CN108198163A

CN108198163A - 一种基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法

Info

Publication number: CN108198163A
Application number: CN201810009702.4A
Authority: CN
Inventors: 李晓华; 周激流
Original assignee: Sichuan University
Current assignee: Sichuan University
Priority date: 2018-01-05
Filing date: 2018-01-05
Publication date: 2018-06-22

Abstract

本发明公开了一种基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，可解决现有全色与多光谱图像融合方法的缺点与不足。该基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法通过引入图像压缩标准中广泛采用的DCT变换来提取全色图像中的高频信息，并通过DCT反变换将其成功注入低分辨率多光谱图像中。与现有的技术相比，本发明在保证空间细节失真和谱失真均较小的前提下，融合速度明显提高，从而为全色与多光谱图像融合提供了更有力的技术支持。

Description

一种基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，具体的说是涉及一种基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法。

背景技术

高分辨率遥感卫星如QuickBird、IKONOS，GeoEye等能够同时提供全色(Panchromatic, Pan) 波段图像和多光谱(Multispectral, MS)波段图像.全色图像具有高空间分辨率，反映了目标地物的空间结构信息，能够详尽地表达地物的细节特征，但光谱分辨率不足；多光谱图像光谱信息丰富，利于对地物的识别与解译，但空间分辨率低．然而, 在遥感应用如目视解译、变化检测等任务中常常需要同时具有高空间和高光谱分辨率的MS图像. 全色与多光谱图像融合技术（Pan-sharpening）就是用来将全色图像的空间细节信息注入多光谱波段图像以提高其空间分辨率, 同时尽可能地保持多光谱波段图像的光谱特性的一种遥感图像处理技术。

传统的全色与多光谱图像融合技术可分为两大类：分量替换法（Componentsubstitution, CS），多分辨率分析法(Multiresolution-analysis, MRA). 分量替换法的主要思想是将MS图像按点做谱段变换，获得一个类似与全色图像的主分量，然后用全色图像替换该主分量并进行按点反变换，所得结果即为既具有高空间分辨率又具有高光谱分辨率的MS图像。根据所采用的谱段变换方式不同，典型方法有基于HIS、基于PCA、基于GA等等的方法。CS 方法具有计算效率高, 融合图像空间失真小的优点，但缺点是融合图像的光谱失真较大。多分辨率分析法主要利用小波变换的多分辨特性，通过多级小波变换提取全色图像的空间细节信息，然后将其注入多光谱图像，从而获得既具有高空间分辨率又具有高光谱分辨率的MS图像。多分辨率分析法具有融合图像的光谱失真较小的优点，但缺点是计算复杂度较高，且融合图像空间失真较大。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术所存在的问题，提供了一种基于离散余弦变换的快速有效的全色与多光谱图像融合方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，包括以下步骤：

（1）输入高分辨全色图像P和低分辨多光谱图像MS_k

（2）将高分辨全色图像P分为N×N大小的不重叠块

（3）对每个N×N块做离散余弦变换（DCT， Discrete Cosine Transform）

（4）用低分辨多光谱图像的像点值代替对应块的DC分量

（5）对步骤（4）的结果做离散余弦反变换（ICDT，）所得结果即为高分辨多光谱图像。

进一步的，所述步骤（1）中对高分辨全色图像和低分辨多光谱图像的尺寸比例无2的幂次倍要求限制，可以是任意倍。

进一步的，所述步骤（2）中N的取值为全色图像分辨率和高光谱图像分辨之比。即全色图像的总块数与多光谱图像的总像素点数相同，每个N×N大小块对应低分辨率多光谱图像的一个像素点。

进一步的，所述步骤（4）中低分辨多光谱图像的像点值代替对应块的DC分量的实现公式为：

式中k = 1,2，…,M， M为多光谱图像谱段数，N为分块大小，F^{(i,j )}（u，v）为全色图像分块f ^{(i,j )}（x,y）的离散余弦变换结果，MS_k（i，j）为k频段光谱图像在点（i,j）的像素值。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明克服了目前全色与多光谱图像融合技术的缺点与不足，通过引入图像压缩标准中广泛采用的DCT变换来提取全色图像中的高频信息，并通过DCT反变换将其成功注入低分辨率多光谱图像中。与现有的技术相比，本发明在兼顾空间细节失真和谱失真均较小的前提下，可获得融合速度的较大提高，从而为全色与多光谱图像融合提供了更有力的技术支持。

附图说明

图1 为本发明用于全色与多光谱图像融合方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。

实施例

如图1所示，本实施例提供了一种基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，该方法通过引入图像压缩标准中广泛采用的DCT变换来提取高分辨全色图像中的高频信息，并通过DCT反变换将其成功注入低分辨多光谱图像中，从而得到高分辨多光谱图像。

基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法主要包括五个步骤。下面，对各步骤进行详细说明：

(101) 输入一组QuickBird卫星遥感图像，包括一个尺寸为14980×13116高分辨全色图像P和4个尺寸为3745×3279低分辨多光谱图像MS_k， k=1, 2，3，4

（102）将高分辨全色图像P分为3745×3279个4×4大小的不重叠块。即全色图像P的每个4×4块对应多光谱图像MS_k的一个像素点.

(103)对每个4×4块f ^{(i,j )}（x,y）做离散余弦变换（DCT， Discrete CosineTransform）得F^{(i,j )}（u，v），其计算公式为：

式中

i = 0, 1,… 3744,j = 0,1,…, 3278

（104）用低分辨多光谱图像MS_k的像点值MS_k(i,j)代替F^{(i,j )}（u，v）的直流分量，具体公式为：

k = 1,2，3, 4

i = 0, 1,… 3744, j = 0,1,…, 3278

（105）对进行DCT反变换，得到4个尺寸为14980×13116的高分辨多光谱图像，其计算公式为：

式中 k = 1, 2，3, 4； x, y = 0, 1, 2，3;

i = 0, 1,… 3744, j = 0,1,…, 3278

按照上述实施例，便可很好地实现本发明。值得说明的是，基于上述设计原理的前提下，为解决同样的技术问题，即使在本发明所公开的方法基础上做出的一些无实质性的改动或润色，所采用的技术方案的实质仍然与本发明一样，故其也应当在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，该方法按以下步骤进行：

（1）输入一个高分辨全色图像和M个低分辨多光谱图像.

（2）将高分辨全色图像分为N×N大小的不重叠块.

（3）对每个N×N块做离散余弦变换（DCT， Discrete Cosine Transform）.

（4）用低分辨多光谱图像的像点值代替对应块的DC分量.

2.根据权利要求1所述的基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，所述步骤（1）中低分辨多光谱图像的个数M取决于多光谱遥感成像系统的谱分辨率，通常为2-8。

3.根据权利要求1所述的基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，所述步骤（2）中全色图像的块划分过程中，块的大小N等于全色图像分辨率和高光谱图像分辨率之比，故总块数与多光谱图像的总像素数相同，即全色图像的每个N×N块对应多光谱图像的一个像素点。

4.根据权利要求1所述的所述的基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，所述步骤（3）中离散余弦变换可以为浮点DCT变换，也可是整数DCT变换。

5.根据权利要求1所述的所述的基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，所述步骤（4）中用低分辨多光谱图像的像点值代替全色图像中对应块的DCT变换结果的DC分量，其计算公式为：

式中k = 1,2，…,M，M为多光谱图像谱段数，N为分块大小，F^{(i,j )}（u，v）为全色图像分块f ^{(i,j )}（x,y）的离散余弦变换结果，MS_k（i，j）为k频段光谱图像在点（i,j）的像素值。

6.根据权利要求1所述的所述的基于离散余弦变换的全色与多光谱图像融合方法，其特征在于，所述步骤（5）中对所述步骤（4）所得结果做离散余弦反变换，并将其重新组装即为高分辨多光谱图像。