[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

说明书

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，本发明涉及遥感图像匀色方法。本发明的目的是为了解决现有图像的匀色方法只注重了整体效果而忽略了图像局部特性，处理后可能使待匀色图像数据出现大的偏差，尤其是在图像交叠区域出现大的偏差的问题。过程为：一、获得M组同波段灰度图像；二、选取参考图像；三、获取新的待匀色图像；四、对参考和新的待匀色图像做直方图匹配全局匀色；五、将匀色后的图像作为参考图像，重复执行三至四，直至第m组同波段灰度图像全部匀色处理完，进行拼接；六、重复二至五获得所有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。本发明用于遥感图像匀色领域。

技术领域

本发明涉及多/高光谱遥感影像图像匀色方法。

背景技术

无论是通过何种手段或者方式获取得到的遥感数据，均会存在一些外在的因素比如传感器因素、人为因素以及天气条件等原因，导致不能将获取的遥感影像被直接广泛应用，这些影像需要科研人员经过一定的处理校正，比如图像的几何或者辐射校正、图像的匀色处理等，影像只有经过这样的后期处理才能被应用到各大领域中。而图像的匀色这一处理需要研究人员经过长期不懈地坚持努力，才能让前期获取的遥感影像达到视觉效果上良好、影像的色彩以及亮度尽可能跟地物本身相似、影像中的地物纹理清晰等目的。

近年来，图像的匀色算法逐渐地引起了国内学者的高度重视。在建立大范围的空间影像数据库时，要求同一场景的影像经过拼接后是一幅影像之间基本没有色彩和亮度偏差的无缝的大影像。现有的软件INPHO是在过渡区域对拼接缝的进行处理来消除影像之间的色彩差异，但是如果在影像的整体色彩不一样的情况下，拼接的结果也就难以达到预期的效果，从而无法保证一幅大影像整体色彩的一致性。对此，我们可以采用先对影像进行匀色处理，比较常见的、简单快速的影像色彩一致性处理方法主要有：基于直方图的图像匀色处理及改进方法、基于信息熵的图像调整、基于均值方差的图像调整等方法。

但上述方法只注重了整体效果而忽略了图像局部特性，处理后可能使待匀色图像数据出现大的偏差，尤其是在图像交叠区域。为此提出一种Wallis滤波作为局部匀色的补充算法，针对有重叠区域的多/高光谱遥感图像匀色。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有图像的匀色方法只注重了整体效果而忽略了图像局部特性，处理后可能使待匀色图像数据出现大的偏差，尤其是在图像交叠区域出现大的偏差的问题，而提出基于Wallis滤波+直方图匹配的有重多/高光谱遥感图像匀色方法。

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具体过程为：

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；