[发明专利]基于多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色增强方法。

背景技术

在一幅灰度图像中，人眼中只能区分出由黑到白的二十多种灰度级，而人眼可以分辨的彩色则可达到几百种甚至上千种。如果对原始灰度图像进行彩色化处理，可以使人类视觉系统对图像的细节有更丰富的认识，从而大大提高图像的可判读性，更容易提取所需的信息。

现有技术中，解决图像彩色化大致有两类处理方法：一类是利用人机交互来进行的，以软件BlackMagic和基于优化的彩色化(colorizat ion using optimization)为代表，另一类是非交互的,以伪彩色化(pse udo-coloring)和彩色变换(color transfer)为代表。

目前对于遥感影像彩色化，主要采用的是基于伪彩色化的多光谱图像融合方法。多光谱图像融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多谱图像的信息特征组合到一起，利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性，得到对景物更全面、清晰的描述。彩色空间变换是最普遍使用的一种遥感信息融合方法。HIS（Hue、Intensity、Saturati-on，色度、强度、饱和度）变换是这类方法中最常用的颜色空间变换，将颜色从RGB（Red、Green、Blue，红、绿、蓝）空间变换到HIS颜色空间，多用于高分辨率的SPOT（Satellite Positioning and Tracking，人造卫星定位及跟踪）图与低分辨率的彩色TM（Thematic Mapper，专题测图仪）图之间的融合，得到的结果图像既具有SPOT图的高分辨率，又具有TM图丰富的颜色细节。

基于伪彩色化的多光谱图像融合技术，其最主要的优点是：能提高目标探测能力，对同一景物进行多光谱观察，可以揭示出目标在单一传感器观察时无法探测或不易探测的特征，从而提高目标识别的速度和准确度。但这种方法也有着自身难以克服的缺陷：（1）不同数据源、不同传感器、不同时段的数据在图像配准时经常会出现矛盾；（2）由于利用伪彩色技术所得到的融合图像反映的并不是场景的真实色彩，所以融合图像的色彩往往不自然，会产生感官的错乱和失真。

而在图像融合中，最重要的问题就是图像配准，图像配准是指对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一景物的两幅图像或多幅图像进行匹配、叠加的过程。虽然国内外在图像配准方面已开展了许多研究工作，但仍存在着不少难以解决的问题，主要包括：（1）配准精度直接影响融合的结果，但在实际操作中由于噪声等因素影响，很难实现高精度的图像配准，这样就会影响结果的精度；（2）对于性质完全不同的传感器图像，或在波段、分辨率、景物特征等差别大的图像之间，以及存在大比例变化、旋转或平移，存在大的图像非线性畸变，或存在严重的几何校正残余误差等情况下，很难或无法进行图像配准；（3）需要人工交互，很难实现自动配准；（4）目前图像配准的处理速度，仍无法满足快速和实时的要求。

综上所述，现有技术中还没有一种能够快速有效实现遥感图像全自动的彩色增强的方法。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种在不需要图像配准的情况下，能够对纹理结构相对较简单、亮度反差较大的遥感图像有效实现全自动彩色增强的方法。

（二）技术方案

本发明技术方案如下：

一种基于多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色增强方法，包括步骤：

S1.对目标灰度图像进行小波降噪预处理；

S2.根据多尺度归一化切分方法分割预处理后的目标灰度图像；

S3.结合参考图像，对目标灰度图像各个子区域进行亮度匹配；

S4.选取属性相近的子区域进行映射和颜色传递。

优选的，所述步骤S1包括：

根据分频带高斯模型，以复数小波包为小波基，采用软阈值方法对目标灰度图像进行小波降噪预处理。

优选的，所述步骤S1包括：

S101.输入图像为X，添加彩色噪声C后获得的带噪图像为Z，即ZX+C；每个复数小波包频带中噪声为高斯分布，均值为0，方差为

S102.结合单尺度快速估计方法以及软阈值滤波修正，由Z对C进行估计；

S103.根据所述步骤S102中估算值进行分频带计算；

S104.将步骤S103中得到的复数小波包变换系数逆变换至空间域。

优选的，所述步骤S3包括：

S301.将参考图像以及目标灰度图像各个子区域转换为lαβ颜色空间；