[发明专利]一种异源图像配准与融合方法

权利要求书

1.一种异源图像配准与融合方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一，对参考合成孔径雷达SAR图像和待配准可见光图像分别进行局部空间信息提取，对提取的空间局部特征进行联合处理，完成参考SAR图像以及待配准可见光图像各自的空间信息提取；

步骤二，参考SAR图像以及待配准可见光图像的空间信息获取是针对于各自图像中的每一空间像素位置，通过对参考SAR图像以及待配准可见光图像的联合统计，将两幅图像的空间信息相结合，形成两幅图像之间的联合空间信息；

步骤三，将参考SAR图像和待配准可见光图像的联合灰度所具有的空间信息与传统归一化互信息计算相结合，计算得到参考SAR图像和待配准可见光图像的空间互信息度量；

步骤四，估计待配准可见光图像相对于参考SAR图像的仿射变换，针对于仿射变换中存在的旋转，水平位移，以及竖直位移三个变换参数，在三维参数空间进行搜索，获取最优仿射变换参数，使得该参数下的变换后待配准可见光图像与参考SAR图像具有最大空间互信息测度，完成待配准图像的配准；

步骤五，对彩色可见光图像进行彩色模型转换，将图像从RGB彩色空间转换到HIS空间，并提取灰度图像I分量；

步骤六，采用平稳小波变换(SWT)构建待融合的SAR图像与彩色可见光图像I分量的多分辨结构，获取它们在不同小波分解层中的低频以及水平、垂直、对角方向下的高频分解系数；

步骤七，对于SAR图像与彩色可见光图像I分量图像各尺度的低频分量，采用加权平均的方法完成小波系数的融合；对于各尺度高频分量，采用基于邻域能量取大的方法进行小波系数的融合；根据融合后得到的各尺度小波系数，采用逆SWT变换方法，实现非上采样且不会造成图像内容失真的融合后小波系数重构，产生灰度融合图像；

步骤八，通过待融合图像的高频分量进行对比，建立SAR目标检测函数，SAR目标检测函数采用高频特征图对图像进行区域划分，将SAR图像划分为目标区域与非目标区域；

步骤九，SAR图像被划分为目标区域与非目标区域，依据SAR图像中的目标区域与非目标区域的差异，采用分区域融合，得到最后的彩色融合图像，从而完成SAR图像与彩色可见光图像的融合。

2.根据权利要求1所述的异源图像配准与融合方法，其特征在于，所述步骤一至所述步骤四，具体包括：

取参考SAR图像为f_S，待配准的可见光图像为f_V；

根据先验知识设置互信息旋转角度的参数范围θ_t，使SAR与可见光图像在限定的搜索空间内寻优；

对SAR与可见光图像计算梯度信息，同时对两图像计算归一化互信息，然后联合梯度信息和归一化互信息得到梯度互信息。随后在搜索空间内遍历，对待配准图像进行刚性变换，计算梯度互信息值，得到梯度互信息取最大时的变换参数，即为最优变换参数，完成配准，输出配准结果。

3.根据权利要求1所述的异源图像配准与融合方法，其特征在于，所述步骤五至所述步骤九，具体包括：

对SAR图像f_S(x,y)与彩色可见光图像f_C(x,y)的I分量f_I(x,y)，进行平稳小波变换及高频分量能量取大融合；

将两幅图像的高频分量与可见光图像的高频分量进行对比，建立SAR目标检测函数，并以此实现分区域融合策略；

对于目标区域，把两幅待融合图像的目标信息有效地融入到融合图像中，同时保持彩色可见光图像的光谱信息；

对于非目标区域，把彩色可见光图像的高频信息与光谱信息有效地保持在融合图像中，最后即可得到融合后的图像。