專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法，屬于高光譜遙感圖像融合技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
高光譜遙感是高光譜分辨率遙感(Hyperspectral Remote knsing)的簡(jiǎn)稱(chēng)，是目前遙感技術(shù)的前沿，它是一項(xiàng)集空間科學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、探測(cè)器和精密光學(xué)機(jī)械、微弱信號(hào)檢測(cè)、高速信息處理技術(shù)于一體的綜合性技術(shù)，利用很多很窄的電磁波波段從感興趣的物體中獲取有關(guān)數(shù)據(jù)。在成像過(guò)程中，高光譜遙感技術(shù)利用成像光譜儀以納米級(jí)的光譜分辨率，以幾十或幾百個(gè)波段同時(shí)對(duì)地表地物成像，能夠獲得地物的連續(xù)光譜信息，實(shí)現(xiàn)了地物空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲取，大大提高了對(duì)地面目標(biāo)解析的可靠程度。高光譜數(shù)據(jù)的基本特點(diǎn)是光譜分辨率高、數(shù)據(jù)量大、信息量豐富，用上百個(gè)連續(xù)且窄的光譜波段描述一個(gè)像元，能夠產(chǎn)生一條完整而連續(xù)的光譜曲線。高光譜圖像的光譜分辨率高，但空間分辨率較低，而可見(jiàn)光圖像具有較高的空間分辨率，兩者互補(bǔ)，采用一定的融合算法處理， 可以獲取高質(zhì)量融合圖像，既保持圖像的光譜特性又能獲取較高的空間分辨率。目前存在的圖像融合方法，大多為在像素級(jí)別針對(duì)多光譜圖像的融合方法。其中經(jīng)典的方法有直接加權(quán)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、小波變換等方法。它們?cè)诙喙庾V圖像融合領(lǐng)域被研究的比較充分，但是在高光譜圖像融合領(lǐng)域，相關(guān)的研究還比較少，多是將現(xiàn)有的方法直接移植，由于移植過(guò)程中一般不對(duì)數(shù)據(jù)的光譜做針對(duì)性的研究，結(jié)果不是很理想。本發(fā)明針對(duì)上述情況，提出一種基于光譜約束的方法以實(shí)現(xiàn)高光譜圖像融合，融合效果較好。

發(fā)明內(nèi)容
1、目的本發(fā)明的目的是提供一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法，該方法克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，它是基于非負(fù)矩陣分解算法，并引入光譜約束來(lái)進(jìn)行高光譜圖像融合。2、技術(shù)方案本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法，它包括如下步驟步驟一計(jì)算機(jī)讀取數(shù)據(jù)。首先計(jì)算機(jī)在MATLAB 7. 1下讀取成像光譜儀所得到的高光譜圖像數(shù)據(jù)(本發(fā)明中高光譜數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)HJ-IA衛(wèi)星搭載的成像光譜儀拍攝的青海省托素湖遙感圖像，含有100個(gè)譜段，空間分辨率為100m)，再讀取已經(jīng)手工配準(zhǔn)過(guò)的高分辨率圖像數(shù)據(jù)(本發(fā)明數(shù)據(jù)來(lái)源于Google-Map提供的高分辨率影像)。本發(fā)明中的高光譜圖像數(shù)據(jù)為100譜段拉56像素拉00像素大小的三維數(shù)據(jù)立方體，其中100表示譜段數(shù)，256M00表示每一譜段圖像大小。以下用V表示融合前的圖像集， Vf表示融合后的的圖像集，他們的大小都是N*100。其中，N = row^col, row和col分別表示圖像的行數(shù)和列數(shù)，V的第i行包含這一像素點(diǎn)的光譜信息。
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步驟二建立目標(biāo)函數(shù)。首先建立高光譜圖像融合的目標(biāo)函數(shù)，它包括兩項(xiàng)第一項(xiàng)為高光譜圖像進(jìn)行非負(fù)矩陣分解的目標(biāo)函數(shù)，形式如下
權(quán)利要求
1.一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法，其特征在于該方法具體步驟如下 步驟一計(jì)算機(jī)讀取數(shù)據(jù)；首先計(jì)算機(jī)在MATLAB 7. 1下讀取成像光譜儀所得到的高光譜圖像數(shù)據(jù)，再讀取已經(jīng)手工配準(zhǔn)過(guò)的高分辨率圖像數(shù)據(jù)；高光譜圖像數(shù)據(jù)為100譜段拉56像素拉00像素大小的三維數(shù)據(jù)立方體，其中100表示譜段數(shù)，256M00表示每一譜段圖像大??；以下用V表示融合前的圖像集，Vf表示融合后的的圖像集，他們的大小都是N*100 ；其中，N = row^col, row和col分別表示圖像的行數(shù)和列數(shù)，V的第i行包含這一像素點(diǎn)的光譜信息；步驟二 建立目標(biāo)函數(shù)；首先建立高光譜圖像融合的目標(biāo)函數(shù)，它包括兩項(xiàng) 第一項(xiàng)為高光譜圖像進(jìn)行非負(fù)矩陣分解的目標(biāo)函數(shù)，形式如下
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法，其特征在于步驟三中所述的采用梯度下降法求目標(biāo)函數(shù)的極值，其具體的求解步驟如下(1)矩陣W和H初始化將融合前的圖像矩陣V進(jìn)行VCA初始化，得到矩陣W和H的初值，其中W的列數(shù)取5 ；(2)η = 1，開(kāi)始循環(huán)；(3)計(jì)算第k+Ι次迭代得到的特征基矩陣W和權(quán)重系數(shù)矩陣H
全文摘要
本發(fā)明一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法，它是一種基于非負(fù)矩陣分解方法的高光譜圖像和高空間分辨率可見(jiàn)光圖像的融合方法。該方法共有三大步驟，步驟一計(jì)算機(jī)在MATLAB7.1環(huán)境下讀取高光譜圖像數(shù)據(jù)；步驟二建立基于非負(fù)矩陣分解方法的融合模型；步驟三利用梯度下降法對(duì)上述融合模型求解極值函數(shù)，并得到融合結(jié)果。本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)不宜直接移植到高光譜圖像融合、光譜保持性不好的缺點(diǎn)，取得了較好的融合結(jié)果，在高光譜圖像融合技術(shù)領(lǐng)域里具有廣闊的應(yīng)用前景。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102542547SQ20111044986
公開(kāi)日2012年7月4日 申請(qǐng)日期2011年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月29日
發(fā)明者史振威, 安振宇, 隆姣 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)