[发明专利]基于Tetrolet变换的多通道卫星云图融合方法

权利要求书

1.基于Tetrolet变换的多通道卫星云图融合方法，其特征在于：首先对待融合的多通道卫星云图分别进行图像直方图均衡化处理，再分别进行Tetrolet变换，得到低频系数、高频系数及其相对应的拼板覆盖值；然后，在Tetrolet域低频部分，利用拉普拉斯金字塔进行再次分解，对其顶层取均值，其他层取灰度绝对值大的部分后重构；在Tetrolet域高频部分，取每个图像拼板中高频系数标准差较大的部分，拼板覆盖值也取其相对应的值，最后，通过Tetrolet逆变换得到最终的融合图像。

2.如权利要求1所述的基于Tetrolet变换的多通道卫星云图融合方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1对配准后的源图像A和B分别进行直方图均衡化处理，得到图像A'和B'；

步骤2对图像A'和B'进行Tetrolet变换，分解层数为M，得到高频系数TH_A和TH_B、低频系数TL_A和TL_B及相应的拼板覆盖值TC_A和TC_B；

步骤3分别对低频系数TL_A和TL_B做拉普拉斯金字塔分解，分解层数为N，得到分解图像LA和LB，第n（0＜n≤N）层子图分别为LA_n和LB_n；

步骤4对拉普拉斯金字塔顶层子图LA_N和LB_N用均值法进行融合，得到融合结果LF_N为

LFN(i,j)=LAN(i,j)+LBN(i,j)2]]>

其中，0＜i≤CL_N，0＜j≤RL_N，CL_N是分解子图第N层图像的行数，RL_N是分解子图第N层图像的列数；

步骤5对拉普拉斯金字塔其他层子图LA_n和LB_n用灰度绝对值取大的融合规则融合，则融合结果LF_n为

LFn(i,j)=LAn(i,j),|LAn(i,j)|≥|LBn(i,j)|LBn(i,j),|LAn(i,j)|<|LBn(i,j)|;]]>

步骤6将融合后得到的拉普拉斯金字塔LF进行重构，得到低频部分的融合结果TL_F；

步骤7在Tetrolet变换域高频系数部分，对每个分解子块按照标准差取大的融合规则融合，记第m（0＜m≤M）层p行q列的高频系数分别为(TH_A)_m(p,q)和(TH_B)_m(p,q)，其大小为12×1的矩阵，其中0＜p≤CH_m，0＜q≤RH_m，CH_m是分解子图第m层高频系数的行数，RH_m是分解子图第m层高频系数的列数，则

(THF)m(p,q)=(THA)m(p,q),std((THA)m(p,q))≥std((THB)m(p,q))(THB)m(p,q),std((THA)m(p,q))<std((THB)m(p,q))]]>

其中std是标准差，表示为

std=Σi=1KΣj=1G(x(i,j)-x‾)2K×G-1]]>

这里，是x的均值，1≤i≤K，1≤j≤G。在Tetrolet域的高频系数矩阵中K＝12，G＝1；

步骤8Tetrolet变换中的拼板覆盖值的选取根据高频部分的选择而定，即

(TCF)m(p,q)=(TCA)m(p,q),THm(p,q)=(THA)m(p,q)(TCB)m(p,q),THm(p,q)=(THB)m(p,q)]]>

其中，(TC_A)_m(p,q)和(TC_B)_m(p,q)分别表示图像A和B经Tetrolet变换后第m层p行q列的拼板覆盖值；

步骤9对融合处理后的Tetrolet系数值进行Tetrolet逆变换，得到最终的融合图像F。