[发明专利]一种基于JSKF模型和NSCT技术的高光谱遥感影像与全色图像的融合方法

说明书

本发明涉及一种基于JSKF模型和NSCT技术的高光谱遥感影像与全色图像的融合方法，与现有技术相比解决了难以针对高光谱遥感图像进行融合处理的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像数据的获取；假彩色遥感影像的提取；HIS变换；高低频系数的获得；低频系数的计算；高频系数融合规则的选取；融合影像的获得。本发明能够针对高光谱遥感影像数据和全色遥感影像进行有效融合。

技术领域

本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体来说是一种基于JSKF模型和NSCT技术的高光谱遥感影像与全色图像的融合方法。

背景技术

遥感图像融合是采用一定的算法把具有不同成像机理的遥感图像传感器对同一个场景的多个成像信息合成一幅满足特定需要的新遥感图像，从而使融合的遥感图像可信度更高、模糊较少、可理解性更好，更适合人的视觉及计算机检测、分类、识别和理解等处理。

而随着遥感技术的发展，高光谱遥感已经广泛应用于农业遥感，矿物勘探等领域。高光谱数据是利用成像光谱仪获取的同一场景下的数十到数百个连续波段的图像。它可以提供传统遥感数据所不能比拟的丰富地物信息。但由于其波段数目太多，波段之间的相关性很大，使得其数据的处理和分析存在一定的困难。

因此，如何针对高光谱遥感图像进行融合处理已经成为急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中难以针对高光谱遥感图像进行融合处理的缺陷，提供一种基于JSKF模型和NSCT技术的高光谱遥感影像与全色图像的融合方法来解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于JSKF模型和NSCT技术的高光谱遥感影像与全色图像的融合方法，包括以下步骤：

11)遥感影像数据的获取，获取高光谱遥感影像A和高空间分辨率全色遥感影像B，进行同名像元之间的精准匹配；

12)假彩色遥感影像的提取，基于联合偏度－峰度指数模型对高光谱遥感影像A进行敏感波段提取，提取出高光谱遥感影像A的假彩色遥感影像；

13)HIS变换，针对JSKF模型提取出的假彩色遥感影像进行HIS变换，其公式如下：

其中，色相和饱和度可以通过计算得出：

14)高低频系数的获得，分别对HIS变换后的亮度分量I和高空间分辨率全色遥感影像B进行非下采样轮廓波变换，获取其高低频系数；

15)低频系数的计算；

16)高频系数融合规则的选取；

17)融合影像的获得，对融合后的高、低频系数进行NSCT重构，通过NSCT逆变换得到拟融合影像的I分量，结合步骤13)得到的H分量和S分量进行HIS逆变换，得到融合后的高分辨率遥感影像。

所述的进行同名像元之间的精准匹配包括以下步骤：

21)基于高空间分辨率全色遥感影像B，选取地面控制点，最少控制点数量与多项式次数(n)的关系为(n+1)(n+2)/2，并在高光谱遥感影像A上进行同名像元选择，计算每个地面控制点的均方根值(RMS)，计算出累积的总体均方差误差，保证校正精度小于0.5个像元，即RMS0.5时停止控制点的选取；

其中，x、y表示无几何畸变点图像控制点坐标，x′、y′为变换后图像控制点坐标；

22)选取二次多项式作为几何校正模型，通过控制点回归计算求出多项式系数。

所述的假彩色遥感影像的提取包括以下步骤：