[发明专利]高空间分辨率多光谱图的重构方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种高空间分辨率多光谱图的重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取全色图像和与全色图像对应的第一空间分辨率多光谱图像；

对全色图像和第一空间分辨率多光谱图像进行分解，分别得到两种图像的高频分量和低频分量；

利用卷积稀疏编码分别分解得到的两种图像的高频分量，得到每个高频分量的特征图；

将两种图像的低频分量进行融合，将两种图像的高频分量的特征图进行融合，使用融合后的低频分量和融合后的高频分量重构第二空间分辨率多光谱图；

所述两种图像的高频分量的特征图进行融合，具体为：采用权重加和的方法将第一空间分辨率多光谱图像高频分量的特征图与全色图像高频分量的特征图进行融合，利用融合特征图对融合后的高频分量进行重构；

所述重构第二空间分辨率多光谱图，具体为：分别重构第二空间分辨率多光谱图像的每个波段的高频分量，得到所有波段的高频分量重构结果，融合后得到第二空间分辨率多光谱图像；

将两种图像的低频分量进行融合，具体为：将第一空间分辨率多光谱图像的低频分量直接作为第二空间分辨率多光谱图像的低频分量；

具体步骤如下：

(1)输入全色图像P和低空间分辨率多光谱图像L(第一空间分辨率多光谱图像)，分别对P和L进行高频分量和低频分量的分解，具体方法为：

(1a)分别计算P和L的低频分量P_L和公式为：

其中，L^b是L的第b个波段，P_L和分别是P和L^b的低频分量，是梯度算子，α和β是权衡参数：设置原则是，α要小于β，才能得到与低频分量相匹配的P_L；

(1b)得到低频分量P_L和后，再分别计算P和L的高频分量P_H和公式为：

P_H＝P-P_L

(2)利用卷积联合稀疏编码分解两幅图像的高频分量，具体方法为：

(2a)将L中的高频分量进行分解，得到的特征图公式为：

(2b)将P中的高频分量P_H进行分解，得到P_H特征图公式为：

其中，K是所有特征图的总数量，即滤波器的数量，f_k是相对应的滤波器，滤波器是预先从P中训练出来的；||·||₁为L₁范数，其等于所有元素绝对值之和，λ，μ和δ均为权重参数；

(3)将这两个图像的低频分量进行融合，具体方法为：将L^b的低频分量直接作为高空间分辨率多光谱图像第b个波段H^b的低频分量即：

(4)将这两个图像高频分量的特征图进行融合，具体方法为：

(4a)采用权重加和的方法将低空间分辨率多光谱图像高频分量的特征图与全色图像高频分量的特征图进行融合：

其中，是高空间分辨率多光谱图像高频分量的特征图，τ控制不同特征图的权重；

(4b)利用融合特征图对融合后的高频分量进行重构，公式为：

(5)使用融合后的低频分量和高频分量重构高空间分辨率多光谱图像的第b个波段公式为：

2.如权利要求1所述的高空间分辨率多光谱图的重构方法，其特征在于，融合特征图，具体为第一空间分辨率多光谱图像高频分量的特征图与第一权重的乘积和全色图像高频分量的特征图与第二权重的乘积的加和。

3.如权利要求1所述的高空间分辨率多光谱图的重构方法，其特征在于，重构后的高频分量，具体为所有的融合特征图与对应的滤波器相乘后的加和。

4.如权利要求1所述的高空间分辨率多光谱图的重构方法，其特征在于，第二空间分辨率多光谱图，具体为融合后的低频分量与重构后的高频分量的加和。