[发明专利]基于小波变换和施密特光谱锐化的多源图像融合方法

权利要求书

1.一种基于小波变换和施密特光谱锐化的多源图像融合方法，其特征在于，包括如下：

(1)从遥感卫星影像中获取多光谱图像与高分辨率全色图像P(x,y)，从多光谱图像中复制出一个全色波段，将这个全色波段与多光谱图像其他波段进行施密特光谱锐化GS变换；

(2)取GS变换后多光谱图像的第一分量I(x,y)，对其进行小波变换，得到一个低频子图像I_LL(x,y)与三个高频子图像I_LH(x,y)，I_HL(x,y)和I_HH(x,y)；

(3)对高分辨率全色图像P(x,y)进行小波变换，得到一个低频子图像P_LL(x,y)与三个高频子图像P_LH(x,y)，P_HL(x,y)和P_HH(x,y)；

(4)用全色图像的低频子图像P_LL(x,y)替代多光谱图像第一分量的低频子图像I_LL(x,y)，得到新的多光谱图像第一分量，并对新的多光谱图像第一分量进行小波逆变换，得到多光谱图像重构的第一分量

(5)将多光谱图像重构的第一分量与多光谱图像的其余分量进行GS逆变换，得到融合后的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(1)中将从多光谱图像中复制出一个全色波段与其他波段进行GS变换，实现如下：

(1a)计算原始多光谱图像的每个波段像元灰度值的均值μ_T：

其中，T为原始多光谱图像的波段数，x和y分别是原始多光谱图像的行数和列数，M和N分别是原始多光谱图像的总行数和总列数，B_T是原始多光谱图像的第T个波段；

(1b)计算原始多光谱图像的协方差

其中，GS_l是经过GS变换后的第l个分量，σ(B_T,GS_l)是B_T与GS_l之间的方差；

(1c)对原始多光谱图像进行GS变换：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(2)中对GS变换后多光谱图像的第一分量I(x,y)进行小波变换，实现如下：

(2a)设多光谱图像的第一分量I(x,y)的大小为M×N，对I(x,y)的每一行分别使用低通滤波器L和高通滤波器H进行滤波和2倍下采样，分别得到多光谱图像的低通系数矩阵I_L(x,y)和高通系数矩阵I_H(x,y)：

其中，低通滤波器其脉冲响应为l(i)，i＝0,1,...,N_l-1，N_l为低通滤波器L的支撑长度，高通滤波器其脉冲响应为h(j)，j＝0,1,...,N_h-1，N_h为高通滤波器H的支撑长度，mod为取余函数，x＝0,1,...,M/2-1，y＝0,1,...,N-1；

(2b)对多光谱图像低通系数矩阵I_L(x,y)和高通系数矩阵I_H(x,y)的每一列分别使用低通滤波器L和高通滤波器H进行垂直滤波和2倍下采样，得到如下多光谱图像低通系数矩阵的低频子图像I_LL(x,y)，水平高频子图像I_LH(x,y)和多光谱图像高通系数矩阵的垂直高频子图像I_HL(x,y)，对角高频子图像I_HH(x,y)：

其中x＝0,1,...,M/2-1，y＝0,1,...,N/2-1。