基于小波变换的可调节遥感影像融合方法技术

本发明专利技术涉及一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法，通过将高分辨率影像和多光谱影像进行小波多层分解，得到不同分解水平上各自的低频近似子图像和高频细节子图像，在每一分解水平上，采用一个滑动窗口，计算高分辨率影像和多光谱影像的子图像在滑动窗口内的方差之比，以该比值为依据，使用可调节参数对待融合子图像进行线性计算，依次得到各分解水平上对应子图像融合后的小波系数，最后进行小波逆变换得到融合影像。本发明专利技术在传统的小波分解与重构算法的基础上，通过引入可调节参数，很方便地在融合后影像的细节保留和光谱保持之间进行合理的取舍，可以得到单独使用某种传统的融合方法所无法实现的效果，从而可以满足不同的应用需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像分析领域，尤其是涉及多源遥感影像后处理阶段的一种。
技术介绍
遥感影像融合是一种高级影像处理技术，其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，提高数据的使用效率。将高空间分辨率的影像和多光谱影像进行融合的主要技术有IHS变换法、PCA(主成分分析)变换法、HPF(高通滤波)方法以及小波变换法等。然而，对上述融合算法进行归纳，其共同的缺点是对一个特定的方法来说，只能得到一种特定的融合效果，即用户无法根据影像的特点和实际应用的需要在高分辨率的保留和光谱信息保持之间进行动态的调整。但是，不同的应用对这两个面有不同的要求。对于特征提取、纹理提取、地图制图等应用来说，影像的细节信息较为重要；对于遥感影像分类和城市制图来说，保持光谱信息的准确、完整，则是至关重要的。所以，提出能够为不同的应用提供不同的融合效果的方法，就显得尤为重要。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有影像融合技术存在的不足，提供一种，其可以在融合影像的光谱保持能力和高空间分辨率保留能力之间进行动态调整。为实现这样的目的，本专利技术在将高分辨率影像和多光谱影像进行小波多层分解之后，得到不同分解水平上各自的低频近似子图像和高频细节子图像。为了综合考虑两幅影像的细节特征，在小波分解的每一水平上，采用一个滑动窗口，计算高分辨率影像的子图像和多光谱影像的子图像在滑动窗口内的方差之比，以该比值为依据，使用可调节参数对待融合的子图像进行线性计算，依次得到各个分解水平上多光谱影像和高分辨率影像对应子图像融合后的小波系数，最后进行小波逆变换得到融合影像。本专利技术提供的技术方案具体如下一种，其包含有如下步骤A、将高分辨率影像A进行线性拉伸并与多光谱影像B进行直方图匹配，然后进行小波分解，得到低频近似子图像SA(2j；x，y)和高频细节子图像WkA(2j；x，y)，其中k＝1，2，3表示3个方向；j＝1，2，...，J表示不同的分辨率；将影像B进行小波分解，得到低频近似子图像SB(2j；x，y)和高频细节子图像WkB(2j；x，y)；B、确定权系数qk值在第j分解水平上，分别对影像A和B的子图像进行统计，构造Rk(2j；x，y)，用以反映两幅影像对应子图像的细节信息的相对大小，公式(1)中DkA(2j；x，y)与DkB(2j；x，y)分别是WkA(2j；x，y)与WkB(2j；x，y)中以(x，y)为中心像元的n×n，n＝3，5，...，K窗口内的方差；Rk(2j;x,y)=DkA(2j;x,y)DkB(2j;x,y)]]>公式(1)将Rk(2j；x，y)进行归一化，公式(2)中Rk_normal(2j；x，y)是归一化的Rk(2j；x，y)，Rkmin(2j)是Rk(2j；x，y)的最小值，Rkmax(2j)是Rk(2j；x，y)的最大值；Rk_normal(2j;x,y)=Rk(2j;x,y)-Rkmin(2j)Rkmax(2j)-Rkmin(2j)]]>公式(2)计算影像融合权系数qk的值，公式(3)中a和b是可调节参数(0≤a≤b≤1)；qk=0Rk-normal≤aRk_normal-ab-aa<Rk_normal<b1Rk_normal≥b]]>公式(3)C、确定融合值根据权系数qk的值，将两幅影像对应子图像WkA(2j；x，y)和WkB(2j；x，y)在(x，y)处的小波系数进行融合，得到(x，y)处的融合值，其中Fk(2j；x，y)是融合后的子图像的滑动窗口中心点(x，y)的值；Fk(2j；x，y)＝qk×WkA(2j；x，y)+(1-qk)×WkB(2j；x，y)D、重复步骤B和C，依次对每一组低频近似子图像SA(2j；x，y)和SB(2j；x，y)，以及所有的分解水平上进行融合操作，得到融合影像在各分解水平上的低频近似子图像和高频细节子图像；对得到的小波系数进行小波逆变换，得到高光谱影像的一个波段与高分辨率影像的融合影像；再依次将多光谱影像B的其他波段也与高分辨率影像A按照前述步骤进行融合，从而完成所有波段的融合。本专利技术是在传统的小波分解与重构算法的基础上，通过引入两个可调节参数，来灵活控制两幅不同分辨率影像的融合效果，很方便地在融合后影像的细节保留和光谱保持之间进行合理的取舍。由于引入了可调节参数，可以获得单独使用某种传统的融合方法所无法实现的效果。在合理的参数组合下，融合图像在细节保留和光谱保持方面均要超过某些传统的融合方法，从而可以满足不同的应用需要，增强遥感影像的信息清晰度、改善解译的精度以及提高信息的可靠性和使用效率。附图说明图1是本专利技术所述方法与习用方法的融合效果比较图；图2是本专利技术所述方法的流程图。具体实现方式为了更加清楚本专利技术的技术方案，兹配合附图和具体实施例详细说明如下本专利技术选取SPOT全色波段影像作为高分辨率影像A(256×256)如图1(a)，选取Landsat TM影像的4、3、2波段作为多光谱影像B(256×256)，如图1(b)；A、B严格配准后，具体步骤如下，如图2所示1、将高分辨率影像A进行线性拉伸并与B进行直方图匹配，然后进行小波分解，选用的小波基为db4，分解层数为2。该小波分解既可以用DB4，也可用其他的小波基，如DB1，DB2，Harr，...，同时分解层数也可以是1，2，3，4，...选用的小波基和小波分解的层数可以是任意的。本实施例仅以小波基为db4，分解层数为2进行说明。得到第j分解水平的低频近似子图像SA(2j；x，y)和3个高频细节子图像W1A(2j；x，y)，W2A(2j；x，y)，W3A(2j；x，y)；2、将多光谱影像B的第2波段进行小波分解，同样选用db4作为小波基，分解层数为2。得到第j分解水平的低频近似子图像SB(2j；x，y)和3个高频细节子图像W1B(2j；x，y)，W2B(2j；x，y)，W3B(2j；x，y)；3、确定一个3×3的窗口，在第j分解水平上，分别对影像A和B的子图像进行统计，求得小窗口内的方差D1A(2j；x，y)和D1B(2j；x，y)，按照公式(1)在每一分解水平上构造Rk(2j；x，y)。在第j分解水平上R1(2j;x,y)=D1A(2j;x,y)D1B(2j;x,y)]]>R2(2j;x,y)=D2A(2j;x,y)D2B(2j;x,y)]]>公式(1)R3(2j;x,y)=D3A(2j;x,y)D3B(2j;x,y)]]>4、在第j分解水平上，将R1(2j；x，y)、R2(2j；x，y)和R3(2j；x，y)进行归一化处理，得到R1_normal(2j;x,y)=R1(2j;x,y)-Rkmin(2j)Rkmax(2j)-Rkmin(2j)]]>R2_normal(2j;x,y)=R2(2j;x,y)-Rkmin(2j)Rkmax(2j)-Rkmin(2j)]]>公式(2) R3_normal(2j;x,y)=R3(2j;x,y)-Rkmin(2j)Rkmax(2j)-Rkmin(2j)]]>根据公本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法，其特征在于，该方法包含有如下步骤：Ａ、将高分辨率影像Ａ进行线性拉伸并与多光谱影像Ｂ进行直方图匹配，然后进行小波分解，得到低频近似子图像Ｓ↓［Ａ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）和高频细节子图像Ｗ↓［ｋ Ａ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ），其中ｋ＝１，２，３表示３个方向；ｊ＝１，２，…，Ｊ表示不同的分辨率；将影像Ｂ进行小波分解，得到低频近似子图像Ｓ↓［Ｂ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）和高频细节子图像Ｗ↓［ｋＢ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）；Ｂ、 确定权系数ｑ↓［ｋ］值：在第ｊ分解水平上，分别对影像Ａ和Ｂ的子图像进行统计，构造Ｒ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ），用以反映两幅影像对应子图像的细节信息的相对大小，公式（１）中：Ｄ↓［ｋＡ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）与Ｄ↓［ｋＢ］（２↑［ ｊ］；ｘ，ｙ）分别是Ｗ↓［ｋＡ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）与Ｗ↓［ｋＢ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）中以（ｘ，ｙ）为中心像元的ｎ×ｎ，ｎ＝３，５，…，Ｋ窗口内的方差；Ｒ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）＝Ｄ↓［ｋＡ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）／Ｄ↓［ ｋＢ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）公式（１）将Ｒ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）进行归一化，公式（２）中：Ｒ↓［ｋ＿ｎｏｒｍａｌ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）是归一化的Ｒ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ），Ｒ↓［ｋｍｉｎ］（２↑［ｊ］）是Ｒ↓［ｋ ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）的最小值，Ｒ↓［ｋｍａｘ］（２↑［ｊ］）是Ｒ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）的最大值；Ｒ↓［ｋ＿ｎｏｒｍａｌ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）＝Ｒ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）－Ｒ↓［ｋｍｉｎ］（２↑［ｊ］）／Ｒ↓［ｋｍ ａｘ］（２↑［ｊ］）－Ｒ↓［ｋｍｉｎ］（２↑［ｊ］）公式（２）计算影像融合权系数ｑ↓［ｋ］的值，公式（３）中：ａ和ｂ是可调节参数（０≤ａ≤ｂ≤１）；＊＊＊Ｃ、确定融合值：根据权系数ｑ↓［ｋ］的值，将两幅影 像对应子图像Ｗ↓［ｋＡ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）和Ｗ↓［ｋＢ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）在（ｘ，ｙ）处的小波系数进行融合，得到（ｘ，ｙ）处的融合值，其中：Ｆ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）是融合后的子图像的滑动窗口中心点（ｘ，ｙ）的值； Ｆ↓［ｋ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）＝ｑ↓［ｋ］×Ｗ↓［ｋＡ］（２↑［ｊ］；ｘ，ｙ）＋（１－ｑ↓［ｋ］）×Ｗ↓［ｋＢ］（２↑［ｊ］...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈云浩，李京，邓磊，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]