ENVI遥感图像配准实验报告

ENVI遥感图像配准实验报告
ENVI遥感图像配准
⼀、实验⽬的：
1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进⾏基本处理，包括打开图像，保存图像。

2、初步了解图像配准的基本流程及采⽤不同校准及采样⽅法⽣成匹配影像的特点。

3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动⼿操作能⼒，提⾼综合分析问题的能⼒。

⼆、实验原理
（1）最邻近法
最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。

该⽅法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。

缺点就是会产⽣半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。

适⽤于表⽰分类或某种专题的离散数据，如⼟地利⽤，植被类型等。

双线性插⽅法是使⽤临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进⾏线性插。

该⽅法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作⽤，⽽产⽣⼀个⽐较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起⼀些问题。

⽰意图：
由梯形计算公式：
故
同理
最终得：
三次卷积插法是⼀种精度较⾼的⽅法，通过增加参与计算的邻近像元的数⽬达到最佳的重采样结果。

使⽤采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，⽅法与双线性插相似，先在Y ⽅向插四次（或X ⽅向），再在X ⽅向（或Y ⽅向）插四次，最终得到该像元的栅格值。

该⽅法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量⼤，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输⼊栅格的值域围。

适⽤于航⽚和遥感影像的重采样。

作为对双线性插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，⽴⽅卷积法利⽤了待采样点周围更⼤邻域像素的灰度值作三次插值。

其三次多项式表⽰为：
我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：
其中：
计算后可得出：
（4）算法⽐较⽰意图：
三、实验容：
1、熟练使⽤ENVI软件的基本操作和对图像进⾏基本处理，包括打开图像，保存图像。

2、初步了解学会图像处理的基本流程。

3、⼿动选择控制点，对所给的两幅图像bldr_tm.img和bldr_sp.img进⾏精确配准。

4、对⽐⽣成配准影像的五种不同⽅法，分析各⾃的特点和优劣。

四、实验步骤：
（1）打开基准图像bldr_tm.img（图1-1）和待匹配影像
bldr_sp.img(图1-2)。

(图1-1)基准影像(图1-2)待匹配影像（2）⼿动选择控制点
(图2-1)基准影像(图2-2)待匹配影像。