[发明专利]一种遥感图像融合增强的实现方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体的说是一种将LBV数据变换同传统的图像融合相结合的遥感图像融合增强的实现方法。

背景技术

LBV数据变换方法是通过对大量地物光谱曲线的研究而提出的一种新的数据变换方法，近年来在遥感图像增强，图像解译和分类等方面取得了较为广泛的应用。该算法利用多光谱图像四个波段的光谱信息，从中提取出反应地物辐射水平的L，反应可见光-近红外辐射平衡的B，以及辐射变化矢量(速度和方向)V。利用该方法所产生的L、B、V图像不仅具有明确的物理，数学和地理意义，而且保留了大量的光谱信息，合成的图像地物颜色接近地面物质的颜色特征，可以有效的用来对遥感图像进行地物识别分类和地学应用分析等。传统的变换方法往往只能使用三个光谱通道的信息，与传统方法相比，LBV变换可以集成多于3个光谱通道的信息，其变换后的图像信息量更加丰富。(参考文献：Zeng Zhiyuan，A new method of data transformation for satellite images：I.Methodology and transformation equations for TM images[J]，International Journal of Remote Sensing，2007，28(18)：4095-4124.)

图像融合就是将不同空间与光谱分辨率图像按特定的算法进行处理，使所产生的新图像同时具有原来图像的多光谱特性以及高空间分辨率信息。在多光谱遥感影像融合中，典型的图像融合方法有：基于IHS变换的融合方法，基于IHS变换和小波变换的相结合的融合方法，基于HSV变换与小波变换相结合的融合方法。

IHS(Intensity，Hue，Saturation)表示亮度、色调和饱和度，是人们认识颜色的三个特征。IHS是基于不同色彩空间融合方法的一种。在所有的色彩变换技术中，IHS变换最符合人的视觉效果。IHS变换可分为柱体变换，单六角椎变换，球体变换和三角变换四种。IHS彩色空间变换融合是指首先将RGB彩色图像分解成I(亮度)，H(色调)，S(饱和度)，再用直方图匹配后的高分辨率影像替换I，并进行反变换。对图像融合而言，各种IHS变换方法无明显的差异。(参考文献：Chavez P.S.jr，Side S.C.，Anderson J.A.，Comparison of Three Different Methods to Merge Multi-resolution and Multi-spectral Data：TM&SPOT-PAN，Photogram eng.Remote Sens.，1991，57(3)：295-303；POHL C，GENDEREN J Lva.Multisensor image fusion in remote sensing：concepts，methods，and applications[J].International Journal of Remote Sensing，1998，19(5)：823-854；Wang Ren-li，QiMeng-rao，Wang Hui.Comparative Study on the Method of IHS Transformation for Image Fusion[J].Journal of Institute of Surveying and Mapping，2000，17(4)：269-272.)

IHS融合能明显的增加多光谱图像的空间分辨率，但当高分辨率图像与多光谱图像波段之间的光谱响应范围不一致时，融合后的影像色彩畸变严重。(参考文献：POHL C，GENDEREN J Lva.Multisensor image fusion in remote sensing：concepts，methods，and applications[J].International Journal of Remote Sensing，1998，19(5)：823-854。)