專利名稱：基于圖拉普拉斯的高光譜圖像和紅外圖像融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及ー種基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，用于航天、航空傳感器平臺獲取的高光譜圖像和紅外圖像的融合。
背景技術(shù)：
在遙感圖像處理領(lǐng)域，紅外成像技術(shù)是ー種輻射信息探測技術(shù)，用于將物體表面的溫度分布轉(zhuǎn)換成人眼可見的圖像。該圖像是紅外圖像，可以反映物體表面的紅外輻射能力，直觀地表征和顯示被測目標表面的紅外輻射溫度場分布。由于紅外輻射受外界條件的影響比可見光小，所以其具有較強的抗干擾能力，可以全天候工作，通過紅外圖像可以更直接的觀測到感興趣的圖像目標。
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高光譜圖像在探測地表和大氣的物質(zhì)種類、評價和測量光譜所反映出的物質(zhì)含量、確定ー個光譜混合的空間單元內(nèi)各組成的面積比、描繪各類地物的空間分布、通過周期的數(shù)據(jù)監(jiān)測各類地物的變換等應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮了越來越大得作用。但是由于高光譜圖像存在非常多的譜段，對于判讀人員來說觀測高光譜圖像是ー個耗時的工作，如何能快速地從高光譜圖像中獲取更多的信息是ー個非常具有重要意義的問題。而對于紅外圖像雖然能非常方便地觀測到感興趣的圖像目標，但是由于紅外圖像吸收的光譜譜段非常窄，包含的信息有限。國內(nèi)外的研究者為了方便高光譜圖像的觀測，一般利用高光譜圖像來生成偽彩色圖像來進行觀測，而對于紅外圖像則利用顔色表來生成偽彩色圖像來對紅外圖像進行觀測。這些方法本質(zhì)上都沒克服各自圖像的缺陷。融合高光譜圖像和紅外圖像不僅有助于判讀人員的判讀效率和精度，而且可以充分利用保持高光譜圖像信息量大的特點以及紅外圖像能反應(yīng)目標顯著性的特點，這就有利于進ー步進行目標檢測、識別等。

發(fā)明內(nèi)容
(一 )要解決的技術(shù)問題為了克服現(xiàn)有技術(shù)中只是針對單ー圖像源進行處理的不足，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，以使融合圖像能夠結(jié)合高光譜圖像和紅外圖像各自的特點，既具有高光譜圖像的多譜段信息，又具有紅外圖像的近似信息。( ニ )技術(shù)方案為達到上述目的，本發(fā)明提供了一種基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，包括利用局部核嶺回歸對高光譜圖像h與融合圖像f 在局部區(qū)域進行非線性回歸；構(gòu)造能量使得融合圖像f保持紅外圖像I的近似信息；構(gòu)造全局目標函數(shù)以同時保持高光譜圖像h的低維流形信息和紅外圖像I的近似信息；以及利用共軛梯度法優(yōu)化該全局目標函數(shù)，實現(xiàn)高光譜圖像h和紅外圖像I的融合。上述方案中，所述利用局部核嶺回歸對高光譜圖像h與融合圖像f在局部區(qū)域進行非線性回歸，是利用圖拉普拉斯模型對高光譜圖像h與融合圖像f 進行流形正則化。所述利用圖拉普拉斯模型對高光譜圖像h與融合圖像f進行流形正則化，包括利用基于局部核嶺回歸的圖拉普拉斯模型在高光譜圖像h和融合圖像f 之間構(gòu)造局部非線性映射，并通過最小化局部正則化回歸誤差構(gòu)造高光譜圖像h與融合圖像f 之間的全局的二次拉普拉斯回歸誤差。上述方案中，所述利用基于局部核嶺回歸的圖拉普拉斯模型在高光譜圖像h和融合圖像f 之間構(gòu)造局部非線性映射，包括假設(shè)高光譜圖像h和融合圖像f 在局部區(qū)域隊存在如下非線性映射關(guān)系
權(quán)利要求
1.一種基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，包括 利用局部核嶺回歸對高光譜圖像h與融合圖像f在局部區(qū)域進行非線性回歸； 構(gòu)造能量使得融合圖像f保持紅外圖像I的近似信息； 構(gòu)造全局目標函數(shù)以同時保持高光譜圖像h的低維流形信息和紅外圖像I的近似信息；以及 利用共軛梯度法優(yōu)化該全局目標函數(shù)，實現(xiàn)高光譜圖像h和紅外圖像I的融合。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，所述利用局部核嶺回歸對高光譜圖像h與融合圖像f在局部區(qū)域進行非線性回歸，是利用圖拉普拉斯模型對高光譜圖像h與融合圖像f進行流形正則化。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，所述利用圖拉普拉斯模型對高光譜圖像h與融合圖像f進行流形正則化，包括 利用基于局部核嶺回歸的圖拉普拉斯模型在高光譜圖像h和融合圖像f之間構(gòu)造局部非線性映射，并通過最小化局部正則化回歸誤差構(gòu)造高光譜圖像h與融合圖像f之間的全局的二次拉普拉斯回歸誤差。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，所述利用基于局部核嶺回歸的圖拉普拉斯模型在高光譜圖像h和融合圖像f之間構(gòu)造局部非線性映射，包括 假設(shè)高光譜圖像h和融合圖像f在局部區(qū)域Ni存在如下非線性映射關(guān)系
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，所述通過最小化局部正則化回歸誤差構(gòu)造高光譜圖像h與融合圖像f之間的全局的二次拉普拉斯回歸誤差，包括 局部正則化的二次回歸誤差如下
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，所述構(gòu)造能量使得融合圖像f保持紅外圖像I的近似信息，是通過構(gòu)造如下能量使得融合圖像f保持紅外圖像I的近似信息
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，所述構(gòu)造全局目標函數(shù)以同時保持高光譜圖像h的低維流形信息和紅外圖像I的近似信息，是通過構(gòu)造如下全局目標函數(shù)同時保持高光譜圖像h的低維流形信息和紅外圖像I的近似信息
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，其特征在于，所述利用共軛梯度法優(yōu)化全局目標函數(shù)，是通過下式優(yōu)化全局目標函數(shù) (L+ β KTK) f = β KtI 式中，K為濾波核k的矩陣表示形式。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖拉普拉斯的將高光譜圖像和紅外圖像進行融合的方法，包括利用局部核嶺回歸對高光譜圖像h與融合圖像f在局部區(qū)域進行非線性回歸；構(gòu)造能量使得融合圖像f保持紅外圖像l的近似信息；構(gòu)造全局目標函數(shù)以同時保持高光譜圖像h的低維流形信息和紅外圖像l的近似信息；以及利用共軛梯度法優(yōu)化該全局目標函數(shù)，實現(xiàn)高光譜圖像h和紅外圖像l的融合。利用本發(fā)明，使融合圖像能夠結(jié)合高光譜圖像和紅外圖像各自的特點，既具有高光譜圖像的多譜段信息，又具有紅外圖像的近似信息。
文檔編號G06T5/50GK102789641SQ201210245868
公開日2012年11月21日 申請日期2012年7月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月16日
發(fā)明者常民, 張秀玲, 李京龍, 潘春洪, 王穎, 郭建恩 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所, 北京市遙感信息研究所