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1、精品文档，仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除北京化工大学学士学位论文遥感图像的假彩色合成姓名：刘晓璐 班级：信息与计算科学0304班 学号：200362102遥感图像的假彩色合成摘要：遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内及其我国的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时，处理技术也更加成熟；在应用上，结合了地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），向着更系统化，更定量化方向发展，使遥感数据的应用更加广泛和深入。 假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更
2、加醒目的目的。 本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。在遥感的多光谱图像中，有些是不可见光波段的图像，如近红外，红外，甚至是远红外波段。因为这些波段不仅具有夜视能力，而且通过与其他波段的配合，易于区分地物。用假彩色技术处理多光谱图像，目的不在于使景物恢复自然的彩色，而是从中获得更多的信息。为了实现这样的目的，本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法，并对其进行对比，得出最优的合成图像。关键词：图像融合，假彩色合成，彩色增强，灰度级，RGB图像，False color mapping for image fusionAbstract
3、: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities. The resulting images have a higher information content than each of the original images and retain sensor specific image information. Th
4、e unique component of each image modality is enhanced in the resulting fused color image representation. First, the component of two original input images is determined. Second, the common component of each image. Third, the unique component of each image modality is subtracted from the image of the
5、 other modality. This step serves to enhance the representation of sensor-specific details in the final fused result. Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting from the last step through, respectively, the red and green channels of a color display. The method is app
6、lied to fuse thermal and visual images. The results show that the color mapping enhances the visibility of certain details and preserves the specificity of the sensor information. The fused images also have a fairly natural appearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixe
7、ls. The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images can be enhanced and their noise can be reduced by standard image processing techniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This implies that the investigated approaches can eventually be applied in
8、real time and that the hardware needed is not too complicated or too voluminous(an important consideration when it has to fit in an airplane, for instance).Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images 前 言点明毕业论文的论题、学术意义以及其与所阅读文献的关系，简要说明文献收集的目的、重点、时空范围、文献种类、核心刊物
9、等方面的内容。一遥感图像假彩色合成的重要意义：对过去和历史的介绍及科学成就应用领域。 遥感的英文是“Remote Sensing，意为“遥远的感知”。其科学含义一般理解为:在遥远的地方，感测目标的“信息”，通过对信息的分析研究，确定目标的属性及目标物之间关系。也就是说:不与目标物接触，凭借其发出的某些信息识别目标，所以有人将遥感技术作为一种侦查技术。 目前，对遥感比较一致的定义是:在远离被测物体或现象的位置上，使用一定的仪器设备，接收、记录物体或现象反射或发射的电磁波信息，经过信息的传输、加工处理及分析与解译，对物体及现象的性质及其变化进行探测和识别的理论与技术。 1958年，世界上第一张航空
10、像片获得后，出现的航片判读技术是现代遥感技术的雏形。1956年，世界上第一颗人造地球卫星发射成功，为遥感技术的发展创造了新的条件。同时计算机技术的发展和应用使海量卫星数据的处理等方面快速有效，尤其在图像的压缩、变换、复原、增强和信息提取方面更显示了它的优越性。现代遥感史以20世纪60年代末人类首次登上月球为重要里程碑，随后美国宇航局(NASA)、欧空局(ESA)和其他一些国家，如加拿大、日本、印度和中国先后建立了各自的遥感系统。所有这些系统已提供了大量从太空向地球观测而获得有价值的数据和图片。随着信息技术和传感器技术的飞速发展，卫星遥感影像分辨率有了很大提高，包括空间分辨率、光谱分辨率和时间分
11、辨率。1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星(ERTS-1)后更名为陆地卫星1号(Landsat-1)，标志着地球遥感新时代的开始。1972年以后，美国发射了一系列陆地卫星，包括陆地卫星1号至7号，所携带的传感器由四波段的多光谱扫描仪(MSS的分辨率为80m)发展到80年代初投入使用的专题制图仪(TM影像有7个波段，分辨率除第6波段的120m外，其余皆为30m)，再到1999年4月发射升空的陆地卫星7号所搭载的增强型专题制图仪ETM十(第6波段的分辨率提高到60m，增加了分辨率为15m的全色波段)。80年代后期至90年代初，法国发射的SPOT卫星上载有20m (10m)的高分辨率传感器(H
12、RV分辨率为20m,全色波段为10m)，SPOT 能在邻近的轨道间实现立体覆盖，主要目的是对同一感兴趣的地区进行重复观测监视它的动态变化。1999年9月，美国空间成像公司(Space Imaging Inc.)发射成功的小卫星上载有1KONOS传感器，能够提供10m的全色波段和4m的多光潜波段，是世界上第一颗商用1m 分辨率的遥感卫星。此外，SPIN-2卫星数据由俄国返回式卫星从80年代至今获得，它提供2m 和10m 分辨率全色影像数据及DEM 和立体像对。由韩国太空研究院所有的KOMPSAT卫星数据从2000年开始可以提供6.6m分辨率的全色波段数据和13m多光谱(四个波段)数据。另一方面
13、，低空间、高时相的AVHRR(气象卫星NOAA系统系列，星下点分辨率为lkm)以及其他各种航空航天多光谱传感器亦相继投入运行，形成现代遥感技术高速发展的盛期。除了常规遥感技术迅猛发展外，开拓性的成像光谱仪的研制己在80年代开始，并逐渐形成了高光谱分辨率的新遥感时代。2001年发射的OrbView卫星能同时提供更高空间分辨率和光谱分辨率的数据。它提供lm全色波段影像和4m或5m的多光谱波段及空间分辨率为8m的200个波段的高光谱数据。遥感及遥感影像的发展不仅仅表现在传感器空间分辨率的提高上，其他各个方面发展也十分快，遥感平台由遥感卫星、宇宙飞船、航天飞机有一定时间间隔的短中期观察，发展为以国际空
14、间站为主的多平台多层面，长期的动态检测。遥感图像处理硬件系统也从光学处理设备转向数字处理系统，处理速度急速增加，使海量数据的处理成为现实。遥感图像处理软件系统不断翻新，从人机对话(ARIESI Z S101等)发展到视窗方式E RDAS, ENVI等)，未来将向智能化方向发展。另一个特点是与GIS的集成，有代表性的是ERDAS与ARC/INFO的集成。遥感软件的组件化也是一个发展方向。总之，信息技术和传感器技术的飞速发展带来了遥感数据源的极大丰富，每天都有数量庞大的不同分辨率的遥感信息，从各种传感器上接收下来。这些高质量的遥感数据为遥感定量化、动态化、网络化、实用化和产业化及利用遥感数据进行地
15、物特征的提取提供了丰富的数据源。二假彩色合成技术国内外发展状况：近年来的科学成就 国内外发展了许多针对彩色图像的增强处理方法，比如灰度图像增强和彩色图像增强。灰度增强是一种点处理方法，灰度增强主要突出像元之间的反差(或称对比度)，所以也称“反差增强”，“反差扩展”，或“灰度拉伸”等。目前几乎所有遥感图像都没有充分利用遥感器的全部敏感范围，各种地物目标的灰度值往往局限在一个比较狭小的灰度范围内，使图像看起来不鲜明清晰，许多地物目标和细节彼此相互遮掩，难于辨认。通过灰度拉伸处理，扩大图像灰度值动态变化范围，可加大图像象元之间的灰度对比度，因此有助于提高图像的可解译性。灰度拉伸方法有线性拉伸、分段线
16、性拉伸、及非线性拉伸等。遥感图像的彩色增强是遥感图像应用处理的一个关键技术。彩色增强包括密度分割和彩色编码、彩色合成、HIS变换。密度分割的目的是以色彩差异来突出和增强感兴趣的地物目标，所以密度分割的层数和分割点都要根据专业知识和经验，并参照地物波潜来确定。彩色合成是图像增强应用最为广泛的一种处理技术，随着多光谱遥感和多源数据融合技术的发展， 日益显示出其巨大的应用价值。为了获得最佳的合成效果，优化参与合成的分量图像组合及赋色方案非常重要关于组合问题，一方而通过计算各种组合嫡值反映的信息、量大小，同时分析各分量识别区分主要地物类别能力高低来确定。在图像增强方面，杨燕京等证明在我国南方林区，TM遥感影像增强法最好是非线性变换。先行变换有利于针叶树种的判读。黄建文用归一化指数法(NDVI)及比值与原始波段复合的方法进行图像增强，认为比值和原始波段复合法是最好的分类方法。塔西浦拉提.特依
