一种基于Curvelet变换的影像融合方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于Curvelet变换的影像融合方法及系统，该方法包括如下步骤：对原始的高光谱影像进行影像插值，新的高光谱影像；接着进行HIS变换，得到I、S和H分量，同时对SAR影像进行灰度拉伸，得到SAR

Image fusion method and system based on Curvelet transform

The invention relates to a method and a system for fusion Curvelet transform based image, the method comprises the following steps: image interpolation of hyperspectral image original hyperspectral image, a new HIS transform; then, I, S and H components, and gray images of SAR, SAR

【技术实现步骤摘要】
一种基于Curvelet变换的影像融合方法及系统
本专利技术属于多源高分辨率卫星遥感影像融合领域，尤其涉及一种基于Curvelet变换的影像融合方法及系统。
技术介绍
1982年，Haydn首次将HIS(Hue-Intensity-Saturation)方法应用到遥感影像融合中，HIS方法首先在多光谱影像中选择适当波段作为RGB三个通道数据，生成RGB彩色影像，然后将彩色影像变换到HIS变换空间，对待融合的高分辨率影像进行灰度拉伸替换I分量，最后进行HIS逆变换得到融合影像，HIS融合方法是一种实现简单、应用广泛的影像融合方法。但是HIS融合方法要求对比度拉伸后的高分辨率影像不仅要与亮度分量高度相关，而且要与其光谱响应范围同多光谱影像的响应范围接近一致，在实际情况中，二者相关性很低，因此易发生光谱扭曲现象。对于高分辨率的SAR影像而言，由于SAR卫星成像系统基于相干成像原理，使得SAR影像出现不同程度的斑点噪声，高空间分辨率影像质量受其影响更严重，受探测机理影响，其影像无法探测地物目标的光谱信息，高光谱卫星影像数据含有丰富的光谱信息，但空间分辨率通常不会特别高，尤其是在拉伸后的高分辨本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Curvelet变换的影像融合方法，其特征在于,该方法包括如下步骤：S1,对原始的高光谱影像进行影像插值，得到与SAR影像相同像元尺寸的新的高光谱影像；S2，对新的高光谱影像进行HIS变换，得到I、S和H分量，同时对SAR影像进行灰度拉伸，得到SAR

【技术特征摘要】
1.一种基于Curvelet变换的影像融合方法，其特征在于,该方法包括如下步骤：S1,对原始的高光谱影像进行影像插值，得到与SAR影像相同像元尺寸的新的高光谱影像；S2，对新的高光谱影像进行HIS变换，得到I、S和H分量，同时对SAR影像进行灰度拉伸，得到SAR*影像；S3，对I分量和SAR*影像分别进行Curvelet变换，得到Curvelet变换系数，并根据融合规则对Curvelet变换系数进行融合，得到新的Curvelet变换系数；S4，将新的Curvelet变换系数进行Curvelet逆变换，得到I*分量，同时将I*分量和S、H分量进行HIS逆变换，得到融合后的影像。2.根据权利要求1所述的影像融合方法，其特征在于，所述S2中对SAR影像进行灰度拉伸，得到SAR*影像，其公式为：其中，μ1，σ1分别为SAR影像的均值和标准差，μ0，σ0分别为I分量的均值和标准差。3.根据权利要求1或2所述的影像融合方法，其特征在于，所述S3中包括：S31，对I分量和SAR*影像分别进行Curvelet变换，分别得到与I分量对应的I分量低频系数、I分量中频系数、I分量高频系数和与SAR*影像对应的SAR*影像低频系数、SAR*影像中频系数、SAR*影像高频系数；S32，根据融合规则，将I分量低频系数、I分量中频系数、I分量高频系数分别对应地与SAR*影像低频系数、SAR*影像中频系数、SAR*影像高频系数进行融合，对应地得到新的Curvelet变换的低频系数、中频系数、高频系数。4.根据权利要求3所述的影像融合方法，其特征在于，所述S4中包括：S41，将新的Curvelet变换的低频系数、中频系数、高频系数进行Curvelet逆变换，得到I*分量；S42，将I*分量与S、H分量进行HIS反变换，得到融合后的影像。5.根据权利要求1或2所述的影像融合方法，其特征在于，所述S2中包括：在新的高光谱影像中选择三个波段作为R、G、B波段，并对该三个波段分别进行HIS变换，得到对应的I、S和H分量，同时对SAR影像进行灰度拉伸，得到SAR*影像。6.根据权利要求3所述的影像融合方法，其特征在于，所述S32中的融合规则包括：区域标准差和局部方向信息熵的融合规则、特征量积的融合规则、高频系数取零的融合规则；所述区域标准差和局部方向信息熵的融合规则，用于I分量低频系数与SAR*影像低频系数进行融合，得到新的Curvelet变换的低频系...

【专利技术属性】
技术研发人员：李盛阳，杨松，张万峰，
申请(专利权)人：中国科学院空间应用工程与技术中心，
类型：发明
国别省市：北京,11