一種資源衛星多光譜圖像模擬真彩色方法，(1)將待模擬的資源衛星的一景影像進行預處理，即先后進行輻射校正和幾何校正；對多景參考影像數據分別進行回歸分析計算，得到多組波段相關系數，平均后得到一組平均相關系數；所述的參考影像數據具有藍色波段；(2)根據步驟(1)中得到平均相關系數以及步驟(1)中得到的該景待模擬預處理后影像數據，模擬計算藍色波段；(3)由模擬藍色波段，待模擬的該景影像的原有綠波段、紅波段合成模擬真彩色圖像。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種圖像模擬真色彩的方法，屬于遙感衛星波段模擬領域。
技術介紹
真彩色影像在遙感制圖、影像解譯、環境仿真、虛擬現實等應用方面，尤其是面向公眾用戶，有著廣泛的應用。但是，由于可見光藍光波段受大氣影響較為嚴重，因此一些衛星傳感器(例如SPOT，MSS和IRS)沒有設置藍光波段，對于某些衛星傳感器而言(例如 CBERS 02B和RapidEye)，雖然設有藍光波段，但該波段遙感成像的質量受到嚴重影響，導致難以獲取準確的信息。資源一號02C(ZY-1 02C)衛星多光譜數據由于缺少合成真彩色所必需的藍波段，使地面處理系統在合成真彩色影像時碰到了困難，目前批量生產快視圖只能使用假彩色方法合成，這在某種程度上限制了 ZY-I 02C數據的應用。本專利技術通過波段模擬的方法來解決ZY-I 02C圖像真彩色合成問題。波段模擬是指利用先驗數據來計算獲得特定傳感器不具有的波段數據。從目前的發表文章和公開資料來看，方法大致可分為三類(I)基于波段相關性的方法。主要有加權法、均值法、不確定參數法等；(2)基于地物波譜的譜模擬方法，出現了基于物理光譜庫模型的波段模擬和以影像光譜庫為基礎的波段模擬方法；(3)基于參考遙感圖像的圖模擬方法，主要包括線性回歸法，光譜坐標轉換法、神經網絡和支持向量機等非線性回歸擬合法。基于波段線性相關性的方法的問題主要是模型簡單導致色彩局部畸變嚴重。基于地物波譜的方法由于圖像光譜與實際地物光譜存在偏差，而且有限的地物波譜數據難以覆蓋傳感器獲取影像的所有地物類別，這類方法目前還難以實際應用。基于參考圖像缺點是每次模擬時，都必須給出與該景待模擬影像成像時間地點一致，且包含目標波段波譜范圍的參考圖像，因此該方法在實際應用中也受到限制。
技術實現思路
本專利技術的技術解決問題是克服現有技術的不足，提供，該方法能夠減少偏色現象，簡單快速的得到色彩清晰的真彩色影像。本專利技術的技術解決方案是，步驟如下(I)將待模擬的資源衛星的一景影像進行預處理，即先后進行輻射校正和幾何校正；對多景參考影像數據分別進行回歸分析計算，得到多組波段相關系數，平均后得到一組平均相關系數；所述的參考影像數據具有藍色波段；(2)根據步驟(I)中得到平均相關系數以及步驟(I)中得到的該景待模擬預處理后影像數據，模擬計算藍色波段；(3)由模擬藍色波段，待模擬的該景影像的原有綠波段、紅波段合成模擬真彩色圖像。在所述步驟(3)后增加對合成圖像進行局部偏色校正的步驟(4)。所述的局部偏色校正步驟如下(4. I)利用待模擬的資源衛星的三個多光譜波段構建紅外植被指數IPVI和歸一化水體指數NDWI ；(4. 2)利用(4. I)中的兩個指數，在空間域上將像素分為4類，分別代表稀疏植被、 濃密值被、水體和其他地物；(4. 3)確定局部偏色校正的順序依次為稀疏植被、水體、其他地物、濃密植被；具體局部偏色校正如下其中植被區域，包含稀疏植被和濃密植被的處理為，保持該區域模擬的藍色波段不變，紅色波段保持該景影像的原有紅波段，綠色波段利用波段運算表達式進行加強運算；對于水體區域，藍色波段使用波段運算表達式進行加強運算，綠色波段保持不變， 紅色波段使用波段運算表達式進行校正；對于其他地物，保持步驟(3)中得到的原圖像不變。所述步驟(4. 2)具體劃分步驟為如果IPVI > Tv并且S > Ts,則該空間區域代表稀疏植被；如果IPVI > Tv并且S < Ts,則該空間區域代表濃密植被；如果NDWI > Tff,則該空間區域代表水體區域； 其他情況下，空間區域代表其他地物；上式中，S為飽和度；TV為植被指數閾值，取O. 5，Ts為飽和度閾值，取O. 1，Tff為水體指數閾值，取O。在步驟(5)后對圖像進行整體調整，即進行直方圖拉伸處理。本專利技術與現有技術相比有益效果為本方法假設多光譜圖像的藍光波段和其它波段反射率之間存在著線性關系，通過求線性關系系數得出藍色波段的值。利用參考衛星影像已有波段之間的相關性，通過回歸分析計算，就能得到波段線性關系系數，然后應用到待模擬影像，從而合成所需要的波段。本方法優點1)波段相關系數是根據多景參考影像回歸分析計算后平均得到，比起傳統波段相關性的方法來說，具有更好的適用性，彌補了固定系數算法的不足；2)波段相關系數事先建立后，不需要每次模擬時都給出與待模擬影像成像時間地點一致的參考圖像，直接將系數應用于待模擬數據就能合成新的波段，具有流程直觀，快速高效，計算量相對小的優點；3)針對于線性關系模型容易出現局部色彩畸變的問題，提出了改進方法，使線性模型能近似描述圖像中的主要地物波譜特征，減少了傳統線性關系模型方法引起的偏色現象。通過逐步優化的局部校正，得到的真彩色影像色彩清晰，能夠獲得較好的效果。附圖說明圖I為本方法流程圖2為不同方法模擬的真彩色直方圖，其中2a為平均法、2b為spot算法，2c為藍綠波段加權法，2d為本方法。圖3為不同方法模擬的真彩色圖像，其中3a為平均法、3b為spot算法，3c為藍綠波段加權法，3d為本方法。具體實施方式下面結合附圖及實施例對本專利技術做詳細說明，具體如下如圖1所示，，步驟如下(I)將待模擬的資源衛星的一景影像進行預處理，即先后進行輻射校正和幾何校正；對多景參考影像數據的多光譜波段數據進行線性回歸計算，得到藍波段與其他波段的平均相關系數。本例中待模擬的資源衛星影像以ZY-1 02C衛星多光譜數據為例，從中國資源衛星應用中心網站(http//www. cresda. com. cn)下載。影像覆蓋山東日照市,衛星過境時間為2012年2月22日，包含水體、建筑、灘涂、裸土、植被等不同地物類型。首先將影像進行輻射校正與幾何校正，嚴格的波段模擬中，需將DN值經輻射定標、大氣校正轉化為地表反射率。所述的參考影像數據必須具有藍色波段(O. 45-0. 52 μ m)，例如以環境衛星 HJ-1A/B星CXD數據作為參考影像數據。一般要求參考影像數據成像地點應在全國范圍內隨機選取，每景的云量應小于20%，所選的圖像應盡量照顧到各種地物類型。首先選取HJ-1A衛星2012年2月的CXD相機的O級數據100景。然后，對每一景HJ-1A星CXD影像數據進行多元線性回歸分析計算，公式為B = ^1G+^2R+^3NIR(I)其中，因變量B取藍色波段DN數值，自變量G取綠色波段DN數值，R為紅色波段 DN數值，NIR為近紅外波段DN數值。每一景HJ-1A星CXD影像數據得到一組對應的回歸系數(β1; β2，β 3)，即藍波段與其他波段間的相關系數。每一景數據得到一組相關系數(β1; β2，β3)，然后對100景數據得到的100組相關系數進行平均后，得到平均相關系數(β/ ,)。(2)根據步驟(I)中得到的預處理后數據和步驟(I)中得到的平均相關系數，模擬計算藍色波段；例如采用波段加權組合的方式生成新的藍波段，波段運算表達式及加權系數如下B' = β/ G+β R+β NIR (2)G' = G(3)R' = R(4)上式中，G，R，和NIR分別為原始ZY_1 02C星CXD影像數據的綠、紅和近紅外波段反射率，B'為模擬的藍波段；(β/，β2'，β3')為步驟(I)中得到的平均相關系數，本例中，值本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種資源衛星多光譜圖像模擬真彩色方法，其特征在于步驟如下：(1)將待模擬的資源衛星的一景影像進行預處理，即先后進行輻射校正和幾何校正；對多景參考影像數據分別進行回歸分析計算，得到多組波段相關系數，平均后得到一組平均相關系數；所述的參考影像數據具有藍色波段；(2)根據步驟(1)中得到平均相關系數以及步驟(1)中得到的該景待模擬預處理后影像數據，模擬計算藍色波段；(3)由模擬藍色波段，待模擬的該景影像的原有綠波段、紅波段合成模擬真彩色圖像。
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：萬偉，郝雪濤，孫吉娟，
申請(專利權)人：中國資源衛星應用中心，
類型：發明
國別省市：
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