多源遥感图像的融合方法技术

本申请实施例提供一种多源遥感图像的融合方法，具体涉及图像处理领域，所述方法包括：基于目标提议对天基遥感图像和空基遥感图像中共同的目标区域进行增强，并基于科普拉模型对天基遥感图像和空基遥感图像的共同目标区域中杂波区域进行抑制。相比于传统的遥感图像融合方法，本发明专利技术所提出的方法可以显著地提升天空基合成遥感图像中的目标与杂波比，有助于提升后续的目标检测和目标识别性能。提升后续的目标检测和目标识别性能。提升后续的目标检测和目标识别性能。

【技术实现步骤摘要】
多源遥感图像的融合方法


[0001]本申请实施例涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种多源遥感图像的融合方法。

技术介绍

[0002]遥感图像是指由天基成像传感器或者空基成像传感器获取的关于地物、海面等的图像数据。
[0003]天基平台成像传感器例如位于卫星上的合成孔径雷达(SAR)、高分辨成像光谱仪、或者光学成像传感器等，其优势在于观测覆盖区域大，但是受到轨道周期的影响，天基平台成像传感器对于局部区域的重访时间长，且成像结果易受分辨率、入射角度等影响。空基平台成像传感器常位于无人机或者飞机上，其优势在于使用灵活，可以实现快速访问，分辨率一般较高，但是其成像覆盖区域小。由于天基平台成像和空基平台成像自身的缺点，现有技术有将空基遥感图像的融合，进而可以实现天基遥感平台和空基遥感平台的优势互补。
[0004]现有的天空基遥感融合系统为：1)首先天基成像平台获得覆盖大面积区域的全局观测图像；2)分割出全局观测图像中感兴趣的局部区域I
S
；3)空基成像平台在极短时间内获得I
S
对应区域的新观测I
A
；4)对I
S
和I
A
进行配准，并对其中分辨率低的图像进行插值，使得两者的大小一致；5)融合I
S
和I
A
，获得合成的遥感图像，但是现有的遥感图像融合方法存在着背景杂波多、目标与杂波比低等缺点，后续使用得到的融合图像进行目标检测、目标识别等处理时，效果较差。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种多源遥感图像的融合方法，旨在解决现有遥感图像融合方法得到的融合图像背景杂波多、目标与杂波比低，不利于目标检测和目标识别的技术问题。
[0006]本申请实施例第一方面提供一种多源遥感图像的融合方法，所述方法包括：
[0007]获取对应的天基遥感图像和空基遥感图像；
[0008]对所述天基遥感图像和所述空基遥感图像分别进行目标提议，确定所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的共同目标提议区域；
[0009]利用科普拉模型计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像中背景杂波的联合概率密度函数；
[0010]依据所述联合概率密度函数计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的背景杂波抑制矩阵；
[0011]计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的相似程度，将所述相似程度转换为融合权值函数；
[0012]依据所述共同目标提议区域、所述背景杂波抑制函数、所述融合权值函数以及所述空基遥感图像，获得所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的融合图像。
[0013]可选的，对所述天基遥感图像和所述空基遥感图像分别进行目标提议，确定所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的共同目标提议区域，包括：
[0014]调整所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的尺度，得到不同尺度的第一天基遥感图像和不同尺度的第一空基遥感图像；
[0015]计算各第一天基遥感图像、各第一空基遥感图像对应的梯度范数图，得到多个天基遥感梯度范数图、多个空基遥感梯度范数图；
[0016]使用分类器对各天基遥感梯度范数图、各空基遥感梯度范数图分别进行目标提议，得到各第一天基遥感图像、各第一空基遥感图像对应的目标提议区域；
[0017]基于所有第一天基遥感图像的目标提议区域、所有第一空基遥感图像的目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵、所述空基遥感图像的目标提议矩阵；
[0018]依据所述天基遥感图像的目标提议矩阵和所述空基遥感图像的目标提议矩阵，计算所述共同目标提议区域。
[0019]可选的，所述基于所有第一天基遥感图像的目标提议区域、所有第一空基遥感图像的目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵、所述空基遥感图像的目标提议矩阵，还包括：
[0020]将各第一天基遥感图像、各第一空基遥感图像回复为原始尺度，得到所述天基遥感图像的多个目标提议区域、所述空基遥感图像的多个目标提议区域；
[0021]基于所述天基遥感图像的多个目标提议区域、所述空基遥感图像的多个目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵和空基遥感图像的目标提议矩阵。
[0022]可选的，所述基于所述天基遥感图像的多个目标提议区域、所述空基遥感图像的多个目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵和空基遥感图像的目标提议矩阵，采用以下公式进行：
[0023][0024][0025]其中，O
S
为所述天基遥感图像的目标提议矩阵，O
A
为所述空基遥感图像的目标提议矩阵，所述天基遥感图像和所述空基遥感图像尺寸都为M
×
N，m＝1,2
……
M,n＝1,2,
……
N，(m,n)表示图像中像素点的坐标。
[0026]可选的，调整所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的尺度，得到不同尺度的第一天基遥感图像和不同尺度的第一空基遥感图像，包括：
[0027]对所述天基遥感图像、所述空基遥感图像进行不等比例的尺寸调整。
[0028]可选的，所述科普拉模型需要预先计算参数，包括：
[0029]获取标记图像，所述标记图像包括已标记背景杂波像素点的天基遥感图像和已标记背景杂波像素点的空基遥感图像；
[0030]将所述已标记天基遥感图像和所述已标记空基遥感图像中相同位置的像素点组成的像素对；
[0031]采用以下公式计算所述科普拉模型的相关参数：
[0032][0033]其中，c表示科普拉密度函数的估计值，θ
c
表示科普拉密度函数中参数的估计值，f
S
表示天基图像中背景杂波概率密度函数的估计值，f
A
表示空基图像中背景杂波概率密度函数的估计值，表示c,θ
c
,f
S
,f
A
对应的估计值，Θ
c
表示θ
c
的值域，表示科普拉密度字典，H0表示杂波占据当前像素对，表示对数似然函数，L表示像素对编号。
[0034]可选的，所述利用科普拉模型计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像中背景杂波的联合概率密度函数，采用以下公式进行计算：
[0035][0036]其中，(z
S
,z
A
)表示所述天基遥感图像和所述空基遥感图像中相同位置的像素点组成的像素对，F
S
由积分得到，F
A
由积分得到。
[0037]可选的，依据所述联合概率密度函数计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的背景杂波抑制矩阵，采用以下公式进行计算：
[0038][0039]其中，所述天基遥感图像和所述空基遥感图像尺寸都为M
×
N，m＝1,2
……
M,n＝1,2,
……
N，(m,n)表示图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源遥感图像的融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取对应的天基遥感图像和空基遥感图像；对所述天基遥感图像和所述空基遥感图像分别进行目标提议，确定所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的共同目标提议区域；利用科普拉模型计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像中背景杂波的联合概率密度函数；依据所述联合概率密度函数计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的背景杂波抑制矩阵；计算所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的相似程度，将所述相似程度转换为融合权值函数；依据所述共同目标提议区域、所述背景杂波抑制函数、所述融合权值函数以及所述空基遥感图像，获得所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的融合图像。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，对所述天基遥感图像和所述空基遥感图像分别进行目标提议，确定所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的共同目标提议区域，包括：调整所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的尺度，得到不同尺度的第一天基遥感图像和不同尺度的第一空基遥感图像；计算各第一天基遥感图像、各第一空基遥感图像对应的梯度范数图，得到多个天基遥感梯度范数图、多个空基遥感梯度范数图；使用分类器对各天基遥感梯度范数图、各空基遥感梯度范数图分别进行目标提议，得到各第一天基遥感图像、各第一空基遥感图像对应的目标提议区域；基于所有第一天基遥感图像的目标提议区域、所有第一空基遥感图像的目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵、所述空基遥感图像的目标提议矩阵；依据所述天基遥感图像的目标提议矩阵和所述空基遥感图像的目标提议矩阵，计算所述共同目标提议区域。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所有第一天基遥感图像的目标提议区域、所有第一空基遥感图像的目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵、所述空基遥感图像的目标提议矩阵，还包括：将各第一天基遥感图像、各第一空基遥感图像回复为原始尺度，得到所述天基遥感图像的多个目标提议区域、所述空基遥感图像的多个目标提议区域；基于所述天基遥感图像的多个目标提议区域、所述空基遥感图像的多个目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵和空基遥感图像的目标提议矩阵。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述基于所述天基遥感图像的多个目标提议区域、所述空基遥感图像的多个目标提议区域，对应计算所述天基遥感图像的目标提议矩阵和空基遥感图像的目标提议矩阵，采用以下公式进行：阵和空基遥感图像的目标提议矩阵，采用以下公式进行：
其中，O
S
为所述天基遥感图像的目标提议矩阵，O
A
为所述空基遥感图像的目标提议矩阵，所述天基遥感图像和所述空基遥感图像尺寸都为M
×
N，m＝1,2
……
M,n＝1,2,
……
N，(m,n)表示图像中像素点的坐标。5.根据权利要求2所述方法，其特征在于，调整所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的尺度，得到不同尺度的第一天基遥感图像和不同尺度的第一空基遥感图像，包括：对所述天基遥感图像、所述空基遥感图像进行多个不等比例的尺寸调整，得到不同尺度的第一天基遥感图像和不同尺度的第一空基遥感图像。6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述科普拉模型需要预先计算参数，包括：获取标记图像，所述标记图像包括已标记背景杂波像素点的天基遥感图像和已标记背景杂波像素点的空基遥感图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：李刚，王学谦，刘瑜，朱冬，何友，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：