【技术实现步骤摘要】
基于小波变换和施密特光谱锐化的多源图像融合方法
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种多源图像融合方法，可用于生态监测与生态保护。
技术介绍
随着成像传感器的发展，各式各样的成像设备已经渗透到人们的生活中。但是由于不同类型成像传感器的成像机理存在很大差异，使得它们所采集的图像难以满足一些特定的应用需求。因此需要对多源图像进行融合，获得目标和场景信息更加全面的图像。多光谱图像是目前应用最广泛的图像之一，其具有丰富的光谱信息，但是空间分辨率相对较低。为了更好地应用多光谱图像，需要将其与高分辨率图像相融合，得到具有高分辨率和丰富光谱信息的新图像。现有的多光谱图像融合方法主要有强度色调饱和度变换IHS法，主成分分析PCA法和传统的施密特光谱锐化融合GS法。其中，IHS法将多光谱图像由RGB空间转换至IHS空间，然后用高分辨率全色图像替换I分量，这种方法扭曲了原始图像的光谱特性，而且高分辨率全色图像的利用率低。PCA法是将多光谱图像进行主成分变换，然后将高分辨率全色图像进行线性拉伸并用拉伸后的图像替换第一主成分，...
【技术保护点】
1.一种基于小波变换和施密特光谱锐化的多源图像融合方法，其特征在于，包括如下：/n(1)从遥感卫星影像中获取多光谱图像与高分辨率全色图像P(x,y)，从多光谱图像中复制出一个全色波段，将这个全色波段与多光谱图像其他波段进行施密特光谱锐化GS变换；/n(2)取GS变换后多光谱图像的第一分量I(x,y)，对其进行小波变换，得到一个低频子图像I
【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换和施密特光谱锐化的多源图像融合方法，其特征在于，包括如下：
(1)从遥感卫星影像中获取多光谱图像与高分辨率全色图像P(x,y)，从多光谱图像中复制出一个全色波段，将这个全色波段与多光谱图像其他波段进行施密特光谱锐化GS变换；
(2)取GS变换后多光谱图像的第一分量I(x,y)，对其进行小波变换，得到一个低频子图像ILL(x,y)与三个高频子图像ILH(x,y)，IHL(x,y)和IHH(x,y)；
(3)对高分辨率全色图像P(x,y)进行小波变换，得到一个低频子图像PLL(x,y)与三个高频子图像PLH(x,y)，PHL(x,y)和PHH(x,y)；
(4)用全色图像的低频子图像PLL(x,y)替代多光谱图像第一分量的低频子图像ILL(x,y)，得到新的多光谱图像第一分量，并对新的多光谱图像第一分量进行小波逆变换，得到多光谱图像重构的第一分量
(5)将多光谱图像重构的第一分量与多光谱图像的其余分量进行GS逆变换，得到融合后的图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(1)中将从多光谱图像中复制出一个全色波段与其他波段进行GS变换，实现如下：
(1a)计算原始多光谱图像的每个波段像元灰度值的均值μT：
其中，T为原始多光谱图像的波段数，x和y分别是原始多光谱图像的行数和列数，M和N分别是原始多光谱图像的总行数和总列数，BT是原始多光谱图像的第T个波段；
(1b)计算原始多光谱图像的协方差
其中，GSl是经过GS变换后的第l个分量，σ(BT,GSl)是BT与GSl之间的方差；
(1c)对原始多光谱图像进行GS变换：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(2)中对GS变换后多光谱图像的第一分量I(x,y)进行小波变换，实现如下：
(2a)设多光谱图像的第一分量I(x,y)的大小为M×N，对I(x,y)的每一行分别使用低通滤波器L和高通滤波器H进行滤波和2倍下采样，分别得到多光谱图像的低通系数矩阵IL(x,y)和高通系数矩阵IH(x,y)：
其中，低通滤波器其脉冲响应为l(i)，i＝0,1,...,Nl-1，Nl为低通滤波器L的支撑长度，高通滤波器其脉冲响应为h(j)，j＝0,1,...,Nh-1，Nh为高通滤波器H的支撑长度，mod为取余函数，x＝0,1,...,M/2-1，y＝0,1,...,N-1；
(2b)对多光谱图像低通系数矩阵IL(x,y)和高通系数矩阵IH(x,y)的每一列分别使用低通滤波器L和高通滤波器H进...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯伟，童莹萍，全英汇，邢孟道，肖国尧，董淑仙，钟娴，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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