基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法技术

本发明专利技术涉及一种基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法。首先对获取的多光谱图像进行分割得到单波段光谱图像，然后对单波段光谱图像进行空间滤波、迭代融合操作，通过对迭代融合后的单波段光谱图像进行质量评价，得到图像质量改善的最佳参数，最后利用最佳参数实现多光谱图像的质量改善。本发明专利技术将大气特征对光谱图像的影响纳入到光谱图像质量改善的总体框架中，并用其对不同光谱波段之间的关系信息进行刻画，从而得到较好的光谱图像质量改善效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法


[0001]本专利技术属于多光谱图像质量改善
，特别是涉及一种基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法。

技术介绍

[0002]图像复原的目的是从退化的图像中恢复清晰的图像。近年来，国内外研究学者已经提出了大量的光谱图像质量改善方法。现有的方法可以分为三类：基于光谱域的方法、基于空间域的方法、基于空间
‑
光谱域的方法。基于光谱域的方法将光谱图像看作若干光谱曲线的集合，质量改善的过程等效为对光谱域逐条光谱曲线进行操作。基于空间域的方法通过利用光谱图像空间域的冗余信息，将光谱图像的每个波段看作不同的灰度图像，质量改善的过程等效为对光谱图像的每个波段在空间域进行质量改进。基于空间
‑
光谱域的方法同时考虑光谱图像光谱维和空间维的信息，能够同时在光谱维和空间维对图像进行质量改善。
[0003]然而，上述方法的一个缺陷在于它们大都假设相邻波段间的关系是一致的，包括波段本身的属性特征和由于各种因素而引入的干扰信息。但在现实应用过程中，光谱图像中不同波段间的关系以及所受本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对多光谱图像进行预处理；步骤2，对预处理后的单波段光谱图像进行空间滤波；步骤3，对滤波后的单波段光谱图像进行空间迭代融合；步骤4，通过图像质量评价，得到图像质量改善的最佳参数；步骤5，利用步骤4得到的最佳参数对多光谱图像进行质量改善。2.如权利要求1所述的一种基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法，其特征在于：步骤1中利用多光谱相机采集的光谱图像是将所有N个波段的信息叠加在一幅图像上，即真实场景中的像素在采集的图像中表示为区域块，块中的每个像素点代表空间维度上坐标对应的N个波段的强度信息，为了便于后处理，对光谱图像进行分割，得到N个单波段光谱图像。3.如权利要求1所述的一种基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法，其特征在于：步骤2中利用拉普拉斯算子对各个波段进行滤波操作，拉普拉斯算子计算公式如下：式中，f(x,y)表示退化的图像，x和y表示像素的位置；式(1)可以近似表示为：由此得：式中，表示求梯度的操作，G(x,y)表示恢复的清晰图像，f(x,y)表示退化的图像，x和y是像素的位置，c表示掩膜。4.如权利要求3所述的一种基于全局迭代融合的多光谱图像质量改善方法，其特征在于：步骤3中使用高斯核函数来逼近原本的清晰图像，然后利用气象参数约束高斯核函数的参数，定义高斯核函数的参数如下：式中，σ
m
表示高斯核函数的参数；表示气象参数，i为气象参数的数量；c
m
为系数矩阵c的第m行，c＝[c1,...,c
m
,...,c
M
]，M为枚举数，c
m
中包含i个元素，即c
m
＝[c
m1
,c
m2
,...,c
mi
]；得到高斯核函数的参数后，利用该参数生成多光谱图像波段之间的权重关系即：ω＝Gaussian(bands,σ)
ꢀꢀꢀꢀ
(5)式中，bands表示多光谱图像的波段数，ω表示高斯函数的权重，计算方式如下：式中，ω
i
表示第i个波段的权重；设置完权重函数之后，根据步骤2空间滤波的结果，计算空间融合后的单波段图像：
式中，I
fusion
表示空间融合后的单波段图像，G(x,y)表示恢复的清晰图像，代表恢复的清晰图像的梯度；然后进行空间迭代融合：I
fusion,i
＝I
fusion,i
‑1+I
fusion,i
‑1×
ω
i
ꢀꢀꢀꢀ
(8)式中，i表示第i个波段，1≤i≤N，N表示总的波段数；I
fusion,i
表示第i次迭代融合后的单波段图像，I
fusion...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亚雄，李小玉，汤一博，熊盛武，师悦天，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：