[发明专利]一种全色波段灰度值自适应反转的主成分变换遥感图像融合方法有效

专利信息
申请号: 201810208130.2 申请日: 2018-03-14
公开(公告)号: CN108491869B 公开(公告)日: 2020-05-05
发明(设计)人: 朱文泉;詹培;林晓龙;谢志英 申请(专利权)人: 北京师范大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/00;G06T5/50
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100875 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 全色 波段 灰度 自适应 反转 成分 变换 遥感 图像 融合 方法
【说明书】:

发明公开了一种全色波段灰度值自适应反转的主成分变换遥感图像融合方法。利用遥感低空间分辨率的多光谱彩色图像和高空间分辨率的全色灰度图像,通过图像重采样、主成分正变换、相关系数计算、灰度值自适应反转、直方图匹配、波段替换以及主成分逆变换,生成色调与多光谱图像基本一致的高空间分辨率的彩色图像。其特点是高空间分辨率全色灰度图像灰度值的自适应反转与调整,从而使生成的融合图像光谱保真度高、色彩无畸变,并可广泛适用于不同地区、不同地物类型、不同数据源的遥感图像融合。该方法生成的融合图像可应用于地图导航、规划设计、资源(如土地、农业、林业)监测、自然灾害监测、地质找矿、水文勘测以及军事识别等领域。

技术领域

本发明涉及遥感图像重采样、主成分变换、相关系数计算、灰度变换、直方图匹配和波段替换,属于遥感图像处理及制作领域。

背景技术

图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一场景的图像数据经过图像处理,最大限度地提取各自信道中的有利信息,最终综合成高质量的图像。图像融合简而言之就是取长补短,它着重于把光谱、时间或空间中存在互补的多源图像数据按照一定法则进行运算,从而获得比任何单一图像数据都更为精确、信息更为丰富的融合图像。遥感图像融合主要是通过结合遥感低空间分辨率的多光谱彩色图像,以及高空间分辨率的全色灰度图像,融合成一幅高空间分辨率的多光谱彩色图像,主要包括两大类方法:第一类是空间域代数运算法,第二类是变换域替代法。

主成分变换图像融合法属于变换域替代法的一种。现有主成分变换图像融合法的基本思路是先对低空间分辨率的多光谱图像进行主成分正变换,然后采用直方图匹配法对高空间分辨率全色灰度图像进行灰度变换,并将灰度变换后的高空间分辨率全色灰度图像替换低空间分辨率多光谱彩色图像的第一主成分,最后对波段替换后的数据进行主成分逆变换,从而得到高空间分辨率的多光谱彩色图像。现有主成分变换图像融合法的最大缺陷在于,当高空间分辨率全色灰度图像与多光谱彩色图像第一主成分的灰度值空间分布格局一致时可以取得较好的效果;但当二者的灰度值空间分布格局不一致甚至相反时,则会使融合图像的色调与原始多光谱彩色图像差异较大,从而产生严重的色彩畸变。

针对现有主成分变换图像融合法的上述缺陷,本发明公开了一种全色波段灰度值自适应反转的主成分变换遥感图像融合方法,该方法先计算高空间分辨率全色灰度图像与多光谱图像第一主成分之间的相关系数,然后根据相关系数取值的正负自动决定是否需对高空间分辨率全色灰度图像的灰度值进行反转处理,从而避免使融合后的图像发生色彩畸变。

发明内容

本发明正是针对现有主成分变换图像融合方法的不足,提供了一种全色波段灰度值自适应反转的主成分变换遥感图像融合方法。

为达此目的,本发明采用以下技术方案:

一种全色波段灰度值自适应反转的主成分变换遥感图像融合方法,包括以下步骤:

A、低空间分辨率多光谱彩色图像重采样

对低空间分辨率的多光谱彩色图像进行重采样,重采样后的图像与同一场景的高空间分辨率全色灰度图像具有相同的行列数。

B、低空间分辨率多光谱彩色图像主成分正变换

对重采样后的多光谱彩色图像进行主成分正变换。

C、相关系数计算

计算高空间分辨率全色灰度图像与重采样后的多光谱彩色图像第一主成分的相关系数。

D、高空间分辨率全色灰度图像的灰度值自适应反转

当高空间分辨率全色灰度图像与重采样后的多光谱彩色图像第一主成分的相关系数为负数时,则对高空间分辨率全色灰度图像的灰度值进行反转变换;当二者的相关系数为正值时,则保持高空间分辨率全色灰度图像的灰度值不变。

其中,图像灰度值反转变换的公式如下:

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