申请/专利权人：清华大学;中国人民解放军海军航空大学

申请日：2021-02-23

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN112906577B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/764;G06V10/74;G06V20/13

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.06.22#实质审查的生效;2021.06.04#公开

摘要：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。

主权项：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，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；将所述已标记背景杂波像素点的天基遥感图像和所述已标记背景杂波像素点的空基遥感图像中相同位置的像素点组成像素对；计算所述科普拉模型的参数： 其中，c表示科普拉密度函数的估计值，θc表示所述科普拉密度函数中参数的估计值，fS表示天基遥感图像中背景杂波概率密度函数的估计值，fA表示空基遥感图像中背景杂波概率密度函数的估计值，表示c,θc,fS,fA对应的估计值，Θc表示θc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；利用所述科普拉模型计算所述联合概率密度函数： 其中，zS,zA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，FS由积分得到，FA由积分得到；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P： 其中，所述天基遥感图像和所述空基遥感图像的尺寸都为m×n，m,n表示图像的一个像素点，m＝1,2……M,n＝1,2,……N，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α： α＝-logκ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表示图像中像素点的坐标；依据所述共同目标提议区域、所述背景杂波抑制矩阵、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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学;中国人民解放军海军航空大学 多源遥感图像的融合方法

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