(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211109906.8 (22)申请日 2022.09.13 (71)申请人 中国人民解 放军国防科技大 学 地址 410073 湖南省长 沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 安道祥　黄骏南　陈乐平　宋勇平　 冯东　周智敏　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 专利代理师 李杨 (51)Int.Cl. G06T 7/30(2017.01) G06T 7/40(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/50(2006.01)G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 机载双频高分辨SAR图像融合方法、 装置、 设 备及介质 (57)摘要 本申请涉及一种机载双频高分辨SAR图像融 合方法、 装置、 设备及介质。 所述方法包括： 分别 对已精确配准的第一源图像和第二源图像进行 多尺度变换， 得到第一源图像和第二源图像对应 的低频子 带系数和各方向的高频子带系数； 根据 第一源图像和第二源图像对应的低频子带系数， 得到加性噪声形式的观测矩阵， 采用非负矩阵分 解算法分解观测矩阵， 得到特征矩阵， 对特征矩 阵进行非负矩阵分解， 得到低频融合系数； 采用 改进的拉普拉斯能量和对各方向的高频子带系 数进行合并， 得到高频融合系数； 对低频融合系 数和高频融合系数进行逆变换， 得到融合图像。 采用本方法获得分辨率更高、 信息更全面以及失 真更小的高、 低频 段SAR融合图像 。 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 CN 115457087 A 2022.12.09 CN 115457087 A 1.一种机载双频高分辨SAR图像融合方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 分别对已精确配准的第 一源图像和第 二源图像进行多尺度变换， 得到所述第 一源图像 和所述第二源图像对应的低频子带系数和各方向的高频子带系数； 所述第一源图像为高频 段高分辨SAR二维 实图像； 所述第二源图像为低频 段高分辨SAR二维 实图像； 根据所述第 一源图像和所述第 二源图像对应的低频子带系数， 得到加性噪声形式的观 测矩阵， 采用非负矩阵分解算法分解所述观测矩阵， 得到第一分解结果， 根据所述观测矩阵 以及所述第一分解结果， 得到特征矩阵， 对所述特征矩阵进 行非负矩阵分解， 得到低频融合 系数； 采用改进的拉普拉斯能量和方法对所述第一源 图像和所述第二源图像对应的各方向 的高频子带系数进行合并， 得到高频融合系数； 对所述低频融合系数和所述高频融合系数进行逆变换， 得到融合图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一源图像和所述第 二源图 像对应的低频子带系数， 得到加性噪声形式的观测矩阵包括： 根据所述第一源图像和所述第二源图像对应的低频子带系数， 得到观测图像为： 其中， Y(x,y)为观测图像， Y(x,y)＝X(x,y)N(x,y)， X(x,y)为真实图像， N(x,y)为相干 斑噪声， 为第一源图像对应的低频子带系数， 为第二源图像对应的低频子带系数， 对所述观测图像进行对数变换， 得到加性噪声形式的观测矩阵为： 其中， LY为观测矩阵， 3.根据权利要求1或2任一项所述的方法， 其特征在于， 所述采用非负矩阵分解算法分 解所述观测矩阵， 得到第一分解结果， 根据所述观测矩阵 以及所述第一分解结果， 得到特征 矩阵的步骤， 包括： 对所述观测矩阵进行非负矩阵分解， 得到第一分解结果 为： 其中， 为基矩阵， 为系数矩阵， 为噪声； 根据所述观测矩阵以及所述第一分解结果， 得到特 征矩阵为： 其中， VX为特征矩阵。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述对所述特征矩阵进行非负矩阵分解， 得到低频融合系数包括： 对所述特 征矩阵进行非负矩阵分解， 得到第二分解结果 为： VX＝WH+ ε 其中， W为特征基， H为系数基， ε为 误差；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115457087 A 2根据所述第二分解结果， 得到特 征基， 根据所述特 征基， 得到低频融合系数。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述采用改进的拉普拉斯 能量和方法对所 述第一源图像和所述第二源图像对应的各方向的高频子带系数进 行合并， 得到高频融合系 数的步骤， 包括： 根据所述第 一源图像对应的各方向的高频子带系数的改进拉普拉斯能量， 得到所述第 一源图像上 各尺度各 方向的改进拉普拉斯能量和； 根据所述第 二源图像对应的各方向的高频子带系数的改进拉普拉斯能量， 得到所述第 二源图像上 各尺度各 方向的改进拉普拉斯能量和； 采用预先设置的高频子带系数融合规则判断所述第一源图像和所述第二源图像在对 应位置上的拉普拉斯能量和， 得到高频融合系数。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一源图像对应的各方向的 高频子带系数的改进拉普拉斯能量， 得到所述第一源图像上各尺度各方向的改进拉普 拉斯 能量和包括： 根据所述第 一源图像对应的各方向的高频子带系数的改进拉普拉斯能量， 得到所述第 一源图像上 各尺度各 方向的改进拉普拉斯能量和为： ‑ 其中， s表示可变间距， 表示l尺度k方向上位置为(i,j)的方向子带系数， 表示改进的拉普拉斯能量， 表示l尺度k方向上位置为(i,j)对应的 改进的拉普拉斯能量和， 参数M和N窗口大小为(2M+1) ×(2N+1)。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述多尺度变换为非下采样剪切波变换。 8.一种机载双频高分辨SAR图像融合装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 多尺度变换模块， 用于分别对已精确配准的第一源图像和第二源图像进行多尺度变 换， 得到所述第一源图像和所述第二源图像对应的低频子带系数和各方向的高频子带系 数； 所述第一源图像为高频段高分辨SAR二维实图像； 所述第二源图像为低频段高分辨SAR 二维实图像； 低频子带系数融合模块， 用于根据 所述第一源图像和所述第 二源图像对应的低频子带 系数， 得到加性噪声 形式的观测矩阵， 采用非负矩阵分解算法分解所述观测矩阵， 得到第一 分解结果， 根据所述观测矩阵以及所述第一分解结果， 得到特征矩阵， 对所述特征矩阵进 行 非负矩阵分解， 得到低频融合系数； 高频子带系数融合模块， 用于采用改进的拉普拉斯 能量和方法对所述第 一源图像和所 述第二源图像对应的各 方向的高频子带系数进行合并， 得到高频融合系数； 图像融合模块， 用于对所述低频融合系数和所述高频融合系数进行逆变换， 得到融合权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115457087 A 3