專利名稱：一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法
技術領域：
本發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領域。
背景技術：
高光譜遙感是高光譜分辨率遙感(Hyperspectral Remote knsing)的簡稱，是目前遙感技術的前沿，它是一項集空間科學、計算機技術、探測器和精密光學機械、微弱信號檢測、高速信息處理技術于一體的綜合性技術，利用很多很窄的電磁波波段從感興趣的物體中獲取有關數據。在成像過程中，高光譜遙感技術利用成像光譜儀以納米級的光譜分辨率，以幾十或幾百個波段同時對地表地物成像，能夠獲得地物的連續光譜信息，實現了地物空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲取，大大提高了對地面目標解析的可靠程度。高光譜數據的基本特點是光譜分辨率高、數據量大、信息量豐富，用上百個連續且窄的光譜波段描述一個像元，能夠產生一條完整而連續的光譜曲線。高光譜圖像的光譜分辨率高，但空間分辨率較低，而可見光圖像具有較高的空間分辨率，兩者互補，采用一定的融合算法處理， 可以獲取高質量融合圖像，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，大多為在像素級別針對多光譜圖像的融合方法。其中經典的方法有直接加權、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、小波變換等方法。它們在多光譜圖像融合領域被研究的比較充分，但是在高光譜圖像融合領域，相關的研究還比較少，多是將現有的方法直接移植，由于移植過程中一般不對數據的光譜做針對性的研究，結果不是很理想。本發明針對上述情況，提出一種基于光譜約束的方法以實現高光譜圖像融合，融合效果較好。
發明內容
1、目的本發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，該方法克服了現有技術的不足，它是基于非負矩陣分解算法，并引入光譜約束來進行高光譜圖像融合。2、技術方案本發明是通過以下技術方案實現的本發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算機讀取數據。首先計算機在MATLAB 7. 1下讀取成像光譜儀所得到的高光譜圖像數據(本發明中高光譜數據來源于中國HJ-IA衛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個譜段，空間分辨率為100m)，再讀取已經手工配準過的高分辨率圖像數據(本發明數據來源于Google-Map提供的高分辨率影像)。本發明中的高光譜圖像數據為100譜段拉56像素拉00像素大小的三維數據立方體，其中100表示譜段數，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和列數，V的第i行包含這一像素點的光譜信息。
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步驟二建立目標函數。首先建立高光譜圖像融合的目標函數，它包括兩項第一項為高光譜圖像進行非負矩陣分解的目標函數，形式如下
權利要求
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 步驟一計算機讀取數據；首先計算機在MATLAB 7. 1下讀取成像光譜儀所得到的高光譜圖像數據，再讀取已經手工配準過的高分辨率圖像數據；高光譜圖像數據為100譜段拉56像素拉00像素大小的三維數據立方體，其中100表示譜段數，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和列數，V的第i行包含這一像素點的光譜信息；步驟二 建立目標函數；首先建立高光譜圖像融合的目標函數，它包括兩項 第一項為高光譜圖像進行非負矩陣分解的目標函數，形式如下
2.根據權利要求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函數的極值，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進行VCA初始化，得到矩陣W和H的初值，其中W的列數取5 ；(2)η = 1，開始循環；(3)計算第k+Ι次迭代得到的特征基矩陣W和權重系數矩陣H
全文摘要
本發明一種基于光譜約束的高光譜圖像融合方法，它是一種基于非負矩陣分解方法的高光譜圖像和高空間分辨率可見光圖像的融合方法。該方法共有三大步驟，步驟一計算機在MATLAB7.1環境下讀取高光譜圖像數據；步驟二建立基于非負矩陣分解方法的融合模型；步驟三利用梯度下降法對上述融合模型求解極值函數，并得到融合結果。本發明克服了現有技術不宜直接移植到高光譜圖像融合、光譜保持性不好的缺點，取得了較好的融合結果，在高光譜圖像融合技術領域里具有廣闊的應用前景。
文檔編號G06T5/50GK102542547SQ20111044986
公開日2012年7月4日 申請日期2011年12月29日 優先權日2011年12月29日
發明者史振威, 安振宇, 隆姣 申請人:北京航空航天大學