专利名称：相关性加权的遥感影像融合方法及该融合方法的融合效果评价方法
技术领域：
本发明涉及遥感影像处理技术，具体涉及相关性加权的遥感影像融合方法及该融合方法的融合效果评价方法。
背景技术：
随着现代遥感传感器及其相关技术的飞速发展，遥感获取数据的手段不断增加，各种对地观测卫星能源源不断的为应用提供不同空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率的遥感数据，但由于遥感卫星成像原理不同和技术条件的限制，任何单一信息源都不能全面反映目标对象的特征，很难同时具有高空间、高光谱分辨率的特性，因此对应用具有一定的局限性。为了充分利用这些丰富的数据源，从巨量数据中挖掘出所需要的信息，从而对观测目标有一个更加全面、清晰、准确的理解与认知，人们迫切寻求一种综合利用各种数据的技术方法，将多光谱影像与全色波段影像进行融合，以实现对目标更精确、更可靠的估计和判断。传统的遥感影像多光谱影像与全色波段影像可通过主成份变换、小波变换、HIS变换等融合方法实现，但普遍存在空间信息丢失或光谱信息扭曲的缺点，难以提高融合效果的问题。
发明内容
本发明为了解决传统的遥感影像处理技术存在空间信息丢失或光谱信息扭曲的缺点，难以提高融合效果 的问题，从而提出了相关性加权的遥感影像融合方法及该融合方法的融合效果评价方法。相关性加权的遥感影像融合方法，包括下述步骤步骤一、对原始待融合影像的预处理，所述的原始待融合影像包括多光谱影像和全色影像；通过传感器获取多光谱影像和全色影像；根据二次多项式法对多光谱影像进行几何配准，使多光谱影像与全色影像保持几何一致性；根据线性内插法对配准后的多光谱影像进行重采样，使多光谱影像的像元与色影像的像元大小一致；对全色影像和重采样后的多光谱影像进行裁剪，裁剪出试验区域影像，获得相同区域全色影像和多光谱影像。步骤二、计算预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各波段的相关性；所述的相关性通过相关系数反应全色影像与原始待融合影像的程度，相关系数为1，两幅影像的相关性最好，根据公式(I)获取预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各
波段的相关系数/7(4);
h
权利要求
1.相关性加权的遥感影像融合方法，其特征在于它包括下述步骤 步骤一、对原始待融合影像的预处理，所述的原始待融合影像包括多光谱影像和全色影像； 步骤二、计算预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各波段的相关性； 步骤三、通过调整多光谱影像的权重，获取多光谱影像最佳的权重系数，根据最佳的权重系数获取相关性加权融合模型； 步骤四、根据相关性加权算法实现多光谱影像与全色影像的融合。
2.根据权利要求1所述的相关性加权的遥感影像融合方法，其特征在于步骤一所述的对原始待融合影像的预处理的具体过程为 通过传感器获取多光谱影像和全色影像； 根据二次多项式法对多光谱影像进行几何配准，使多光谱影像与全色影像保持几何一致性； 根据线性内插法对配准后的多光谱影像进行重采样，使多光谱影像的像元与色影像的像元大小一致； 对全色影像和重采样后的多光谱影像进行裁剪，裁剪出试验区域影像，获得相同区域全色影像和多光谱影像。
3.根据权利要求1所述的相关性加权的遥感影像融合方法，其特征在于步骤二所述的计算预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各波段的相关性的具体过程为 所述的相关性通过相关系数反应全色影像与原始待融合影像的程度，相关系数为1，两幅影像的相关性最好，根据公式(I)获取预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各波段的相关系数/·/(<):
4.根据权利要求1所述的相关性加权的遥感影像融合方法，其特征在于步骤四所述的根据相关性加权算法实现多光谱影像与全色影像的融合的具体过程为 根据公式(2)获取多光谱影像与全色影像的融合后的影像G1、G2和G3 Gl= (l+rl) *kl*Pan+ (l_rl)* (l_kl)* 多光谱 I G2= (l+r2) *k2*Pan+ (l_r2)* (l_k2)* 多光谱 2 (2) G3= (l+r3) *k3*Pan+ (l_r3)* (l_k3)* 多光谱 3 其中，多光谱I为第一波段的多光谱影像数据，多光谱2为第二波段的多光谱影像数据，多光谱3为第三波段的多光谱影像数据；rl为第一波段的多光谱影像与全色影像的相关系数，r2为第二波段多光谱影像与全色影像的相关系数，r3为第三波段多光谱影像与全色影像的相关系数；G1为融合后的第一波段影像，G2为融合后的第二波段影像，G3为融合后的第三波影像；kl为第一波段融合的权重系数，k2为第二波段融合的权重系数，k3为第三波段融合的权重系数；Pan为全色影像波段， 根据公式(2)，将原始待融合影像的多光谱影像与全色影像进行逐个像元的融合运算，得到最终的遥感影像融合结果影像。
5.基于权利要求1所述的相关性加权的遥感影像融合方法的融合效果评价方法，其特征在于根据相关性加权的遥感影像融合方法获取的融合影像，从数理统计的定量方式评价融合影像， 所述的数理统计的定量方式是根据选择融合效果评价指标对融合前后影像进行评价，所述的融合效果评价指标分别为方差、信息熵和扭曲度。
6.根据权利要求5所述的相关性加权的遥感影像融合方法的融合效果评价方法，其特征在于所述方差的范围是0-30，方差Var根据公式(3)的获得
7.根据权利要求5所述的相关性加权的遥感影像融合方法的融合效果评价方法，其特征在于所述信息熵的范围是0-10，信息熵根据公式(4)的获得
8.根据权利要求5所述的相关性加权的遥感影像融合方法的融合效果评价方法，其特征在于所述扭曲度的范围是0-1，扭曲度根据公式(5)的获得
全文摘要
相关性加权的遥感影像融合方法及该融合方法的融合效果评价方法，本发明涉及遥感影像处理技术领域。相关性加权的遥感影像融合方法为对原始待融合影像的预处理；计算预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各波段的相关性；通过调整多光谱影像的权重，获取多光谱影像最佳的权重系数，根据最佳的权重系数获取相关性加权融合模型；根据相关性加权算法实现多光谱影像与全色影像的融合。相关性加权的遥感影像融合方法的融合效果评价方法为根据相关性加权的遥感影像融合方法获取的融合影像，从数理统计的定量方式评价融合影像，数理统计的定量方式是根据选择融合效果评价指标对融合前后影像进行评价，融合效果评价指标分别为方差、信息熵和扭曲度。
文档编号G06T7/00GK103065293SQ20121058976
公开日2013年4月24日 申请日期2012年12月31日 优先权日2012年12月31日
发明者董张玉, 刘殿伟, 王宗明, 赵萍, 汤旭光, 贾明明, 汪燕, 丁智, 邵田田 申请人:中国科学院东北地理与农业生态研究所