本發(fā)明涉及圖像處理，更具體的說是涉及一種鐵路光學影像與sar影像融合方法。

背景技術：

1、合成孔徑雷達（sar）影像是一種重要的遙感技術，它通過側視成像的方式獲取地表信息。然而，由于sar影像的側視成像特性，sar散射點與地表實際位置之間存在一定的偏差。此外，sar影像的空間分辨率相對較低，這限制了其在某些應用中的精度。為了提高sar影像的精度，研究人員開始探索將sar影像與其他類型的影像進行融合的方法。

2、光學遙感影像是一種常見的遙感技術，它具有較高的空間分辨率，能夠提供地表的詳細信息。將光學遙感影像與sar影像進行融合，可以充分利用兩種影像的優(yōu)勢，提高對地表信息的提取精度。

3、然而，由于兩種影像的成像方式不同，導致它們在空間域上存在一定的差異。

4、因此，如何有效地將兩種影像進行融合，提高對地表信息的提取精度，是本領域技術人員亟需解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種鐵路光學影像與sar影像融合方法，通過高分辨率光學遙感影像與sar影像在空間域進行分解、融合與重構，保留sar影像對地物的特異性散射特征及光學遙感影像的高空間分辨率，在一定范圍內可提高sar散射點與地物設施實際位置對應準確度。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

3、一種鐵路光學影像與sar影像融合方法，包括，

4、對同一區(qū)域的sar影像與光學遙感影像進行配準；

5、對配準后的sar影像和光學遙感影像進行分解，得到sar影像的高頻子圖像、低頻子圖像，和光學遙感影像的高頻子圖像、低頻子圖像；

6、將sar影像的高頻子圖像和光學遙感影像的高頻子圖像基于局部方差最大進行融合，得到高頻融合圖像；

7、將sar影像的低頻子圖像和光學遙感影像的低頻子圖像基于局部能量最大進行融合，得到低頻融合圖像；

8、對高頻融合圖像和低頻融合圖像進行重構，獲得融合影像。

9、進一步地，配準前對sar影像與光學遙感影像進行預處理，以提高后續(xù)融合處理的效率，預處理包括：

10、對sar影像進行拼接、數(shù)據(jù)格式轉換、地理編碼、多期次影像間配準、裁剪、多視處理；

11、對光學遙感影像進行坐標系轉化、幾何精校正、裁剪。

12、進一步地，基于同名點對同一區(qū)域的sar影像與光學遙感影像進行配準，以降低sar散射點與實際位置之間的偏差；

13、優(yōu)選地，在待提取地物周邊根據(jù)均方根誤差進行同名點加密；包括：

14、當sar影像與光學遙感影像中同名點均方根誤差超出設定閾值時，刪除當前同名點，否則保留。

15、進一步地，采用高頻濾波器和低頻濾波器對配準后的sar影像和光學遙感影像進行分解；表達式為：

16、

17、式中，為縱向低頻濾波器，為縱向高頻濾波器，為橫向低頻濾波器，為橫向高頻濾波器，c為圖像的低頻部分，d為圖像的高頻部分，j為當前影像分解級別序號，j為分解等級，為第j-1級分解后的sar影像或光學遙感影像，為第j-1級分解后影像的低頻子圖像；，，分別為第j-1級分解后垂直方向、水平方向和對角線方向上的高頻子圖像。

18、進一步地，基于局部方差最大進行融合，得到高頻融合圖像中，融合公式為：

19、

20、其中，和分別為sar影像和光學遙感影像第j層分解的第k個方向上的高頻子圖像；和分別為和在以為中心的窗口區(qū)域內的局部方差。

21、進一步地，局部方差通過下式獲得：

22、

23、式中，為權重系數(shù)矩陣，為權重系數(shù)矩陣在大小為a×a的窗口區(qū)域中處的像元值，a為不小于3的奇數(shù)，為第j層分解的高頻子圖像在處的像元值，為在以為中心的a×a窗口區(qū)域內的像元值均值。

24、進一步地，基于局部能量最大進行融合，得到低頻融合圖像中，融合公式為：

25、

26、式中，為sar影像第j層分解的低頻子圖像，為光學遙感影像第j層分解的低頻子圖像，為sar影像的局部能量，為光學遙感影像的局部能量。

27、進一步地，局部能量通過下式獲得：

28、

29、式中，為權重系數(shù)矩陣在大小為a×a的窗口區(qū)域中處的像元值，a為不小于3的奇數(shù)，為低頻子圖像在處的像元值。

30、通過對高頻子圖像和低頻子圖像分別進行融合，能夠更好地保留影像的細節(jié)信息，使融合后的影像在空間域上具有更好的連續(xù)性和一致性。同時基于局部方差最大和局部能量最大原則進行融合，有助于提高融合影像的質量。

31、進一步地，根據(jù)如下方式對高頻融合圖像和低頻融合圖像進行重構；

32、

33、式中，為重構圖像，和分別為和的共軛轉置矩陣，為低頻融合圖像，和分別為和的共軛轉置矩陣，為垂直方向上的高頻融合圖像，為水平方向上的高頻融合圖像，為對角線方向上的高頻融合圖像。

34、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明提供鐵路光學影像與sar影像融合方法，具有如下效果：

35、1、本發(fā)明通過對地物設施周圍同名點進行加密，在一定范圍內提高sar散射點與地物設施實際位置對應準確度，減少了側視成像帶來的位置偏差；需要說明的是，本申請?zhí)貏e適用于鐵路設施等特定地物的提取，通過對同名點加密和影像融合，能夠為鐵路設施監(jiān)測、管理等提供更為精確的數(shù)據(jù)支持；同時也可推廣至其他地物類型，為遙感應用提供一種高效、精確的信息提取手段。

36、2、本發(fā)明通過對光學遙感影像與sar影像的高頻部分與低頻部分分解、融合與重構，能夠保留光學遙感影像的高分辨率的特征以及sar影像對地物設施的特異性散射特征，從而使地表細節(jié)更加清晰，有助于提高地表信息的提取精度。

技術特征：

1.一種鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，

2.根據(jù)權利要求1所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，配準前對sar影像與光學遙感影像進行預處理，包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，基于同名點對同一區(qū)域的sar影像與光學遙感影像進行配準，且在待提取地物周邊根據(jù)均方根誤差進行同名點加密；包括：

4.根據(jù)權利要求1所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，采用高頻濾波器和低頻濾波器對配準后的sar影像和光學遙感影像進行分解；表達式為：

5.根據(jù)權利要求1所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，基于局部方差最大進行融合，得到高頻融合圖像中，融合公式為：

6.根據(jù)權利要求5所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，局部方差通過下式獲得：

7.根據(jù)權利要求1所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，基于局部能量最大進行融合，得到低頻融合圖像中，融合公式為：

8.根據(jù)權利要求7所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，局部能量通過下式獲得：

9.根據(jù)權利要求1所述的鐵路光學影像與?sar?影像融合方法，其特征在于，根據(jù)如下方式對高頻融合圖像和低頻融合圖像進行重構；

技術總結
本發(fā)明公開了一種鐵路光學影像與SAR影像融合方法，首先對同一區(qū)域的SAR影像與光學遙感影像進行配準；并對配準后的SAR影像和光學遙感影像進行分解，得到SAR影像的高頻子圖像、低頻子圖像，和光學遙感影像的高頻子圖像、低頻子圖像；然后將SAR影像的高頻子圖像和光學遙感影像的高頻子圖像基于局部方差最大進行融合，得到高頻融合圖像；將SAR影像的低頻子圖像和光學遙感影像的低頻子圖像基于局部能量最大進行融合，得到低頻融合圖像；最后對高頻融合圖像和低頻融合圖像進行重構，獲得融合影像。本發(fā)明能夠保留SAR影像的特異性散射特征和光學遙感影像的高分辨率特征，進而保留更多影像的細節(jié)信息。

技術研發(fā)人員：袁慕策,梁志廣,郭繼亮,張勇,張月,鄒友一,胡在良,鄭佳怡,宋楠,王博,馮海龍
受保護的技術使用者：中國鐵道科學研究院集團有限公司鐵道建筑研究所
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/30