[发明专利]一种全色多光谱影像融合方法

说明书

本发明提供了一种全色多光谱影像融合方法，对全色影像Pan降质，将原始多光谱影像MS重采样，确定模拟全色影像Pan^*中各像素的基础融合系数，根据多光谱影像判断模拟全色影像Pan^*中各像素的地物类型，根据地物类型对基础融合系数进行区别性拉伸，得到最终融合系数，最后根据最终融合系数进行融合。本发明的一种全色多光谱影像融合方法，能够减小融合影像颜色失真程度；消除云雾、图幅大小等因素对融合质量的影响；平衡不同地物对色彩保真度和清晰度的要求。

技术领域

本发明涉及一种全色多光谱影像融合方法，属于遥感影像信息处理技术领域。

背景技术

当前，很多卫星遥感系统都能够同时获取地面同一场景的全色影像和多光谱影像。全色影像的空间分辨率高但光谱分辨率低，多光谱影像虽然具有多个波段，但空间分辨率往往不能满足应用需求。因此，利用影像融合技术可以充分利用多源影像中互补信息，获取一个高空间分辨率的多光谱影像，具有重要的研究意义和应用价值。

当前的影像融合方法主要分为如下几类：第一类是基于算术运算的方法，利用内插后的多光谱影像与全色影像进行某种算术运算得到融合影像，如相加法、相乘法、Brovey方法等；第二类是基于成分替换的方法，通过对多光谱影像进行某种空间变换，然后利用直方图匹配后的全色影像对某成分进行替换，再进行反变换得到融合影像，其中HIS方法和PCA方法是最为常用的两种方法，另外还有快速光谱函数法、UNB方法、Gram-Schmidt方法等；第三类方法是基于多分辨率分析的方法，把影像转换到不同的分辨率层次，通过多分辨率分析实现融合处理，如Laplacian和小波金字塔分析；第四类方法是基于滤波的方法，如高通滤波融合法是先对全色影像进行高通滤波，然后把滤波后的高频信息叠加在多光谱影像上，提高其空间分辨率；第五类方法是混合分析方法，将光谱混合分解技术引入到了融合框架之中，典型的方法包括线性混合模型和统计混合模型方法。

上述融合方法都可以在一定程度上提高多光谱遥感影像的空间分辨率。然而，现有算法的融合准则存在不足，导致融合结果中依旧存在有一定程度的光谱畸变，同时现有算法没有考虑图幅大小及地物类型等因素对于拟合系数产生的影响，导致部分融合结果存在偏色，部分细节信息丢失等情况，对高分辨率影像的处理效果不佳，在云雾的影响下容易色彩失真；同时基于统计的融合方法对大图幅的处理会在局部区域无法做到最佳。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种全色多光谱影像融合方法，应用均值滤波来产生模拟全色影像，可以在现有算法的基础上更好地抑制光谱畸变；同时对系数进行拉伸等方法来增强融合影像的细节信息；此外通过判断地物类型来自适应地设置权重以平衡色彩保真度与清晰度。

本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是：提供了一种全色多光谱影像融合方法，包括以下步骤：

(1)对全色影像Pan降质，得到模拟全色影像Pan^*；

(2)将原始多光谱影像MS重采样，得到多光谱影像MS′，使得多光谱影像MS′在长和宽具有和全色影像Pan相同数量的采样点；

(3)确定模拟全色影像Pan^*中各像素的基础融合系数；

(4)根据多光谱影像判断模拟全色影像Pan^*中各像素的地物类型；

(5)根据地物类型对基础融合系数进行区别性拉伸，得到最终融合系数；

(6)根据最终融合系数进行融合。

步骤(1)中，通过以下公式对全色影像Pan降质，得到模拟全色影像Pan^*：