遥感影像的镶嵌与融合 PPT

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遥感入门图像融合ppt课件

遥感图像的融合处理
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图像融合处理
• 当代航天遥感系统已能为用户提供高空间分辨率、高波谱分辨率和高时间分辨率的海量图像。如何将同一地区的各种遥感图像的有用信息融合在一起是遥感应用研究的课题之一。
• 从二十世纪70年代的航天遥感应用的研究和实践表明：由于在可见光和红外波段，各类植被的响应大都互相重叠。因此，单用一种多光谱图像进行分析，要解决土地覆盖、耕地和森林资源监测、军事侦察等问题是不可能的。
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2.基于彩色空间变换的影像融合法-- 彩色变换
• 遥感图像融合方法的关键技术之一是彩色变换，下面首先简单介绍彩色变换。
• 彩色变换又称为彩色编码，所谓彩色变换即为两种彩色模型编码系统之间的变换。
• 彩色模型指的是某个三维彩色空间的一个可见光子集。它包含某个彩色域的所有彩色，彩色模型的用途是在某个彩色域内方便地指定彩色。由于任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一
个彩色模型都无法包含所有的可见光。
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基于彩色空间变换的影像融合法
– 首先，必须将图像进行严格的几何校正，使不同的遥感图像在几何上能完全匹配，并且分辨率一致。
– 将多波段图像由RGB彩色系统变换到IHS彩色系统中；
– 用高分辨率的图像代替I分量，进行彩色逆变换，就可以得到融合图像
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H arctan[
2R G B ] C 3 (G B )
C 0, ifG B
C
, if
G B
S 6 R 2 G 2 B 2 RG RB GB 3
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3.基于PCA变换的融合
对低分辨率图像进行PCA变换后，以高空间分辨率图像代替第一主成分，进行反变换。

遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合

在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/setOverlap Function—打开setOverlap Function对话框，如图1.2.6示，设置以下参数：
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
图2.1.5
点击DataPrep,在弹出的下拉菜单中单击Subset Images，在Input File中输入裁切的底图xianqiang.img，在Output File中设置输出文件路径和文件名，这里保存名为jianqie3.img。
单击From Inquire Box,然后点击AOI，在弹出的Choose AOI中点击Viewer,点击OK。，最后在subset点击OK,步骤如图2.1.6示。
图2.1.6
图2.1.7
在新视图窗口中打开裁切结果，如图2.1.8示。
图2.1.8
同理对全色影像进行剪切。
操作步骤如图2.2.1—2.2.3示。
图2.1.1
图2.2.2
图2.2.3
全色影像裁切效果如图2.2.4示。
图2.2.4
2.3.按已有图像范围裁切(掩膜)
按已有图像的范围从一幅较大图像中裁切一部分图像时，按下图所示方法操作：其中4处为较大图像文件（即待裁切图像），5处为限定范围的图像文件（即裁切范围），6处为结果文件（即裁切后图像），如图2.3.1示。
.Apply—close。
图像拼接线设置，在Mosaic Tool视窗菜单条中选择Set Mode For Intersection按钮，两幅图像之间将出现叠加线，单击两幅图像的相交区域，重叠区域将被高亮显示。根据实际需要，选择拼接线模式：

3 遥感图像处理--数据融合、影像镶嵌

3）在打开的ROI Tool中设置和绘制
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
3）在打开的ROI Tool中设置和绘制
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）也可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
5）剪裁时参数设置和结果
ENVI中的图像镶嵌
也可以在图像窗口中，点击并按住鼠标左键，拖曳所选图像到所需的位置，然后松开鼠标左键就可以放置该图像了。
如果镶嵌区域大小不合适，选择Option->Change Mosaic Size，重新设置镶嵌区域大小。 4）其他步骤和有地理参考的图像镶嵌类似。
作业
1）手动HSV变换：数据在“手动HSV变换”目录中，是SPOT（像
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
1）打开图像
注：有地理参考 SPOT:1071x1390 TM:467x533
实验数据---自动HSV变换目录中的SPOT和TM数据
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
3）结果
ENVI提供的融合方法---手动HSV变换
1）将低空间分辨率的图像采样成与高空间分辨率图像的大小相同。
Basic Tools-> Resize data
2）将调整过大小的图像从RGB转换成HSV颜色空间 Thansform->Color Thansforms->RGB to HSV

遥感影像图像融合方法ppt课件

贝叶斯估计法；专家系统；神经网络法；模糊集理论；可靠性理论以及逻辑模板法等
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遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致，又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
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遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
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小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理融合处理应用
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图像融合的层次
➢ 像元级线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
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图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中，进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正

遥感影像数据融合原理与方法素材课件

强度调制法
通过对多源遥感影像的像素强度进行直接操作，实现影像融合，如加权平均法、主成分分析法等
。
代数运算法
基于像素的代数运算进行融合，如差值法、比值法等，能够突出不同影像间的差异或相似特征。
多分辨率分析
利用多尺度分析工具，如金字塔分解、小波变换等，对影像进行多尺度融合，兼顾空间细节与光谱信息。
05
遥感影像数据融合的挑战与发展趋势
遥感影像数据融合面临的挑战
数据多样性
遥感影像数据来源于不同的传感器和平台，具有多尺度、多光谱、多时相等特点，如何有效集成这些异构数据是一个重要挑战。
数据质量问题
由于传感器自身特性、大气条件等原因，遥感影像数据常常存在噪声、畸变等质量问题，这些数据质量问题会影响融合结果的精度和可靠性。
案例二
在某城市的绿地系统规划中，通过遥感影像数据融合，详细分析了绿地空间分布特征，提出了优化绿地布局的策略，有效提升了城市生态环境质量。
案例三
某农业大省在作物生长季节中，采用遥感影像数据融合方法，实现了对作物生长状况和农田环境条件的实时监测，为农民精准施肥、节水灌溉等提供了科学依据，提高了农业生产效益。
未来展望
01
AI与遥感影像数据融合的深度融合：预计AI技术在遥感影像处理与分析中的应用将更加成熟和广泛，进一步提高遥感影像数据融合的智能化水平。
02
多维度遥感数据融合：未来将不仅仅局限于空间维度上的数据融合，还将拓展到时间、光谱等多个维度的融合，以揭示更多地球系统科学规律。
03
弹性计算和边缘计算：随着云计算和边缘计算技术的发展，未来遥感影像数据融合将更好地利用这些先进技术，实现弹性可扩展的计算资源和低延迟的数据处理与分析。这将为遥感影像数据融合提供更强大的计算支持和更高效的数据处理能力，推动遥感技术在环境保护、城市规划、农业监测等领域的广泛应用和落地。同时，这也将带来一系列新的技术挑战和研究机遇。

图像融合ppt课件

4.4 遥感影像的融合处理
多源遥感数据合的内涵与基本原理数据融合过程数据融合分类及方法
•数据融合的方法分类 •主要图像融合方法
多源遥感数据融合的内容分类
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4.4.1 多源遥感数据融合的内涵与基本原理
多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率、辐射分辨率、波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术，包括空间几何配准和数据融合两个方面，从而在统一地理坐标系统下，构成一组新的空间信息和合成图像。
七波段图像
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10米分辨率SPOT 图像
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对比两图，可以看出，复合后的图像既保留了 TM的光谱分辨率又保留了SPOT的空间分辨率，图像质量有所提高。
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4.4.2 数据融合过程
1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、辐射校正和空间配准
（1）几何纠正、辐射校正的目的主要在于去除图像变形、阴影等因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数据——特征提取——属性说明——属性融合——融合属性说明。
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三级融合层次的特点
融合框架
像元级
特征级
决策级
信息损失小
中
大
实时性差
中
优
精度高中低
容错性差
中
优
抗干扰力
差
中
优
工作量小
中
大
融合水平低
中
高
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遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合资料

遥感实验五数字图像处理------------图像镶嵌、裁切及融合一、实验目的学会图像镶嵌、图像裁切及图像融合等技术，通过实际影像的操作，制作可用于实际工作的某区域遥感图像，为下一次实验准备数据。

二、实验数据某区域的遥感图像：11942E20000504.rar、11943E20010304.rar；某区域的范围：xianyou.shp三、实验内容及主要步骤1、图像镶嵌注：要镶嵌的两幅或多幅影像要求具有相同的投影信息，如果不同，则需要首先统一。

ERDAS IMAGINE中提供了投影转换的工具，点击、选择Reproject Images；或者，也可以在ArcGIS的ArcToolbox中选择Projections and Transformations/Raster/Project Raster进行转换。

以下以ERDAS IMAGINE 软件为例进行投影转换。

1.1.投影定义和转换在ERDAS中，点击DataPrep,在下拉选项卡中点击Rejection Images,在Input File中输入需要进行投影转换的影像数据——福建某地区2000年5月30米分辨率的的多光谱影像（本例以TM4、3、2波段为例）。

在Output File设置保存路径和输出文件名。

在Categories中点击右侧的小地球标志进行投影定义。

投影参数设置如下图1.1示，点击OK，完成投影转换。

本图及以下各图均将WGS-84投影转换成Gauss Kruger投影。

图1.1同理，对裁切的多光谱小图进行投影转换，原理及步骤亦同上，图1.2示。

图1.2对全色波段影像数据tm11942_8进行投影变换，原理同多光谱影像投影变换，但在erdas 中进行投影转化时由于在选择categories时，选择了南半球国家投影类别发生错误，结果显示为一“倒像”，故tm11942_8影像采用ArcGIS软件进行投影转换，转换目的主要是讲投影信息中的Datum转成Krasovskv。

实验三遥感图像裁剪、镶嵌、融合

实验四遥感图像的拼接、裁剪、融合一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；·掌握不同分辨率图像的特性，详细理解各种融合方法的原理，以及各种融合方法的优缺点，能够根据不同的应用目的合理选择融合方法，掌握融合的操作过程；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影也就是说图像必须经过几何校正处理，虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型，不同的象元大小，但必须有相同的波段数。

在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。

·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。

·分辨率融合是对不同分辨率的摇杆图像进行融合处理，使处理后的图像既具有较好的空间分辨率又具有多光谱特征，从而增加图像的可解译性。

图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及融合方法的选择只有将不同空间分辨率的图像进行精确的配准才能达到满意的融合效果，而融合的方法的选择主要是由被融合图像的特性以及融合的目的进行选择的，同时需要对融合的原理有正确的认识。

三、实验内容和实验过程本次试验主要包括遥感图像拼接、遥感图像分幅裁剪、遥感图像分辨率融合。

下面分别介绍：1.图像拼接实验步骤：（1）启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。

ENVI基本操作之影像镶嵌课件

彩色平衡选项：NO不进行平衡；Fixed以本图为基准平衡； Adjust适应基准的平衡调整。
对于重叠区，像素值取哪一个呢？一般谁在上面取谁。
颜色匹配区域为重叠区。
颜色匹配区域为整个图区。
当选择输入图像并同时输入参数选项时，则可直接输入参图。之后就同前。
•关于切割线，是使用Cutline
的配准（如专题中的例子），但除了图像不
协调外，看不出其镶嵌的边缘。
基于地理坐标的镶嵌
直接输入文件进行镶嵌。
输入文件并编辑参数进行镶嵌。
镶嵌的结果是在接边处，呈现出色彩的不协调。
• 这种颜色的不协调可能的原因是成
像时间的不同，或者是不同传感器。
• 当这种颜色不协调相关不是很大时，
可以通过颜色平衡予以消除。
• 编辑颜色平衡操作如下：
选中要编辑的层（或直点击要编辑的图层）点击右键，当出现如图的对话框架时，选择Edit Entry。
忽略值，如忽略0值表示将某些图像黑边பைடு நூலகம்除（不参与采样）
羽化距离，接边处羽化范围。
切割线放入。
这里可选择镶嵌时是灰度显示还是彩色显示。以及合成波段选择。
feathering distance(pixels)对话框所指定的距离，以及
Mosaic Entry Input Parameters 对话框中Ann File中所选择的注记文件，来调合影像的边界线。
以上有不当之处，请大家给与批评指正，谢谢大家！
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• 镶嵌的基本方式：
基于像素的镶嵌和基于地理坐标的镶嵌
镶嵌中的调整：
➢ 自动颜色平衡 ➢ 边缘直方图匹配 ➢ 接边线 ➢ 羽化
•基于像素的方式一般用得少，是

遥感实验11_遥感影像镶嵌与裁剪共27页

21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——与裁剪
21、没有人陪你走一辈子，所以你要适应孤独，没有人会帮你一辈子，所以你要奋斗一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该是坚强。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之首，因为这种德性保证了所有其余的德性。--温斯顿．丘吉尔。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的，它只是让人们的脚放上一段时间，以便让别一只脚能够再往上登。

遥感图像的拼接和镶嵌

遥感图像的拼接和镶嵌1 ⾃定义镶嵌函数遥感图像的镶嵌，主要分为5⼤步骤：step1： 1）对于每⼀幅图像，计算其⾏与列；2）获取左上⾓X,Y3）获取像素宽和像素⾼4）计算max X 和 min Y，切记像素⾼是负值maxX1 = minX1 + (cols1 * pixelWidth)minY1 = maxY1 + (rows1 * pixelHeight）step2 ：计算输出图像的min X ,max X,min Y,max YminX = min(minX1, minX2, …)maxX = max(maxX1, maxX2, …)y坐标同理step3：计算输出图像的⾏与列cols = int((maxX – minX) / pixelWidth)rows = int((maxY – minY) / abs(pixelHeight)step 4：创建⼀个输出图像driver.create()step 5：1）计算每幅图像左上⾓坐标在新图像的偏移值2）依次读⼊每幅图像的数据并利⽤1)计算的偏移值将其写⼊新图像中import osimport globimport mathimport gdaldef get_extent(fn):ds = gdal.Open(fn)gt = ds.GetGeoTransform()r = ds.RasterYSizec = ds.RasterXSizereturn (gt[0], gt[3], gt[0] + gt[1] * c, gt[3] + gt[5] * r)def mosiac(in_files):min_X, max_Y, max_X, min_Y = get_extent(in_files[0])for fn in in_files[1:]:minx, maxy, maxx, miny = get_extent(fn)min_X = min(min_X, minx)max_Y = max(max_Y, maxy)max_X = max(max_X, maxx)min_Y = min(min_Y, miny)ds1 = gdal.Open(in_files[0])band1 = ds1.GetRasterBand(1)transform1 = ds1.GetGeoTransform()pixelWidth1 = transform1[1]pixelHeight1 = transform1[5]bands = ds1.RasterCount# 获取输出图像的⾏与列cols = int((max_X - min_X) / pixelWidth1)rows = int((max_Y - min_Y) / abs(pixelHeight1))driver = ds1.GetDriver()dsOut = driver.Create(r'F:\algorithm\算法练习\拼接与镶嵌\mosiac1.tif', cols, rows, bands, band1.DataType)#1是bands，默认for file in in_files:ds2 = gdal.Open(file)rows2 = ds2.RasterYSizecols2 = ds2.RasterXSizedata2 = ds2.ReadAsArray(0, 0, cols2, rows2)transform2 = ds2.GetGeoTransform()minX2 = transform2[0]maxY2 = transform2[3]# 计算每张图左上⾓的偏移值（在输出图像中）xOffset2 = int((minX2 - min_X) / pixelWidth1)yOffset2 = int((maxY2 - max_Y) / pixelHeight1)for i in range( bands):dsOut.GetRasterBand(i+1).WriteArray(data2[i],xOffset2, yOffset2)geotransform = [min_X, pixelWidth1, 0, max_Y, 0, pixelHeight1]dsOut.SetGeoTransform(geotransform)dsOut.SetProjection(ds1.GetProjection())if__name__ == '__main__':os.chdir(r'F:\algorithm\算法练习\拼接与镶嵌\test2_next')in_files = glob.glob('*.tif')print(in_files)mosiac(in_files )2 采⽤gdal.Warp()提供的接⼝进⾏镶嵌def RasterMosaic():print("图像拼接")inputrasfile1 = gdal.Open(inputfilePath, gdal.GA_ReadOnly) # 第⼀幅影像inputProj1 = inputrasfile1.GetProjection()inputrasfile2 = gdal.Open(referencefilefilePath, gdal.GA_ReadOnly) # 第⼆幅影像inputProj2 = inputrasfile2.GetProjection()outputfilePath = 'G:/studyprojects/gdal/GdalStudy/Files/images/RasterMosaic2.tif'options=gdal.WarpOptions(srcSRS=inputProj1, dstSRS=inputProj1,format='GTiff',resampleAlg=gdalconst.GRA_Bilinear) gdal.Warp(outputfilePath,[inputrasfile1,inputrasfile2],options=options)。

envi4-镶嵌

2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌练习
2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌练习
设置切割线
回到Mosaic功能面板中，选择处于最上面的图像层，单击右键，选择 Edit Entry。单击Select Cutline Annotation File按钮，选择第六步绘制的切割线。还可以设置接边处的羽化范围，这里不设置羽化范围（为0）。
校正颜色
在Edit Entry面板中，选择Mosaic Display为RGB显示，波段合成为5、 4、3，同样将另外一幅影像也显示为RGB:543，可以发现两幅影像的颜色不一致。
回到Mosaic功能面板中，右键单击Mosaic1_equal.dat选择Edit Entry，在出现的对话框中，把Color Balancing选择为Fixed，调整这幅影像的颜色；同样的方法设置Mosaic_2.dat的Color Balancing为Adjust，以这幅影像为基准。
关键技术
颜色的平衡接边处理运算速度和交换缓冲空间
2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌
基于像素镶嵌和基于地理坐标镶嵌自动颜色平衡，边缘直方图匹配接边线、接边羽化虚拟镶嵌运算速度快占用非常少的虚拟内存空间
2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌练习
2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌练习
2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌练习
设置影像背景
选择处于最上面的图像层，单击右键，选择Edit Entry，如下图所示。这个面板可以设置影像背景、接边线、重叠区处理、颜色校正/平衡等。将这里的Data Value to Ignore设置为0，让背景透明。

图像融合、镶嵌ppt课件

正方形，矩形 • 2）不规则裁减：
例如，行政区边界
实验数据：
图像融合、镶嵌
• 1) 手动绘制感兴趣区域 • 2) 矢量数据感兴趣区 • 3) 利用掩模文件对图形进行裁减
图像融合、镶嵌
图像融合、镶嵌
Gram-Schmidt
• 1）从低分辨率的波段复制出一个全色波段
• 2）将复制出的全色波段和多波段进行 Gram-Schmidt变换，其中全色波段被作为第一个波段
• 3）用高空间分辨率的全色波段替换 Gram-Schmidt变换后的第一个波段
• 4）应用Gram-Schmidt反变换得到融合后的图像
图像融合、镶嵌
图像处理专题三图像镶嵌
• 定义：将多景相邻遥感图像拼接成为一个大范围，形成无缝图像的过程。
• 1.切割线：重叠区内，按照一定规则选择一条线作为接边线
• 2.羽化：将接边线变得适当模糊，使其能够很好地融入图像。包括1）边缘羽化 2）切割线羽化
• 3. 颜色校正：颜色平衡
图像融合、镶嵌
图像处理专题三图像镶嵌
• 镶嵌的方法： 1）有地理参考的图像镶嵌 2）基于像素的图像镶嵌
实验数据：
图像融合、镶嵌
实验步骤
• 1）启动图像镶嵌工具 • 2）加载镶嵌图像 • 3）图像重叠设置 • 4）切割线的设置 • 5）颜色平衡设置 • 6）结果输出
图像融合、镶嵌
图像处理专题四图像裁剪
• 目的：将研究区以外的区域图像裁剪掉 • 1）规则裁减
实验专题二图像融合
• 图像融合的目的：低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样，进而生成新的高分辨率的多光谱遥感图像的图像处理技术。
图像融合、镶嵌