申请/专利权人：长春理工大学

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117372276B

主分类号：G06T5/50

分类号：G06T5/50;G06T5/73

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.08#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明公开了基于侧窗滤波的多光谱与全色图像融合的全色锐化方法，属于多光谱图像处理技术领域。首先，通过投影多光谱图像，计算权重值构造低空间分辨率的全色图像。接着，通过GS变换和统计量调整，生成改进的高空间分辨率全色图像。最后，引入SWF模型进行滤波，以获得更好的边缘细节。本发明这种方法不仅提高了图像的空间分辨率，而且保留了光谱信息和空间细节，应用领域广泛。

主权项：1.基于侧窗滤波的多光谱与全色图像融合的全色锐化方法，其特征在于，所述基于侧窗滤波的多光谱与全色图像融合的全色锐化方法包括以下步骤：S100、将MS图像投影到一个新的空间中，通过计算不同权重的多光谱图像的融合加权值，模拟构造一个低空间分辨率的Pan图像；S200、对模拟构造的所述低空间分辨率的Pan影像进行GS变换，并对同一尺度下重采样的多个低空间分辨率光谱波段MS影像进行GS变换，模拟构造的所述低空间分辨率的Pan影像被用作GS变换中的第一个波段进行变换；S300、对高空间分辨率的Pan图像的统计量进行调整，使所述高空间分辨率的Pan图像的统计量与模拟构造的低空间分辨率的Pan图像经GS变换得到的第一个变换波段组的统计量相匹配，从而得到改进的高空间分辨率Pan图像；S400、将所述改进的高空间分辨率Pan图像代替GS变换得到的第1个变换波段，生成一组新的变换波段组；S500、对所述新的变换波段组进行GS逆变换，得到增强的空间分辨率MS图像；S600、引入SWF模型，将权重函数中原本的低通滤波方式替换为SWF滤波方式，并将滤波处理好的图像放入权重函数中，以得到更好的边缘细节；在S600中，包括以下步骤：S610、首先确定正方形窗口的半径；S620、根据所述半径，计算8个侧窗分离内核，分别为左L、右R、上U、下D、西北NW、东北NE、西南SW和东南SE侧窗；S630、根据8个侧窗分离内核的计算结果，计算所有侧窗的投影距离；S640、求8个侧窗的最小带符号距离，作为当前窗口的输出；S650、最后，以滑窗作为单位，依次移动窗口对MS图像进行侧窗处理，应用侧窗滤波器对MS波段进行加权平均，并比较结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长春理工大学 基于侧窗滤波的多光谱与全色图像融合的全色锐化方法

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