基于Matlab的遥感图像融合效果的客观评价方法
基于MATLAB算法的遥感图像融合
基于MATLAB算法的遥感图像融合彭文建;郭云开;张晓红;林凯捷【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2012(035)003【摘要】Image fusion on pixel level is a very effective method for information analysis of remote sensing images. Through analyzing the characteristics and weaknesses of the three main types of multi - source remote sensing image fusion methods, Using MATLAB to achieve the image fusion ,this paper provides Comprehensive evaluation to the fusion results combined with subjective visual and objective indicators. Experimental results show that the MATLAB image fusion algorithm can obtain better effects, and it improves the efficiency of the image process.%遥感影像像素级融合是遥感信息分析与处理过程中非常有效的方法。
文章通过分析3种主要的多源遥感影像融合方法特征和不足，运用MATLAB算法实现影像融合，并对融合成果结合主观目视和客观指标进行综合评价。
经过实验表明，利用MATLAB影像融合算法融合取得了较好效果，且提高了影像处理效率。
【总页数】4页(P30-32,40)【作者】彭文建;郭云开;张晓红;林凯捷【作者单位】中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司,湖南长沙410011;中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司,湖南长沙410011;长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙410082;中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司,湖南长沙410011【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.Matlab在遥感图像融合算法及质量评价中的应用 [J], 徐胜祥;徐运清2.利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合 [J], 徐胜祥;胡超;徐运清3.改进的基于通道注意力反馈网络的遥感图像融合算法 [J], 吴蕾;杨晓敏4.基于改进的IHS、PCA和小波变换的遥感图像融合算法 [J], 王瀛;余岚旭;王春喜;左方;王泽浩5.基于Matlab的遥感图像融合效果的客观评价方法 [J], 徐胜祥;徐运清因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究
基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究遥感技术是一种通过传感器获取地面、大气和水体等目标信息的技术，广泛应用于农业、林业、地质勘探、城市规划等领域。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于遥感数据处理和图像分析中。
本文将探讨基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究。
1. 遥感数据处理遥感数据处理是指对通过遥感传感器获取的数据进行预处理、特征提取和信息提取的过程。
在Matlab中，可以利用各种工具箱和函数对遥感数据进行处理，包括但不限于：数据读取与显示：Matlab提供了丰富的函数用于读取各种格式的遥感数据，并可以通过图像显示函数展示数据。
数据预处理：包括去噪、辐射校正、几何校正等预处理步骤，可以有效提高后续分析的准确性。
特征提取：利用Matlab中的图像处理工具箱，可以提取各种地物特征，如植被指数、土地覆盖类型等。
分类与识别：通过机器学习算法，在Matlab环境下进行遥感影像分类与目标识别，实现自动化信息提取。
2. 图像分析技术图像分析技术是指对图像进行数字化处理和分析，从中获取有用信息的过程。
在遥感领域，图像分析技术可以帮助解译遥感影像，提取地物信息，进行环境监测等。
在Matlab中，可以结合图像处理工具箱和深度学习工具箱进行图像分析，包括但不限于：图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强遥感影像的对比度和清晰度。
目标检测：利用目标检测算法，在遥感影像中自动识别并标记出目标物体。
变化检测：通过对多时相遥感影像进行比对分析，检测地表变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。
三维重建：基于多角度或多时相影像，使用立体视觉技术实现地形三维重建。
3. Matlab在遥感领域的应用案例3.1 遥感影像分类利用Matlab中的支持向量机（SVM）算法对高光谱遥感影像进行分类，实现土地覆盖类型的自动识别。
通过构建合适的特征空间和选择适当的核函数，提高分类精度和效率。
3.2 遥感变化检测结合Matlab中的差异图像分析方法和变化检测算法，对城市扩张、湖泊面积变化等进行监测与分析。
MATLAB中的遥感图像处理方法解析
MATLAB中的遥感图像处理方法解析遥感图像处理是一项重要的技术，广泛应用于农业、环境保护、城市规划等领域。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了许多有效的图像处理工具和算法，使得遥感图像的处理更加简便高效。
本文将通过几个实例，介绍MATLAB 中常用的遥感图像处理方法。
一、图像预处理遥感图像通常存在一些噪声和失真。
为了提高图像质量和后续分析的精确性，需要对图像进行预处理。
MATLAB提供了各种滤波器和降噪算法，如中值滤波、高斯滤波和小波变换。
这些方法可以降低图像中的噪声，并使细节更加清晰。
二、图像增强图像增强是提升图像视觉效果的重要方法。
在遥感图像处理中，一般采用直方图均衡化和对比度拉伸等方法。
直方图均衡化可以使图像的亮度分布更均匀，增强图像的视觉效果。
对比度拉伸则通过扩展图像的动态范围，使得图像中的细节更加丰富。
三、影像分割影像分割是将图像分割成不同的区域或目标的过程。
MATLAB提供了多种分割算法，如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。
这些方法可以帮助我们从遥感图像中提取出感兴趣的目标，为后续的分析提供有效的数据。
四、特征提取特征提取是从遥感图像中提取出有意义的特征信息的过程。
常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。
MATLAB提供了一系列用于特征提取的函数和工具箱，如灰度共生矩阵、哈尔小波变换和主成分分析等。
这些方法可以帮助我们从遥感图像中提取出有价值的特征，用于后续的分类和识别任务。
五、图像分类图像分类是将图像分成不同的类别或类别的过程。
在遥感图像处理中，一般采用监督学习和无监督学习的方法。
监督学习需要样本标注数据，可以通过支持向量机和随机森林等算法进行分类。
无监督学习则不需要标注数据，常用的方法有k均值聚类和自组织映射网络等。
MATLAB提供了这些算法的实现和函数，方便我们进行遥感图像的分类和识别。
六、图像融合图像融合是将多个传感器或多个波段的图像进行融合，得到更全面、更丰富的信息的过程。
基于MATLAB的遥感图像处理技术研究
基于MATLAB的遥感图像处理技术研究遥感是指利用卫星、飞机等高空平台获取地球上信息的一种技术。
遥感图像处理技术是指利用计算机对遥感图像进行数字处理、分析和解释，从中提取出有用的信息。
目前，在地球资源管理、自然灾害监测等领域，遥感技术得到越来越广泛的应用。
本文将从MATLAB的角度出发，探讨遥感图像处理技术的研究现状及未来发展方向。
一、遥感图像处理的研究现状1. 图像预处理遥感图像通常具有很高的空间分辨率和波段数量，但同时也存在一些因素干扰，例如云层、阴影和误差等。
预处理是遥感图像处理的重要环节，目的是提高图像质量，消除噪声和干扰。
MATLAB提供了许多有用的工具，如滤波器、算法等，可用于图像预处理。
例如，可以使用空域或频域滤波器来消除图像噪声，使用像素级、基于面的或基于边的分类器来分段图像等。
2. 特征提取特征提取是将图像块转换为数字向量的过程，以便进行分类、检测、跟踪等任务。
常见的特征包括纹理、形状、颜色和边缘等。
MATLAB提供了许多常用的特征提取算法，例如形态学、小波、LBP等。
基于这些特征，可以构建分类器来进行目标检测、分类、跟踪等任务。
3. 图像分类图像分类是对图像进行自动识别并将其归类的过程。
在遥感图像处理中，图像分类通常用于土地利用和覆盖、污染物监测、植被分析等领域。
还有许多方法可用于图像分类，例如基于像素的分类、基于对象的分类和基于规则的分类。
MATLAB中有许多算法可用于图像分类，例如支持向量机、决策树、神经网络等。
4. 图像特征融合图像特征融合是将来自不同源的信息组合在一起，以提高分类或目标检测的准确性。
例如，在遥感图像处理中，可以使用红外和可见光波段的信息来检测地面目标。
MATLAB提供了许多图像融合算法，包括小波变换、拉普拉斯金字塔、模糊逻辑等。
这些算法可以将不同来源的信息组合在一起，提高其在处理遥感图像时的效果。
二、基于MATLAB的遥感图像处理技术的未来发展方向随着科学技术的不断进步，遥感图像处理技术将不断改进并发展。
基于Matlab的遥感图像融合效果的客观评价方法
( 10): ( 7) ( 8)
2
N 1
F ( i, j ) - R ( i , j)
i= 1 j= 1 M N i= 1 j= 1 M N
D in = RF = CF =
N 1
F(i , j ) - R ( i, j) R ( i, j) F( i , j ) - F ( 1 N j= 1
2 遥感图像融合质量客观评价
目前 , 对于融 合图像 的评 价仍然 没有 统一 的标 准 , 对 融合结果的分析 应该 根据融 合图 像的特 点、性 质和融 合的 目的来选择评价 指标。由 于不 同融合 方法 产生 的光谱 失真 可能会导致不可 靠的 判别和 应用 , 根 据图 像融 合前后 目视 判别对比作 出定性 评价 , 无 疑是 最简单、 最直接 的评 价方 法 ; 但是主观性 太强 , 较 大程 度依赖 于评 价者的 经验 和专 作者 简 介 : 徐 胜 祥 ( 1979 ), 男 , 硕 士 , 讲师 , 主 要从 事环境 信息 工程 和 G IS 应用研究 , 主持或参与科研项目 4 项 , 发表论文 10 余篇。 E m ai: l shengx iangxu @ w ebmail hzau edu cn 收稿日期 : 2007 03 08 基金项目 : 孝感 学院自 然科 学立项 项 目 ( z2007010)
另外 , 根据图 像融合 后噪 声是否 得到 抑制 , 还有 峰值 信噪比 ( PSNR ) 和等效 视数 ( m ), 分 别定 义如式 ( 11 ) ( 12): L2 PSN R = 101g ( 11) RM SE 2
2
m =
2
( 12)
上述各公式中 : 设 R 为源图像 , R 为融合图像 ; M 、N 为 图像的行列数 ; L 为 图像灰度级 数 , 单色图像一 般为 255; p i 表示源图像 R 中灰度值为 i的概率密度 , qi 表示融合图像 F 中 灰度值为 i 的概率密度 ; Ix 、 Iy 分别为 和 方向上的一阶 差分 ; R ( i, j ) 、F ( i, j) 分别为融合 前后同一波 段相同 位置对 应像元的灰度值 , R 、 F 分别为融合前后两幅图像的均值。 融合质量评 价的 准则 是 : 对于同 一组 融合 实验 , 若某 种融合方法获得 的融 合图像 的标 准差较 大、均 方根误 差相 对较小、熵相对较大、交叉熵 相对较小、清 晰度相对较 大、 扭曲程度相 对较小、 偏差指 数相 对较小、 空间频 率相 对较 大、峰值信噪 比相对 较高、等 效视 数相对 较大 , 则说 明该 融合方法的 性能相 对较 好。而对 于一灰 度图 像 , 如果 均值 适中 ( 灰度值 128 附近 ), 则表明视 觉效果良好。
基于Matlab的遥感图像融合效果的客观评价方法
基于Matlab的遥感图像融合效果的客观评价方法
徐胜祥;徐运清
【期刊名称】《测绘科学》
【年(卷),期】2008(33)4
【摘要】Matlab是一种基于向量的高级程序语言,从本质上提供了对图像的支持。
本文试图借助其图像处理工具箱函数的支持从工程和实验角度出发,探讨了利用Matlab语言实现遥感图像融合效果的客观评价指标的方法。
文章首先将均值、标准差、信息熵和峰值信噪比等评价指标进行了分类、定义,然后设计融合实验来验
证该方法的可行性和正确性,同时在Matlab平台上给出了各评价指标的计算过程
及数值。
实验结果表明,利用这些评价指标作出的客观评价结果与主观评价结果是
一致的。
【总页数】3页(P143-145)
【关键词】图像融合;客观评价;Matlab;熵;峰值信噪比
【作者】徐胜祥;徐运清
【作者单位】孝感学院生命科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.遥感图像融合效果客观评价 [J], 朱卫纲;周荫清;徐华平;李春升
2.基于MatrixVB的遥感图像融合客观评价系统设计 [J], 徐胜祥;徐运清
3.Matlab在遥感图像融合算法及质量评价中的应用 [J], 徐胜祥;徐运清
4.Matlab下3种遥感图像融合及其评价 [J], 唐敏
5.基于客观评价系数的迭代图像融合方法 [J], 张学武;朱小艳;石爱业;林善明;范新南
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基于MATLAB算法的遥感图像融合
与空间地理信息，０ ８ ３ （ ） １８—１９ ２０ ，１４ ：０ ０． 朱朝 杰 ， 礼 ， 广 军． Ｔ Ａ 王仁 董 ＭＡ Ｌ Ｂ环 境 下遥 感 影 像 配 准
与融 合技术 研究 ［］测绘 工 程 ， Ｏ ， （ ）５ ５ Ｊ． ２ ６１ ６ ： Ｏ ５ ７— ９ 张 德 丰 ． ａ ａ 波 分 析 与 工 程 应 用 ［ ． 京 ： 防 Ｍ ｔ ｂ小 ｌ Ｍ］ 北 国
郝 文 化 ． Ａ Ｌ Ｂ 图形 图 像 处 理 ［ ． 京 ： 国水 利 Ｍ ＴＡ Ｍ］ 北 中
水 电 出版 社 ，０４ ２０．
度 都 大 于相 应 的多 光 谱 影像 的平 均梯 度 ， 中 的 Ｐ Ａ变 其 Ｃ 换法 对应 的 平 均 梯 度 最 大 ， 次 是 小 波 变换 法 。表 明 融 其 合 影像 都 比多 光 谱 影像 清 晰 ， 用 主 分 量 变 换 融 合 法 所 采
ｔ ｅ ｉ ｄ ｃ ｔｒ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ＭＡＴ ＡＢ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｂ ａｎ ｂ ｔ ｒｅｆ ｃｓ ａ ｄ ｉ ｉ ｒ ｖ ｓ ｔ ｅ ｅ ｉ ｉ ｎ ｉａ ｏ ｓ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｔａ ｈ ｖ ｌ Ｌ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｌ ｏ ｈ ｃ ｎ ｏ ｔｉ ｅ ｔ ｆ ｔ ， ｎ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｆ — ｉ ｅ ｅ
收 稿 日期 ：０ １～ ２—１ ２１ Ｏ １
评价中运用 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ程序对信息熵 ， 平均梯度， 相关系数，
扭 曲程度进行 计算 ， 得了 比较好 的效 果 。 取
１ ＭＡ Ｌ Ｂ 环 境 下 高 分 辨 率 影 像 与 多 光 谱 Ｔ Ａ
影像融合
１ １ 遥感 图像 融合的预处理 ．
基于Matlab的图像融合方法及性能评价
式 中，ｍ 为 图像 中像 素 的 行 号 ，ｍ＝ ｌ ，２ ，… ，Ｍ ； 为 图像 中像 素 的列 号 ，ｎ ＝ ｌ ，２ ，…，Ｎ ； ｗ卜 Ｗ ２ 为加
权 系数 ，且 Ｗ ＝Ｗ２ ＝０ ． ５ 。
（ 口 ， ） ＝ ， （ ｆ ） （ ｆ ） 出 ＝ 去 ， （ ｆ ） （ ｄ ｆ （ ６ ）
信 息，得 到的 融合 图像 清晰 且细 节丰 富，在 图像 处理
方 面得 到广 泛 的应 用 。本 文 对 图像 采 用 ４层 分解 ，高
频 系数 融合 采用基 于像 素点绝 对值取 大的规 则。 小波
变换 的 原 理 为 ：
的 图像 为 Ｆ，那么融合过程可 以表示为 ：
Ｆ（ ｍ ， ｎ）： ｗ １ Ａ（ ｎ ）十 ｗ ２ Ｂ（ ， ） （ １ ）
当 Ｐ ＝ １ ， ｇ １ ， ＝ Ｉ 【 ２ ４ ２ ｌ ， 则其 他层次图 像的
１ ２ １ ｊ
融合结果为 ：
ｆ １ ２ １ １
目前所 需要 解 决的难题 ｐ 】 。 当前 ，图像 质量 的评 价方
法主要 分 为主观 评价和 客观评 价 ２类。 主观评价 就是
●
要 ： 基于 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ强大的图像处理工具箱函数 ，用加权平均法、拉普拉斯金字塔变换法、小波变换 法对图像进行融合，然后
用客观 评价 法 中的相 应评价 指标 对 其融 合结 果进行 质量 评价 。 实验表 明 。小波 变换 法的 图像 融合 效果 最好 。 关键 词 ： Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ； 图像 融合 ； 质 量评价 ； 评价指 标 １ ６ ７ ２ ～ ４ ６ ２ ３（ ２ 《 ） １ ４） ０ ６ — ０ ０ ８ ４ — ０ ３
其 逆 变换 为 ：
利用Matlab进行遥感图像处理与遥感数据分析
利用Matlab进行遥感图像处理与遥感数据分析引言：遥感技术是获取地球表面信息的有效手段之一，广泛应用于农业、环境、地质、气象等领域。
遥感图像处理和遥感数据分析是遥感技术的重要组成部分，能够帮助我们更好地理解和研究地球表面的各种现象和特征。
本文将介绍如何利用Matlab进行遥感图像处理和遥感数据分析。
一、Matlab在遥感图像处理中的应用1. 图像预处理遥感图像通常存在噪声、亮度不均匀、边缘模糊等问题，影响了后续的图像分析和信息提取。
利用Matlab可以对遥感图像进行预处理，包括噪声去除、直方图均衡化、边缘增强等。
其中，噪声去除可以使用中值滤波、均值滤波等方法，直方图均衡化可以提高图像的对比度，边缘增强可以利用拉普拉斯算子或索贝尔算子等进行边缘检测和增强。
2. 图像分类与分割遥感图像分类是分析遥感图像中不同地物类型的过程。
利用Matlab，可以使用传统的像元级分类方法，如最小距离分类法、最大似然分类法等。
此外，还可以使用机器学习算法，如支持向量机分类器、随机森林分类器等，提高分类的准确性和效果。
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，常用的方法包括区域生长、分水岭算法等。
3. 特征提取与目标检测图像特征提取是从图像中提取具有代表性的特征，即反映某一特定属性的图像信息。
利用Matlab，可以提取纹理特征、频谱特征、形状特征等。
目标检测是在遥感图像中检测和定位感兴趣的目标，如建筑物、道路等。
常用的目标检测方法包括基于特征的方法、基于模型的方法等。
二、Matlab在遥感数据分析中的应用1. 遥感数据读取与处理遥感数据通常以多光谱数据或高光谱数据的形式存在，其中包含了地表覆盖类型、植被指数、水中深度等信息。
利用Matlab，可以读取遥感数据，并进行数据处理，如去除无效数据、填补缺失值等。
此外，还可以进行数据融合，将多个遥感数据集合并成一个。
2. 遥感数据可视化利用Matlab，可以对遥感数据进行可视化，以直观地观察地表特征。
利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合
ＸＵ Ｓ ＨＥＮＧＸＩＡＮＧ ＨＵ ＣＨＡＯ ＸＵ ＹＵＮＱＩＮＧ
摘要：为 了 更 好 地 进 行 不 同 分 辨 率 图 像 的 融 合 ， 提 出 了 一 种 在 Ｍａｔｌａｂ 平 台 上 实 现 基 于 小 波 变 换 的 多 光 谱 图 像 与 高 分 辨 率 图 像融合方法。实验结果分析表明， 得到的融合图像与原多光谱图像相比， 细节信息更为突出， 整体信息更为丰富， 基本达到 了提高融合增强的目的。 关键词：小波变换； 图像融合； 遥感 中图分类号：ＴＰ７５１ 文献标识码：Ｂ
－ ３０２ － ３６０元 ／ 年 邮局订阅号： ８２－９４６
《现场总线技术应用 ２００ 例》
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图像处理
谱图像＇ ）； ｓｕｂｐｌｏｔ（１，３，２）， ｉｍｓｈｏｗ（ｉｍｇＰａｎ）， ｘｌａｂｅｌ （＇ （ｂ）高 分 辨 率 全 色
图像＇ ）； ％分离 ＴＭ 图像 Ｒ、Ｇ、Ｂ 分量 ｍｕｌＲ ＝ ｉｍｇＭｕｌ （：，：，１）； ｍｕｌＧ ＝ ｉｍｇＭｕｌ （：，：，２）； ｍｕｌＢ ＝ ｉｍｇＭｕｌ （：，：，３）； ％ 对 ＳＰＯＴ 全色图像进行 ｄｂ１３ 小波三层分解 ［Ｃｐａｎ，Ｌｐａｎ］ ＝ ｗａｖｅｄｅｃ２（ｉｍｇＰａｎ，３，＇ ｄｂ１３＇ ）； ｉｍｇＷＨ ＝ Ｌｐａｎ（１，：）； ｌｅｎｇｔｈ ＝ ｉｍｇＷＨ（１）＊ｉｍｇＷＨ（２）； ％ 对 ＴＭ 图像三分量分别进行 ｄｂ１３ 小波三层分解 ［Ｃｔｍｒ，Ｌｔｍｒ］ ＝ ｗａｖｅｄｅｃ２（ｉｍｇＲ，３，＇ ｄｂ１３＇ ）； Ｃｒ ＝ Ｃｐａｎ； Ｃｒ（１：ｌｅｎｇｔｈ） ＝ Ｃｔｍｒ（１：ｌｅｎｇｔｈ）； ［Ｃｔｍｇ，Ｌｔｍｇ］ ＝ ｗａｖｅｄｅｃ２（ｉｍｇＧ，３，＇ ｄｂ１３＇ ）； Ｃｇ ＝ Ｃｐａｎ； Ｃｇ（１：ｌｅｎｇｔｈ） ＝ Ｃｔｍｇ（１：ｌｅｎｇｔｈ）； ［Ｃｔｍｂ，Ｌｔｍｂ］ ＝ ｗａｖｅｄｅｃ２（ｉｍｇＢ，３，＇ ｄｂ１３＇ ）； Ｃｂ ＝ Ｃｐａｎ； Ｃｂ（１：ｌｅｎｇｔｈ） ＝ Ｃｔｍｂ（１：ｌｅｎｇｔｈ）； ％ 对 ＴＭ 图像各分量进行 ｄｂ１３ 小波逆变换重构 ｉｍｇＲｅｓｕｌｔ（：，：，１） ＝ ｗａｖｅｒｅｃ２（Ｃｒ，Ｌｐａｎ，＇ ｄｂ１３＇ ）； ｉｍｇＲｅｓｕｌｔ（：，：，２） ＝ ｗａｖｅｒｅｃ２（Ｃｇ，Ｌｐａｎ，＇ ｄｂ１３＇ ）； ｉｍｇＲｅｓｕｌｔ（：，：，３） ＝ ｗａｖｅｒｅｃ２（Ｃｂ，Ｌｐａｎ，＇ ｄｂ１３＇ ）； ％写 入 并 显 示 融 合 后 图 像 文 件 ｉｍｗｒｉｔｅ（ｕｉｎｔ８（ｉｍｇＲｅｓｕｌｔ）， ＇ Ｍｅｒｇｅ．ｂｍｐ＇ ）； ｓｕｂｐｌｏｔ（１，３，３）， ｉｍｓｈｏｗ（ｕｉｎｔ８（ｉｍｇＲｅｓｕｌｔ）， ｘｌａｂｅｌ （＇ （ｃ）小 波 融
如何使用Matlab进行图像配准与融合
如何使用Matlab进行图像配准与融合图像配准与融合是计算机视觉和图像处理中一项重要的任务。
它可以使我们将多幅图像进行对齐和合并，从而得到更清晰、更全面的信息。
而在实际应用中，Matlab作为一种功能强大的编程软件，可以帮助我们实现图像配准与融合的目标。
本文将介绍使用Matlab进行图像配准与融合的方法和步骤。
一、图像配准图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐的过程。
在图像配准中，最重要的是找到两幅图像之间的相似性特征，从而进行准确的对齐。
在Matlab中，可以使用多种方法进行图像配准，如基于特征的方法、基于灰度的方法等。
1. 特征点提取特征点提取是图像配准的第一步。
在Matlab中，可以使用SIFT、SURF等算法来提取图像的特征点。
这些算法可以自动检测图像中的关键点并计算其特征描述子。
通过比较两幅图像中的特征点，可以找到它们之间的相似性。
2. 特征匹配特征匹配是图像配准的核心步骤。
在Matlab中，可以使用RANSAC、FLANN等算法来进行特征匹配。
这些算法可以根据特征点的描述子来计算它们之间的相似性，并找到最佳的匹配。
通过特征点的匹配，可以计算出两幅图像之间的变换矩阵，从而实现图像的对齐。
3. 图像变换图像变换是图像配准的最后一步。
在Matlab中，可以使用仿射变换、透视变换等方法来对图像进行变换。
通过计算得到的变换矩阵，可以将一幅图像变换到另一幅图像的坐标系中，从而实现它们之间的对齐。
二、图像融合图像融合是将两幅或多幅图像合并成一幅的过程。
在图像融合中，最重要的是将多幅图像的信息融合在一起，从而得到更全面、更清晰的图像。
在Matlab中，可以使用多种方法进行图像融合，如像素级融合、特征级融合等。
1. 像素级融合像素级融合是图像融合的一种常用方法。
在Matlab中，可以使用多种算法来实现像素级融合，如加权平均法、最大值法、最小值法等。
这些算法可以根据像素的灰度值来计算融合后的像素值，从而得到合并后的图像。
Matlab下3种遥感图像融合及其评价
Matlab下3种遥感图像融合及其评价唐敏【期刊名称】《《黑龙江工程学院学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2019(033)005【总页数】5页(P40-44)【关键词】遥感图像融合; 小波变换; HIS变换【作者】唐敏【作者单位】安徽理工大学测绘学院安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】TP751.11957年，前苏联发射了第一颗人造地球卫星PS-1，使得全球遥感研究过程由地面遥感、航天遥感进入到航空遥感的新时代[1]。
随后美国、法国、加拿大、日本、中国等国家纷纷发射了自己的遥感卫星。
随着遥感卫星种类的丰富，遥感图像的精度不断地提高，传感器种类日益繁多，遥感产品商用化普及，加之遥感技术具有大范围获取数据资料、便于动态监测、快速更新资料、全天候连续观测的特点，使得遥感图像承载大量的信息，但对同一研究区域，单张遥感影像在空间分辨率或光谱信息上存在不足，为丰富研究区域信息，满足遥感图像识别及解译需求，根据解译需要和影像特点，将多张相关影像的优势信息结合势在必行，在此背景下，以结合多张包含不同信息的图像优势信息为目的的图像融合技术逐渐应用于遥感图像处理领域。
遥感图像融合的概念最早出现在20世纪70年代，被认为是遥感图像融合的开始[2]。
由于图像融合技术可以结合多张遥感图像信息，充分利用图像资源，具有较强的应用价值，因此，图像融合技术引起了许多学者的广泛关注。
许多西方国家开始研究图像融合技术，并且将其应用到众多的重大研究项目中，取得突破性的结果。
如今，国外的图像融合技术研究已经逐渐地由理论研究转向开发应用的研究，并已开发了一些图像融合系统，例如，在海湾战争中表现非常出色的LANTIRN吊舱，能够较好地将可见光、近红外以及远红外进行像素级图像融合的系统[3]。
我国在相关方面的研究起步相对较晚，最早始于1995年第一次召开的数据融合技术的专门会议，将其列为重点研究项目。
如今，数据融合技术已经逐渐成为计算机、空间处理等的关键技术[4]。
Matlab中的图像融合与融合质量评价方法详解
Matlab中的图像融合与融合质量评价方法详解引言图像融合是通过将不同传感器或不同时间、空间获取的图像融合在一起，以获得更全面、更准确的信息。
在计算机视觉和图像处理领域，图像融合被广泛应用于医学影像、卫星遥感、夜视图像、虚拟现实等诸多领域。
本文将介绍Matlab中的图像融合方法以及常用的融合质量评价方法。
一、图像融合方法的分类图像融合方法可以分为基于像素级、基于特征级和基于模型级三种。
1. 基于像素级的图像融合基于像素级的图像融合方法主要是对图像的每一个像素进行操作。
其中，加权平均融合、最大值融合、最小值融合和中值融合是常用的像素级融合方法。
在Matlab中，我们可以使用imfuse函数实现像素级的图像融合。
2. 基于特征级的图像融合基于特征级的图像融合方法主要是提取图像的特征并进行融合。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
例如，通过提取两幅图像的边缘信息，然后对边缘信息进行融合，可以得到融合后的图像。
在Matlab中，我们可以使用edge函数提取边缘信息，并使用图像运算函数对特征进行融合。
3. 基于模型级的图像融合基于模型级的图像融合方法主要是使用数学模型对图像进行处理。
常用的模型包括小波变换、多分辨率分析等。
通过将图像进行模型分解，然后对分解后的子图像进行融合，可以得到融合后的图像。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数实现小波变换，并使用图像运算函数对模型分解后的子图像进行融合。
二、融合质量评价方法对于图像融合结果的评价是图像融合算法研究中的重要环节。
常用的融合质量评价方法包括主观评价和客观评价两种。
1. 主观评价主观评价是通过人眼对融合结果进行视觉感受来评价融合质量。
常用的主观评价方法包括双向排序、散点图和主客观比较等。
在Matlab中，我们可以使用imshow函数对融合结果进行显示，并通过用户调查或专家评价来获得主观评价结果。
2. 客观评价客观评价是通过计算机对融合结果进行量化评价来评价融合质量。
matlab遥感影像brovey融合方法
matlab遥感影像brovey融合方法
基于Brovey变换的图像融合也称为色彩标准化的融合，主要应用在遥感图
像融合中。
以下是使用MATLAB进行基于Brovey变换的遥感影像融合的
基本步骤：
1. 读取高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像。
2. 对高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像进行RGB分解，得到R、G、B三个通道图像。
3. 将高分辨率全色图像的R、G、B三个通道图像分别做直方图均衡化，得
到三个增强后的通道图像。
4. 对增强后的高分辨率全色图像的每个通道图像进行高斯滤波。
5. 将滤波后的高分辨率全色图像的每个通道图像与低分辨率多光谱图像的对应通道进行加权平均，得到融合后的图像。
以上步骤仅供参考，建议查阅专业书籍或咨询专业人士以获取更准确的信息。
MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究
MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究遥感影像处理是利用遥感技术获取的影像数据进行信息提取、分析和应用的过程。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于遥感影像处理领域。
本文将探讨MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究。
一、MATLAB在遥感影像预处理中的应用在遥感影像处理中，预处理是非常重要的一步，它可以有效地提高后续分析的准确性和效率。
MATLAB提供了丰富的图像处理工具和函数，可以对遥感影像进行去噪、辐射校正、几何校正等预处理操作。
通过编写MATLAB脚本，可以实现自动化的预处理流程，节省人力成本并提高处理速度。
二、MATLAB在遥感影像特征提取中的应用遥感影像中包含丰富的信息，如地物类型、覆盖范围等。
MATLAB 提供了各种图像分割、特征提取的函数，可以帮助从遥感影像中提取出所需的特征信息。
利用MATLAB进行特征提取可以帮助用户更好地理解影像数据，为后续的分类和识别工作奠定基础。
三、MATLAB在遥感影像分类识别中的应用遥感影像分类识别是遥感应用领域的重要研究内容，也是实际应用中常见的需求。
MATLAB提供了各种机器学习和深度学习工具，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，可以帮助用户进行遥感影像的分类识别任务。
通过在MATLAB环境下编写相应的算法，可以实现对遥感影像数据进行高效准确的分类识别。
四、MATLAB在遥感影像变化检测中的应用遥感影像变化检测是监测地表覆盖变化、资源利用变化等重要内容之一。
MATLAB提供了丰富的时间序列分析工具和图像配准算法，可以帮助用户检测出遥感影像中发生的变化。
利用MATLAB进行变化检测可以帮助用户及时发现潜在问题并采取相应措施。
五、MATLAB在遥感影像数据可视化中的应用数据可视化是将抽象数据转换为可视化图形的过程，有助于用户更直观地理解数据信息。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以帮助用户对遥感影像数据进行可视化展示。
基于Matlab 的图像融合方法
数宁Ｉ鲫像融合是圈像分析的一项再要技术，其目的是将 曲幅或多幅图像拼接起来构成叫畹降体图像，以便于统一处 叫！，浚技术在数字地闭拼接、个景图、虚拟现实等领域有着 ｍ要应川。虽然Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ等图像处理软件提供了陶像处理 功能，·叮以通过拖放的方式进ｌｉ－ｌ｝ｌ像拼接，但山于完全是手 ｉｉ操作，单渊乏Ｉ球，且粕度不高，因此，有必要寻找一种＝ｊ＿ｆ 便町行的图像融合方法。Ｍａｔｌａｂ熟有强人的计算功能和＝仁 寓的１：其聋许蛹划”，例如图像处理和小波工其辅包含了大多 数鲐兆算法，＝｝｛：日它挺供了·个㈣打方便快捷曲算法椰ｆ究、Ｆ 舟，可让川，、把甫￥力集中扫：算法而０；是编程Ｌ，从而能大大 提高研究效率。 ｌ手动配准
Ｍｍ＇ｋ Ｊ』 、ＡｋｌｘｋＢ ，将其仃Ｊ｝线性盛埘后得小波域融台罔像
系数，记录Ｌ‘ⅥＩ＇：Ｃｏｅｆ＿ｃ（”ｆ＾＋ＭａｓｋＡ ＋ｃｏｃＩＢ＋ＭａｓｋＢ Ｓｔｅｐ４…刮小波丁＝肄辅函数，载入Ｃｏｅｆ，进行二维小波ｊ豆变换
即，Ｕ褂煎柞Ｉ再域的融俞刚像。
３实验与结论
的图形界ｉｆｆ『；闭２（ｄ）为ｃｐ２ｔｌｂｒｍ函数恢复的吲像，进化模型 为线性相似（图Ｉ（ｂ）），同ＩＩ，．１ｌｈｉｍｒｅｓｉｚｅ函数缩放使图像（ａ）、（ｄ） 行数丰ｆｌ同；陶２（ｅ）为山归·化Ｍａｓｋ｛ｒ＇｛号处列！后得劐的融合Ｈ 像。Ｊ封像ｍ叠区域可Ｊ｛ｆｌｃｐｓｅ Ｌｅｃｔ函数选取‘对控制点确定， 小波分析时采用ｄｂ３ｄ、波，分解尺度为３。
圈３归一让Ｍａｓｋ算法与时壤加权面羹的比较
本文筒要介绍ｒ玉｝于Ｍａｔｌａｂ的图像镶嵌，采用于动潮像
配准，保证准确率，然后在小波域使＿Ｉ；Ｉｊ蚰·化Ｍａｓｋｌ＇ｉｌｉ号进
基于ERDAS9.2与Matlab遥感影像融合方法的评比分析
基于ERDAS9.2与Matlab遥感影像融合方法的评比分析[摘要]本文采用ERDAS9.2做主成分融合与比值融合遥感影像融合实验，总结出哪种方法得到图像效果最好，从而为获得影像最佳融合效果提供技术和方法上的支持。
[关键字] 图像融合主成分融合比值融合1 基于ERDAS9.2主成分融合步骤方法融合前的需要将图像进行几何校正，高分辨率图像，多光谱图像都要是经过几何校正的图像，下面开始做融合实验：（1）在ERDAS9.2图标面板中单击Interpreter图标| Spatial Enhanceement | Resolution Merge命令，打开Resolution Merge对话框；（2）各参数输入：输入高分辨率文件，多光谱文件，输出图像文件，在method 框中选择融合方法，主成分变换融合（Principle component）。
（3）选择重采样方法（Resampleing Technique），参数设置好后单击ok执行融合，最后打开viewer窗口查看融合后图像与融合前两幅图像有什么不同。
2 基于ERDAS9.2比值融合步骤方法融合前的需要将图像进行几何校正，高分辨率图像，多光谱图像都要是经过几何校正的图像，下面开始做融合实验：（1）在ERDAS9.2图标面板中单击Interpreter图标| Spatial Enhanceement | Resolution Merge命令，打开Resolution Merge对话框；（2）各参数输入：输入高分辨率文件，多光谱文件，输出图像文件，在method 框中选择融合方法，比值变换融合（Brovey Transform）。
（3）选择重采样方法（Resampleing Technique），参数设置好后单击ok执行融合，最后打开viewer窗口查看融合后图像与融合前两幅图像有什么不同。
3 结果分析（1）主观分析：融合后的图像没有出现很明显的重影，证明融合前的预处理做得很好。
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( 6) M N i= 1 j = 1 2 3 反映光谱信息的指标 如扭曲程 度 ( D ) 、偏差 指数 ( D in ) 、 空间 频率 ( SF ) G = 和相关系数 ( C ), 各指标分别定义如式 ( 7) D = 1 M M M 1 M N
M i= 1 M i= 1 N M N
1
M
N
( I2 Iy2 ) x + 2
j= 2 M 2
F( i , j ) - F ( i - 1, j )
i= 2
( 9) ) )2 i, j ) j= 1
R
)
M
(F ( i, j ) N
F
R
)2
i= 1 j= 1
(F ( i, j) -
F
144
测绘科学
第 33 卷 end end for k= 1: 3 RM SE ( k) = sqrt ( RM SE ( k) / ( ro w s* co ls) ); PSNR ( k) = 20* log10 ( ( 255 / ( RM SE ( k) ) ) ); end % 4) 计算图像信息熵和交叉熵 , 以红色单波段为例 [ counts1, x1] = i m hist ( i m gDm t m (: , : , 1) ); [ counts2, x2] = i m hist ( i m gPCA (: , : , 1) ) ; for i= 1: 256 p ( i) = counts1 ( i) / ( row s * co ls); q ( i) = counts2 ( i) / ( row s * co ls); end EN = 0; CEN = 0; for i= 1: 256 if p ( i) > 0 EN = EN - p ( i) * log2 ( p ( i) ); if q ( i) > 0 CEN = CEN - p ( i) * log2 ( p ( i) /q ( i) ); end end end
( 10): ( 7) ( 8)
2
N 1
F ( i, j ) - R ( i , j)
i= 1 j= 1 M N i= 1 j= 1 M N
D in = RF = CF =
N 1
F(i , j ) - R ( i, j) R ( i, j) F( i , j ) - F ( i, j - 1 )
N
i= 1 N j= 1 N j= 1
业水平 , 存在不 确定 性 , 还需 借助数 学工 具来定 量评 价不 同图像融合方法 的性 能。对于 多光谱 和高 分辨 图像融 合效 果的客观评价 , 应 综合考 虑空 间细节 信息 的增 强与光 谱信 息的保持 , 一般采用以下三类统 计参数 [ 5 7] : 2 1 反映亮度信 息的指标 如图像灰度均值 ( ), 定义为式 ( 1): F ( i, j ) ( 1) M N i= 1 j= 1 2 2 反映空间细 节信息的指标 如标 准 差 ( ) 、 均 方 根 误 差 ( RM SE ) 、 信 息 熵 v = ( EN ) 、交叉熵 ( CEN ) 和清 晰 度 ( 义如式 ( 2) ( 6):
2 遥感图像融合质量客观评价
目前 , 对于融 合图像 的评 价仍然 没有 统一 的标 准 , 对 融合结果的分析 应该 根据融 合图 像的特 点、性 质和融 合的 目的来选择评价 指标。由 于不 同融合 方法 产生 的光谱 失真 可能会导致不可 靠的 判别和 应用 , 根 据图 像融 合前后 目视 判别对比作 出定性 评价 , 无 疑是 最简单、 最直接 的评 价方 法 ; 但是主观性 太强 , 较 大程 度依赖 于评 价者的 经验 和专 作者 简 介 : 徐 胜 祥 ( 1979 ), 男 , 硕 士 , 讲师 , 主 要从 事环境 信息 工程 和 G IS 应用研究 , 主持或参与科研项目 4 项 , 发表论文 10 余篇。 E m ai: l shengx iangxu @ w ebmail hzau edu cn 收稿日期 : 2007 03 08 基金项目 : 孝感 学院自 然科 学立项 项 目 ( z2007010)
M i= 1 N
1
M
N
G ), 各指 标 分别 定
R ( i, j ) =
j= 1
2
M
M N
N
2
( 2)
R ( i, j ) - F ( i , j) RM SE =
i= 1 j= 1
M
L
N
( 3) ( 4) ( 5)
EN = i= 1 L
p i log2 p i pi log2 pi qi
CEN = i= 1
第 33 卷第 4期 2008 年 7 月
测绘科学 Sc ience o f Survey ing and M app ing
V o l 33 N o 4 Jul
基于 M atlab的遥感图像融合效果的客观评价方法
徐胜祥, 徐运清
( 孝感学院生命科学技术学院 , 湖北孝感 432000) 摘 要 M atlab 是一种基于向量的高级程序语言 , 从本质 上提供 了对图像 的支持 。 本文试 图借助 其图像处 理工 具箱函数的支持 从工程和实验角度出发 , 探讨了利用 M atlab 语言 实现遥 感图像 融合效果 的客观 评价指 标的方 法 。 文章首先将均值 、 标准差 、 信息熵和峰值信 噪比等评价指标进行了 分类 、 定义 , 然后 设计融合 实验来验证 该方法 的可行性和正确性 , 同时在 M atlab 平台上给出了各评价指标的计算过程及数值 。 实验结果表 明 , 利用这些 评价指 标作出的客观评 价结果与主观评价结果是一致的 。 关键词 图像融合 ; 客观评价 ; M atlab; 熵 ; 峰值信噪比 中图分类号 TP751 文献标识码 A 文章编号 1009 2307 ( 2008) 04 0143 03 DO I : 10 3771 / j issn 1009 2307 2008 04 049
3 实验分析及 M atlab实现
3 1 融合实验 设计 为了验证本文 提出的 图像 融合质 量评 价方 法的可 行性 和正确性 , 本文 利用 ERDAS8 5 的 分辨 率融 合模 块中 提供 的 PCA 变换、乘积变换、比值 变换三 种不同 融合方 法进行 了融合实验。实验所使用的遥感 图像为 ERDA S 软 件附带的 低分辨率 的 TM 多光 谱 图像 dm tm i m g 和 高分 辨 率的 SPOT 全色图像 spo ts i mg , 两 图 像已 经进 行 了 精确 的 空间 配 准 , 选取的实验区大小为 400 400 像素。另外 , 在融合过程的 重采样方法中 , ERDA S 提供 了三种 插值方 法 : 邻近点 插值 法、双线性插 值法和 立方 卷积 插值法。因 此 , 还 设计 了在 PCA 变换融合中分别 选择三 种插 值方法 作对 比实 验 , 试图 从其图像的定量分 析中选 择效 果最好 的一 种采 样方法 作为 融合实验中的重采样 方法。 3 2 M atlab中客观评价指标的实现 以计算源图像和 PCA 变换融 合图像 为例 说明 在 M a tlab 中实现上述客观评价 指标的计算过程 [ 8] 。 % 1) 读取融合前后图像数据 m gSpot = i i m read ( spots bmp ); m gDm t i m = i m read ( dm t m bmp ); m gPCA = i i m read ( me rge_ pca bmp ); [ ro ws , co ls] = size ( i m gSpot); % 2) 计算图像灰度均值、标准差 for i= 1: 3 v _ spo t ( i) = m ean2 ( i m gSpot (: , : , i) ) ; v _ dm t m ( i) = mean2 ( i m gDm t m (: , : , i) ); v _ pca ( i) = m ean2 ( i m gPCA (: , : , i) ) ; std_ spot ( i) = std2 ( i m gSpot (: , : , i) ) ; std_ dm tm ( i) = std2 ( i m gDm tm (: , : , i) ); std_ pca ( i) = std2 ( i m gPCA (: , : , i) ) ; end % 3) 计算图像均方根误差、峰值信噪比 RM SE= 0 ; PSNR = 0; for i= 1: ro ws for j= 1: cols for k= 1: 3 RM SE ( k ) = RM SE ( k ) + ( i m gPCA ( ,i , j k) - i m gDm t m ( , i ,j k) ) ^2; end
另外 , 根据图 像融合 后噪 声是否 得到 抑制 , 还有 峰值 信噪比 ( PSNR ) 和等效 视数 ( m ), 分 别定 义如式 ( 11 ) ( 12): L2 PSN R = 101g ( 11) RM SE 2
2
m =
2
( 12)
上述各公式中 : 设 R 为源图像 , R 为融合图像 ; M 、N 为 图像的行列数 ; L 为 图像灰度级 数 , 单色图像一 般为 255; p i 表示源图像 R 中灰度值为 i的概率密度 , qi 表示融合图像 F 中 灰度值为 i 的概率密度 ; Ix 、 Iy 分别为 和 方向上的一阶 差分 ; R ( i, j ) 、F ( i, j) 分别为融合 前后同一波 段相同 位置对 应像元的灰度值 , R 、 F 分别为融合前后两幅图像的均值。 融合质量评 价的 准则 是 : 对于同 一组 融合 实验 , 若某 种融合方法获得 的融 合图像 的标 准差较 大、均 方根误 差相 对较小、熵相对较大、交叉熵 相对较小、清 晰度相对较 大、 扭曲程度相 对较小、 偏差指 数相 对较小、 空间频 率相 对较 大、峰值信噪 比相对 较高、等 效视 数相对 较大 , 则说 明该 融合方法的 性能相 对较 好。而对 于一灰 度图 像 , 如果 均值 适中 ( 灰度值 128 附近 ), 则表明视 觉效果良好。