率的全色影像相同像元尺寸，裁剪得到相同图幅范围的多光谱影像和全色影像等待融合；对低空间分辨率的多光谱影像进行HCS变换得到强度分量和若干角度分量；对高空间分辨率的全色影像采用空间滤波算子进行卷积滤波得到空间细节信息；将空间细节信息以权重补充到强度分量中得到增强后的强度分量；对增强后的强度分量使用之前得到的若干角度分量进行分解得到最终融合影像。本法是将HCS变换、卷积滤波算法应用于多光谱影像与全色影像的融合，极大增强了融合结果的空间细节信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于遥感影像处理数据融合领域，涉及一种基于卷积增强和HCS变换的遥 感影像融合方法，是采用卷积滤波的技术手段进行空间细节增强的遥感影像融合方法。 技术背景 通过对高空间分辨率单个光谱波段的全色影像与低空间分辨率的多光谱影像进 行影像融合以得到兼具高空间分辨率和多光谱两大重要特性的遥感影像已经基本上成为 高空间分辨率遥感分析的一个必须的预处理环节。就该领域内的方法而言，目前影像融合 可分为像素级、特征级和决策级融合；三个级别中，又以像素级融合的理论基础最为完善、 应用最为广泛，其中典型代表有IHS融合、PCA融合、小波融合、滤波融合、比值法、乘积法等 等。 在传统的IHS融合法及其改进算法中，影像融合难以打破亮度-色调-饱和度三 维度局限性的弊端，这显然不适用于当代遥感数据多光谱、高光谱甚至超高光谱的特性。直 至近年来HCS变换被引入影像融合领域，利用其二次拟合强度分量配合若干维度的角度分 量的方式，将N维笛卡尔空间上的多光谱遥感数据严格地转化到N维超球面几何空间中，彻 底打破了传统IHS空间的三维度局限性，为影像融合领域开辟了一类新的具有高光谱保持 性的融合技术。然而就目前基于HCS变换的融合理论（如NaTve Mode和SmartMode)而 言，其对影像中的空间信息考虑不足，对空间细节的增强能力有限。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提出一种基于卷积增强和HCS变换的遥感影像 融合方法，是基于HCS变换并且具有极强空间细节增强能力的影像融合方法，该方法在充 分发挥HCS变换维度自由的特性的同时，极大程度地增强了融合结果的空间细节信息。 为了实现上述目的，本专利技术的技术方案为： -种基于卷积增强和HCS变换的遥感影像融合方法，是采用卷积滤波进行空间细 节增强的遥感影像融合方法，所述方法包括的步骤为： 对低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的全色影像进行影像配准，并将低 空间分辨率的多光谱影像重采样至与高空间分辨率的全色影像相同像元尺寸，裁剪得到相 同图幅范围的多光谱影像和全色影像等待融合； 对低空间分辨率的多光谱影像进行HCS变换得到强度分量和若干角度分量； 对高空间分辨率的全色影像采用一空间滤波算子进行卷积滤波得到空间细节信 息； 将空间细节信息以权重补充到强度分量中得到增强后的强度分量； 对增强后的强度分量使用之前得到的若干角度分量进行分解得到最终融合影像。 优选地，所述的对低空间分辨率的多光谱影像进行HCS变换得到强度分量和角度 分量的方法为： {xN} = {x"x2，…，x〇 ? ??，xj【主权项】1. 一种基于卷积增强和HCS变换的遥感影像融合方法，其特征在于，包括：51. 对低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的全色影像进行影像配准，并将低 空间分辨率的多光谱影像重采样至与高空间分辨率的全色影像相同像元尺寸，裁剪得到相 同图幅范围的多光谱影像和全色影像等待融合；52. 对低空间分辨率的多光谱影像进行HCS变换得到强度分量和若干角度分量；53. 对高空间分辨率的全色影像采用空间滤波算子进行卷积滤波得到空间细节信息；54. 将空间细节信息W权重补充到强度分量中得到增强后的强度分量；55. 对增强后的强度分量使用若干角度分量进行分解得到最终融合影像。2. 根据权利要求1所述的遥感影像融合方法，其特征在于，对低空间分辨率的多光谱 影像进行HCS变换得到强度分量和角度分量的方法为：式中；1表示强度分量，n表示多光谱数据的波段总数；[口w};表示角度分量的集合，集 合内共有n-1个角度分量，表示第k个角度分量；k取值范围为1、2、3、…、n-1 ;{xj表 示原始多光谱数据单一波段集，集合内共有n个波段，Xi表示第i个波段的原始多光谱数 据。3. 根据权利要求1所述的遥感影像融合方法，其特征在于，对高空间分辨率的全色影 像采用一空间滤波算子进行卷积滤波得到空间细节信息的步骤为： 采用空间滤波算子与高空间分辨率的全色影像求卷积，卷积得到的结果即为所需的空 间细节信息。4. 根据权利要求3所述的遥感影像融合方法，其特征在于，对高空间分辨率的全色影 像采用一空间滤波算子进行卷积滤波得到空间细节信息之前还包括： 根据全色影像空间细节信息特性或人为选取空间滤波算子。5. 根据权利要求1所述的遥感影像融合方法，其特征在于，将空间细节信息W权重补 充到强度分量中得到增强后的强度分量之前还包括： 根据强度分量和空间细节信息的数据特性，获取融合所需的权重。6. 根据权利要求1所述的遥感影像融合方法，其特征在于，对增强后的强度分量使用 之前得到的若干角度分量进行分解得到最终融合影像的方法为：式中；Lw表示增强后的强度分量，n表示多光谱数据的波段总数；xr表示第1个波段 的融合结果，表示第h个波段的融合结果，表示最后一个波段的融合结果；化表示第h个角度分量，h取值范围为2、3、4、…、n-1。【专利摘要】本专利技术公开一种基于卷积增强和HCS变换的遥感影像融合方法，对低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的全色影像进行影像配准，将低空间分辨率的多光谱影像重采样至与高空间分辨率的全色影像相同像元尺寸，裁剪得到相同图幅范围的多光谱影像和全色影像等待融合；对低空间分辨率的多光谱影像进行HCS变换得到强度分量和若干角度分量；对高空间分辨率的全色影像采用空间滤波算子进行卷积滤波得到空间细节信息；将空间细节信息以权重补充到强度分量中得到增强后的强度分量；对增强后的强度分量使用之前得到的若干角度分量进行分解得到最终融合影像。本法是将HCS变换、卷积滤波算法应用于多光谱影像与全色影像的融合，极大增强了融合结果的空间细节信息。【IPC分类】G06T7-00【公开号】CN104851091【申请号】CN201510210332【专利技术人】柳林, 刘洋, 刘凯, 李想 【申请人】中山大学【公开日】2015年8月19日【申请日】2015年4月28日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于卷积增强和HCS变换的遥感影像融合方法，其特征在于，包括：S1.对低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的全色影像进行影像配准，并将低空间分辨率的多光谱影像重采样至与高空间分辨率的全色影像相同像元尺寸，裁剪得到相同图幅范围的多光谱影像和全色影像等待融合；S2.对低空间分辨率的多光谱影像进行HCS变换得到强度分量和若干角度分量；S3.对高空间分辨率的全色影像采用空间滤波算子进行卷积滤波得到空间细节信息；S4.将空间细节信息以权重补充到强度分量中得到增强后的强度分量；S5.对增强后的强度分量使用若干角度分量进行分解得到最终融合影像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：柳林，刘洋，刘凯，李想，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44