[发明专利]一种基于SFIM和IHS变换的图像融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是一种图像融合方法。

背景技术

针对遥感数据海量化、多样化、复杂化以及数据间互补性、冗余性共存的特点，如何高效、高速地处理多源遥感数据，成为目前遥感应用领域亟待解决的问题。为此，基于“在尽可能保持源图像光谱信息的前提下提高其空间分辨率”的融合目的，多种融合方法已被提出并得到广泛应用：1999年《IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing》公开了“Multiresolution-Based Image Fusion with Additive WaveletDecomposition”；2006年，《Proceeding of the 2006 IEEE International Conference onMechatronics and Automation》公开发表“Wavelet Based Remote Sensing Image Fusionwith Color Compensation Rule and IHS Transform”一文。上述方法基于多分辨率分解的优良特性，充分利用源图像的互补特征，将高空间分辨率图像的空间细节信息合理加入I分量中，有效补充多光谱图像中缺失的信息，从而使融合结果图像光谱畸变显著减小。但是，此类方法的时间、空间复杂度较高，小波变换形式与小波基的选取对融合结果也会产生影响，因此具有高时耗性和计算复杂性，难以满足日益海量的多源遥感图像处理的实时性要求。此外，为了避免上述多分辨率分解，力求计算简单，实时性好，2001年，《Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers》公开了“EfficientIntensity-Hue-Saturation-Based Image Fusion with Saturation Compensation”的方法；2006年，《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》公开“A NewIntenstiy-Hue-Saturation Fusion Approach to Image Fusion with a Tradeoff Parameter”一文，上述方法基于IHS变换，计算简洁，能够获取同时具有高光谱分辨率与高空间分辨率的融合结果，融合性能得到不同程度的改善。上述文献所述方法虽然避免了多分辨率分解，计算简单，实时性好，融合结果得到不同程度的改善；但是其中的加权系数、调整系数及阈值大小多为人为指定、具有随机性，并需经过大量的试验、分析方可得出适合特定应用场合的结果。

发明内容

为了克服现有技术无法避免光谱畸变，或者需要引入复杂、耗时的频率分解和重建过程的不足，本发明提供一种基于SFIM和IHS变换的图像融合方法，引入SFIM模型，提出SFIM和IHS相结合的融合方法，既能显著保持光谱特性又避免引入复杂、耗时的频率分解与重建过程。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

(a)对高空间分辨率图像和高光谱分辨率图像进行几何配准、去噪等预处理。

(b)由IHS正变换公式