一种可见光图像与多光谱图像的图像融合方法及系统

文档序号:37267661发布日期:2024-03-12 20:53阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种可见光图像与多光谱图像的图像融合方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法,其特征在于,采集农田区域的可见光图像与多光谱图像,具体包括:

3.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法,其特征在于,基于轮廓的匹配方法对所述可见光图像与所述多光谱图像进行图像配准,具体包括:

4.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法,其特征在于,所述迭代停止条件为达到预设迭代次数或者达到收敛条件,所述收敛条件为每次迭代更新后的多光谱图像与原始多光谱图像之差小于阈值,且更新后的可见光图像与原始可见光图像之差小于阈值。

5.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法,其特征在于,所述多光谱图像的波段包括红光波段、绿光波段、蓝光波段、红边光波段和近红外光波段。

6.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法,其特征在于,利用所述融合图像进行农作物分割。

7.一种可见光图像与多光谱图像的图像融合系统,其特征在于,包括:

8.一种电子设备,其特征在于,包括存储器及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。


技术总结
本发明公开一种可见光图像与多光谱图像的图像融合方法及系统,涉及图像融合技术领域,该方法包括:采集农田区域的可见光图像与多光谱图像;基于轮廓的匹配方法对可见光图像与多光谱图像进行图像配准;采用引入L<subgt;1/2</subgt;正则化子稀疏性扩展非负矩阵分解方法分别对多光谱图像和可见光图像进行分解,分别得到多光谱图像和的可见光图像图像端元矩阵和图像丰度矩阵;采用迭代估计算法,对当前多光谱图像的图像端元矩阵和图像丰度矩阵,以及当前可见光图像的图像端元矩阵和图像丰度矩阵进行更新,直到满足迭代停止条件;将满足迭代停止条件时,当前多光谱图像的端元矩阵和当前可见光图像的丰度矩阵进行融合得到融合图像。本发明提高了图像融合效率。

技术研发人员:岑海燕,赵梦雅,陆旭琦
受保护的技术使用者:浙江大学
技术研发日:
技术公布日:2024/3/11
当前第2页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1