專利名稱：一種自適應(yīng)獨(dú)立信息遙感影像融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種遙感影像處理方法，特別是一種自適應(yīng)獨(dú)立信息遙感影像融合方法。具體來(lái)說(shuō)是涉及遙感影像全色波段和多光譜波段的融合，用于實(shí)現(xiàn)遙感影像全色波段和多光譜波段的自動(dòng)融合。
背景技術(shù)：
隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，同一地區(qū)，不同傳感器的數(shù)據(jù)被大量獲得。這些數(shù)據(jù)具有不同的特點(diǎn)，例如全色波段影像的空間分辨率高但光譜分辨率低，而多光譜影像具有豐富的光譜信息(具有多個(gè)波段)，但其空間分辨率較低。而在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，往往需要遙感數(shù)據(jù)同時(shí)具有高的空間分辨率和豐富的波譜信息。因此，采用影像融合技術(shù)充分利用多源影像中信息的互補(bǔ)性，使融合結(jié)果在提高空間分辨率的同時(shí)，保持原始影像的波譜信息，具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。迄今為止，人們已經(jīng)提出了一系列的遙感影像融合方法，比如色調(diào)-飽和度-亮度變換法(Hue-saturation-intensity, HSV), BT(Brovey transform,)，主成分分析法 (principle component analysi s, PCA)和小波變換法(wavelet)等。雖然 HSV, BT 以及 PCA能夠使融合后影像具有較高的空間分辨率，但是相比原始的多光譜影像，它們嚴(yán)重地扭曲了光譜信息。小波變換法可以通過(guò)多尺度分解來(lái)調(diào)整融合后影像的空間信息和光譜信息，但是該方法的一種嚴(yán)重不足是它不能同時(shí)使融合后的影像同時(shí)具有高的空間分辨率和豐富的波譜信息，此外，針對(duì)不同的影像，其全色波段和多光譜波段的分辨率之比不同，比如ETM+影像其全色波段和多光譜波段的空間分辨率之比是I : 2，而IKONOS影像的全色波段和多光譜波段空間分辨率之比是I : 4，因此該方法需要人工的干預(yù)來(lái)確定最優(yōu)分解級(jí)數(shù)。所述已有遙感影像融合方法存在著不能同時(shí)使融合后影像具有高的空間分辨率和豐富波譜信息的不足，以及部分融合方法需要手工設(shè)置或選取參數(shù)，不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的弊端

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的在于提供一種自適應(yīng)獨(dú)立信息遙感影像融合方法，它能夠克服已有技術(shù)的不足，公開(kāi)一種利用子帶分解和獨(dú)立成分分析來(lái)實(shí)現(xiàn)遙感影像全色波段與多光譜波段融合方法。該方法不僅能夠使融合后影像同時(shí)具有高的空間分辨率和豐富的波譜信息，而且完全做到自動(dòng)化處理。本發(fā)明目的通過(guò)如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。包括如下步驟步驟I.影像預(yù)處理影像預(yù)處理階段包括對(duì)影像進(jìn)行幾何精矯正以及圖像向量化。通過(guò)幾何精矯正使全色波段影像和多光譜波段影像統(tǒng)一在同一坐標(biāo)系下，并且對(duì)多光譜波段影像進(jìn)行重采樣，使其具有與全色波段影像相等的像元大小。對(duì)任意波段影像按行為順序構(gòu)成一個(gè)向量， 分別形成多光譜影像向量組和全色波段影像向量。步驟II.構(gòu)建多光譜假彩色合成影像獨(dú)立信息源模型，三個(gè)獨(dú)立信息源分別代表彩色影像的主體獨(dú)立成分、色彩獨(dú)立成分以及空間細(xì)節(jié)獨(dú)立成分信息，并制定分離這些獨(dú)立信息源所應(yīng)滿足的標(biāo)準(zhǔn)。步驟III.利用子帶分解和獨(dú)立成分分析尋找影像向量的獨(dú)立信息源。(I)對(duì)多光譜影像向量組進(jìn)行獨(dú)立成分分析初步尋找影像的獨(dú)立信息源，獨(dú)立成分分析定義如下X (t) = As ⑴(I)其中A是混合矩陣，判斷A是否滿足獨(dú)立信息源標(biāo)準(zhǔn)。如果滿足，轉(zhuǎn)入步驟IV，否則轉(zhuǎn)入本步驟的第(2)步.(2)對(duì)多光譜影像向量組或小波結(jié)點(diǎn)向量組進(jìn)行小波分解并尋找其互信息量最大的向量組，其中互信息定義如下
權(quán)利要求
1. 一種自適應(yīng)獨(dú)立信息遙感影像融合方法，利用子帶分解和獨(dú)立成分分析來(lái)實(shí)現(xiàn)遙感影像全色波段和多光譜波段融合，包括如下步驟步驟I，影像預(yù)處理影像預(yù)處理階段包括對(duì)影像進(jìn)行幾何精矯正以及圖像向量化。通過(guò)幾何精矯正使全色波段影像和多光譜波段影像統(tǒng)一在同一坐標(biāo)系下，并且對(duì)多光譜波段影像進(jìn)行重采樣，使其具有與全色波段影像相等的像元大小，對(duì)任意波段影像按行為順序構(gòu)成一個(gè)向量，分別形成多光譜影像向量組和全色波段影像向量；步驟II，構(gòu)建多光譜假彩色合成影像獨(dú)立信息源模型，三個(gè)獨(dú)立信息源分別代表彩色影像的主體獨(dú)立成分、色彩獨(dú)立成分以及空間細(xì)節(jié)獨(dú)立成分信息，并制定分離這些獨(dú)立信息源所應(yīng)滿足的標(biāo)準(zhǔn)；步驟in，利用子帶分解和獨(dú)立成分分析尋找影像向量的獨(dú)立信息源，(1)對(duì)多光譜影像向量組進(jìn)行獨(dú)立成分分析初步尋找影像的獨(dú)立信息源，獨(dú)立成分分析定義如下x(t) = As(t)(I)其中A是混合矩陣，判斷A是否滿足獨(dú)立信息源標(biāo)準(zhǔn)，如果滿足，轉(zhuǎn)入步驟IV，否則轉(zhuǎn)入本步驟的第⑵步；(2)對(duì)多光譜影像向量組或小波結(jié)點(diǎn)向量組進(jìn)行小波分解并尋找其互信息量最大的向量組，其中互信息定義如下
全文摘要
本發(fā)明涉及一種獨(dú)立信息源遙感影像融合方法，該方法通過(guò)獨(dú)立成分分析建立多光譜影像的獨(dú)立信息源模型，然后運(yùn)用全色波段影像向量替換主體獨(dú)立成分以獲得融合后影像。在獲得多光譜影像主體獨(dú)立信息源過(guò)程中，首先制定多光譜影像獨(dú)立信息源分離標(biāo)準(zhǔn)，然后運(yùn)用小波變換和獨(dú)立成分分析進(jìn)行迭代求解，直至混合矩陣滿足獨(dú)立信息源分離標(biāo)準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上根據(jù)混合矩陣以及主體獨(dú)立成分來(lái)獲得主體獨(dú)立信息源。本發(fā)明可以在大幅度提高原始多光譜影像空間分辨率的同時(shí)有效地保持原有的光譜信息，且能夠在二者之間取得一個(gè)很好的平衡；此外不需要設(shè)置參數(shù)以及人工的干預(yù)，因此，本發(fā)明具有保真度好、自動(dòng)化程度高等特點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102609929SQ201210012949
公開(kāi)日2012年7月25日 申請(qǐng)日期2012年1月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月12日
發(fā)明者彭光雄, 王巖松, 秦奮, 陳鋒銳 申請(qǐng)人:河南大學(xué)