多波段图像拼接
arcmap 波段合成
arcmap 波段合成ArcMap是一款常用的地理信息系统软件，它提供了丰富的功能和工具，可以进行各种地理数据处理和分析。
其中，波段合成是ArcMap 中一项重要的功能，它可以将不同波段的遥感影像合成为一幅多波段影像，从而提供更全面的地理信息。
波段合成在遥感影像处理中起着至关重要的作用。
遥感影像是通过卫星或飞机等遥感技术获取的地球表面的图像数据，其中包含了丰富的地理信息。
不同波段的遥感影像可以提供不同的信息，例如红外波段可以用于植被监测，短波红外波段可以用于水体检测等。
因此，将不同波段的遥感影像合成为一幅多波段影像，可以获得更全面、更准确的地理信息。
在ArcMap中进行波段合成非常简便。
首先，我们需要将不同波段的遥感影像导入ArcMap中。
可以使用“添加数据”功能将影像文件导入到ArcMap的地图窗口中。
然后，通过“图像处理”工具栏下的“合成波段”工具，选择需要合成的波段，并设置好输出的多波段影像文件的名称和存储路径。
点击运行按钮，ArcMap将会自动进行波段合成处理，生成一幅多波段影像。
在合成过程中，ArcMap会自动对不同波段的数据进行校正和配准，确保合成结果的准确性和完整性。
波段合成后，我们可以对多波段影像进行进一步的分析和处理。
例如，可以使用“图像分类”工具对多波段影像进行分类，提取出不同地物类型的信息。
也可以使用“栅格计算器”工具进行波段运算，例如计算NDVI指数等。
此外，还可以使用“图像镶嵌”工具将多个多波段影像拼接在一起，形成更大范围的影像。
除了波段合成功能，ArcMap还提供了其他强大的功能和工具，可以帮助用户进行地理数据的处理和分析。
例如，可以使用“空间分析”工具进行空间统计和空间模式分析，可以使用“地图制作”工具制作专题地图和制图输出等。
同时，ArcMap还支持扩展功能和插件，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。
ArcMap的波段合成功能是一项非常重要的地理信息处理功能，可以将不同波段的遥感影像合成为一幅多波段影像，提供更全面、更准确的地理信息。
基于多频段融合的全景图像拼接技术
基于多频段融合的全景图像拼接技术*任重，唐垚，谢永斌，洪鹏程（西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安710121）引言图像融合算法的目的就是抹去图片接缝线处的拼接痕迹，使拼接后的图像更加自然，提升拼接效果和质量[2]。
应用于图像拼接的融合算法有两种常用的方法：线性融合算法和加权平均融合算法。
本文提出了一种多频段图像融合，取得了较好的效果。
1传统融合算法1.1线性融合线性融合是最常见的一种融合方法。
为了能够让图像重叠区域过度的更加自然，重叠区域一般为两幅图像在该部分的简单加和。
通常情况下，权重应该为像素位置至重复部分边缘的位置，该算法简单易于实现，可以应用在一些对拼接实时性要求高的实验环境中。
但是这种方法有许多的弊端，诸如，重叠区域无法对齐时候，融合的图像很容易出现模糊和鬼影，重叠区域边界接缝线明显，肉眼可见拼接有破碎感。
相较于线性融合，均值融合会让重叠区域的出现明显的边界线，融合的效果不如线性融合。
1.2加权平均融合算法加权平均融合算法的计算原理和原则就是对于原来图像的像素直截了当的采用了相同的数值，然后在进行接下来的加权平均得到一个融合的图像像素数值。
加权平均融合算法的原理主要就是依照图像中的像素重合点作为核心，最后结果的像素数值就是加权平均以后的算数值。
这样的计算方法减少了计算的偏差。
这样的加权平均融合算法比较便捷、简单。
但是当出现数值不对或者图像重合错误的情况时计算结果就会受到影响。
加权平均算法削弱了图像重合部分的细节特征，使得图像重叠区域有较强的人为涂抹痕迹。
因此在大部分场景下应用加权平均算法其处理图像接缝线结果差强人意。
2本文融合算法摘要：针对图像拼接过程中，传统算法对图像亮度变化鲁棒性不强、拼接融合处图像清晰度不足等问题，提出了一种基于多尺度表达的多频段融合图像拼接技术。
首先，构造高斯金字塔对源图像进行多层次表达；再对高斯金字塔每层进行上采样，将前一层高斯金字塔图像与当前层图像的扩展图像做差，得到拉普拉斯金字塔；然后，对重叠区域进行不同层次融合；最后，对分层融合的图像做逆拉式变换，生成融合图像。
多波段遥感图像彩色合成处理解析
多波段遥感图像彩色合成处理解析【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。
【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法0 引言彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。
本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。
1 授课内容假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。
1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据）图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。
1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。
图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据）图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。
工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。
erdas多波段融合
ERDAS问题：影像的融合图象融合图象的分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图象的融合处理，使处理后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特性，从而达到图象增强的目的。
2张原图，其中高分辨率的黑白图的分辨率是另一张图的4倍原图：高分辨率黑白图低分辨率彩色图一由于两副原图太大，我们先各对相对应的部分进行截图，这里的操作是图象的规则分幅裁剪。
我选择的是两图左上角的部分截取后处理的高分辨率黑白图截取后处理的低分辨率彩色图二再对处理过的截图进行图象几何校正彩色图为需要校正的图象，黑白图作为地理参考的校正过SPOT图象进行控制点的采集得到校正后的彩色图象三进行分辨率融合确定高分辨率输入文件为黑白图确定多光谱输入文件为校正后的彩色图定义输出文件选择融合的方法和重采样的方法不同的融合方法得出不同的融合结果图象1主成分变换法（principle component），它是建立在图象统计特征上的多维线性变换，具有方差信息浓缩和数据压缩的作用，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组成分来达到融合目的。
具体过程：（1）对输入的多波段遥感数据进行主成分变换；（2）以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一组成分；（3）进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图象。
(主成分变换融合法得到得融合图象)2乘积方法（mutiplicative），它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，即把多波段图象中的任意一个波段值与高分辨遥感数据的乘积赋给融合以后的波段数值。
(乘积方法得到得融合图象)3比值方法（brovey transform），是把多波段图象中的红、蓝、绿波段的数值占三波段和的比率与高分辨率遥感数据的乘积各赋给融合后波段图象的红、蓝、绿波段数值上。
(比值方法得到得融合图象)四融合前后比较和不同融合法之间比较截图并放大各图同一部位方便观察黑白高分辨率图彩色低分辨率图主成分变换法得到得融合图象乘积方法得到得融合图象比值方法得到得融合图象评价：主成分变换法的效果最差，乘积方法和比值方法效果相对较好；颜色上主成分变换法都变浅色了很多；乘积方法的颜色基本与原彩色图颜色一致；比值方法在颜色上虽然不明显，但是仔细看对比起原彩色图，颜色深的地方变浅了，颜色浅的地方变深了，有一种颜色调和、中和的感觉。
了解计算机视觉技术中的图像拼接与全景图生成算法
了解计算机视觉技术中的图像拼接与全景图生成算法计算机视觉技术在现代社会中扮演着重要的角色，其中图像拼接与全景图生成算法是其重要的应用之一。
本文将介绍图像拼接与全景图生成算法的基本原理、常见方法以及应用领域。
图像拼接是指将多张部分重叠的图像组合成一张完整的图像的过程。
它在许多领域有广泛的应用，如摄影、遥感、虚拟现实等。
图像拼接算法的核心任务是找到合适的图像拼接变换，并将图像融合在一起，使得拼接后的图像具有自然的过渡效果。
图像拼接算法通常包含以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：首先，从每张输入图像中提取特征点。
这些特征点可以是角点、边缘点或区域特征。
然后，通过匹配这些特征点，确定图像之间的相对位置关系。
2. 配准与变换：在特征匹配的基础上，需要计算图像之间的几何变换关系，包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。
通过这些变换，将输入图像对齐到一个参考坐标系中，以便进行后续的融合操作。
3. 图像融合：在经过配准和变换后，需要将输入图像进行融合，使得拼接后的图像具有自然的过渡效果。
常见的融合方法包括像素级融合、图像块级融合和多重分辨率融合等。
4. 修复与优化：在完成图像拼接后，可能会存在一些拼接不完整或不连续的区域。
为了解决这些问题，需要进行图像修复和优化操作。
修复方法可以利用图像修补或图像重建算法，补全缺失的区域，使得拼接后的图像更加完整和平滑。
全景图生成算法是图像拼接的一个特例，其目标是将多个图像无缝拼接成一个具有广角视角的全景图像。
全景图的生成过程与图像拼接类似，但更加复杂。
全景图生成算法通常包括以下几个步骤：1. 图像对齐与配准：首先，将输入的多个图像进行对齐和配准。
这一步骤的目标是估计每幅图像之间的几何变换关系，以便在后续的拼接过程中保持图像的连续性和一致性。
2. 图像拼接：对于全景图生成来说，图像拼接是最关键的一步。
通常采用多图像融合的方式，将多个图像按照一定的顺序进行融合，在保持图像连续性的同时，尽量减少拼接痕迹的出现。
ENVI下多波段WV、QB影像融合方法
ENVI下多波段WV、QB影像融合方法1分别打开多光谱、全色影像打开WV或QB影像的方法有多种，为了免去镶嵌的步骤，推荐的方法是直接打开有DG 公司提供的头文件【*.TIL】，该文件可同时打开一条带的影像文件。
打开该文件之后可直接通过该文件对同一条带之内的影像进行处理，无缝隙，免去融合，简化了处理步骤。
打开方法在ENVI主菜单下【FILE】→【Open Image File】打开【Enter Data Filename】对话框。
通过该方法，分别打开全色和多光谱文件，进入下个步骤。
图一打开文件对话框2 启用锐化模块图像锐化自动地将一幅低分辨率的彩色图像与一幅高分辨率的灰阶图像结合在一起，再抽样成高分辨率像元大小。
ENVI 有两种图像尖锐化技术，用一个HIS 变换，以及用一个彩色标准化变换。
图像必须是地理坐标定位了的或有同样的维数。
图像尖锐化需要输入三个波段。
这些波段应该是拉伸过的字节型数据，或从一个开放的彩色显示中选择。
根据经验，本实验将介绍ENVI下的【Gram-Schmidt】光谱锐化方法。
启动该模块方法为在ENVI主菜单下选择【Transforms】→【Image Sharpening】→【Gram-Schmidt Spectral Sharpening】。
打开该功能之后将弹出对话框要求输入低分辨率多光谱影像（Low Spatial Resolution Multi Bafnd），如图二选择影像，单击【OK】按钮，确认输入信息并关闭该对话框。
之后弹出第二个对话框要求输入高分辨率灰度图（High Spatial Resolution Pan）,选择高分辨率全色影像，单击【OK】按钮，确认输入信息并关闭该对话框。
图二输入低分辨率影像选择好需要融合的高分辨率全色影像和低分辨率多光谱影像后，将弹出具体设置对话框，因ENVI的锐化模块中已经输入好WV和QB影像融合需要的参数，故该步骤较为简单，只需确认传感器类型、重采样方法和输出路径即可。
不同波段图像的融合方法比较研究
不同波段图像的融合方法比较研究随着我国遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在城市规划、资源调查、农业监测等领域得到了广泛应用。
而在遥感影像处理中，不同波段图像的融合是常见的一种手段。
本文将比较三种不同的图像融合方法，并探讨它们的适用场景。
一、低通滤波和高通滤波融合低通滤波和高通滤波融合方法是常用的一种图像融合方法。
低通滤波可以保留图像的平滑部分，而高通滤波则可以提取图像的边缘信息。
将低通滤波和高通滤波融合在一起，可以同时保留图像的平滑部分和边缘信息。
该方法的具体步骤如下：1. 对原始图像进行低通滤波，得到平滑部分。
常用的低通滤波器包括高斯滤波器和均值滤波器。
2. 对原始图像进行高通滤波，得到边缘信息。
常用的高通滤波器有拉普拉斯滤波器、索伯尔滤波器和Canny边缘检测算法。
3. 将平滑部分和边缘信息合并在一起，得到融合后的图像。
该方法的优点是可以同时保留图像的平滑部分和边缘信息，适用于具有较多细节信息的图像。
但是该方法的缺点是需要进行两次滤波操作，算法复杂度较高，同时对于一些较为简单的图像，效果并不明显。
二、小波变换融合小波变换是一种将信号分解为不同频率的分量的数学方法。
利用小波变换可以对图像进行多尺度分析和重构。
在图像融合中，小波变换可以将原始图像分解为不同尺度和方向的分量，对每个分量进行融合，最终重构出融合后的图像。
该方法的具体步骤如下：1. 对原始图像进行小波变换，得到不同尺度和方向的分量。
2. 对每个分量进行融合。
常用的融合方法包括最大值融合、平均值融合和小波系数融合。
3. 将融合后的分量进行重构，得到融合后的图像。
该方法的优点是可以保留图像的多尺度和方向信息，适用于具有较大场景动态范围的图像。
但是该方法的缺点是重构时间较长，算法复杂度较高，同时需要选择合适的小波基和分解层数。
三、基于深度学习的融合方法深度学习是近年来兴起的一种人工智能技术，可以自动学习和提取图像的特征信息。
在图像融合中，利用深度学习可以通过学习大量数据来提高融合效果，具有良好的适应性和鲁棒性。
第一节 多波段图像的合成
第一节多波段图像的合成
打开leica geosystem Gis @Mapping ERDAS imagine8.7出
点击OK键将下载的遥感数据解压到D盘如下图
之后出现如下图
点击utilities 出现如下图
选择Layerstack 出现如下图
点击INPUT file的箭头部分
点击look in 右边的箭头选择D盘在FileS of type 点击箭头选择TIFF 后出现如下图
从中选择453波段分别点击OK 键之后在LAYER 中选择ALL -- Add 如图
在output file 右侧点击三角号出现
给File name 另取名为“合成”点击OK 合成过程结束后点击OK
打开窗口
点击File下的打开文件夹符号点击如下图
点击如下图
后点击合成图片如下图
点击OK
点击缩小符号即“-”出现如下图
这样三个波段的合成图像即合成了。
图像处理技术中的图像分块与拼接方法
图像处理技术中的图像分块与拼接方法图像分块与拼接是一种常见的图像处理方法，它可以将一幅图像分割成多个小块，在处理和传输过程中更加高效地处理图像。
本文将介绍图像分块与拼接的原理和常用方法。
图像分块是将一幅图像划分为一定大小的块的过程，每个块在图像上是连续的，并且没有重叠。
图像分块的目的是为了更好地处理大型图像，可以提高算法的运行效率以及减少处理和传输过程中的存储空间。
常用的图像分块方法有两种：固定大小和自适应大小。
固定大小的图像分块方法是将图像平均划分为相同大小的块。
例如，如果一幅图像的尺寸是M×N，而块的大小为m×n，那么图像将被分为(M/m)×(N/n)个块。
这种方法简单直接，但在处理不规则的图像时可能会导致信息的丢失。
自适应大小的图像分块方法是根据图像的内容和特征来划分不同大小的块。
例如，可以根据图像的边缘检测结果来决定分块的位置，边缘部分更可能是图像的显著特征，因此可以将其分块处理。
这种方法能够更好地保留图像的细节信息，但计算复杂度相对较高。
图像拼接是将多个小块重新组合成一幅完整的图像的过程。
图像拼接的目的是恢复原始图像的完整性，使得处理后的图像可以更好地显示和分析。
常见的图像拼接方法有两种：重叠区域法和无重叠区域法。
重叠区域法是在拼接过程中，将相邻块的一部分区域进行重叠，通过图像的亮度和颜色分布来进行补偿和平滑处理。
这种方法能够更好地消除拼接处的不连续性，但在处理复杂纹理和细节的图像时可能会引入伪影。
无重叠区域法是将相邻块直接拼接在一起，不进行重叠处理。
这种方法简单快捷，但在处理纹理丰富和细节信息丰富的图像时可能会导致明显的不连续性。
除了以上提到的方法，还有一些高级的图像分块与拼接方法，如基于特征的分块与拼接、基于深度学习的分块与拼接等。
这些方法通过利用图像自身的特征和结构信息，能够更好地实现图像的分块和拼接，提高图像处理的效果和质量。
总之，图像分块与拼接是图像处理中常用的方法之一，对于大型图像的处理和传输具有重要意义。
光谱拼接准则
光谱拼接准则
光谱拼接准则是光谱拼接中必须遵循的基本准则。
在拼接过程中，应尽量保持原始光谱信息的一致性和完整性，同时保证拼接后的光谱图像具有较高的精度和稳定性。
具体来说，光谱拼接准则包括以下几个方面：
1. 波长一致性：拼接后的光谱图像应保持各波段的光谱信息一致，即各波段的光谱曲线应具有相同的波长范围和分辨率。
2. 光谱连续性：拼接后的光谱图像应保持各波段的光谱信息连续，即各波段的光谱曲线应平滑过渡，无明显的断点或跳变。
3. 信噪比一致性：拼接后的光谱图像应保持各波段的光谱信息信噪比一致，即各波段的光谱曲线应具有相同的信噪比水平。
4. 空间一致性：拼接后的光谱图像应保持各波段的空间信息一致，即各波段的空间坐标应具有相同的物理意义和精度。
在具体实现过程中，需要根据具体情况选择合适的光谱拼接算法和参数设置，以实现最佳的光谱拼接效果。
同时，还需要对拼接后的光谱图像进行质量评估和校准，以确保其准确性和可靠性。
多波段天文学数据融合与图像重建
多波段天文学数据融合与图像重建天文学是一门研究宇宙的科学，通过观测和分析星体及其光谱等信息，揭示宇宙的原理和规律。
随着科学技术的发展，多波段天文学成为了一种重要的观测手段。
多波段天文学是指利用不同波段的电磁辐射信息进行观测和研究，如射电波段、红外波段、可见光波段、紫外线波段、X射线波段和γ射线波段等。
多波段天文学数据融合与图像重建是指将不同波段的观测数据进行融合和处理，以获取更全面和高质量的图像信息。
多波段天文学数据融合是一种将不同波段的数据进行整合和融合的技术。
由于不同波段的电磁辐射在观测中具有不同的物理特性，因此融合不同波段的数据可以提供更丰富和详细的信息。
比如，X射线和红外线波段可以用来探测黑洞和恒星形成过程，而射电波段可以用来观测星系射电辐射。
通过将这些不同波段的数据进行融合，科学家可以获得更全面和精确的天体信息，从而对宇宙的结构和演化有更深入的理解。
图像重建是多波段天文学数据处理中的一个重要环节。
在观测过程中，天文学家所获得的数据往往是含噪声和失真的，因此需要进行图像重建处理以提高图像质量。
传统的图像重建方法主要基于线性代数和统计学原理，通过数学模型和算法对观测数据进行处理。
然而，由于观测数据往往包含大量的噪声和信息丢失，传统方法在一定程度上存在局限性。
近年来，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，基于机器学习的图像重建方法在多波段天文学数据处理中得到了广泛应用。
通过深度神经网络的训练和优化，可以实现对多波段天文学数据的快速和准确处理。
这种方法可以用于去除图像中的噪声和失真，提高图像的分辨率和对比度，从而更好地揭示天体的细节和特征。
多波段天文学数据融合与图像重建的应用是多方面的。
首先，它可以提供更全面和详细的天体信息，有助于解答关于宇宙起源和演化的基本问题。
其次，多波段数据的融合和重建可以为天文学家提供更准确和准确的数据基础，从而促进宇宙学和天文学的研究进展。
最后，这种技术的发展也有助于推动科学仪器和观测设备的进一步改进和创新，为未来的天文学研究铺平道路。
图像拼接技术
图像拼接技术图像拼接技术简介图像拼接是将同⼀场景的多个重叠图像拼接成较⼤的图像的⼀种⽅法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事⽬标⾃动识别等领域具有重要意义。
图像拼接的输出是两个输⼊图像的并集。
所谓图像拼接就是将两张有共同拍摄区域的图像⽆缝拼接在⼀起。
这种应⽤可应⽤于车站的动态检测、商城的⼈流检测、⼗字路⼝的交通检测等，给⼈以全景图像，告别⽬前的监控墙或视频区域显⽰的时代，减轻⼯作⼈员“眼”的压⼒。
基本思想：图像拼接并⾮简单的将两张有共同区域的图像把相同的区域重合起来，由于两张图像拍摄的⾓度与位置不同，虽然有共同的区域，但拍摄时相机的内参与外参均不相同，所以简单的覆盖拼接是不合理的。
因此，对于图像拼接需要以⼀张图像为基准对另外⼀张图像进⾏相应的变换（透视变换），然后将透视变换后的图像进⾏简单的平移后与基准图像的共同区域进⾏重合。
说明：1、图像预处理是为了增强图像的特征，预处理可以包含：灰度化、去燥、畸变校正等。
2、特征点提取可⽤的⽅法有：sift、surf、fast、Harris等，sift具有旋转与缩放不变性，surf为sift的加速，检测效果都不错，在此先⽤sift进⾏实现。
3、单应性矩阵求取时要清楚映射关系，是第⼀张图像空间到第⼆张图像空间的映射，还是第⼆张图像到第⼀张图像的映射，这个在变换的时候很重要。
4、判断左右（上下）图像是为了明确拼接关系,建议将左右图像的判断放在求取单应性矩阵之前，这样映射关系不⾄于颠倒。
否则将会出现拼接成的图像有⼀半是空的。
通常⽤到五个步骤：特征提取 Feature Extraction：在所有输⼊图像中检测特征点图像配准 Image Registration：建⽴了图像之间的⼏何对应关系，使它们可以在⼀个共同的参照系中进⾏变换、⽐较和分析。
⼤致可以分为以下⼏个类1. 直接使⽤图像的像素值的算法,例如,correlation methods2. 在频域处理的算法,例如,基于快速傅⾥叶变换(FFT-based)⽅法;3. 低⽔平特征的算法low level features,通常⽤到边缘和⾓点，例如，基于特征的⽅法,4. ⾼⽔平特征的算法high-level features,通常⽤到图像物体重叠部分，特征关系，例如，图论⽅法（Graph-theoretic methods）图像变形 Warping：图像变形是指将其中⼀幅图像的图像重投影，并将图像放置在更⼤的画布上。
遥感实验指导图像拼接
遥感实验指导图像拼接实验三、图像拼接处理实验⽬的：在遥感实际应⽤中，经常需要研究⼤⾯积的区域的地形，这就需要把多幅影像拼接到⼀起进⾏研究，本实验就是要求学⽣掌握利⽤软件进⾏多幅图像的拼接的主要操作⽅法，并联系拼接的原理，更深刻的掌握该理论。
具体内容和要求：练习⼀、拼接航空像⽚(Mosaic Using Air Photo Images)⼀、设置输⼊图像（Set Input Images）1、Viewer1中打开air-photo-1.img，勾选Fit to frame2、Viewer2中打开air-photo-2.img，勾选Fit to frame3、主⼯具条选择DataPrep图标4、Mosaic Images5、Viewer1中AOI | Tools6、选择Polygon⼯具，画出包含整个图像的斜边框7、File | Save | AOI Layer As8、输⼊template.aoi，OK9、在Mosaic Tool viewer中选择Edit | Add Images10、选择air-photo-1.img11、选择Template AOI，选择Set12、在Choose AOI dialog 中选择File选项13、选择template.aoi，OK14、在Mosaic Tool viewer中选择Edit | Image List，出现Mosaic Image List15、Add，air-photo-2.img16、选择Compute Active Area选项17、Add⼆、标出拼接区（Identify Areas of Intersection）1、选择Input图标，确定当前为输⼊图像状态2、单击Image Matching图标3、Matching Method中选择Overlap Areas，OK4、单击Intersection图标，当前状态为拼接状态5、在两图像重叠部分单击，则⾼亮显⽰6、单击Cutline Selection图标7、使⽤放⼤⼯具观察交接处8、从AOI tool palette选择Line⼯具9、在重叠区域，根据合适位置画出折线，作为拼接线10、单击AOI Cutline图标11、在AOI Source中选择Viewer12、单击Function图标13、Intersection Type选择Cutline Exists14、Select Function选择Cut/Feather15、Apply，Close三、定义输出图像（Define Output Images）1、单击Output图标，当前状态为输出状态2、选择Output Image⼯具3、Define Output Map Area(s)为Union of All Inputs，OK四、运⾏图像镶嵌（Run the Mosaic）1、选择Process | Run Mosaic2、Output File Name为AirMosaic3、勾上Stats Ignore Value选项4、OK5、在Viewer中显⽰练习⼆、卫星影像拼接Mosaic Using LAND SAT Images1、要同⼀个Viewer中打开wasia1_mss.img、wasia1_mss.img、wasia1_mss.img，均勾上Background Transparent，同时均勾掉clear Display（不清除前⾯图像），勾选Background Transparent（背景设置透明）2、主⼯具条选择DataPrep图标，选择Mosaic Images3、在Mosaic Tool viewer中选择Edit | Add Images，在Add Images for Mosaic dialog中，分别选中以上三幅影像加⼊Mosaic Tool viewer中，且均同时选择Compute Active Area 选项，Add。
landsat卫星图像波段合成
Landsat卫星TM/ETM数据——波段组合321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况。
我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
451：信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。
计算各种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。
人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。
qb全色波段与多光谱图像融合
Quickbird 全色波段与多光谱图像融合3.1几何配准1.先ENVI中打开全色波段和多谱段图05SEP04021609-P2AS-005513779010_01_P001.TIF和05SEP04021609-M2AS-005513779010_01_P001.TIF3.1几何配准1.先ENVI中打开全色波段和多谱段图05SEP04021609-P2AS-005513779010_01_P001.TIF和05SEP04021609-M2AS-005513779010_01_P001.TIF2.从ENVI主菜单栏中，选择Map → Registration → Select GCPs: Image to Image。
在Image to Image Registration对话框中，点击并选择Display #1 （全色波段影像05SEP04021609-P2AS-005513779010_01_P001.TIF），作为Base Image。
点击Display #2（多谱段影像05SEP04021609-M2AS-005513779010_01_P001.TIF），作为Warp Image。
3.点击OK，启动配准程序。
通过将光标放置在两幅影像的相同地物点上（在#1和#2的小窗口中找到一致的地点）然后在Ground Control Points Selection对话框中，点击Add Point，把该地面控制点添加到列表中。
点击Show List查看地面控制点列表。
尝试选择几个地面控制点找到选择地面控制点的感觉。
4.这样选择三个点后（至少选3个控制点）: 然后在Ground Control Points Selection对话框中，选择option/Atomatic Registration选项进行自动找点,所有参数可以不变,也可以修改预计自动找点的数量,OK.系统将自动为您找好很多的控制点.5.在Image to Image GCP List对话框中，点击单独的地面控制点。
图像拼接技术
图像拼接技术图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。
图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。
图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。
早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。
图像拼接流程图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。
一般来说,图像拼接主要包括以下五步:a)图像预处理。
包括数字图像处理的基本操作(如去噪、边缘提取、直方图处理等)、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换(如傅里叶变换、小波变换等)等操作。
b)图像配准。
就是采用一定的匹配策略,找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置,进而确定两幅图像之间的变换关系。
c)建立变换模型。
根据模板或者图像特征之间的对应关系,计算出数学模型中的各参数值,从而建立两幅图像的数学变换模型。
d)统一坐标变换。
根据建立的数学转换模型,将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中,完成统一坐标变换。
e)融合重构。
将带拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。
相邻图像的配准及拼接是全景图生成技术的关键,有关图像配准技术的研究至今已有很长的历史,其主要的方法有以下两种:基于两幅图像的亮度差最小的方法和基于特征的方法。
本文采用基于特征模板匹配特征点的拼接方法。
该方法允许待拼接的图像有一定的倾斜和变形,克服了获取图像时轴心必须一致的问题,同时允许相邻图像之间有一定色差。
全景图的拼接主要包括以下4个步骤：图像的预拼接,即确定两幅相邻图像重合的较精确位置,为特征点的搜索奠定基础。
特征点的提取,即在基本重合位置确定后,找到待匹配的特征点。
图像矩阵变换及拼接,即根据匹配点建立图像的变换矩阵并实现图像的拼接。
多波段图像融合技术在遥感中的应用研究
多波段图像融合技术在遥感中的应用研究一、前言遥感技术是一项基于授时卫星和航天器，利用遥感探测器采集地球表面物质信息并进行加工处理和分析判断的技术，被广泛应用于环境监测、资源调查、气象预报等领域。
多波段图像融合技术是将多个波段的遥感图像融合成一个具有高时空分辨率的图像，提高了遥感图像的准确性和可信度，具有广泛的应用价值。
本文将介绍多波段图像融合技术在遥感中的应用研究。
二、多波段图像融合技术概述多波段图像融合技术是指将多个波段的遥感图像融合成一个具有高时空分辨率的图像。
根据波段的选择，多波段图像融合可以分为可见光与红外融合、多光谱融合、双偏振融合等多个方向。
融合技术的核心是对图像信息进行融合，既考虑到信息的增益，也考虑到融合后的图像质量和准确性。
多波段图像融合技术主要包括以下步骤：1、采集多个波段的遥感图像；2、对采集的遥感图像进行预处理和配准；3、选择合适的融合算法进行图像融合；4、进行后处理和评价，得到融合后的高质量遥感图像。
三、多波段图像融合技术在遥感中的应用多波段图像融合技术在遥感中的应用非常广泛，主要应用在以下几个领域：1、农业资源调查农业资源调查需要对农田进行精细化管理，包括土质分析、生物质分析等。
多波段图像融合技术可以采集更多、更准确的信息，针对不同的病虫害、草地质量等问题进行对策制定和精准施肥，提高农业生产效益和资源利用效率。
2、城市规划和环保城市规划和环保需要进行高精度的遥感测绘，以获取城市地形、地貌、植被、交通道路等信息，同时还需要进行环境监测，提高城市环境的质量。
多波段图像融合技术可以获取更为准确的城市地貌和路网信息，有助于地面工程设计的制定和城市规划的优化。
3、国土资源调查和开发利用国土资源调查和开发利用需要对资源的分布、类型、质量等关键信息进行准确获取。
多波段图像融合技术可以获取更丰富的地理信息，有助于地质资源的整合和科学利用。
四、多波段图像融合技术存在的问题和发展趋势虽然多波段图像融合技术已经得到了广泛的应用，但是仍然存在一些问题，如选择合适的融合算法、遥感数据量的限制等，这些问题需要及时解决。
如何利用计算机视觉技术实现图像拼接
如何利用计算机视觉技术实现图像拼接图像拼接是一种常见的计算机视觉技术，它可以将多张图像拼接成一张更大尺寸的图像。
通过利用计算机视觉技术，我们可以实现高质量的图像拼接，并提供更好的用户体验。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术实现图像拼接。
首先，我们需要了解图像拼接的基本原理。
图像拼接的目标是将多张图像按照一定的顺序和布局进行拼接，形成一张完整的图像。
实现图像拼接的关键在于找到图像之间的对应关系，即找到每张图像中相似的特征点或相似的区域。
在实际应用中，常用的图像拼接方法有两种：基于特征点的图像拼接和基于图像区域的图像拼接。
基于特征点的图像拼接方法首先需要找到每张图像中的特征点，然后通过特征点的匹配找到图像之间的对应关系。
一种常用的特征点提取算法是SIFT（尺度不变特征变换），它可以提取出图像中的独特特征点。
通过对每张图像进行特征点提取和匹配，我们可以得到每张图像之间的对应关系，从而实现图像的拼接。
特征点匹配的过程需要进行特征描述子的计算和距离比较。
常用的特征描述子算法有SIFT、SURF（加速稳健特征）和ORB（增强二进制位）等。
通过计算特征点的描述子，并比较它们之间的距离，我们可以找到图像中相似的特征点，从而实现图像的拼接。
基于图像区域的图像拼接方法是另一种常用的图像拼接方法。
它通过识别图像中的相似区域，并将这些相似区域进行拼接，实现图像的拼接。
常用的相似区域识别算法有基于颜色直方图、基于纹理特征和基于深度学习的方法等。
通过对图像进行相似区域的识别，我们可以将相似区域进行拼接，从而实现图像的拼接。
在实际应用中，为了提高图像拼接的效果，还可以借助于其他计算机视觉技术，如图像去噪、图像增强和图像校正等。
这些技术可以在图像拼接的过程中对图像进行预处理，从而提高图像拼接的质量和效果。
除了基本的图像拼接方法，还有一些高级的图像拼接方法可供选择。
例如，基于深度学习的图像拼接方法可以通过训练神经网络，自动学习图像之间的对应关系，从而实现更准确和更自动化的图像拼接。
遥感图像的输入输出波段组合及图像显示
遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示一实习目的1. 学习如何将不同格式的遥感图像转换为ERDAS img格式，和将ERDAS img格式转换为多种指定的图像格式；2. 学习如何将多波段遥感图像进行波段组合；3. 在ERDAS系统中显示单波段和多波段遥感图像的方式。
二实习操作介绍1. 图像的输入/输出ERDAS的数据输入/输出模块能够进行数据格式的输入/输出转换。
目前，IMAGINE 能够输入的数据格式达70多种，能够输出的格式达30多种，几乎包括经常使用的栅格数据和矢量数据格式，具体的数据格式见IMAGINE输入/输出对话框中的列表。
操作进程如下：1.在ERDAS图标面板菜单条单击Import/Export命令, 打开Import/Export对话框;2.选择数据输入，即选中Import复选框;3.选择数据类型，设置图像格式类型;4.选择图像存储介质类型，设置为File；5.选择输入图像文件名，并给出输出图像文件名；6.单击OK按扭，执行图像格式转换2. 波段组合在将单波段的图像文件转换为ERDAS系统的内部格式后，由于对遥感图像的处置大多数是针对多波段图像进行的，因此，必需将假设干单波段遥感图像文件组合生成一个多波段遥感图像文件。
具体操作进程如下：1.在ERDAS图标面板采单条单击Main | Interpreter | Utilities | Layer Stack命令，打开Layer Selection and Stacking对话框。
2.输入单波段文件；3.单击Add按扭；4.重复（2）和（3），将其他波段文件输入；5.输入多波段文件名；6.输出数据类型unsigned 8bit;7.波段组合选择Union单击按扭（波段提取选择Intersection）；8.输出统计忽略零值，即选中Ignore Zero In Stats复选框。
9.单击OK按扭（关闭Layer Selection and Stacking窗口，执行波段组合）3. 图像显示关于无地理基准参考信息的遥感图像，需要修改与地理参考有关的信息，如投影信息、统计信息、显示信息等。
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2.2图像拼接—多波段图像拼接
一、实验背景
图像拼接就是将具有地理参考的若干副互为邻接的遥感数字图合并成一幅统一的新图像。
输入图像必须经过几何校正处理或者进行过校正标定。
虽然所有的输入图像可以具有不同的波段数。
在进行图像拼接时，需要确定一幅标准图像，标准图像将作为输出拼接图像的基准，决定拼接图像的对比度匹配、以及输出图像的地理投影、像元大小和数据类型。
二、实验目的
学会通过色调调整将多幅图像进行拼接为一幅总体上比较均衡的图像。
三、实验数据
examples\wasia1_mss.img、wasia2_mss.img、wasia3_tm.img。
四、实验步骤
1、启动图像拼接工具
在ERDAS图标面板菜单条，选择Main|Data Preparation|Mosaic Images|Mosaic Tool命令，打开Mosaic Tool对话框。
或者在ERDAS图标面板菜单条选择Data Prep图标|Mosaic Images|Mosaic Tool命令，打开Mosaic Tool对话框。
2、加载拼接图像
（1）选择Main|Data Preparation|Mosaic Images|Mosaic Tool命令，打开Mosaic
Tool对话框，选择按钮，打开Add Images对话框。
或者在Mosaic Tool工具条菜单栏中，选择Edit|Add Images菜单，打开Add Images对话框。
（2）先选择窗口中的File选项卡，在D:\examples\路径中选择
wasia1_mss.img，按住shift 键或者control键不放，选择wasia2_mss.img，wasia3_tm.img，这样一次选中三个数据。
（3）再选择Image Area Options标签，进入Image Area Options 对话框，进行拼接影像范围的选择。
（4）本例中选择计算活动区按钮，并单击Set打开Active Area Options对话框，可以对如下参数进行设置：
Select Search Layer:指定哪个图层用于活动区的选择。
Background Value Range :背景值范围，即根据from，to设置某一光谱段或光谱值为背景值，在运行拼接过程中落入该光谱范围内的图像不参与拼接运算。
Boundary Search Type:边界搜索类型，包括Coener 和Edge选项。
选择Corner时可以对Crop Area进行设置，将对输入影像进行裁剪。
（5）单击OK，加载三幅卫星图像。
3、图像叠置组合
（1）在Mosaic Tool工具条中选择Set Mode For Input Images按钮，进入图像设置模式状态。
Mosaic Tool工具条会出现与该模式对应的调整图像叠置次序的编辑按钮。
（2）选择任意一副图像，被选中图像将会高亮显示。
根据需要，利用工具库
对图像进行上移下移调整，确定拼接方案。
在本例中，按三幅影像的编号顺序依次进行拼接，即wasia1_mss.img与wasia2_mss.img拼接完成之后再与wasia3_mss.img拼接。
组合顺序调整完成后，在图面空白处单击鼠标取消图像选择。
4、图像匹配设置
（1）在Mosaic Tool工具条选择Display Color Corrections按钮，打开颜色校正对话框。
（2）选中Use Histogram Matchimg 按钮，单击Set，打开Histogram Matchoing 对话框，执行影像的色调调整。
（3）匹配方法为Overlap Areas，即只利用叠加区直方图进行匹配。
直方图类型为Band By Band，即分别从红绿蓝三个波段进行灰度的调整。
（4）单击OK按钮，保存设置，回到Color Corrections对话框，在Color Corrections 窗口中再次单击OK按钮退出。
（5）在Mosaic Tool工具条选择Set Mode For Intersections按钮，进入设置图像关系模式的状态。
（6）在Mosaic Tool工具条选择叠加函数按钮，或是从Mosaic Tool工具菜单栏，打开该对话框。
（7）设置叠加方式为无剪切线，重叠区像元灰度计算均为均值，即叠加区各个波段的灰度值是所有覆盖该区域图像灰度的均值。
（8）单击Apply按钮应用设置，单击Close按钮关闭Set Overlap Functions对话框。
5、运行Mosaic 工具
（1）在Mosaic Tool工具条选择输出影像模型按钮，进入输出模式状态。
选择Run The Mosaic Process to Disk按钮，打开Output File Name对话框。
或者在Mosaic Tool菜单条选择Process｜Run Mosaic 命令，打开Output File Name对话框。
（2）输出文件名为wasia_mosaic.img，选择Output Options标签，选中忽略统计输出值复选框。
（3）单击OK按钮，关闭Run Mosaic对话框，运行图像拼接。
6、退出Mosaic工具
在Mosaic Tool 菜单条选择File|Close菜单，系统提示是否保存Mosaic设置，单击No按钮不保存，关闭Mosaic Tool对话框，退出Mosaic工具。
五、实验结果
实验结果：wasia_mosaic.img
附实验原影像对比：wasia1_mss.img、wasia2_mss.img、wasia3_tm.img。
六、结果评价
实际工作中，如果几何校正的精度足够高，图像的拼接过程只需要经过色调调整之后就可以运行。
彩色图像想要取得较好的效果，需要从红绿蓝三个波段分别进行灰度的调整，对于多个波段的图像文件，进行一一对应的多个波段的灰度调整。