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一种基于区域划分和插值的多光谱和全色图像融合方法，其特征在于：包含如下步骤：步骤1：提取高分辨率全色图像的Primal Sketch图；步骤2：根据步骤1得到的Primal Sketch图中线段的方向，以线段上的点为中心，沿着该条线段的方向设计大小为7×7的方向窗口，构造几何模板；步骤3：对步骤1中得到的Primal Sketch图，根据构造的几何模板，得到划分高分辨率全色图像为结构区域和非结构区域的区域映射图；步骤4：将步骤3中得到的非结构区域，根据图像的方差统计特性，将非结构区域划分为纹理区域和光滑区域，从而得到划分结构区域、纹理区域和光滑区域的区域映射图；步骤5：对低分辨率多光谱图像采用最近邻插值方法，得到图像大小和高分辨率全色图像相同大小的初始的多光谱图像，其计算公式为：f<sub>HR</sub>(2i+m,2j+l)＝f<sub>LR</sub>(i,j)(i＝1,...,W，j＝1,...,H，m＝0,1，l＝0,1) (1)其中W表示低分辨率多光谱图像的宽，H表示低分辨率多光谱图像的高，f<sub>LR</sub>表示低分辨率多光谱图像，f<sub>HR</sub>表示初始的多光谱图像；步骤6：根据步骤4中得到的区域映射图，将初始的多光谱图像划分为结构区域、纹理区域和光滑区域；步骤7：对步骤5得到的初始的多光谱图像，分别对其每一个子带图像，调整位置处于(2i+1,2j+1)的灰度值，针对结构区域、纹理区域和光滑区域，采用不同的插值和调整过程对(2i+1,2j+1)的灰度值进行计算，得到修正的多光谱图像，其中i＝1,...,W；j＝1,...,H，W表示低分辨率多光谱图像的宽，H表示低分辨率多光谱图像的高；步骤8：在步骤7得到的修正的多光谱图像的基础之上，分别对其每一个子带图像，调整位置处于(2i,2j+1)和(2i+1,2j)的灰度值，针对结构区域、纹理区域和光滑区域，采用不同的插值和调整过程对(2i,2j+1)和(2i+1,2j)灰度值重新进行计算，完成对初始的多光谱图像上的每一个像素点的灰度值的计算，得到新的修正的多光谱图像，其中i＝1,...,W；j＝1,...,H，W表示低分辨率多光谱图像的宽，H表示低分辨率多光谱图像的高；步骤9：如果真实的高分辨率全色图像的大小是低分辨率多光谱图像大小的2倍，则步骤8中得到新的预测的多光谱图像即为融合图像；如果真实的高分辨率全色图像的大小是真实的低分辨率多光谱图像大小的4倍，则需将步骤1‑8执行两次，在第一次运行过程中，步骤1中的高分辨率全色图像为真实的高分辨率全色图像的下采样缩小一倍的图像，在执行完第一次过程后，将步骤8中得到的多光谱图像作为第二次执行过程中的低分辨率多光谱图像，高分辨率全色图像则为真实的高分辨率全色图像，再次执行步骤1‑8，得到最终的融合图像。 |
