[发明专利]带有薄云的多光谱和全色图像融合方法

权利要求书

1.一种带有薄云的多光谱和全色图像融合方法，包括如下步骤：

1)对带有薄云的多光谱图像进行上采样，采样后的多光谱图像的大小与带有薄云的全色图像的大小相同；

2)对采样后的多光谱和全色图像依次分别进行下采样、高斯低通滤波和上采样，得到多光谱图像的背景图像B₁和全色图像的背景图像B₂，其中多光谱图像的背景图像的波段数和多光谱图像的波段数相同；

3)对多光谱图像的每个波段和全色图像分别进行去除薄云操作：

3.1)计算多光谱图像每个波段图像的灰度均值和全色图像的灰度均值，即对图像中所有的像素的灰度值求和，再除以图像的像素总数；

3.2)对多光谱图像的每个波段，减去背景图像B₁的相应波段，再加上相应波段的灰度均值，得到去除薄云的多光谱图像I₁；

3.3)对全色图像，减去其背景图像B₂，再加上其灰度的均值，得到去除薄云的全色图像I₂；

4)对去除薄云后的多光谱图像I₁进行PCA变换，得到各个分量图像 其中表示多光谱图像经过PCA变换后得到的第i主分量，i＝1,2,…,n，n为分量的总数；

5)对经过PCA变换后得到的第一主分量图像和去除薄云的全色图像I₂，分别进行Shearlet变换分解，将第一主分量图像分解为一个低频系数x₁和多个方向子带系数y₁,y₂,…,y_m，将去除薄云的全色图像I₂分解为一个低频系数x₂和多个方向子带系数z₁,z₂,…,z_m；

6)对步骤2)得到的多光谱图像的每一个波段的背景图像，通过下式计算其灰度平均值，得到多光谱图像的合成背景图像B′₁：

其中表示背景图像B₁的第k波段在坐标(p,q)处的灰度值，B′₁(p,q)表示合成的背景图像B′₁在坐标(p,q)处的灰度值，N是多光谱图像的波段数 ；

7)根据多光谱图像的合成背景图像B′₁，建立权值矩阵w₁：

7.1)建立合成背景图像B′₁的缓存矩阵M₁，初值为零，其大小和多光谱图像的背景图像相同，将多光谱图像的合成背景图像B′₁的每一个位置的灰度值，直接赋值给其缓存矩阵M₁的相应位置；

7.2)统计合成背景图像B′₁的缓存矩阵M₁中所有值的最大值和最小值，分别记作和

7.3)根据最大值和最小值计算合成背景图像B′₁的阈值T₁：

7.4)将多光谱图像的合成背景图像B′₁中每一个像素的灰度值与其阈值T₁进行比较，将灰度值大于其阈值T₁的像素分为一类，并将这类像素组成的区域记作S₁₁；将灰度值小于其阈值T₁的像素分为另一类，并将这类像素组成的区域记作S₁₂；

7.5)分别计算区域S₁₁和S₁₂中的所有像素灰度值的均值，分别记作和 计算合成背景图像B′₁的缓存矩阵M₁的压缩取值范围的阈值R₁：

；

7.6)对所述缓存矩阵M₁中所有的值进行归一化处理，得到归一化矩阵M′₁，该归一化矩阵M′₁中所有的值都在[0,1]区间内；

7.7)对归一化矩阵M′₁中的每一个值乘以其压缩取值范围的阈值R₁，使归一化矩阵M′₁中的所有的值压缩到[0,R₁]范围内，压缩后的矩阵就是权值矩阵w₁；

8)根据全色图像的背景图像B₂，建立权值矩阵w₂：

8.1)建立全色图像的背景图像B₂的缓存矩阵M₂，初值为零，其大小和全色图像的背景图像相同，将背景图像B₂的每一个位置的灰度值，直接赋值给其缓存矩阵M₂的相应位置；

8.2)统计全色图像的背景图像B₂的缓存矩阵M₂中所有值的最大值和最小值， 分别记作和

8.3)根据最大值和最小值计算全色图像的背景图像B₂的阈值T₂，

8.4)将全色图像的背景图像B₂中每一个像素的灰度值与其阈值T₂进行比较，将灰度值大于其阈值T₂的像素分为一类，并将这类像素组成区域记作S₂₁；将灰度值小于其阈值T₂的像素分为另一类，并将这些像素组成的区域记作S₂₂；

8.5)分别计算区域S₂₁和S₂₂中所有像素灰度值的均值，分别记作和计算全色图像的背景图像B₂的缓存矩阵M₂的压缩取值范围的阈值R₂：

；

8.6)对所述缓存矩阵M₂中所有的值进行归一化处理，得到归一化矩阵M′₂，该归一化矩阵M′₂中所有的值都在[0,1]区间内；

8.7)对归一化矩阵M′₂中的每一个值乘以其压缩取值范围的阈值R₂，使归一化矩阵M′₂中的所有的值压缩到[0,R₂]范围内，压缩后的矩阵就是权值矩阵w₂；

9)对全色图像I₂的每一个方向子带系数z₁,z₂,…,z_m，乘以权值矩阵w₁和w₂，得到融合的第一分量图像的方向子带系数l₁,l₂,…,l_m，将第一主分量图像的低频系数x₁作为融合后第一主分量图像的低频系数k；

10)对融合后的第一主分量图像的低频系数k和多个方向子带系数l₁,l₂,…,l_m，进行逆Shearlet变换，得到融合后的第一主分量图像

11)将融合后的第一主分量图像和步骤4)得到的除第一主分量外的其他分量图像组成新的数据集，并对该新的数据集进行逆PCA变换，得到融合后的图像I。

2.根据权利要求1所述的带有薄云的多光谱和全色图像融合方法，其中步骤5)所述的对第一主分量图像和去除薄云的全色图像I₂分别进行Shearlet分解，按如下步骤进行：

5.1)通过非下采样拉普拉斯金字塔变换对图像进行尺度分解，将图像分解为一个低频系数和多个高频系数，高频系数的个数和分解层数相同，本发明确定分解层数为4层；

5.2)通过Shear滤波器将每一个高频系数分解为多个方向，本发明确定分别从粗尺度到细尺度，将每一个高频系数分解为6个、6个、10个和10个方向，得到多个方向子带系数。