图像融合方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像融合方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：分别对预处理后的多光谱图像以及预处理后的全色图像进行分割，获得一一对应的多光谱图像块和全色图像块；将各多光谱图像块分别与各自所对应的全色图像块组成图像对；以各图像对作为粒子构建粒子群并构建目标函数；使各粒子分别同时进行寻优搜索计算，获得最优权重；基于最优权重将各图像对的两图像块融合；将各融合后的图像块拼接为完整图像。本申请的方法以各图像对作为粒子构建粒子群，采用并行的粒子群优化方法获取最优权重，基于最优权重融合各图像对的两图像块，并行的处理方式大大提高了图像融合的处理速度，提高了工作效率，完全能够满足批量化图像融合作业的需求。像融合作业的需求。像融合作业的需求。

【技术实现步骤摘要】
图像融合方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种图像融合方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]遥感图像也称为遥感影像(简称RS，英文Remote Sensing Image)，是指记录地球表面物体的位置、形状、大小、颜色等信息的图像，例如航空拍摄图像或卫星拍摄图像等，是基础地理数据采集与更新的重要数据源。遥感图像不仅包括采用可见光探测物体所拍摄的图像，也包括通过紫外线、红外线和微波探测物体所拍摄的图像。随着技术的发展进步，遥感图像的分辨率也越来越高。高分辨率遥感图像的单幅图像可达到数万分辨率，对遥感图像的融合处理的计算量较大，传统的串行图像融合算法在处理高分辨率图像时速度较慢，串行处理方式融合图像的工作效率较低，难以满足批量化作业的效率需求。

技术实现思路

[0003]本申请的目的是提供一种图像融合方法、装置、电子设备及存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：分别对预处理后的多光谱图像以及预处理后的全色图像进行分割，获得一一对应的多光谱图像块和全色图像块；所述多光谱图像与所述全色图像相互对应；将各所述多光谱图像块分别与各自所对应的全色图像块组成图像对；以各所述图像对作为粒子构建粒子群，并为所述粒子群构建目标函数；使各所述粒子基于所述目标函数分别同时进行寻优搜索计算，获得对应于目标函数最优值的最优权重；基于所述最优权重，将各所述图像对的两图像块融合，得到各融合后的图像块；将所述各融合后的图像块拼接为一完整图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建目标函数包括设置均方根误差的倒数或平均梯度作为目标函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使各所述粒子基于所述目标函数分别同时进行寻优搜索计算，获得对应于目标函数最优值的最优权重，包括：初始化所述粒子群中的每个所述粒子；针对每个所述粒子分别执行一个线程的操作；当每个所述粒子均完成所述执行一个线程的操作时，更新所述粒子群的全局最优解；判断是否达到最大迭代次数，若是则结束，若否则转向所述更新每一所述粒子的速度和位置；其中，针对一个所述粒子执行一个线程的操作，包括：更新所述粒子的速度和位置；基于更新后的所述粒子的速度和位置，融合所述粒子所对应的图像对的两个图像块，得到第一融合图像；计算所述第一融合图像的适应度分数；所述适应度分数为所述目标函数的值；根据所述适应度分数更新所述粒子的个体最优解。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建目标函数包括设置均方根误差和平均梯度两个目标函数；所述使所述粒子群的各所述粒子基于所述目标函数分别同时进行寻优搜索计算，获得对应于目标函数最优值的最优权重，包括：采用多目标粒子群算法使所述粒子群的各所述粒子基于所述两个目标函数进行寻优搜索计算，获得对应于所述两个目标函数的最优值的最优权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别对预处理后的多光谱图像以及预处理后的全色图像进行分割之前，所述方法还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵威，马金钢，阮鲲，曹磊，张政，冯婉玲，
申请(专利权)人：中科三清科技有限公司，
类型：发明
国别省市：