基于差值圖像稀疏表示的遙感圖像融合方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于差值圖像稀疏表示的遙感圖像融合方法，主要解決現(xiàn)有遙感圖像融合方法光譜失真的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)步驟為：輸入圖像集并分別進(jìn)行取塊，獲得圖像塊數(shù)據(jù)集；根據(jù)圖像塊數(shù)據(jù)集構(gòu)造高低分辨率差值圖像訓(xùn)練集；利用半對(duì)稱(chēng)字典訓(xùn)練方法對(duì)高低分辨率差值圖像訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練得到訓(xùn)練字典；輸入待融合低分辨率多光譜圖像和高分辨率全色圖像，計(jì)算待融合低分辨率差值圖像；根據(jù)半對(duì)稱(chēng)字典圖像超分辨方法對(duì)待融合低分辨率差值圖像進(jìn)行超分辨處理得到高分辨率差值圖像，并對(duì)其進(jìn)行逆變換，得到高分辨的多光譜圖像。本發(fā)明與經(jīng)典遙感圖像融合方法相比，由于采用了基于差值圖像的融合模型，減小了光譜失真，可用于目標(biāo)識(shí)別。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于差值圖像稀疏表示的遙感圖像融合方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及遙感圖像融合方法，可用于遙感圖像后續(xù)的圖像解譯、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別等。
【背景技術(shù)】
[0002]光學(xué)遙感傳感器可以獲得多種地表圖片為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，地球觀測(cè)，氣象預(yù)報(bào)等方面提供有用的信息。然而，絕大多數(shù)的光學(xué)遙感傳感器并不同時(shí)提供空間和光譜的高分辨圖像。例如:Ikonos遙感傳感器和Quickbird遙感傳感器獲得圖像是低分辨率多光譜圖像和高分辨率全色圖像。遙感圖像融合技術(shù)的目的是為了得到高分辨率多光譜圖像，以便為后續(xù)的理解和解譯提供更準(zhǔn)確、全面的信息，經(jīng)典的遙感圖像融合方法主要包括: [0003]Tu等人提出的基于IHS變換的遙感圖像融合方法，見(jiàn)A fastintensity-hue-saturation fu- sion techinque with spectral adjustmentimagery, IEEE Geosc1.Remote Sens.Lett.，vol.4，n0.2，pp.309-312，Oct.2004，該方法直接用高分辨率全色圖像的空間成分進(jìn)行替代低分辨率多光譜圖像的空間成分來(lái)獲得高分辨率多光譜圖像，往往引起嚴(yán)重的光譜失真。
[0004]Shah等人提出基本PCA和contourlet變換的聯(lián)合加權(quán)的遙感圖像融合方法,見(jiàn)An efficient pan-sharpening method via a combined adaptive PCA approach andcontourlets，IEEE Trans, Geosci, Remote Sens.，vol.46，n0.5，pp.1323—1335，May2008，該方法將高分辨率全色圖像高通細(xì)節(jié)信息注入到低分辨多光譜圖像中來(lái)獲得高分辨率多光譜圖像。該方法應(yīng)用到遙感圖像融合時(shí)，由于高分辨率全色圖像灰度與高分辨多光譜圖像灰度存在差異，導(dǎo)致融合后的光譜失真較為嚴(yán)重。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于針對(duì)已有技術(shù)的不足，提出了一種基于差值圖像稀疏表示的遙感圖像融合方法，以便減小遙感圖像融合中的光譜失真，提高融合效果。
[0006]實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的技術(shù)關(guān)鍵是設(shè)計(jì)一種新的遙感圖像融合模型，并利用現(xiàn)有的半對(duì)稱(chēng)字典訓(xùn)練方法對(duì)差值圖像進(jìn)行訓(xùn)練，其實(shí)現(xiàn)步驟包括如下:
[0007](I)訓(xùn)練步驟
[0008]( 1.1)輸入N幅高分辨率多光譜圖像，形成高分辨率多光譜圖像集Xh，對(duì)該圖像集Xh中每幅圖像的1-4個(gè)通道分別進(jìn)行取塊，并將N幅圖像同一通道的圖像塊進(jìn)行合并，得到該高分辨率多光譜圖像集第I通道的數(shù)據(jù)集Xhb^ 2通道的數(shù)據(jù)集Xhg、第3通道的數(shù)據(jù)集Xhr、第4通道的數(shù)據(jù)集Xhn, N≥I ;
[0009](1.2)輸入N幅高分辨率全色圖像，形成高分辨率全色圖像集Xp，對(duì)該圖像集Xp中的圖像進(jìn)行取塊，并將N幅圖像的圖像塊進(jìn)行合并，得到高分辨率全色圖像數(shù)據(jù)集Xhp ；
[0010](1.3)對(duì)高分辨率多光譜圖像集Xh的圖像依次進(jìn)行低通濾波、下采樣和線(xiàn)性插值，得到N幅與高分辨率多光譜圖像大小相同的低分辨率多光譜圖像，記為低分辨率多光譜圖像集Xq ；
[0011](1.4)對(duì)低分辨率多光譜圖像集Xq中圖像的1-4通道進(jìn)行取塊，并將N幅低分辨率多光譜圖像同一通道的圖像塊進(jìn)行合并，組成低分辨率多光譜圖像第I通道的數(shù)據(jù)集xqb、第2通道的數(shù)據(jù)集Xqg、第3通道的數(shù)據(jù)集Xqr、第4通道的數(shù)據(jù)集Xqn ；
[0012](1.5)根據(jù)(I)、(2)和(4)得到的數(shù)據(jù)集，計(jì)算1-4通道的高分辨率差值圖像Xdi以及低分辨率差值圖像Ydi，i表示第幾通道，i=l, 2,3,4；
[0013](1.6)利用k均值聚類(lèi)方法對(duì)高分辨率差值圖像Xdi進(jìn)行聚類(lèi)，得到聚類(lèi)后的高分辨率差值圖像Xdim ;根據(jù)高分辨率差值圖像Xdi聚類(lèi)時(shí)每一列所屬類(lèi)別的標(biāo)記，對(duì)低分辨率差值圖像Ydi進(jìn)行類(lèi)別劃分，得到聚類(lèi)后的低分辨率差值圖像Ydim，k代表聚類(lèi)類(lèi)別數(shù)，m代表第幾類(lèi)，I m ^ k ；
[0014](1.7)利用半對(duì)稱(chēng)字典訓(xùn)練方法對(duì)聚類(lèi)后的高分辨率差值圖像Xdim和聚類(lèi)后的低分辨率差值圖像Ydim進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，得到聚類(lèi)后高分辨率差值圖像Xdim的稀疏表示字典Dxdim、聚類(lèi)后低分辨率差值圖像Ydim的稀疏表示字典Dydim以及匹配矩陣Wim。
[0015](2)融合步驟
[0016](2.1)輸入需要融合的低分辨率多光譜圖像I,和高分辨率全色圖像Ip，對(duì)該低分辨率多光譜圖像I,的1-4通道進(jìn)行滑塊，得到待融合的低分辨率多光譜圖像塊IqBi ;對(duì)該高分辨率全色圖像Ip進(jìn)行滑塊，得到待融合的高分辨率全色圖像塊Ipb ；
[0017](2.2)根據(jù)下式計(jì)算待融合的低分辨率差值圖像塊IdBi:
[0018]ItJBi — IpB-1qBi ; [0019](2.3)利用步驟(1.7)中訓(xùn)練得到的高分辨率差值圖像稀疏表示字典Dxhim、低分辨率差值圖像稀疏表示字典Dydim以及匹配矩陣Wim，利用半對(duì)稱(chēng)字典圖像超分辨方法對(duì)低分辨率差值圖像IdBi進(jìn)行超分辨，得到融合高分辨率差值圖像塊Fdi ；
[0020](2.4)對(duì)融合高分辨率差值圖像塊Fdi進(jìn)行逆變換，得到融合圖像塊Fm:
[0021]FBi = Ipe-Fdi ；
[0022](2.5)對(duì)融合圖像塊Fm進(jìn)行滑塊，得到融合后的高分辨率多光譜圖像1-4通道的圖像Fi,再將這四個(gè)通道圖像Fi整合到一起，得到一幅融合的分辨率多光譜圖像F。
[0023]本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn):
[0024]1.本發(fā)明的訓(xùn)練模型中利用差值圖像進(jìn)行訓(xùn)練，差值圖像包含圖像的細(xì)節(jié)信息，可以更好的利用圖像的特性。
[0025]2.本發(fā)明針對(duì)遙感圖像融合中存在的光譜失真問(wèn)題，給出了在差值圖像上進(jìn)行融合的模型，有效的減少了融合圖像的光譜失真。
[0026]3.本發(fā)明的訓(xùn)練字典由同類(lèi)圖像訓(xùn)練得到，能夠更好的對(duì)圖像進(jìn)行稀疏表示和描述。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0027]圖1是本發(fā)明的總流程圖；
[0028]圖2是本發(fā)明仿真使用的Ikonos遙感圖像；
[0029]圖3是本發(fā)明仿真使用的QuickBird遙感圖像；
[0030]圖4是用本發(fā)明和現(xiàn)有的兩種方法對(duì)Ikonos遙感圖像進(jìn)行的融合的結(jié)果圖；[0031]圖5是用本發(fā)明和現(xiàn)有的兩種方法對(duì)QuickBird遙感圖像進(jìn)行的融合的結(jié)果圖?！揪唧w實(shí)施方式】
[0032]參照?qǐng)D1，本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)包括訓(xùn)練和融合兩個(gè)階段，步驟如下:
[0033]一、訓(xùn)練階段
[0034]步驟1，對(duì)高分辨率多光譜圖像集Xh進(jìn)行取塊，獲得高分辨率多光譜圖像數(shù)據(jù)集。
[0035]Ia)輸入N幅高分辨率多光譜圖像，形成高分辨率多光譜圖像集Xh ;
[0036]Ib)對(duì)該圖像集Xh中每幅圖像的1-4個(gè)通道分別進(jìn)行取塊，并將N幅圖像同一通道的圖像塊進(jìn)行合并，對(duì)每一通道的圖像塊分別取10000列組成該高分辨率多光譜圖像集的第I通道的數(shù)據(jù)集xhb、第2通道數(shù)據(jù)集Xhg、第3通道數(shù)據(jù)集Xto和第4通道的數(shù)據(jù)集Xte。
[0037]本步驟中高分辨多光譜圖像四個(gè)通道取列的位置是相同的，取塊窗口大小為7 X 7，重疊塊為2個(gè)，N=12。
[0038]步驟2，對(duì)高分辨率全色圖像集Xp進(jìn)行取塊，獲得高分辨率全色圖像數(shù)據(jù)集；
[0039]2a)輸入N幅高分辨率全色圖像，形成高分辨率全色圖像集Xp ；
[0040]2b)對(duì)該圖像集Xp中的圖像進(jìn)行取塊，并將N幅高分辨率全色圖像的圖像塊進(jìn)行合并，按照高分辨率圖像塊取列的位置，取10000列圖像塊，得到高分辨率全色圖像數(shù)據(jù)集xhp，取塊窗口大小為7 X 7，重疊塊為2個(gè)。
[0041 ] 步驟3，對(duì)高分辨率多光譜圖像集Xh進(jìn)行處理，得到低分辨率多光譜圖像集\。
[0042]對(duì)高分辨率多光譜圖像集Xh的圖像依次進(jìn)行低通濾波、下采樣和線(xiàn)性插值，得到N幅與高分辨率多光譜圖像大小相同的低分辨率多光譜圖像，記為低分辨率多光譜圖像集\。
[0043]步驟4，對(duì)低分辨率多光譜圖像集Xq進(jìn)行取塊，獲得低分辨率多光譜圖像數(shù)據(jù)集。
[0044]4a)對(duì)低分辨率多光譜圖像集Xq中圖像的1-4通道進(jìn)行取塊，并將N幅低分辨率多光譜圖像同一通道的圖像塊進(jìn)行合并；
[0045]4b)對(duì)每一通道分別按照高分辨率圖像塊取列的位置取10000列，組成低分辨率多光譜圖像第I通道的數(shù)據(jù)集Xqb、第2通道的數(shù)據(jù)集Xqg、第3通道的數(shù)據(jù)集Χν、第4通道的數(shù)據(jù)集Χ_取塊窗口大小為7 X 7，重疊塊為2個(gè)。
[0046]步驟5，根據(jù)步驟1、步驟2和步驟4得到的數(shù)據(jù)集，計(jì)算1-4通道的高分辨率差值圖像Xdi以及低分辨率差值圖像Ydi，I表示第幾通道，1=1, 2，3，4，即:
[0047]第I通道的高分辨率差值圖像Xdl和低分辨率差值圖像Ydl為:
[0048]Xdl = Xhp-Xhb ;
[0049]Ydl = XhP-Xqb ；
[0050]第2通道的高分辨率差值圖像Xd2和低分辨率差值圖像Yd2為:
[0051]Xd2 = Xhp-Xhg ;
[0052]Yd2 = Xhp-Xqg ；
[0053]第3通道的高分辨率差值圖像Xd3和低分辨率差值圖像Yd3為:
[0054]Xd3 = Xhp-Xhr ;
[0055]Yd3 = Xhp-Xqr ;
[0056]第4通道的高分辨率差值圖像Xd4和低分辨率差值圖像Yd4為:[0057]Xd4 = Xhp-Xhn ;
[0058]Yd4 = Xhp-Xqn0
[0059]步驟6，獲取聚類(lèi)后的高分辨率差值圖像Xdim和低分辨率差值Ydim。
[0060]6a)利用k均值聚類(lèi)方法對(duì)高分辨率差值圖像Xdi進(jìn)行聚類(lèi)，得到聚類(lèi)后的高分辨率差值圖像Xdim,并對(duì)聚類(lèi)時(shí)高分辨率差值圖像Xdi每一列所屬的類(lèi)別進(jìn)行標(biāo)記；
[0061]6b)根據(jù)高分辨率差值圖像Xdi聚類(lèi)時(shí)每一列所屬類(lèi)別的標(biāo)記，對(duì)低分辨率差值圖像Ydi進(jìn)行類(lèi)別劃分，得到聚類(lèi)后的低分辨率差值圖像Ydim，k代表聚類(lèi)類(lèi)別數(shù)，m代表第幾類(lèi)，I < m < k。
[0062]步驟7，利用半對(duì)稱(chēng)字典訓(xùn)練方法對(duì)聚類(lèi)后的高分辨率差值圖像Xdim和聚類(lèi)后的低分辨率差值圖像Ydim進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，得到聚類(lèi)后高分辨率差值圖像Xdim的稀疏表示字典Dxdim、聚類(lèi)后低分辨率差值圖像Ydim的稀疏表示字典Dydim以及匹配矩陣Wim。
[0063]半對(duì)稱(chēng)字典訓(xùn)練方法的詳細(xì)步驟參見(jiàn)《Sem1-Coupled Dictionary Learning withApplication to Image Super-Resolution and Photo-SketchSynthesis》，ComputerVision and Aattern Recognition, IEEE，pp.2216-2223，2012。
[0064]二、融合階段
[0065]步驟8，對(duì)需要融合的低分辨率多光譜圖像I,和高分辨率全色圖像Ip進(jìn)行融合，得到融合后的高分辨率多光譜圖像F。
[0066]8a)輸入待融合的低分辨率多光譜圖像I,，對(duì)該圖像1_4通道進(jìn)行滑塊，得到待融合的低分辨率多光譜圖像塊IqBi，取塊窗口大小為7 X 7，重疊塊為2個(gè)；
[0067]Sb)輸入待融合的高分辨率全色圖像Ip，對(duì)該圖像進(jìn)行滑塊，得到待融合的高分辨率全色圖像塊IpB，取塊窗口大小為7 X 7，重疊塊為2個(gè)；
[0068]Sc)根據(jù)下式計(jì)算待融合的低分辨率差值圖像塊IdBi:
[0069]ItJBi — IpB-1qBi ;
[0070]8d)利用步驟7中訓(xùn)練得到的高分辨率差值圖像稀疏表示字典Dxhim、低分辨率差值圖像稀疏表示字典Dydim以及匹配矩陣Wim，利用半對(duì)稱(chēng)字典圖像超分辨方法對(duì)低分辨率差值圖像IdBi進(jìn)行超分辨，得到融合高分辨率差值圖像塊Fdi ；
[0071]Se)對(duì)融合高分辨率差值圖像塊Fdi進(jìn)行逆變換，得到融合圖像塊Fm:
[0072]Fm = Ipe-Fdi ；
[0073]8f)對(duì)融合圖像塊Fm進(jìn)行滑塊，得到融合后的高分辨率多光譜圖像1-4通道的圖像Fi,再將這四個(gè)通道圖像Fi整合到一起，得到一幅融合的分辨率多光譜圖像F。
[0074]本發(fā)明的效果可以通過(guò)下面的實(shí)驗(yàn)仿真進(jìn)一步說(shuō)明:
[0075]1、實(shí)驗(yàn)條件與方法
[0076]硬件平臺(tái)為:Intel(R) Core (TM) i5_3210MCPU@2.50GHz、4GBRAM ；
[0077]軟件平臺(tái)為:MATLABR2011a ;實(shí)驗(yàn)中采用兩組不同傳感器的遙感圖像，即Ikonos圖像和QucickBird圖像，圖像大小均為256X256，兩組遙感圖像均來(lái)源于圖像融合網(wǎng)站:http: //www.glcf.umiacs.umd.edu./。Ikonos 圖像見(jiàn)圖 2 中所不，其中圖 2 (a)是 Ikonos 經(jīng)過(guò)濾波、重采樣和插值處理后分辨率為16m的低分辨率多光譜圖像圖像，圖2(b)是Ikonos經(jīng)過(guò)濾波、重采樣和插值處理后分辨率為4m的高分辨率全色圖像像圖像，QuickBird圖像見(jiàn)圖3所示，其中圖3(a)是QuickBird經(jīng)過(guò)濾波、重采樣和插值處理后分辨率為16m的低分辨率多光譜圖像圖像，圖3(b)是QuickBird經(jīng)過(guò)濾波、重采樣和插值處理后分辨率為4m的高分辨率全色圖像像圖像。
[0078]實(shí)驗(yàn)時(shí)采用的對(duì)比方法是現(xiàn)有的兩種遙感圖像融合方法，其中:
[0079]方法I 為 GIHS 方法，參見(jiàn)文章《A fast intensi ty-hue-saturat ion fusiontechinque with spectral adjustment imagery》，IEEE Geosc1.RemoteSen.Lett., vol.4，n0.2，pp.309-312，2004;
[0080]方法2 為 AWLP 方法方法，參見(jiàn)文章《An efficient pan-sharpening method viaa combined adaptive PCA approach and contourlets〉〉，IEEE Trans, Geosc1.Remote Sens.，vol.46，n0.5，pp.1323-1335，2008;
[0081]2、仿真內(nèi)容與結(jié)果
[0082]仿真一:用本發(fā)明的方法與現(xiàn)有的兩種遙感圖像融合方法對(duì)圖2 (a)所示的Ikonos低分辨率多光譜圖像圖像和圖2 (b)所示的Ikonos高分辨率全色圖像進(jìn)行融合，融合結(jié)果見(jiàn)圖4，其中:圖4 (a)是用現(xiàn)有方法I得到的融合結(jié)果圖；圖4 (b)是用現(xiàn)有方法2得到的融合結(jié)果圖；圖4 (c)是用本發(fā)明得到的融合結(jié)果圖。
[0083]仿真二:用本發(fā)明的方法與現(xiàn)有的兩種遙感圖像融合方法對(duì)圖3 (a)所示的QuickBird低分辨率多光譜圖像圖像和圖3 (b)所示的QuickBird高分辨率全色圖像進(jìn)行融合，融合結(jié)果見(jiàn)圖5，其中:圖5 (a)是用現(xiàn)有方法I得到的融合結(jié)果圖；圖5 (b)是用現(xiàn)有方法2得到的融合結(jié)果圖；圖5 (c)是用本發(fā)明得到的融合結(jié)果圖。
[0084]3、實(shí)驗(yàn)結(jié)果
[0085]將本發(fā)明的融合結(jié)果與現(xiàn)有的兩種遙感圖像融合方法的融合結(jié)果進(jìn)行比較，評(píng)價(jià)本發(fā)明的效果。
[0086]表1給出了 Ikonos圖像融合結(jié)果客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)，
[0087]表2給出了 QuickBird圖像融合結(jié)果客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)，
[0088]其中，加粗部分為最優(yōu)值。
[0089]表1.1konos遙感圖像融合結(jié)果客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)
【權(quán)利要求】
1.一種基于差值圖像稀疏表示的遙感圖像融合方法，包括: (1)訓(xùn)練步驟 (1.1)輸入N幅高分辨率多光譜圖像，形成高分辨率多光譜圖像集Xh，對(duì)該圖像集Xh中每幅圖像的1-4個(gè)通道分別進(jìn)行取塊，并將N幅圖像同一通道的圖像塊進(jìn)行合并，得到該高分辨率多光譜圖像集第I通道的數(shù)據(jù)集Xhb^ 2通道的數(shù)據(jù)集Xhg、第3通道的數(shù)據(jù)集Xhr、第4通道的數(shù)據(jù)集Xhn, N≥I ; (1.2)輸入N幅高分辨率全色圖像，形成高分辨率全色圖像集xp，對(duì)該圖像集Xp中的圖像進(jìn)行取塊，并將N幅圖像的圖像塊進(jìn)行合并，得到高分辨率全色圖像數(shù)據(jù)集Xhp ； (1.3)對(duì)高分辨率多光譜圖像集Xh的圖像依次進(jìn)行低通濾波、下采樣和線(xiàn)性插值，得到N幅與高分辨率多光譜圖像大小相同的低分辨率多光譜圖像，記為低分辨率多光譜圖像集 (1.4)對(duì)低分辨率多光譜圖像集Xq中圖像的1-4通道進(jìn)行取塊，并將N幅低分辨率多光譜圖像同一通道的圖像塊進(jìn)行合并，組成低分辨率多光譜圖像第I通道的數(shù)據(jù)集Xqb、第2通道的數(shù)據(jù)集Xqg、第3通道的數(shù)據(jù)集Xqr、第4通道的數(shù)據(jù)集Xqn ； (1.5)根據(jù)(1)、(2)和(4)得到的數(shù)據(jù)集，計(jì)算1-4通道的高分辨率差值圖像Xdi以及低分辨率差值圖像Ydi，i表示第幾通道，i=l, 2,3,4； (1.6)利用k均值聚類(lèi)方法對(duì)高分辨率差值圖像Xdi進(jìn)行聚類(lèi)，得到聚類(lèi)后的高分辨率差值圖像Xdim ;根據(jù)高分辨率差值圖像Xdi聚類(lèi)時(shí)每一列所屬類(lèi)別的標(biāo)記，對(duì)低分辨率差值圖像Ydi進(jìn)行類(lèi)別劃分，得到聚類(lèi)后的低分辨率差值圖像Ydim，k代表聚類(lèi)類(lèi)別數(shù)，m代表第幾類(lèi)，I ^ m ^ k ； (1.7)利用半對(duì)稱(chēng)字典訓(xùn)練方法對(duì)聚類(lèi)后的高分辨率差值圖像Xdim和聚類(lèi)后的低分辨率差值圖像Ydim進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，得到聚類(lèi)后高分辨率差值圖像Xdim的稀疏表示字典Dxdim、聚類(lèi)后低分辨率差值圖像Ydim的稀疏表示字典Dydim以及匹配矩陣Wim。 (2)融合步驟 (2.1)輸入需要融合的低分辨率多光譜圖像I,和高分辨率全色圖像Ip，對(duì)該低分辨率多光譜圖像I,的1-4通道進(jìn)行滑塊，得到待融合的低分辨率多光譜圖像塊IqBi ;對(duì)該高分辨率全色圖像Ip進(jìn)行滑塊，得到待融合的高分辨率全色圖像塊Ipb ； (2.2)根據(jù)下式計(jì)算待融合的低分辨率差值圖像塊IdBi: T = T -T.丄dBi丄PB 丄qBi， (2.3)利用步驟(1.7)中訓(xùn)練得到的高分辨率差值圖像稀疏表示字典Dxhim、低分辨率差值圖像稀疏表示字典Dydim以及匹配矩陣Wim，利用半對(duì)稱(chēng)字典圖像超分辨方法對(duì)低分辨率差值圖像IdBi進(jìn)行超分辨，得到融合高分辨率差值圖像塊Fdi ； (2.4)對(duì)融合高分辨率差值圖像塊Fdi進(jìn)行逆變換，得到融合圖像塊FBi:
Fm = IpB-Fdi ； (2.5)對(duì)融合圖像塊Fm進(jìn)行滑塊，得到融合后的高分辨率多光譜圖像1-4通道的圖像Fi,再將這四個(gè)通道圖像Fi整合到一起，得到一幅融合的分辨率多光譜圖像F。
2.根據(jù)權(quán)利要求書(shū)I所述的基于差值圖像稀疏表示的遙感圖像融合方法，其中步驟 (1.5)中所述的計(jì)算1-4通道的高分辨率差值圖像Xdi和低分辨率差值圖像Ydi，按如下公式計(jì)算:第I通道的高分辨率差值圖像Xdl和低分辨率差值圖像Ydl為:
【文檔編號(hào)】G06K9/66GK103617597SQ201310517977
【公開(kāi)日】2014年3月5日 申請(qǐng)日期:2013年10月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月25日
【發(fā)明者】焦李成, 劉芳, 戴金洪, 馬文萍, 馬晶晶, 王爽, 侯彪, 侯小瑾, 劉坤 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)