基于分区域拟合的全色与多光谱遥感图像融合方法技术

本发明专利技术提供的基于分区域拟合的全色与多光谱遥感图像融合方法，包括以下步骤：将多光谱图像上采样至全色图像的尺寸，并使用k‑means方法根据光谱角距离对上采样后的多光谱图像进行分类；然后使用最小二乘法分区域求解各类别区域的多光谱图像加权系数；利用乘法对上采样后的多光谱图像各个类别区域进行纹理补偿，生成各类别区域的融合图像，并将各类别区域的融合图像进行组合，得到最终融合图像。本发明专利技术多光谱波段的加权系数拟合结果更贴近原始全色图像，减小融合过程中的色彩失真，并且使用乘法操作而非主流融合算法中的加法操作进行纹理细节补偿，对高亮度区域有更好的纹理补偿效果，减小了融合过程的细节失真。

【技术实现步骤摘要】
基于分区域拟合的全色与多光谱遥感图像融合方法
本专利技术属于数字图像处理
，涉及一种遥感图像融合方法，特别涉及一种基于分区域拟合的全色与多光谱遥感图像融合方法。
技术介绍
光学遥感卫星是对地观测的重要手段，为了更高效地对地观测，大部分光学卫星均同时采集全色图像与多光谱图像，如SPOT、Landsat7、IKONOS、QuickBird、WorldView-2、ZiYuan-3、GaoFen-1等。通常，对于同时相的全色与多光谱图像，全色图像具有较高的空间分辨率和较低的光谱分辨率，多光谱图像具有较低的空间分辨率和较高的光谱分辨率，其原因在于：全色感应器(detector)接收入射光的光谱范围远比多光谱感应器宽，若要接收相同能量的入射光，多光谱感应器的物理尺寸需要大于全色感应器；此外，受卫星链路传输带宽的限制，直接提高多光谱图像的采集分辨率，将大大增加星上数据的下传压力。在实际应用中，人们需要更高分辨率的多光谱图像，例如在遥感图像判读中需要高视觉质量的融合图像。具有高空间分辨率的全色图像的好处是可以准确地检测道路、车辆等小或窄的目标。多光谱图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分区域拟合的全色与多光谱遥感图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、将原始多光谱图像上采样至全色图像的尺寸；/nS2、使用k-means方法利用光谱角距离对上采样后的多光谱图像进行k分类，得到多个类别区域；/nS3、对每个类别区域使用最小二乘法求取多光谱图像各波段加权系数；/nS4、结合所述多光谱图像各波段加权系数，利用乘法操作对多光谱图像的各类别区域分别进行纹理补偿，生成融合图像；/nS5、将S4中生成的各类别区域的融合图像进行组合，得到最终融合图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于分区域拟合的全色与多光谱遥感图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、将原始多光谱图像上采样至全色图像的尺寸；
S2、使用k-means方法利用光谱角距离对上采样后的多光谱图像进行k分类，得到多个类别区域；
S3、对每个类别区域使用最小二乘法求取多光谱图像各波段加权系数；
S4、结合所述多光谱图像各波段加权系数，利用乘法操作对多光谱图像的各类别区域分别进行纹理补偿，生成融合图像；
S5、将S4中生成的各类别区域的融合图像进行组合，得到最终融合图像。


2.根据权利要求1所述的一种基于分区域拟合的全色与多光谱遥感图像融合方法，其特征在于，所述S2具体包括：
S21、随机选取k个像素点作为聚类中心；
S22、计算多光谱图像上每个像素点到聚类中心的光谱角距离d，计算像素点到聚类中心光谱角距离的公式如下：



其中n指第n个类别，n＝1,2…k，dn为当前像素至第n类聚类中心的光谱角距离，v为当前像素的光谱向量，pn为第n个聚类中心的光谱向量；然后将每个像素分类至光谱角距离最小的类别，得到聚类集合；
S23、计算每个聚类集合的光谱向量均值，并光谱向量均值作为新的聚类中心；如果新的聚类中心与原来聚类中心不同，则返回S22，如果新的聚类中心与原来聚类中心相同，则进入S3。


3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李毅飒，王越，李波，袁茂洵，韦星星，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11