基于低频相关性分析的全色图像与多光谱图像融合方法

摘要

本发明是一种基于低频相关性分析的全色图像与多光谱图像融合方法，利用匹配更新后的全色图像的梯度场作为图像空间几何信息表达，形成对高分辨率融合图像的空间几何信息约束；同时引入光谱信息约束，使高分辨率融合图像的低频部分与原多光谱图像吻合；通过对低频全色图像与多光谱图像的相关性分析，自动确定两种约束之间的比重关系，从而保证空间几何信息与光谱信息在不同的图像区域合理融合；最后，在两种约束间加入一个可调参数，可对融合结果中的几何与光谱信息相对含量进行调节。本发明的融合效果优于当前流行的IHS，PCA，DWT等算法，并且几何信息与光谱信息相对含量可自由调节，提高了本方法的实用性。

主权项

1.一种基于低频相关性分析的全色图像与多光谱图像融合方法，其特征在于，利用计算机实现低频相关性分析的全色图像与多光谱图像融合，采用如下步骤：步骤S1：利用低通滤波器对输入的全色图像P进行低通滤波，得到低频全色图像其中k为滤波核；步骤S2：使用计算机中的相关性分析模块对低频全色图像和输入的多光谱图像进行相关性分析，计算并得到低频全色图像与多光谱图像每一区域处的相关系数；步骤S3：根据多光谱图像与低频全色图像的亮度比值关系，对全色图像进行匹配更新得到新全色图像，并对匹配更新后的新全色图像进行计算，得到新全色图像的梯度场；步骤S4：以新全色图像的梯度场作为待求融合图像I的空间几何信息约束，同时使所述融合图像的低频部分充分接近于多光谱图像，得到光谱信息约束，利用这两种约束并结合使用相关性分析模块得到的相关系数构造融合能量泛函E(I)；步骤S5：使用梯度下降法最小化融合能量泛函，求解得到融合能量泛函最小化时的融合图像I。