[发明专利]一种SAR和多光谱影像的融合方法及系统

说明书

本发明涉及一种SAR和多光谱影像的融合方法及系统。该融合方法包括：将投影坐标变换后的SAR影像以及多光谱影像重采样到同一空间分辨率下；对多光谱影像进行IHS空间变换，将多光谱影像从RGB色彩空间变换到IHS色彩空间，确定亮度分量、色调分量以及饱和度分量；分别对亮度分量和SAR影像进行低秩分解，确定融合后的低秩部分和融合后的显著部分；叠加融合后的低秩部分和融合后的显著部分，确定融合后的亮度分量，并将融合后的亮度分量替换亮度分量，基于色调分量以及饱和度分量，对融合后的亮度分量进行IHS反变换，变换至RGB色彩空间，确定融合图像。本发明能够保留更多的光谱特性和细节信息，提高融合结果的目视效果。

技术领域

本发明涉及影像融合领域，特别是涉及一种SAR和多光谱影像的融合方法及系统。

背景技术

随着多传感器类型在遥感领域的快速发展，越来越多的遥感影像被应用于军事、国防、民生和学术研究等领域。由于不同传感器有着不同的成像机理，所成影像的特征也有着很大不同。合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar，SAR)是一种基于主动微波成像的高分辨率成像雷达，其发射的微波可以穿透云雾、水质和植被等物质，可以不受恶劣天气影响，实现全天时、全天候的对地观测，因此在灾情指挥、军事和农林等领域发挥着重大作用，但由于SAR是单波段成像，不具有光谱信息，无法直观的观测地物。而多光谱影像是通过光的反射成像，具有丰富的光谱信息，且目标特征明显，能够更直观的观测地物，但其成像受限于天气和光线因素，无法在恶劣天气下成像。因此，为了突破单一传感器的成像限制，将SAR与多光谱影像进行特征融合具有重大的战略意义。

目前针对SAR与多光谱影像的融合主要分为空间域变换和多尺度分解两大类。其中，空间域变换方法主要有PCA变换、IHS变换和Brovey变换等，这些方法的优点是计算简单，可以快速的进行融合，但由于只是简单的分量替换，容易造成光谱失真和细节模糊等问题。多尺度分解法主要有金字塔变换、小波变换、NSCT变换和NSST变换等，其主要思想是把源图像分解到不同的频域中，采用不同的融合策略进行融合，这类方法在一定程度上减少了光谱失真，但计算过程复杂，且需要选取较好的方向性分解，同时需要多种不同的融合策略，SAR影像的细节信息以及光谱信息无法很好的融合，融合后的影像细节信息以及光谱信息较少，导致影像融合效果差。

发明内容

本发明的目的是提供一种SAR和多光谱影像的融合方法及系统，以解决现有的影像融合方法融合后的影像细节信息以及光谱信息较少，影像融合效果差的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种SAR和多光谱影像的融合方法，包括：

对同一地区的合成孔径雷达SAR影像与多光谱影像进行投影坐标变换，并将投影坐标变换后的所述SAR影像以及所述多光谱影像重采样到同一空间分辨率下；

基于所述同一空间分辨率下，对所述多光谱影像进行IHS空间变换，将所述多光谱影像从RGB色彩空间变换到IHS色彩空间，确定亮度分量、色调分量以及饱和度分量；

分别对所述亮度分量和所述SAR影像进行低秩分解，确定所述多光谱影像对应的多光谱低秩部分和多光谱显著部分，以及所述SAR影像的对应的SAR低秩部分和SAR显著部分；

采用加权平均的融合策略融合多光谱低秩部分以及SAR低秩部分，并采用求和的融合策略融合多光谱显著部分和SAR显著部分，确定融合后的低秩部分和融合后的显著部分；

叠加所述融合后的低秩部分和所述融合后的显著部分，确定融合后的亮度分量，并将所述融合后的亮度分量替换所述亮度分量，基于所述色调分量以及所述饱和度分量，对所述融合后的亮度分量进行IHS反变换，变换至RGB色彩空间，确定融合图像。

可选的，所述基于所述同一空间分辨率下，对所述多光谱影像进行IHS空间变换，将所述多光谱影像从RGB色彩空间变换到IHS色彩空间，确定亮度分量、色调分量以及饱和度分量，具体包括：