[发明专利]基于光谱重构的三步高光谱图像融合方法

摘要

基于光谱重构的三步高光谱图像融合方法，即通过波段选择、光谱重构的处理方法对主成分分析图像融合进行完善，得到更好的融合效果。该方法如下：1）通过人机交互接口模块获得待融合的高光谱图像数据和高空间分辨率图像数据，并初始化相关参数；2）通过高光谱图像波段选择模块，设计波段选择矩阵，对初始高光谱图像进行波段选择；3）通过高光谱图像-高空间分辨率图像融合模块，对输入的图像进行主成分分析融合；4）通过光谱重构模块，对初始融合图像进行高精度光谱重构；5）通过融合结果输出模块，输出最终的融合结果。本发明的优点在于减少融合数据量，降低光谱畸变，提升光谱保持性，增强图像质量，该方法融合质量好，使用范围广。

主权项

1.基于光谱重构的三步高光谱图像融合方法，其特征在于：通过波段选择和重构提高融合过程的效率，并增强光谱保持性、稳定性，具有人机交互接口模块、高光谱图像波段选择模块、高光谱图像-高空间分辨率图像融合模块、光谱重构模块、融合结果输出模块这五个功能模块。包括如下步骤：（1）获得待融合的高光谱图像数据和高空间分辨率图像数据，初始化相关参数：假设X为待融合的高空间分辨率图像，x=(x₁,x₂,...,x_n)^T为待融合的低空间分辨率的高光谱图像，其中n是高光谱数据的波段总数，x_i,i=1,…,n代表第i波段的图像响应数值，完成初始参数设置步骤；（2）设置合适的采样比r，根据设置的采样比和起始波段设计得到波段选择矩阵Φ的表达，通过计算式s=Φx获得降维后的高光谱图像s，完成波段选择步骤；（3）利用降维的高光谱图像s与空间分辨率较高的遥感图像X进行PCA融合：对采样后的高光谱图像s进行PCA变换，得到第一主成分将高空间分辨率图像X与作直方图匹配得到PC_NEW，用PC_NEW代替后与其余主成分一起做PCA逆变换，得到初始融合图像S；（4）基于压缩感知光谱重构方法对图像S进行重构，根据初始参数设计正交的稀疏变换基Ψ，通过S=ΦX'=ΦΨy求解图像的稀疏表示y，并经过正交反变换得到重构图像X′=Σi=1nψiyi=Ψy,]]>完成光谱重构步骤；（5）输出最终的高光谱图像融合结果X'。