[发明专利]一种基于导向滤波的遥感图像融合方法

说明书

本发明提供了一种基于导向滤波的遥感图像融合方法，通过利用导向滤波器的系数矩阵将全色光图像的空间结构细节导入放大的多光谱图像中，提高了多光谱图像的空间分辨率；再利用IHS变换分离多光谱图像的光谱信息，利用IHS反变换将光谱信息注入至多光谱图像中，有助于保持原始的光谱信息；最后通过细节的提取调制与注入，在保持多光谱图像光谱信息的基础上进一步提升了空间分辨率，得到高质量的融合图像。本发明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。

技术领域

本发明涉及遥感图像的可视化增强处理技术，尤其是针对星载多光谱图像和全色光图像的图像融合方法。

背景技术

由于传感器自身的物理局限性以及数据传输技术的壁垒，使得当前星载传感器仅能提供光谱分辨率高但空间分辨率低的多波段多光谱图像以及空间分辨率高但光谱分辨率低的单一波段全色光图像。在轨的星载传感器，例如QuickBird、GeoEye-1、WorldView-2等能够同时提供多波段多光谱遥感图像和单波段高空间分辨率的全色光图像。通过融合多光谱图像和全色光图像，可以在保持多光谱图像光谱信息的同时提高其空间分辨率，达到增强可视化的效果。

全色光图像空间分辨率高于多光谱图像，因此融合时首先要将多光谱图像重采样放大至与全色光图像同尺寸，然后再将放大后的多光谱图像和原始全色光图像输入至融合模型，输出得到融合的多光谱图像。在对多光谱图像的重采样处理上，目前国内外通用的做法是选用最近邻插值法、双线性插值法或者双三次插值法对多光谱图像的各波段独立地进行插值放大(参见文献IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,45(10):3012-3021,2007)。事实上，由上述插值法得到的多光谱图像会出现不同程度的光谱失真与空间信息失真，从而进一步影响融合图像的信息保持(参见文献IEEE Geoscience andRemote Sensing Letters,4(1):27-31,2007；IEEE Journal of Selected Topics inSignal Processing,5(3):446-453,2011)。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于导向滤波的图像融合方法，通过导向滤波联合全色光图像完成对多光谱图像的重采样放大，再利用Intensity-Hue-Saturation(IHS)变换分离光谱信息，最终将全色光图像的结构信息提取并注入至多光谱图像中，有效地提高了多光谱图像的空间分辨率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

第一步，通过卷积运算对全色光图像PAN进行低通滤波，低通滤波器记为LPF，则输出图像PL＝PAN*LPF；对输出图像PL作下2抽样处理，输出结果记为P2；

第二步，设置图像P2为导向滤波的指导图像I，任意第j个多光谱波段M_j为导向滤波的输入图像P，导向滤波输出图像记为Q；像素点i位于以像素点k为中心的窗口ω_k中，该窗口半径r≥1，窗口大小为(2r+1)×(2r+1)像素；滤波输出图像Q在像素点i的滤波输出值Q_i由指导图像I在该点的像素值I_i以及i点所在局部窗口的窗口系数a_k和b_k共同决定，矩阵形式为Q＝A×I+B，其中A和B是窗口系数矩阵，窗口系数窗口系数|ω|为窗口ω_k中所有像素的个数，p_i为输入图像P在i处的像素值，μ_k和σ_k分别是指导图像在窗口ω_k中的均值和方差，是输入图像P在窗口ω_k中的均值，ε是规则化参数且ε∈(0,1)；

第三步，利用最近邻插值法对窗口系数矩阵A和B重采样放大，分别得到对应的新窗口系数和