[发明专利]基于图拉普拉斯的高光谱图像和红外图像融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图拉普拉斯的将高光谱图像和红外图像进行融合的方法，用于航天、航空传感器平台获取的高光谱图像和红外图像的融合。

背景技术

在遥感图像处理领域，红外成像技术是一种辐射信息探测技术，用于将物体表面的温度分布转换成人眼可见的图像。该图像是红外图像，可以反映物体表面的红外辐射能力，直观地表征和显示被测目标表面的红外辐射温度场分布。由于红外辐射受外界条件的影响比可见光小，所以其具有较强的抗干扰能力，可以全天候工作，通过红外图像可以更直接的观测到感兴趣的图像目标。

高光谱图像在探测地表和大气的物质种类、评价和测量光谱所反映出的物质含量、确定一个光谱混合的空间单元内各组成的面积比、描绘各类地物的空间分布、通过周期的数据监测各类地物的变换等应用领域发挥了越来越大得作用。

但是由于高光谱图像存在非常多的谱段，对于判读人员来说观测高光谱图像是一个耗时的工作，如何能快速地从高光谱图像中获取更多的信息是一个非常具有重要意义的问题。而对于红外图像虽然能非常方便地观测到感兴趣的图像目标，但是由于红外图像吸收的光谱谱段非常窄，包含的信息有限。

国内外的研究者为了方便高光谱图像的观测，一般利用高光谱图像来生成伪彩色图像来进行观测，而对于红外图像则利用颜色表来生成伪彩色图像来对红外图像进行观测。这些方法本质上都没克服各自图像的缺陷。

融合高光谱图像和红外图像不仅有助于判读人员的判读效率和精度，而且可以充分利用保持高光谱图像信息量大的特点以及红外图像能反应目标显著性的特点，这就有利于进一步进行目标检测、识别等。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了克服现有技术中只是针对单一图像源进行处理的不足，本发明的主要目的在于提供一种基于图拉普拉斯的将高光谱图像和红外图像进行融合的方法，以使融合图像能够结合高光谱图像和红外图像各自的特点，既具有高光谱图像的多谱段信息，又具有红外图像的近似信息。

(二)技术方案

为达到上述目的，本发明提供了一种基于图拉普拉斯的将高光谱图像和红外图像进行融合的方法，包括：利用局部核岭回归对高光谱图像h与融合图像f在局部区域进行非线性回归；构造能量使得融合图像f保持红外图像l的近似信息；构造全局目标函数以同时保持高光谱图像h的低维流形信息和红外图像l的近似信息；以及利用共轭梯度法优化该全局目标函数，实现高光谱图像h和红外图像l的融合。

上述方案中，所述利用局部核岭回归对高光谱图像h与融合图像f在局部区域进行非线性回归，是利用图拉普拉斯模型对高光谱图像h与融合图像f进行流形正则化。所述利用图拉普拉斯模型对高光谱图像h与融合图像f进行流形正则化，包括：利用基于局部核岭回归的图拉普拉斯模型在高光谱图像h和融合图像f之间构造局部非线性映射，并通过最小化局部正则化回归误差构造高光谱图像h与融合图像f之间的全局的二次拉普拉斯回归误差。

上述方案中，所述利用基于局部核岭回归的图拉普拉斯模型在高光谱图像h和融合图像f之间构造局部非线性映射，包括：假设高光谱图像h和融合图像f在局部区域N_i存在如下非线性映射关系：

fj=WiTφ(hj)+bi,]]>j∈N_i

式中：N_i表示窗口i内的所有像元，h_j表示高光谱图像h在像元j的光谱特征，f_j表示融合图像f在像元j的光谱值，φ表示隐式的非映射函数，w_i、b_i表示在局部窗口i内非线性映射函数的参数。

上述方案中，所述通过最小化局部正则化回归误差构造高光谱图像h与融合图像f之间的全局的二次拉普拉斯回归误差，包括：局部正则化的二次回归误差如下：