基于角点测度的月球表面多光谱图像融合方法技术

一种基于角点测度的月球表面多光谱图像融合方法，其特征是图像融合方法步骤为：（１）对两幅源图像分别进行Ｎ级小波分解；（２）对源图像相似平面对应位置的系数求均值作为融合图像相似平面对应位置的系数；（３）计算与原图像大小相同的角点测度响应幅值图；（４）给定一个大小为Ｋ×Ｌ的滑动窗口，Ｋ和Ｌ通常为奇数，定义区域计数器；（５）确定融合图像对应小波平面上对应区域中心位置系数的取值；（６）进行冗余小波逆变换求融合图像。本发明专利技术的优点是：描述了源图像小波平面对应位置的角点和边缘点的显著程度，角点测度响应值作为小波平面对应位置融合系数的选择依据，使源图像的边缘和角点等细节特征得到有效的保持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像融合方法，尤其涉及一种基于角点测度的月球表面多光谱图像融合方法。
技术介绍
我国月球探测一期工程和其他国家月球探测工程提供了许多月球表面同一区域 的多空间、多分辨率、多时相和多光谱的图像，为月球表面地形测绘和月球表而物质的识 别和分类提供了丰富的数据。月球表面的不同元素和含有不同元素的岩石对各个谱段电 磁波的反射率不同，所以月球表面同一场景不同谱段图像的灰度、对比度和纹理特征也各 不相同，通过融合两个或多个谱段的月球表而图像，能够充分利用每个谱段图像包含的冗 余信息和互补信息，获取月球表而同一场景具有更丰富光谱和细节信息的图像。图像融 合按融合的层次可以分为像素级融合、特征级融合以及决策级融合。目前，最常用的遥感 图像融合采用基于像素级的融合，主要实现方法有加权平均、基于强度_色度_饱和度 (Intensity_Hue_Saturate) (HIS)，禾口主成分分析Principal Component Analysis (PCA)等 基于空间域的方法和塔形分解、Contourlet变换、小波变换等基于变换域的方法。其中， 加权平均法比较容易实现，但是简单的叠加会导致融合图像信噪比降低，图像模糊。IHS和 PCA变换融合方法主要应用于高分辨率全色图像与低分辨率多光谱图像的融合，融合结果 有较大的光谱失真。基于塔形分解(拉普拉斯塔)的图像融合算法虽然克服了上述缺点， 但在拉普拉斯塔中，不同分辨率的细节信息彼此相关，当要融合的图像差别较大时，这种相 关性易引起算法的不稳定。小波变换具有良好的分频特性，经小波分解后的不同平面的小 波系数的统计特性分别反映了图像的边缘、区域等特征，正好克服了上述方法的不足。而 实现小波变换的经典算法主要有两类实现正交小波变换的Mallat算法和实现冗余小波 变换的atrous算法。Mallat算法分解和重建过程中涉及到抽取和插值，增加了计算的负 担。另外，变换前后图像的大小发生了改变。atrous算法分解和重建过程中不进行抽取和 插值，能够从一定程度上克服这些缺点，并有利于保持图像的细节特征，因此更适合用于图 像融合。目前最常用的atrous冗余小波变换法有冗余小波域均值法和冗余小波重要中心 系数法，其中冗余小波域均值法采用小波平面上对应位置小波系数的加权平均，会导致图 像的边界模糊；冗余小波域重要中心系数法则根据源图像第i级小波平面上对应位置小波 系数的相对大小进行区域计数，并通过区域计数器的值来确定融合图像对应区域中心位置 小波系数的取值，实验表明该方法优于小波域均值法。但冗余小波域重要中心系数法仅以 第i级小波平面上对应位置小波系数的相对大小作为融合的依据，没充分考虑源图像对应 位置的边缘、角点特征的显著程度，融合图像清晰度偏低，而角点和边缘作为图像的重要形 态特征，对图像的融合具有重要意义。 本方法通过对Harris角点特征量的计算和分析，提出了角点测度的概念，角点测 度反映了源图像对应位置的边缘和角点特征的显著程度。并针对月球表面图像具有纹理稀 少、目标和背景灰度对比度小等特点，在小波变换和冗余小波重要中心系数法的基础上，提3出一种基于角点测度的月球表面图像融合方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，该方 法利用atrous冗余小波变换算法把月球表面多光谱图像分解成小波平而和相似平面；然 后利用角点测度响应函数来估计小波平面的角点测度，采用基于角点测度响应值的重要中 心系数融合规则融合小波平面；对相似平面采取加权平均的融合规则；最后通过冗余小波 逆变换得到融合图像。本专利技术采用小波平面对应位置的角点特征响应函数幅值作为融合的 依据，使得本专利技术的融合结果有效保持了源图像的光谱特征和细节特征，图像清晰度高。因 此，本专利技术称为. 角点和边缘点是多光谱图像中除光谱特征的一类重要形态特征，遥感图像融合的 关键是有效保持源图像中的光谱特征以及不同地物之间的形态特征，因此角点和边缘点特 征对多光谱的图像融合具有重要的意义。 本专利技术是这样来实现的，其特征是图像融合方法步骤为 (1)对两幅源图像分别进行N级小波分解，每幅源图像被分解成一个相似平面和N 个小波平面； (2)对源图像相似平面对应位置的系数求均值作为融合图像相似平面对应位置的 系数； (3)对反映高频信息的同组每级小波平面利用角点测度响应函数进行估计，得到 与原图像大小相同的角点测度响应幅值图； (4)给定一个大小为KXL的滑动窗口， K和L通常为奇数，定义区域计数器，当该 窗口在每组同级小波平面内滑动时，对滑动窗口进行区域计数操作； (5)根据区域计数器取值的大小，确定融合图像对应小波平面上对应区域中心位 置系数的取值； (6)对从融合规则得到的相似平面和N级小波平面，进行冗余小波逆变换求融合 图像。 上述方法中，所述的角点测度响应值反映边缘和角点特征的显著性，若某点的 角点或边缘特征越显著，则该点的角点测度响应值越大；反之，则该点的角点测度响应值 越小。其响应函数采用由Harris, St印hens"3]1988年提出的基于信号的点特征提取算 子-Harris角点检测算子来定义，其角点测度响应函数定义如下 <formula>formula see original document page 4</formula> 其中<formula>formula see original document page 4</formula> 式中Ix(i， j)，Iy(i，j)和Ixy(i，j)分别为图像象素点(i， j)在x、y方向的偏导及 二阶混合偏导，A p A 2是矩阵C的两个特征值，det (C)表示矩阵C的行列式值，trace (C)表示矩阵C的迹。R为图像中象素点(i， j)的Harris角点特征量。 上述方法中，所述的atrous冗余小波变换方法是利用巻积核对图像进行滤波把 图像分解为不同频率通道上的相似平面和小波平面。设f表示原始图像，H是低通滤波器。 Qw表示其第i级相似平面，"i(f)表示其第i级小波平面，它们的大小都与原图相同。原 始图像经过N级分解得到一个相似平面a N和N个小波平面"i (f)，具体分解过程如下<formula>formula see original document page 5</formula> 本专利技术的优点是描述了源图像小波平面对应位置的角点和边缘点的显著程度， 角点测度响应值作为小波平面对应位置融合系数的选择依据，使源图像的边缘和角点等细 节特征得到有效的保持。具体实施例方式我们采用美国Clementine月面数据的5波段多光谱数据中750nm和1000nm2个波段的数据来对本专利技术的性能进行说明，其图像空间分辨率为64m。附图说明图1所示，RWT表示冗余小波变换，IRWT表示冗余小波逆变换经过N级RWT，源图像被分解为一个相似平面和N个小波平面。其中相似平面主要包含的是源图像的低频信息(光谱特征)，为了更有效地保持源图像的光谱特征，本专利技术对源图像相似平面对应位置的系数求均值作为融合图像相似平面对应位置的系数 aN(F) = (aN(A) + aN(B))/本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于角点测度的月球表面多光谱图像融合方法，其特征是图像融合方法步骤为：（１）对两幅源图像分别进行Ｎ级小波分解，每幅源图像被分解成一个相似平面和Ｎ个小波平面；（２）对源图像相似平面对应位置的系数求均值作为融合图像相似平面对应位置的系数；（３）对反映高频信息的同组每级小波平面利用角点测度响应函数进行估计，得到与原图像大小相同的角点测度响应幅值图；（４）给定一个大小为Ｋ×Ｌ的滑动窗口，Ｋ和Ｌ通常为奇数，定义区域计数器，当该窗口在每组同级小波平面内滑动时，对滑动窗口进行区域计数操作；（５）根据区域计数器取值的大小，确定融合图像对应小波平面上对应区域中心位置系数的取值；（６）对从融合规则得到的相似平面和Ｎ级小波平面，进行冗余小波逆变换求融合图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：储珺，张桂梅，缪君，王璐，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：36[中国|江西]