[发明专利]一种多光谱与高分辨率全色图像融合方法研究

说明书

一、技术领域

本发明属于遥感图像融合领域，采用一种基于光谱保持型的小波变换的图像融合算法，将低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像进行有效地融合。本发明不仅减少了光谱扭曲值，同时还能有效地提高空间分辨率。 

二、背景技术

图像融合是信息融合中的一个重要的组成部分，它在医学、遥感、计算机视觉、气象预报及军事目标识别等方面的有着广阔的应用前景。对于多卫星遥感数据，图像融合的定义可描述为：将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将各影像数据中所含的信息优势或互补性有机地结合起来产生新影像数据的技术。 

图像融合一般可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合三级。通过信息融合，将大大减少或抑制探测对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性或不确定性，从而提高图像分割、识别及解译的能力，并用于不同的应用领域。 

在遥感应用领域中，单一传感器图像数据通常不能提取足够得信息来满足某些应用的需要，它所能提取的信息是有限的、不完整的。因为目标的特征是由包括电磁辐射在内的所有表征媒介来表达，某一波段的电磁辐射图像仅能表达与其相关的特征。而图像数据融合可以得到更多的信息，减少理解的模糊性，提高遥感图像数据的利用率。图像数据融合不是简单的叠加，它产生新的、蕴涵更多有价值信息的图像。 

多传感器图像数据融合在测绘领域中的一个主要应用就是通过高空间分辨率全色图像和多光谱分辨率图像的融合，得到高空间分辨率和多光谱分辨率的图像，融合多波段和多时段的遥感图像来提高目标分类的准确性；遥感数据中的光谱图像含有丰富的光谱信息，高分辨率全色图像具有很高的空间分辨率，将两者进行有效地融合，融合图像不仅保留了光谱信息还具有较高的空间分辨率。 

三、发明内容

本发明的目的在于提供一种遥感图像融合的方法，使融合后的图像在尽量保持多光谱图像的光谱信息的同时，最大限度的提高图像的空间分辨率。具体实现包括以下步骤： 

(1)首先将高分辨率图像(pan)与多光谱图像(ms)进行配准，采用双线性插值的方法对多光谱图像进行重采样，将多光谱图像配准到高分辨率图像上，使多光谱图像具有与高分辨率图像相同的空间分辨率。 

(2)对多光谱图像进行图像增强，并将其RGB分量转换为IHS分量。 

(3)为了防止在融合过程中引起的光谱扭曲，以多光谱图像的I分量图像作为参考，对高分辨率全色图像做直方图匹配，这样就能减少融合过程中的光谱偏差。 

(4)对多光谱的I分量图像与匹配后的高分辨率全色图像进行3层小波分解，得到各自的高频与低频分量，采用对高低分量不同的融合准则对其进行融合。 

(5)对融合后的图像进行3层小波逆变换，得到融合后的I分量图像。 

(6)将得到的I分量图像与多光谱图像的H、S分量图像进行IHS逆变换，即得到最终的融合图像。 

本发明的优点在于融合后的图像光谱信息得到了较好的保持，同时空间分辨率得到的较大的提高。 

附图说明

图1为本方法的融合算法模型； 

图2为本方法与其他融合方法相比，所得到的不同结果，从图中可以看出本文方法确实在光谱保持及空间分辨率的提高上都有着明显的优势。 

具体实施方式：

下面结合附图和具体实例对本发明做进一步说明： 

1.基于光谱保持型的小波变换图像融合算法 

a)IHS变换的融合准则 

IHS(Intensity，Hue，Saturation)分别表示色调、强度和饱和度。IHS变换的优点是它能有效地将RGB模型中图像的强度I分量与H、S分量相分离，利用高分辨率图像代替多光谱图像中的I分量可以增加图像的细节信息，提高分辨率，但光谱信息会产生偏差。为了更加有效地将两者进行融合，保证在提高分辨率的同时减少光谱损失，本文利用多分辨率小波变换的方法将多光谱图像的I分量与高分辨率图像进行分解，得到各自的高低频系数，再根据其特征进行不同准则的融合，已达到更好的效果。 

b)小波变换的融合准则