[发明专利]一种基于线性变换和小波分析的运动海浪图像配准融合方法

说明书

本发明公开了一种基于线性变换和小波分析的运动海浪图像配准融合方法，包括如下步骤：对两幅海浪图像分别进行带通滤波处理，得到只包含长重力波的海浪灰度值图像；选定第一幅图像的待融合区域并确定中心，根据运动参数计算出此中心平移至第二幅图像中所对应的位置；以平移后的点为中心在第二幅图中确定相同形状的研究区域，利用正交矩阵旋转研究区域，分别计算研究区域与待融合区域的相关系数和置信区间，计算出研究区域中置信阈值最大的区域；利用小波分析对配准的待融合区域和研究区域在时间域进行融合，得到融合图像，对融合图像进行小波逆变换，得到海浪重力波图像。本发明具有可靠性高，操作简便等优点。

技术领域

本发明属于海洋遥感技术领域，具体涉及一种基于线性变换和小波分析的运动海浪图像配准融合方法。

背景技术

图像融合是将多源信道采集到的同一目标的图像数据融合的计算机技术，有利于增强图像解译的可靠性。图像融合分为三个层次，其中最低层次的数据级融合是直接对采集来的图像数据进行处理而获得图像的过程，这种融合尽可能保持了足够多的原始数据，使图像所得数据更为可信。数据级融合包括空间域算法和变换域算法，小波分析作为变换域的数学工具，可以用于图像融合，是比较常用的图像融合方法。

随着海洋遥感技术的发展，机载或船载光学传感器和成像雷达都可以获得高分辨率的海面图像，目前用图像融合技术解译海浪信息的应用还较少。图像融合涉及很多前期准备工作，不同图像的目标领域所在位置和大小不同，给图像融合带来了困难。在进行图像融合前为融合区间定位的过程即为图像配准。虽然目前对可见光图像和高分辨率遥感图像的配准已有一些解决方法，对于海浪的图像配准仍有很大限制。主要原因如下：第一，由于海面包含不同尺度的波浪，大尺度的涌浪变化较慢，而小尺度的毛细波变化较快，利用不同传感器在不同位置或不同时间获得的海面图像变化较大；第二，传统的立体摄影测量技术需要在地面选取控制点，而海面上一般无固定目标，难以选取控制点；第三，搭载传感器的舰船等平台运动时，传感器的晃动、观测角度等变化也会造成图像运动难以匹配。。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，可以有效从舰船等运动平台观测的海面雷达图像中定量提取海浪信息，提供一种基于线性变换和小波分析的运动海浪图像配准融合方法。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于线性变换和小波分析的运动海浪图像配准融合方法，包括如下步骤：

步骤S1：对于移动载体上的雷达传感器观测海浪时，相对移动载体静止且在同一时间序列内连续拍摄的两幅海浪图像，根据海浪的频散关系分别进行带通滤波处理，得到只包含长重力波的海浪灰度值图像；

步骤S2：选定第一幅图像的待融合区域，确定该待融合区域的中心，根据传感器的运动参数计算出此待融合区域的中心平移至第二幅图像中所对应的位置；

步骤S3：以平移后的点为中心在第二幅图中确定相同形状的研究区域，利用正交矩阵旋转研究区域，分别计算研究区域与待融合区域的相关系数和置信区间，计算出研究区域中置信阈值最大的区域，即为与待融合区域相配准的区域；

步骤S4：利用小波分析对配准的待融合区域和研究区域在时间域进行融合，得到融合图像，对融合图像进行小波逆变换，得到海浪重力波图像。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，步骤S1中对海浪图像进行带通滤波处理过程公式为：

ω²＝gk tan(kh)

其中，ω为频率，g为重力加速度，k为波数，h为传感器距离海面的高度。