[发明专利]基于Wallis滤波+直方图匹配的有重多/高光谱遥感图像匀色方法

权利要求书

1.基于Wallis滤波+直方图匹配的有重多/高光谱遥感图像匀色方法，其特征在于：

步骤一、获得多/高光谱遥感图像，对多/高光谱遥感图像进行分波段处理，获得M组同波段灰度图像，第m组同波段灰度图像为X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn；m＝1,2,...,M；i＝1,2,...,n；

步骤二、通过统计第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn的信息量及地物丰富度，选取出参考图像作为参考；

步骤三、取两幅图像，一幅是步骤二得到的第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn的参考图像Xi，另一幅是与参考图像有交叠的同波段灰度图像Xj；

对交叠区域进行分块处理，获得子块，设置子块取整数的平方；

将与参考图像有交叠的同波段灰度图像和参考图像的交叠区域做局部匀色；

用局部匀色图像替代原待匀色图像与参考图像的交叠区域，替换交叠区域后的原待匀色图像作为新的待匀色图像；

步骤四、对步骤三的参考图像和新的待匀色图像做直方图匹配全局匀色；

步骤五、将匀色处理后的图像作为参考图像，重复执行步骤三至步骤四，直至第m组同波段灰度图像全部匀色处理完，将匀色处理完的第m组同波段灰度图像拼接；

步骤六、重复步骤二至步骤五获得所有M组拼接好的灰度图像，将所有M组拼接好的灰度图像合成新多/高光谱遥感图像；

所述步骤二中通过统计第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn的信息量及地物丰富度，选取出参考图像作为参考；具体过程为：

步骤二一、信息熵表示第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn包含信息量的多少；

对于第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn，认为第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn每幅图像中各灰度值是相互独立的样本，单幅图像中各灰度值所占比例为p＝{p₁、p₂、p₃…p_n}；

利用以下公式分别计算第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn中每幅图像的信息熵：

式中，i表示第m组同波段灰度图像Xi的某灰度级；p_i表示第m组同波段灰度图像Xi的对应灰度级出现的概率；n表示第m组同波段灰度图像Xi的灰度级个数；

步骤二二、按各占百分之五十的权重统计第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn中每幅图像的参考价值，计算公式如下

式中，Q为参考价值，H为第m组同波段灰度图像Xi的信息熵，H_max为第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn中信息熵中最大值，N为第m组同波段灰度图像Xi的包含地物种类，N_max为第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn中包含地物种类最大值；

参考价值Q取最大值时所指的灰度图像Xi为第m组同波段灰度图像X1、X2、X3、…、Xi、…、Xn的参考图像。