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申请/专利权人：西安交通大学
申请日：2024-02-29
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118037590A
主分类号：G06T5/73
分类号：G06T5/73;G06T5/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明属于遥感图像处理技术领域，公开了一种多光谱图像全色锐化方法、系统、设备及介质；其中，所述多光谱图像全色锐化方法包括以下步骤：将待处理的多光谱图像进行IHS变换分解，获得表征图像空间信息的I分量和表征光谱信息的H分量、S分量；根据获得的I分量，将与待处理的多光谱图像对应的全色图像进行线性拉伸，获得均衡后全色图像；使用NSST分别对获得的I分量和均衡后全色图像进行多分辨率分解，并基于区域低秩表示方法，将I分量的低频系数和均衡后全色图像的低频系数融合，获得融合后低频系数；将I分量的高频系数、均衡后全色图像的高频系数进行融合，获得融合后高频系数；基于融合后高频系数、融合后低频系数进行NSST逆变换，获得融合后I分量；基于融合后I分量、H分量和S分量进行IHS逆变换，得到全色锐化图像。本发明结合了NSST具有多分辨率分析和区域低秩表示能够准确保留源图像整体结构信息的优点，能够显著提升锐化图像的空间和光谱质量。
主权项：1.一种多光谱图像全色锐化方法，其特征在于，包括以下步骤：将待处理的多光谱图像进行IHS变换分解，获得表征图像空间信息的I分量和表征光谱信息的H分量、S分量；根据获得的I分量，将与待处理的多光谱图像对应的全色图像进行线性拉伸，获得均衡后全色图像；使用NSST分别对获得的I分量和均衡后全色图像进行多分辨率分解，获得I分量的低频系数、高频系数以及均衡后全色图像的低频系数、高频系数；基于区域低秩表示方法，将I分量的低频系数和均衡后全色图像的低频系数融合，获得融合后低频系数；将I分量的高频系数、均衡后全色图像的高频系数分类为纹理高频系数和显著高频系数，并分别采用基于视觉敏感度系数和基于能量匹配测量系数的高频融合规则进行融合，获得融合后高频系数；基于融合后高频系数、融合后低频系数进行NSST逆变换，获得融合后I分量；基于所述融合后I分量、所述H分量和所述S分量进行IHS逆变换，得到全色锐化图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种多光谱图像全色锐化方法、系统、设备及介质
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