[发明专利]一种基于导向滤波的两级遥感图像融合方法

摘要

本发明提供了一种基于导向滤波的两级遥感图像融合方法，在两级操作中采用两种导向方式的导向滤波模型进行图像融合，对预处理后的图像先利用多通道导向滤波进行初步融合，后通过设计合适的增强模型利用单通道导向滤波对上述融合结果进行空间分辨率提高，最终融合原始的多光谱图像光谱信息和全色光图像的空间信息，得到高质量的融合图像，是一种适用于高分辨率星载多光谱与全色光图像融合的有效融合方法。

主权项

一种基于导向滤波的两级遥感图像融合方法，其特征在于包括下述步骤：第一步，运用双三次插值法对包含N个波段的原始多光谱图像MSi进行上采样，上采样后图像记为LMSi；第二步，计算强度分量其中线性组合系数αi通过求解优化模型得到；将全色光图像PAN分别与INT和MSi进行直方图匹配，匹配后图像分别记为PAN_I和PAN_LMSi；第三步，在以像素k为中心的正方形窗口wk中，窗口大小为(2r+1)×(2r+1)，输出图像O由导向图像Q经过线性变换得到；构建单通道导向滤波器用GF_S(·)表示，其中Q为单波段图像，为akbk、在wj中的均值，wj是以像素j为中心的正方形窗口，大小为(2r+1)×(2r+1)，μk与分别为Q在wk的均值和方差，|w|为wk中包含的所有像素点个数，pj为输入图像P在j处的像素值，为p在wk中的均值，ε是正则化系数；构建多波段图像导向滤波器用GF_M(·)表示，其中Q为多波段图像，Σk为Q在wk的协方差矩阵，U是N阶单位阵，第四步，运用GF_M(·)将PAN_I图像进行两层分解，ZMS1＝GF_M(PAN_I,LMS)，ZMS2＝GF_M(ZMS1,LMS)；该两层的细节信息为DP1＝PAN_I‑ZMS1，DP2＝ZMS1‑ZMS2；初步融合结果为第五步，计算权重矩阵第六步，对PAN图像进行3×3拉普拉斯滤波的到高频细节图像H；ξi和H通过单通道导向滤波获得各波段对应的权值矩阵Γi＝GF_S(ξi,H)；计算精确的权值矩阵ΓGF＝Γi当μi表示初步融合结果各波段的平均灰度值。精确的权值矩阵ΓGF选择具有最高平均灰度值值的多光谱波段对应的权值矩阵，用于最终的细节增强；第七步，得到第i波段PAN_MSi和的差分图像将Ri同时作为导向图像和输入图像进行单波段导向滤波Xi＝GF_S(Ri,Ri)；用差分图像减去滤波结果进行差分图像的空间细节信息提取DRi＝Ri‑Xi；利用权值矩阵ΓGF将空间细节DRi调制后注入至初步融合结果中，最终融合图像记为其中⊙表示矩阵点乘运算。