[发明专利]遥感图像处理方法、装置和电子设备

说明书

本申请公开了遥感图像处理方法、装置和电子设备。所述方法的一具体实施方式包括：匹配全色图像的特征与多光谱图像的特征，得到多个特征对；基于特征对，确定图像间映射矩阵；根据图像间映射矩阵，确定全色图像与多光谱图像的重叠区域；融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像。该实施方式可以处理的遥感图像的范围更广，避免了位深度转换带来的图像精度的损失，提高了融合后的图像的精度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及计算机图像处理技术领域，尤其涉及遥感图像处理方法、装置和电子设备。

背景技术

同一光学遥感卫星常常会获取全色与多光谱两种图像。前者有较高空间分辨率，保证了数据的空间几何信息；后者有较高光谱分辨率，保证了数据中更丰富的光谱信息。为了更好的从这些数据中挖掘信息，可以将全色与多光谱数据进行融合，从而结合两类数据的空间分辨率优势和光谱分辨率优势。

在传统的遥感数据融合中，首先会对全色图像和多光谱图像进行数据间配准，然后对配准后的数据进行色彩转换。在进行数据间配准时，通常采用的遥感图像间配准方法主要为地理坐标配准方法和特征点配准方法。

发明内容

本提出一种遥感图像处理的技术方案。

第一方面，本申请提供了一种遥感图像处理方法，方法包括：匹配全色图像的特征与多光谱图像的特征，得到多个特征对；基于特征对，确定图像间映射矩阵；根据图像间映射矩阵，确定全色图像与多光谱图像的重叠区域；融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像。

在一些实施例中，融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像包括：基于颜色空间变换融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像；和/或基于滤波变换融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像。

在一些实施例中，基于滤波变换融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像包括：基于以下一项或多项滤波变换融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像：双边滤波变换、高斯滤波变换和引导滤波变换。

在一些实施例中，融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像包括：基于全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，确定期望融合遥感图像的重叠区域；确定期望融合遥感图像的重叠区域和多光谱图像的重叠区域的相似度；根据相似度的最大值确定期望融合遥感图像的重叠区域和全色图像的重叠区域的相关性；根据相关性，得到融合后的遥感图像。

在一些实施例中，全色图像的重叠区域和多光谱图像的重叠区域分别包括至少一个相互对应的局部窗口，每个局部窗口包括至少一个像素。

在一些实施例中，融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域，得到融合后的遥感图像包括：融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域中相互对应的各个局部窗口的遥感图像，得到相互对应的各个局部窗口的融合后的遥感图像；拼接相互对应的各个局部窗口的融合后的遥感图像，得到融合后的遥感图像。

在一些实施例中，融合全色图像的重叠区域与多光谱图像的重叠区域中相互对应的各个局部窗口的遥感图像，得到相互对应的各个局部窗口的融合后的遥感图像包括：基于相互对应的各个局部窗口，遍历全色图像的重叠区域和多光谱图像的重叠区域，确定期望融合遥感图像的重叠区域中与相互对应的各个局部窗口相对应的局部窗口；确定相互对应的各个局部窗口中期望融合遥感图像和多光谱图像的相似度；根据相似度的最大值确定相互对应的各个局部窗口中期望融合遥感图像和全色图像的相关性；根据相关性，得到相互对应的各个局部窗口的融合后的遥感图像。