[发明专利]基于轮廓波变换及自由搜索微分进化的多光谱融合方法

摘要

一种基于轮廓波变换及自由搜索微分进化优化的多光谱图像数据融合方法(CT-FSDE)，即通过轮廓波变换提取多光谱图像数据以及全彩色图像数据中的高频成分，并使用自由搜索微分进化算法选取最优的高频成分融合系数，从而达到多光谱图像数据与全彩色图像数据的融合目的。该方法如下：第一，通过人机交互接口模块获得待处理的多光谱图像数据以及全彩色图像数据；第二，通过多光谱图像数据融合模块获得多光谱图像数据与全彩色图像数据最佳高频融合系数；第三，融合结果输出模块，输出融合结果。用于多光谱数据处理系统中，有着较低的时间复杂度与良好的鲁棒性，且所得融合结果不但提高了原多光谱图像的空间分辨率，同时又具有较好的光谱保持性。

主权项

1.一种基于轮廓波变换及自由搜索微分进化的多光谱融合方法，该方法是基于仿真原型系统，该系统具有人机交互接口模块、多光谱图像数据融合模块、融合结果输出模块等三个功能模块，该方法包括如下步骤：假设f^(P)(x，y)代表大小为X×Y像素的全彩色图像，其中(x，y)表示图像中像素坐标点；假设{f⁽ⁿ⁾(x，y)，n＝1，…，N}代表具有N个波段的多光谱图像数据集，其中每个波段的多光谱图像数据大小均为像素；假设代表经过融合后的具有N个波段的多光谱图像数据集；通过人机交互接口模块完成步骤一；步骤一获得初始数据及相关初始化操作通过人机交互接口模块获得大小为X×Y像素的全彩色图像数据f^(P)(x，y)，以及待处理的每波段大小均为像素的多光谱图像数据集{f⁽ⁿ⁾(x，y)，n＝1，…，N}，并将待处理的多光谱图像数据集进行增采样操作，增采样因子为p，得到增采样后的多光谱图像数据集设置自由搜索微分进化算法的相关参数：最大进化代数G，种群数量NP；通过多光谱图像数据融合模块完成步骤二～步骤七步骤二使用轮廓波变换对多光谱当前波段的图像数据提取低频成分与高频成分通过使用轮廓波变换，得到第n个波段的多光谱图像数据的低频成分以及高频成分，并将得到的高频系数记作为其中表示第n个波段的多光谱图像数据经过轮廓波变换得到的第i层第j个分解图像数据的高频系数；步骤三对全彩色图像数据使用多光谱当前波段的图像数据进行直方图匹配对全彩色图像数据f^(P)(x，y)，使用第n个波段的多光谱图像数据进行直方图匹配，并得到对应的进行了直方图匹配后的全彩色图像数据步骤四使用轮廓波变换对进行了直方图匹配后的全彩色图像数据提取高频成分通过进行轮廓波变换，得到进行了直方图匹配后的全彩色图像数据的高频成分，并将得到的高频系数记作为其中表示使用第n个波段多光谱图像数据进行直方图匹配后的全彩色图像数据经过轮廓波变换得到的第i层第j个分解图像数据的高频系数；步骤五使用自由搜索微分进化算法选取最佳的高频融合系数通过计算公式(1)得到第n个波段的多光谱图像数据与其对应的进行了直方图匹配后的全彩色图像数据的高频融合系数；Ci,j(f~(n)(x,y))=wi,j×Ci,j(fn(P)(x,y))+vi,j×Ci,j(f^(n)(x,y))---(1)]]>其中，表示多光谱图像数据与全彩色图像数据融合的最佳高频系数，w_i，j表示第n个全彩色图像数据高频系数的权系数，v_i，j表示第n个波段的多光谱图像数据高频系数的权系数。w_i，j与v_i，j满足公式(2)；w_i，j+v_i，j＝1     (2)其中，w_i，j，v_i，j通过自由搜索微分进化算法计算得到；在自由搜索微分进化算法中，设置最大进化代数G，种群数量NP，使用的适应度计算函数为：fopt(x,y)=11+▿I---(3)]]>其中，表示梯度算子，通过计算公式(4)得到；▿I=1X×YΣxΣy||▿I(x,y)||2---(4)]]>其中，||▿I(x,y)||=▿Ix2(x,y)+▿Iy2(x,y)---(5)]]>这里，▿Ix(x,y)=∂I(x,y)∂x=·I(x+1,y)-I(x-1,y)2---(6)]]>▿Iy(x,y)=∂I(x,y)∂y=·I(x,y+1)-I(x,y-1)2---(7)]]>其中，I(x，y)通过计算公式(8)得到；I(x,y)=p×Ci,j(fn(P)(x,y))+q×Ci,j(f^(n)(x,y))---(8)]]>其中，p，q分别表示全彩色图像数据高频系数与多光谱图像数据高频系数的加权系数，初始p，q随机产生，且满足p，q∈[0，1]，p+q＝1，然后p，q使用自由搜索微分进化算法以公式(3)为优化目标函数进行迭代计算，直至达到最大进化代数G，此时得到的最优权系数p，q分别赋值给w_i，j，v_i，j，即，w_i，j＝p，v_i，j＝q；步骤六使用逆轮廓波变换得到融合后多光谱当前波段的图像数据使用步骤五中融合后的高频系数和步骤二中提取的多光谱图像数据的低频系数通过逆轮廓波变换得到第n个波段融合后多光谱图像数据步骤七重复计算重复步骤二～步骤六，直至多光谱所有波段的图像数据融合完毕；通过融合结果输出模块完成步骤八；步骤八结果输出输出多光谱图像数据融合结果。