CN104156911A - 一种图像融合处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种图像融合处理方法及系统。包括以下步骤：将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量；根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数；根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像；将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得目标多光谱图像。通过本发明的技术方案，获得的目标多光谱图像既具有高空间分辨率也具有高光谱分辨率。

Description

一种图像融合处理方法及系统

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种图像融合处理方法及系统。

背景技术

遥感卫星对地形进行探测，获得的多光谱图像空间分辨率低、清晰度较差但光谱分辨率高；而获得的全色波段图像光谱分辨率低但空间分辨率高。

为了更好地用一幅图像反映地形，因此需要获得同时具有高光谱分辨率和高空间分辨率的多光谱图像。

发明内容

本发明提供一种图像融合处理方法及系统，以解决上述问题。

本发明提供一种图像融合处理方法。上述方法包括以下步骤：

将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量；

根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数；

根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；

将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像；

将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得目标多光谱图像。

明还提供一种图像融合处理系统，包括：转换模块、层级处理模块、分量获取模块、融合处理模块；其中，分量获取模块分别与转换模块、层级处理模块、融合处理模块相连；转换模块与融合处理模块相连；

其中，所述转换模块，用于将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量并将转换结果输出至分量获取模块、融合处理模块；

所述层级处理模块，用于根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数并将所述层级数通知所述分量获取模块；

所述分量获取模块，用于根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；还用于将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像并将所述I′分量融合图像发送至融合处理模块；

所述融合处理模块，用于根据转换模块发送的转换结果及分量获取模块发送的I′分量融合图像，将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得目标多光谱图像。

通过本发明的技术方案，获得的目标多光谱图像既具有高空间分辨率也具有高光谱分辨率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1所示为本发明实施例1的图像融合处理方法流程图；

图2所示为本发明实施例2的图像融合处理流程示意图；

图3所示为本发明实施例3的图像融合处理系统图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1所示为本发明实施例1的图像融合处理方法流程图，包括以下步骤：

步骤101：将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量；

其中，将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间之前，还包括：若多光谱图像的空间分辨率低于第一预设值，则触发将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间。

步骤102：根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数；

其中，根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数之前，还包括：若全色波段图像的光谱分辨率低于第二预设值，则根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数。

其中，分解波包括：àtrous小波、低通滤波、高通滤波。

其中，根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数的过程为：

若àtrous小波采用二维滤波器且全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比为4(即为2的2次方)，则获得对全色波段图像进行两级分解。

其中，根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数的过程为：

若àtrous小波采用二维滤波器且全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比为8(即为2的3次方)，则获得对全色波段图像进行三级分解。

其中，根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数的过程为：

若àtrous小波采用三维滤波器且全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比为27(即为3的3次方)，则获得对全色波段图像进行三级分解。

步骤103：根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；其中，一级分解是对全色波段源图像进行的，后续分解是对上一级分解获得的低频信息进行。

步骤104：将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像；

其中，将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像的过程为：

将获得的对应层级数的高频信息的像素值与I分量图像的像素值相加之和除以层级数+1的和，获得I′分量融合图像。

例如：

若对应层级数为2，则将2个高频信息的像素值与I分量图像的像素值进行相加，然后除以3(层级数2+1)，获得I′分量融合图像。

其中，将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像的过程为：

将获得的对应层级的高频信息的像素值乘以对应的权重加上I分量图像的像素值乘以对应的权重，获得I′分量融合图像；其中，对应层级的高频信息的像素值对应的权重加上I分量图像的像素值对应的权重之和为1。

例如：

若对应层级数为2并且给2个高频信息(高频信息1、高频信息2)的像素值分配的权重为20％、30％，给I分量图像的像素值分配的权重为50％，则I′分量融合图像＝高频信息1像素值×20％+高频信息2像素值×30％+I分量图像的像素值×50％。其中，权重的具体分配，根据实际情况可以进行调整，本实施例仅是举例说明。

步骤105：将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得目标多光谱图像。

获得的目标多光谱图像既具有高空间分辨率也具有高光谱分辨率。

图2所示为本发明实施例2的图像融合处理流程示意图，如图2所示，将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量；若àtrous小波采用二维滤波器且全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比为4(即为2的2次方)，则获得对全色波段图像进行两级分解，则获得高频信息H1、高频信息H2、低频信息L1、低频信息L2。

将获得的高频信息H1、高频信息H2与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像，具体融合的方法，参考关于图1的关于步骤104的描述。

将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得RGB色彩空间融合图像即目标多光谱图像。

图3所示为本发明实施例3的图像融合处理系统图，包括：转换模块、层级处理模块、分量获取模块、融合处理模块；其中，分量获取模块分别与转换模块、层级处理模块、融合处理模块相连；转换模块与融合处理模块相连；

其中，所述转换模块，用于将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量并将转换结果输出至分量获取模块、融合处理模块；

所述层级处理模块，用于根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数并将所述层级数通知所述分量获取模块；

所述分量获取模块，用于根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；还用于将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像并将所述I′分量融合图像发送至融合处理模块；

所述融合处理模块，用于根据转换模块发送的转换结果及分量获取模块发送的I′分量融合图像，将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得目标多光谱图像。

通过本发明的技术方案，获得的目标多光谱图像既具有高空间分辨率也具有高光谱分辨率。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量；

根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数；

根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；

将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像；

将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得目标多光谱图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数的过程为：

若àtrous小波采用二维滤波器且全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比为4，则获得对全色波段图像进行两级分解。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数的过程为：

若àtrous小波采用二维滤波器且全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比为8(即为2的3次方)，则获得对全色波段图像进行三级分解。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：分解波包括：àtrous小波、低通滤波、高通滤波。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数的过程为：

若àtrous小波采用三维滤波器且全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比为27(即为3的3次方)，则获得对全色波段图像进行三级分解。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；其中，一级分解是对全色波段源图像进行的，后续分解是对上一级分解获得的低频信息进行。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像的过程为：

将获得的对应层级数的高频信息的像素值与I分量图像的像素值相加之和除以层级数+1的和，获得I′分量融合图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像的过程为：

将获得的对应层级的高频信息的像素值乘以对应的权重加上I分量图像的像素值乘以对应的权重，获得I′分量融合图像；其中，对应层级的高频信息的像素值对应的权重加上I分量图像的像素值对应的权重之和为1。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间之前，还包括：若多光谱图像的空间分辨率低于第一预设值，则触发将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间。

10.一种图像融合处理系统，其特征在于，包括：转换模块、层级处理模块、分量获取模块、融合处理模块；其中，分量获取模块分别与转换模块、层级处理模块、融合处理模块相连；转换模块与融合处理模块相连；

其中，所述转换模块，用于将多光谱图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，获得色调(H)分量、饱和度(S)分量和亮度(I)分量并将转换结果输出至分量获取模块、融合处理模块；

所述层级处理模块，用于根据滤波器类型、全色波段图像与多光谱图像之间空间分辨率之比，通过分解波获得对全色波段图像进行分解的层级数并将所述层级数通知所述分量获取模块；

所述分量获取模块，用于根据获得的分解层级数，对全色波段图像进行分解并获得对应层级数的高频信息和低频信息；还用于将获得的对应层级数的高频信息与I分量图像按照预设策略进行融合，获得I′分量融合图像并将所述I′分量融合图像发送至融合处理模块；

所述融合处理模块，用于根据转换模块发送的转换结果及分量获取模块发送的I′分量融合图像，将S分量、H分量及获得的I′分量进行融合并转换到RGB颜色空间，获得目标多光谱图像。