一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法，包括：通过插值将高光谱图像采样至全色图像相同的空间分辨率，得到高光谱图像上的采样图像；对高光谱图像上的采样图像的可见光和近红外波段进行加权，得到低分辨率全色图像；将高光谱上的采样图像、低分辨率全色图像、全色图像生成全色与高光谱融合图像；计算全色与高光谱融合图像每个像元的类密度、区分度以及每个像元的类密度和区分度之积，得到中心似然度，确定中心像元；对全色与高光谱融合图像中的所有像元，按其与中心像元特征距离的远近划分为两个类别，从而得到目标的轮廓。本发明专利技术通过全色与高光谱图像融合，提升了高光谱图像的空间分辨率。

A Method of Object Contour Extraction Based on Fusion of Panchromatic and Hyperspectral Images

The invention discloses a target contour extraction method based on the fusion of Panchromatic and hyperspectral images, which includes: sampling hyperspectral images to the same spatial resolution of panchromatic images by interpolation, obtaining the sampled images on Hyperspectral images; weighting the visible and near infrared bands of the sampled images on hyperspectral images to obtain low-resolution panchromatic images; and using hyperspectral images to obtain low-resolution panchromatic images. Sampled image, low-resolution panchromatic image and panchromatic image are used to generate panchromatic and hyperspectral fusion image. The product of class density, discrimination and class density and discrimination of each pixel in panchromatic and hyperspectral fusion image is calculated to obtain central likelihood and determine central pixel. All pixels in panchromatic and hyperspectral fusion image are determined according to their characteristic distance from Central pixel. Distance and proximity are divided into two categories to obtain the outline of the target. The invention improves the spatial resolution of hyperspectral images by fusing panchromatic and hyperspectral images.

【技术实现步骤摘要】
一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法
本专利技术涉及一种遥感图像目标轮廓提取方法，尤其涉及一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法，属于数字图像处理

技术介绍
高光谱遥感图像通常在电磁波谱的可见光、近红外和中红外区域，以数十至数百个连续且细分的光谱波段对地物同时相成像。其的光谱分辨率很高，一般可达到10纳米数量级。高光谱图像记录的地物光谱信息极为丰富，在矿藏探测、环境和海洋监测、精细农业、森林调查、国防安全等领域发挥着越来越重要的作用。虽然高光谱图像的光谱分辨率高，但其空间分辨率较低。另一方面，全色图像通常采用可见光及近红外全谱段成像，其空间分辨率很高，但是仅提供目标的灰度信息，而单纯利用灰度信息也难以准确提取目标的轮廓。考虑到全色图像的空间分辨率较高，因此现有航天平台(如美国的EO-1和我国的天宫1号空间站)往往同时相采集全色与高光谱图像对，然后通过图像融合处理来提升高光谱图像的空间分辨率。因此，首先对全色与高光谱图像进行融合处理，然后综合利用融合图像的几何和光谱特征可以准确提取目标的轮廓。目前，全色与高光谱图像融合方法的研究相对较少，主要分为分量替换和频本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)通过插值将高光谱图像采样至全色图像相同的空间分辨率，得到高光谱图像上的采样图像；(2)对高光谱图像上的采样图像的可见光和近红外波段进行加权，得到低分辨率全色图像；(3)将高光谱上的采样图像、低分辨率全色图像、全色图像生成全色与高光谱融合图像；(4)计算全色与高光谱融合图像每个像元的类密度、区分度以及每个像元的类密度和区分度之积，得到中心似然度；(5)选取中心似然度最大的像元，以及中心似然度仅次于最大中心似然度的像元作为中心像元；(6)对全色与高光谱融合图像中的所有像元，按其与中心像元特征距离的远近划分为两个类别...

【技术特征摘要】
1.一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)通过插值将高光谱图像采样至全色图像相同的空间分辨率，得到高光谱图像上的采样图像；(2)对高光谱图像上的采样图像的可见光和近红外波段进行加权，得到低分辨率全色图像；(3)将高光谱上的采样图像、低分辨率全色图像、全色图像生成全色与高光谱融合图像；(4)计算全色与高光谱融合图像每个像元的类密度、区分度以及每个像元的类密度和区分度之积，得到中心似然度；(5)选取中心似然度最大的像元，以及中心似然度仅次于最大中心似然度的像元作为中心像元；(6)对全色与高光谱融合图像中的所有像元，按其与中心像元特征距离的远近划分为两个类别，从而得到目标的轮廓。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所述插值操作为：双线性插值操作。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(3)中，对高光谱上的采样图像低分辨率全色图像全色图像Pi按公式(1)进行乘性变换，生成全色与高光谱融合图像其中，表示高光谱上的采样图像中第i个像元在可见光和近红外光谱第k个波段的像素值，Pi表示全色图像上的第i个像元的像素值，表示低分辨率全色图像上的第i个像元的像素值，表示全色与高光谱融合图像上第i个像元在可见光和近红外光谱第k个波段的像素值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏，徐其志，张帆，张一鸣，
申请(专利权)人：北京市遥感信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11