影像融合实验报告

《影像融合实验报告》由会员分享，可在线阅读，更多相关《影像融合实验报告（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、影像融合影像融合技术总结一、简介一、简介在我们进行影像处理之前，我们先了解我们拿在手上的影像（这里的影像是 quickbird 影像）如图 1，是具有多光谱特征的影像；图 2，是具有高分辨率特征的影像；图 1 多光谱影像图 2 高分辨率影像最后融合得到的图像如图 3 所示：是同时具有多光谱和高分辨率的属性的，当然，最后得 到的颜色效果有时候不会太理想，这时候就需要通过 erdas 本身，或者利用 PHOTOSHOP 等 图像处理软件进行图像的调色处理。图 3 融合后的得到的图像影像融合二、影像处理方法二、影像处理方法1、 分辨率融合分辨率融合分辨率融合（Resolution Merge）是对不

2、同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后 的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。 图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准（Rectification）以及处理过程中融合 方法的选择，只有将不同空间分辨率的图像精确地进行配准，才可能得到满意的融合 效果；而对于融合方法的选择，则取决于被融合图像的特征以及融合的目的，同时， 需要对融合方法的原理有正确的认识。*软件操作方法步骤： 在 ERDAS 图标面板工具条，单击 Interpreter 图标-Spatial Enhancement Resolution Merge 命令，打开 Resolution Me

3、rge 对话框。 在 Resotution Merge 对话框（如图 4）中，需要设置下列参数：图 4 Resotution Merge 对话框 ( 1) 确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File） ( 2) 确定多光谱输入文件（Multispectral Input File） ( 3) 定义输出文件（OutPut File） ( 4) 选择融合方法（Method） 其中，系统提供的融合方法有 3 种：主成分变换融合（Principle Component） 、乘积变 换融合（multiplicative） 、比值变换融合（brovey transform）

4、 ，这 3 种融合方法的特点 见附录 1。 (5) 选择重采样方法影像融合系统提供的重采样方法主要有 3 种：最邻近法（Nearest Neighbor） 、双线性内插法 （Bilinear Interpolation） 、三次卷积内插法（Cubic Convolution） ，这 3 种重采样方法的 优缺点见附录 2。 (6) 选择输出数据 (7) 选择波段输出2、 HLS(IHS)亮度图像替换法亮度图像替换法HLS 变换属于色彩空间的变换，由于灵活使用的优点而被广泛使用，成为图像融合技术 的一个成熟的方法。 对高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合。新方法利用 IHS 变换法来提高

5、结果图像的地物纹理特性,增强其空间细节表现能力;*软件操作方法步骤: 在 ERDAS 图标面板菜单条，单击 Main Image InterpreterSpatial EnhancementMod.IHS Resolution Merge 命令，打开对话框。 在 Mod. IHS Resotution Merge 对话框（如图 5）中，需要设置下列参数： (1)确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File ） (2)确定多光谱输入文件（Multispectral Input File ） (3)定义输出文件（OutPut File ） (4)选择融合方法（Meth

6、od ）：注意选择高分图像的种类就是我们需要处理的图像是 spot 影像还是 quickbird 影像，还是 landsat 影像，要 注意选择。 (5)选择重采样方法 (6)选择输出数据 (7)选择波段输出影像融合图 5 Mod. IHS Resotution Merge 对话框3、 HPF 融合法融合法*软件操作方法步骤: 在 ERDAS 图标面板菜单条，单击 Main Image InterpreterSpatial EnhancementHPF Resolution Merge 命令，打开对话框。 在 HPF Resotution Merge 对话框（如图 6）中，需要设置下列参数：

7、(1)确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File ） (2)确定多光谱输入文件（Multispectral Input File ） (3)定义输出文件（OutPut File ） (4)选择融合方法（Method ） (5)选择重采样方法 (6)选择输出数据 (7)选择波段输出注意选择注意选择影像种类影像种类影像融合图 6 HPF Resotution Merge 对话框4、 小波分析法小波分析法*软件操作方法步骤: 在 ERDAS 图标面板菜单条，单击 Main Image InterpreterSpatial EnhancementWavelet Reso

8、lution Merge 命令，打开对话框。 在 Wavelet Resotution Merge 对话框（如图 7）中，需要设置下列参数： (1)确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File ） (2)确定多光谱输入文件（Multispectral Input File ） (3)定义输出文件（OutPut File ） (4)选择融合方法（Method ） (5)选择重采样方法 (6)选择输出数据 (7)选择波段输出影像融合图 7 Wavelet Resotution Merge 对话框总的来说，融合的方法步骤不难，都是大同小异，关键是要看影像类型选择不同的融

9、 合方法，就如 quickbird（快鸟）影像，如果选用小波融合法和 IHS 方法做比较的话，明显 地可以看出，用 HIS 方法得到的融合后的图像分辨率更高，也使融合影像质量更好。图 8 HIS 融合方法得到的图像图 9 小波融合方法得到的图像另外，由于快鸟数据本身的多光谱影像的波段齐全，与高分辨率影像融合之后得到的 影像色彩比较接近地物的真实颜色，对于后期的调色处理，可以比较轻松容易完成或者可 以省略此步骤。调色可通过调节影像直方图 R/G/B 通道，知道达到满意效果为止，由于每 一幅图像都不尽相同，所以具体参数需要自己慢慢调节。影像融合而 spot5 影像数据，由于本身缺少蓝色波段，所以在

10、进行融合操作之后得到的影像色 彩与地物的真实颜色相差甚远，所以在调色之前，我们可以首先进行真彩色变换的操作， 这样会使得调色难度降低。其中有一个波段需要设置，因为缺少的是蓝色波段，所以需要 设置的 near infared 的值为蓝色波段的值，下表是当蓝色波段取不同值时候的真彩色变换 方案，得到的结果各不相同，比较得出，方案 1 是 4 种方案中，与地物的真是颜色最为接 近的，进行调色处理较其余 3 种更容易的方案。 表 1 真彩色变换参数设置方案方案Near infaredRedGreen结果结果1123从影像上看，此方案，植被颜色比较真实，但是水体颜色变红。2423与方案 1 的结果变化不

11、大，但是水体颜色变得更红了。3223图像变得很灰暗，水体颜色也与真实颜色相差较大，但相对于前两种方案，图像的总体色彩 没有那么红了。4323结果和方案 3 变化不大。（ps:本想把各个结果贴出来的，但是由于电脑问题，本机 erdas 运行不了，下次记得）进行真彩色变换之后，可以利用 erdas 本身自带的调色工具进行调色，但是 erdas 本身 的调色工具比较简单，如果处理比较复杂的情况，还是建议使用 photoshop 软件，同时， 使用 photoshop 软件进行调色的一个不足之处就是，每进行一次图像的处理，就使得影像 的质量下降一次，因此需要根据实际情况来进行操作。小结：我们更愿意使用

12、快鸟数据，优势明显，但是数据本身成本高。图 10 快鸟数据融合得到的图像影像融合附录 1：ERDAS IMAGINE 系统提供的图像融合方法（1） 主成分变换融合（Principle Component）主成分变换融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息，常常以高分辨率数据替代多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。具体过程是：首先对输入的多波段摇杆数据进行主成分变换，然后以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一主成分，最后再进行主成分逆变换，生成具有高空间生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。分辨率

13、的多波段融合图像。生成图像特点：分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征。（2） 乘积变换融合（multiplicative）乘积变换融合是应用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，即 Bi_new=Bi_m*B_h，其中 Bi_new 代表融合以后的波段数值（i=1、2、3、n） ，Bi_m 表示多波段图像中的任意一个波段数值，B_h 代表高分辨率遥感数据。乘积变换是由 Crippen 的 4 种分析技术演变而来的，Crippen 研究表明（Crippen ,1989）:将一定亮度的图像进行变换处理时，只

14、有乘法变换可以使将一定亮度的图像进行变换处理时，只有乘法变换可以使其色彩保持不变。其色彩保持不变。（3） 比值变换融合（brovey transform）比值变换融合是将输入遥感数据的 3 个波段按照下列公式进行计算，获得融合以后各波段的数值：Bi_new=Bi_m/(Br_m+Bg_m+Bb_m)*B_h,其中 Bi_new 代表融合以后的波段数值（i=1、2、3）, Br_m、Bg_m、Bb_m 分别代表多波段图像中的红、绿、蓝波段数值，Bi_m 表示红、绿、蓝 3 波段中的任意一个，B_h 代表高分辨率遥感数据。但是会存在颜色失真的现象但是会存在颜色失真的现象, 对对 RGB 影像来说，

15、比值变换融合只能用三个波段多光影像来说，比值变换融合只能用三个波段多光谱影像与高分辨率影像进行融合，因此受一定限制。谱影像与高分辨率影像进行融合，因此受一定限制。影像融合附录 2：ERDAS IMAGINE 系统提供的重采样方法（1）最邻近法（Nearest Neighbor）：将最邻近的像元值赋予新像元.优点优点: a 不引入新的像元值 ，适合分类前使用；b 有利于区分植被类型，确定湖泊浑浊程度，温度等；c 计算简单，速度快缺点缺点: 最大可产生半个像元的位置偏移,改变了像元值的几何连续性，原图中某些线状特征会被扭曲或变粗成块状 .（2）双线性内插法（Bilinear Interpolati

16、on） : 使用邻近 4 个点的像元值,按照其据内插点的距离赋予不同的权重,进行线性内插.优点优点: a 图像平滑，无台阶现象。线状特征的块状化现象减少；b 空间位置精度更高缺点缺点: a 像元被平均，有低频卷积滤波效果,破坏了原来的像元值,在波谱识别分类分析中,会引起一些问题。 b 边缘被平滑，不利于边缘检测。（3）三次卷积内插法（Cubic Convolution） : 使用内插点周围的 16 个像元值,用三次卷积函数进行内插.优点优点: 高频信息损失少，可将噪声平滑,对边缘有所增强,具有均衡化和清晰化的效果缺点缺点: 破坏了原来的像元值,计算量大.内插方法的选择除了考虑图像的显示要求及计算量外，在做分类时还要考虑内插结果对分类的影响,特别是当纹理信息为分类的主要信息时。*研究表明，最近邻采样将严重改变原图像的纹理信息。因此，当纹理信息为分类主要信息时，不宜选用最近邻采样。双线性内插及三次卷积内插将减少图像异质性，增加图像同构型，其中，双线性内插方法使这种变化更为明显。整理人：李晓静影像融合2011-9-22