多光谱图像
遥感图像解译的常见方法和技巧
遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。
在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。
然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。
一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。
多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。
它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。
在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。
光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。
通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。
光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。
例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。
光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。
常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。
二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。
纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。
在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。
在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。
灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。
纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。
高光谱,多光谱及超光谱
1、光谱分辨率光谱分辨率spectral resolution定义1：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。
遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。
定义2：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。
光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。
细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。
传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。
举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。
一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。
2、什么是高光谱，多光谱及超光谱高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于2O世纪8O年代，目前仍在迅猛发展巾。
高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。
如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类。
(1)多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。
(2)高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．01mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm 级。
(3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =O．001mm=1nm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。
众所周知，光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段，光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。
光谱评价是基于点测量，而图像测量是基于空间特性变化，两者各有其优缺点。
多光谱影像的主要优势和应用场景
多光谱影像的主要优势和应用场景多光谱影像的主要优势和应用场景如下：多光谱影像的主要优势：1.四重信息：光谱图像的数据空间、辐射、光谱以及时间，这些信息能够得到目标的位置和形状在空间的几何特征、目标和背景在光谱亮度有差别时的辐射特征，还可以提取表面材料的光谱特征等信息。
2.高分辨率：多光谱成像技术利用具有一定分辨率的光谱图像进行目标探测，该图像数据具有图谱结合的特性，对比于传统的单一宽波段探测，能够在目标场景上有更为丰富的信息。
多光谱影像的应用场景：1.农业领域：多光谱镜头在农业领域有着广泛的应用。
利用多光谱图像可以接收到庄稼成长的光合作用代谢信息和植被开花与结果的关键信息等，可量化普通照片所无法呈现的精细信息。
农民可以用它来推断出植物的生长状况和健康状况，从而进行有效的灌溉管理、施肥和病虫害防治，优化农业生产系统。
同时，收集的多光谱数据还可以用于制图、评估土地利用和土地覆盖等方面，为农民提供决策支持。
2.林业领域：多光谱镜头在林业领域中，主要用于对森林类型、林场健康状态和物种组成等方面的研究。
通过合理的光谱图像处理，能够分类和分析不同树种和森林中的地理景观，用来监测和预警森林火灾、疾病、虫害等会导致树木萎缩死亡的因素。
多光谱的应用呈现出与其他地球观测平台相比的高时空分辨率，在跟踪森林覆盖变化、衡量森林生长和林场产品量等方面显示出了更稳定的表现。
3.气象领域：多光谱成像技术还可以应用于气象领域，如气象监测、灾害预警和气候变化研究等。
通过多光谱镜头可以获取地表信息，如温度、湿度、风速等，从而对气象条件进行实时监测和预警。
同时，多光谱技术还可以用于研究气候变化对地表环境的影响，为气候变化研究提供重要的数据支持。
4.军事领域：军事领域也是多光谱成像技术的重要应用方向之一。
通过多光谱镜头可以获取目标的多种光谱信息，从而对目标进行识别和分析。
这种技术在情报侦察、导弹预警和战场监测等方面具有广泛的应用前景。
此外，多光谱成像技术还可以应用于遥感监测、环境保护、矿产资源勘探等领域。
多光谱图像分析及其在农业中的应用研究
多光谱图像分析及其在农业中的应用研究第一章：多光谱图像分析概述多光谱图像分析（Multispectral Image Analysis）是指通过多光谱图像数据来获取有关物体的信息和特征。
它是目前遥感图像分析领域中的一种重要技术，可以用于地球资源调查、环境管理、农业生产等领域。
多光谱图像分析技术基于光电子技术，通过对物体反射和吸收不同波长的光线的特征进行分析，可以获得一些常规遥感数据无法检测到的信息与数据特征。
常见的多光谱图像数据有高光谱、超光谱和多光束等。
其中，高光谱图像数据是将波段数增加到200以上，每个波段宽度大致在10纳米左右，可以提取出更为详细的信息，特别适合于分析物体的光谱特性。
超光谱图像数据则是在有限的频谱范围内，采集高空间和光谱分辨率的遥感数据。
多光束则是将传感器从一个角度改变为多个角度，以获得更多的信息。
应用多光谱图像分析可以提取出对象的空间、物质、形态等特征，为多个行业提供丰富的信息和保障。
本文将重点探讨多光谱图像分析在农业领域的应用。
第二章：多光谱图像分析在农业领域中的应用2.1 土地利用分类土地利用类型的分类是一项具有挑战性的任务。
农业生产对土地利用的原始水平高度依赖，如何精准模拟农业场景、识别农业区域，成为农业生产的首要问题，也成为多光谱图像分析在农业中的重要应用方向之一。
多光谱图像分析技术可以帮助农业工作者区分出不同的土地利用类型。
比如，我们可以使用遥感图像来区分国有林地、农村养殖区域、耕地、城市市区等类型的土地。
利用多光谱图像的特征分析，可以更精准地划分该地区哪些土地可用于农业生产以及其他用途。
通过这样的技术，农业工作者可以更好地规划农田的分布和生产布局，从而提高农业生产的效率。
2.2 农作物识别与分类农作物识别与分类是确定农耕地的关键任务之一。
多光谱图像分析可以有效地对农田进行分类，提高对农作物的识别率。
农作物分类可根据农作物类型确认病虫害发生的风险和农业生产的先决条件。
多光谱图像四则运算和图象融合
第6章 遥感图像的辐射处理
§6－3多光谱图像四则运算
§6－3 多光谱图像四则运算
1．减法运算 Bm=BX－BY
其中BX、BY为两个不同波段的图像或者不同时相同一波段图像。
* 当为两个不同波段的图像时，通过减法运算 可以增加不同地物间光谱反射率以及在两个波 段上变化趋势相反时的反差。 *而当为两个不同时相同一波段图像相减时， 可以提取波段间的变化信息。
也称为生物量指标变化，可使植被从水和 土中分离出来。
(MSS6-MSS5)/(MSS6+MSS5)以消除部分 大气影响
多光谱图像变换
一 K-L变换(Karhunen-Loeve)(主分量变换)
K-L变换:它是对某一多光谱图像X.利用K-L变换 矩阵A进行线性组合,而产生一组新的多光谱图 像Y. Y=AX 特点:变换后的主分量空间与变换前的多光谱空 间坐标系相比旋转了一个角度。新坐标系的坐 标轴一定指向数据量较大的方向。
频率高。
正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次
丰富，图像质量高。
偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量
较差。
小结 图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在图像处理中，
可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增 强的目的。
二 灰度变换
灰度变换是一种简单而实用的方法。 它可使图像动态范围增大，图像对比度 扩展，图像变清晰，特征明显，它是图 像增强的重要手段之一。
1 直方图均衡
实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配 图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大 致相等。
直方图均衡
亮度值分为0 to 7区间,按频数计算公式将 其归入相关的区间
直方图均衡特点
(1)各灰度级所占图像的面积近似相等 (2)原图像上频率小的灰度级被合并 (3)如果输出数据分段级较小，则会产生
第九章彩色与多光谱图像处理解析
9.1.2 CIE色度图(chromaticity diagram)
◆纯色（可见光谱中包含的一系列单色光）是全饱和 的，随着白光的加入饱和度会逐渐降低，也即变成欠饱和。
◆色调与饱和度两者合起来称为色度(chromaticity)， 颜色用亮度和色度共同表示。
9.1.2 CIE色度图
2、CIE色度图
色调(hue)及饱和度(saturation)表示颜色的特性。
9.1.2 CIE色度图
◆在彩色图像中： 亮度反映了该颜色的明亮程度。颜色中掺入的白色越 多亮度就越大，掺入的黑色越多亮度就越小。 色调用于描述纯色（如纯黄色、纯红色），反映了观 察者接收到的主要颜色。 饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量，与加 入到纯色（色调）中的白光成正比（由于加入了白光，观 察者接收到的不再是某种纯色，而是反应该纯色属性的混 合颜色）。
设f(x,y)为输入彩色图像，彩色分量的量化级别 为256，则反色图像g(x,y)与输入图像f(x,y)的R、G、 B分量之间的关系可表示为：
gR(x, y) 255 fR(x, y) gG(x, y) 255 fG(x, y) gB(x, y) 255 fB(x, y)
（9.23）
9.3.1 反色变换
◆ 相减混色的基色为青、品红色、黄。
白色 – 红色 = 青色 白色 – 绿色 = 品红色 白色 – 蓝色 = 黄色 白色 – 绿色 – 红色 – 蓝色 = 黑色
（9.3 a） （9.3 b） （9.3 c） （9.3 d）
9.1.1 三基色原理
◆对不同颜料配色过程的理解：
品红色颜料+黄色颜料=红色颜料=>白色–绿色–蓝色 青色颜料+黄色颜料=绿色颜料 => 白色–红色–蓝色 品红色颜料+青色颜料=蓝色颜料=>白色–绿色–红色 品红色颜料+青色颜料+黄色颜料=黑色颜料
第15章 多光谱图像融合技术与
(c)通过不同时刻的图像序列融合来检测场景/目标的 变化情况；
(d)通过融合多个二维图像产生具有立体视觉的三维 图像，可用于三维重建或立体摄影、测量等；
(e)利用来自其它传感器的图像来替代/弥补某一传感 器图像中的丢失/故障信息。
j)
ij
ij
融合结果
原始微光
原始红外
加权平均
基于Laplace金字塔分解
融合结果
原始微光
原始红外
基于低通比率金字塔分解
基于小波变换
融合结果
4. 彩色图像融合
(1) 直接映射法 (2) TNO融合法 (3)MIT融合法 (4) 基于空间色彩传递的图像融合方法 (5)基于空间色彩传递的图像融合方法
多光谱图像融合的基本方法
像素级融合 特征级融合 决策级融合
1. 加权融合
设A(x,y)和B(x,y)分别为两幅图像A和B的 像素点，经融合后得到的融合结果图像为 F(x,y)，那么对源图像的像素灰度值加权 融合的过程可以表示为：
F(x, y) wA A(x, y) wBB(x, y)
第15章 多光谱图像融合技术与 系统
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
多光谱图像融合的概念
冗余信息
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
多光谱图像融合是为了克服单一光谱成像系统 图像信息不够丰富的缺点，利用不同光谱图像 的冗余特性和互补特性重新进行信息组合，获 得能反映各种光谱特点的图像的过程。
多光谱图像
• 多光谱图像可指物体对任一波段电磁波的反射和透射所成的图像 • 包括可见光、红外线、紫外线、毫米波、X射线、 γ射线反射或透射 像
• 人眼所能感受到的可见光只占电磁波谱中很窄的一小段其所包含的内 容远不足以概括物体所发出的信息全貌 • 可见光是电磁波中，能引起我们眼睛视觉的波段，其波长范围子在 390nm与700nm之间，人眼对其间不同的波长产生不同的颜色感知，波 长从长到短的可见光分别为赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫
• 红外技术及其成像
• 特点：能全天时工作；可以揭露伪装；能 获取目标状态信息
应用：多光谱图像融合、配准来自应用：多光谱图像融合、配准
应用：行人检测
5彩色和多光谱图像处理2教程
2. 目的：
⑴ 目标（物）之于特定彩色中，更引人注目； ⑵ 形成与人眼彩色感觉灵敏度相匹配之彩色；
1. 彩色 → 彩色
f(x,y,r)=[Rf Gf Bf] →[R G B]
三对三映射 举例：{ 红，绿，蓝} → { 绿，蓝，红} 绿，蓝，红 ⎡ Rf ⎤ R 0 0 1 ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎡ ⎤ α β γ R R ⎡ ⎤ ⎡ 1 1 1⎤ f ⎢G ⎥ = ⎢ 1 0 0 ⎥ ⎢G ⎥ ⎢G ⎥ = ⎢α β γ ⎥ ⎢G ⎥ f ⎥ ⎢ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ f 2 2 2 ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ Bf ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ 0 1 0 B ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ B ⎦ ⎣α 3 β 3 γ 3 ⎦ ⎣ B f ⎦
MSS 举例
例如扫描形式成像的MSS，产生 的几何畸变主要是由于扫描镜 的非线性振动和其它一些偶然 因素引起的。在地面上影响可 达395米。
全景畸变：
2
外部因素引起的畸变
影响图像变形的外部因素包括： 1） 地球的曲率 2） 大气密度差引起的折光 3） 地形起伏 4） 地球自传 5） 遥感器轨道位置和姿态等
图象的辐射纠正方法
1）遥感器纠正：遥感器的设计 2）大气辐射纠正： 3）地形辐射纠正：需要DEM 4）地物反射模型纠正：需要和成像 时刻取得同步的地面地物光谱测量 数据。
图象的辐射纠正方法
大气纠正方法
1）以红外波段最低值校正可见光波段
(1)前提假设：大气散射的影响主要在短波波段 ，红外波段中清洁的水体几乎不受影响，反射 率值应当为0。由于散射影响，而使得水体的 反射率不等于0，推定是由于受到了天空辐射 项的影响。 (2)直方图法确定 (3)纠正方法：差值法
彩色图像复原操作步骤
多光谱图像处理与分析算法研究
多光谱图像处理与分析算法研究多光谱图像处理与分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着遥感技术的发展以及高光谱遥感数据的广泛应用，对多光谱图像的高效处理和准确分析变得日益重要。
本文将对多光谱图像处理与分析算法进行研究，重点探讨其在农业、环境监测和医学领域的应用。
多光谱图像是指由多个波段的光谱数据组成的图像。
传统的图像处理算法主要针对彩色图像，而多光谱图像的处理则需要考虑更多的光谱信息。
针对多光谱图像的处理与分析问题，研究人员提出了许多算法和方法。
首先，多光谱图像的预处理是算法研究的重点之一。
由于原始的多光谱图像往往存在噪声和失真，预处理的目标是减少这些干扰，提高图像质量。
常见的预处理方法包括噪声滤波、图像增强和空间域频率域转换等。
噪声滤波方法可以采用均值滤波、中值滤波等，以消除图像中的噪声干扰。
图像增强方法则可以调整图像的对比度和亮度，使其更适合后续处理和分析。
空间域频率域转换方法可以通过傅里叶变换等技术将图像从空间域转换到频率域，在频率域进行滤波和增强，然后再转换回空间域。
其次，多光谱图像的特征提取是算法研究的另一个关键问题。
多光谱图像的每个波段代表了不同的光谱信息，通过对每个波段的特征提取，可以获取到更全面的图像信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、灰度共生矩阵、小波变换和主成分分析等。
直方图均衡化可以调整图像的像素分布，增强图像的对比度。
灰度共生矩阵可以表征图像中像素灰度级别之间的关系，提取纹理特征。
小波变换可以将图像分解成不同频率的子图像，从而提取出不同频率范围内的特征。
主成分分析是一种常用的降维方法，通过线性变换将多维数据转换为低维数据，从而提取出最重要的特征。
最后，多光谱图像的分类和识别是算法研究的核心目标。
通过对预处理和特征提取后的图像进行分类和识别，可以实现对不同特征的目标的准确判定。
常见的分类和识别方法包括支持向量机、人工神经网络和深度学习等。
支持向量机是一种常用的监督学习方法，通过构建一个超平面来分割不同类别的数据。
如何使用多光谱遥感图像进行植被分类
如何使用多光谱遥感图像进行植被分类遥感技术的发展为植被分类带来了革命性的改变。
随着卫星、无人机和地面传感器等数据收集平台的不断发展，多光谱遥感图像成为了植被分类的主要数据来源。
本文将介绍如何使用多光谱遥感图像进行植被分类，并探讨其在环境保护、农业和城市规划等领域的应用。
首先，我们需要了解多光谱遥感图像的基本原理。
多光谱遥感图像通常由几个波段的数据组成，每个波段对应着不同的光谱区域。
常用的波段包括红、绿、蓝、近红外等。
这些波段的反射率可以提供植被的不同特征信息，比如叶片的叶绿素含量、植被覆盖度等。
通过对这些特征信息进行分析和处理，我们可以实现对植被分类的目标。
其次，我们需要选择合适的分类算法。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。
这些算法可以根据多光谱遥感图像的特征来划分不同的植被类别。
在选择分类算法时，我们需要考虑到图像的分辨率、噪声干扰和所需的分类精度等因素。
同时，我们还可以结合地面实地调查数据对分类结果进行验证和优化。
第三，我们需要进行影像预处理。
影像预处理是植被分类的重要步骤，它可以减少大气、地表和传感器等因素对图像的干扰。
常用的预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何纠正等。
这些预处理方法可以提高图像的质量和准确性，从而提高植被分类的效果。
然后，我们可以进行植被分类。
在进行分类之前，我们需要提取植被的光谱特征。
通过计算不同波段之间的比值、指数、差异等参数，我们可以得到植被的光谱特征。
然后，我们可以使用选择的分类算法对图像进行分类。
分类的结果通常包括不同的植被类别，比如森林、草地、农田等。
根据分类结果，我们可以评估不同区域的植被覆盖度、植被类型分布等信息。
最后，我们需要对分类结果进行验证和评估。
验证可以通过与地面实地调查数据进行对比来进行，评估可以通过计算分类的精度、召回率、Kappa系数等指标来进行。
通过验证和评估，我们可以判断植被分类的准确性和可靠性，并优化分类算法和参数设置。
研究生 数字图像处理 第21章 彩色和多光谱图像处理
RGB和HSI空间中的点一一对应。
HSI RGB
HSI
H在0°～120°之间 H在120°～240°之间
RGB HSI
H在240°～360°之间
R =
R G B
I S cos H I 1 3 cos(60 H )
I (1 S ) 3
I S cos( H 120 ) 1 cos(180 H ) 3
R = 700 nm G = 546.1 nm B = 435.8 nm 不表明只要用三基色就可以组成所有颜色。 “光”和“色”的差别及联系。 “色”包括： 亮度――能量， 色调――波长， 饱和度――纯度。 色度
――－补充完
2019/1/17 《数字图像处理》 6
人眼中感光细胞：
杆状细胞――约 1 亿 3 千万，无彩色感，对亮度敏感，灵敏度高， 具有单色和夜视的功能； 锥状细胞――约 700万，有彩色感，对波长敏感，对亮度灵敏度低， 具有彩色辨别能力，需要较好光照。 假说：锥状细胞还可以进一步分为：
2019/1/17 《数字图像处理》
输入标 准3刺激
只要输出刺激相同， 则两物体彩色相同： R1＝R2－－同色同谱 R1≠R2 －－同色异谱
9
颜色 波长
红色 700
橙色 620
黄色 580
绿色 546
青色 480
蓝色 436
紫色 380
2. 三色成像
胶片相机： 三层不同的摄影乳剂合成（R，G，B）。
三基色光的混合
黄
绿
青
CCD/CMOS 相机：
光电图像传感器（R，G，B）， 可分为三 CCD 和单CCD 摄像机。
红 品红 蓝
CCD：Charged Coupled Device CMOS：Complementary Metal-Oxide-Semiconductor
多光谱图像融合技术研究
两幅（或多幅）图象在时空上的相关性及信息 上的互补性，使得融合后得到的图像对场景有 更全面、清晰的描述，更有利于人眼的识别和 机器的自动探测。
4
多光谱图像各自的优势
n 可见光图像：纹理细节丰富，色彩鲜明
n 红外图像：夜间温差成象，目标背景对比明显，
云雾条件下穿透力强；
n 多光谱图像：指电磁波谱所包含的任一波段所成的
图像，包括可见光、红外线、紫外线、毫米波、Ｘ 射 γ 线、 射线等所成的像。广义的图像还包括遥感图像如
ＴＭ 、Ｐａｎ 图像和声波及医学图像如ＣＴ 、ＭＲＴ和ＰＥＴ图像 等。
电磁波谱图
3
多光谱图像的融合
n 多光谱图像融合：用特定的算法将两幅或
多幅从多光谱探测器获取的图像综合生成一幅 新的图像。
11
小波分解图示
原始图像
I0,LL
小波分解
I1,LL
I1,LH
I I 2,LL 2,LH 小 波 分 解 I I 2,HL 2,HH
I1,LH
I1,HL
I1,HH
I1,HL
I1,HH
多尺度次小波分解示意
12
融合过程
La′ (i, j) = Sc (La (i, j),TH L ) Tb′(i, j) = Sc (Tb (i, j),THT )
xi
−1
=
0
ai
+ bi xi
− log
aibi
=
0
32
结果显示1
程序流程显示
HVS融和结果
基于交叉熵最优融和结果
33
结果显示2
程序流程显示
HVS融和结果
基于交叉熵最优融和结果
多光谱图像处理流程
多光谱图像处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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1. 预处理。
辐射校正，消除由于传感器增益和偏置导致的辐射失真。
多光谱遥感图像的特征提取与比较
高光谱,多光谱及超光谱
1、光谱分辨率光谱分辨率spectral resolution定义1：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。
遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。
定义2：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。
光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。
细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。
传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。
举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。
一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。
2、什么是高光谱，多光谱及超光谱高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于2O世纪8O年代，目前仍在迅猛发展巾。
高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。
如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类。
(1)多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。
(2)高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．01mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm 级。
(3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =O．001mm=1nm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。
众所周知，光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段，光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。
光谱评价是基于点测量，而图像测量是基于空间特性变化，两者各有其优缺点。
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多光谱图像
图像理解是在数字图像处理、计算机技术和人工智能不断发展的基础上产生的一种模拟人的图像识别机理的理论，它与计算机视觉理论有许多共同的部分，或者说有许多交叉的部分，它与人工智能、专家系统也有着一些共同的地方。
图像理解主要包括三个层次，其低层为一般图像处理；中层为图像中特征的符号化组织过程；高层为抽象的符号推理。
因此，计算机视觉主要与其低层，人工智能主要与其高层产生重叠。
目前，就图像理解这一理论的研究探讨有了专门的期刊；有关大学设置了专门的课程；有关专家学者写了专著。
比如国防科技大学的王润生教授就系统地介绍和总结了图像理解的基本理论、方法和国内外研究现状等〔1〕。
这一方面的基础理论和方法引起了有关学者和科研人员的注意和浓厚兴趣，他们结合自己的工作领域，进行了更深入的研究。
应当说，有关的理论和方法已经被极大地丰富了。
比如，有关图像纹理分析这方面的论文、论著数不胜数，其中，有关新理论新方法(如分形分维方法)的应用，更为这一理论注入了新内容；再如，我国数字摄影测量界已经将“双目”图像的分析理论和方法推向了具有世界先进水平的境界。
尽管如此，图像理解的理论与方法仍有严重不足之处。
这并不是指这一理论尚未成熟，而是指它的理论与方法还存在着片面性，还没有成为一个完整的体系。
因为图像理解的对象是各类图像，并没有限定是某一类图像，那么，现在的问题就是遥感图像理解(主要是多光谱图像理解)的理论十分贫乏。
以人类生存环境及地球资源为主要研究目标获取的各种遥感图像已经得到越来越广泛的应用，丰富的光谱信息及其在时间空间域的分辨率的提高，配合着地理信息系统技术，全球定位系统技术和因特网技术的发展和普及，为图像信息的广泛应用创造了空前繁荣的局面，成为信息时代的显著特征，在信息高速公路和数字地球战略中占据着极其重要的地位。
然而，现有的图像理解理论和方法在如此丰富的信息面前却显得苍白无力。
应当说，面对丰富的遥感信息，人们一直在研究如何处理和应用，有关这方面的理论和方法的研究成果也是不少的，但似乎并没有从图像理解的角度加以总结、提练，有的方面甚至缺乏系统的研究。
如对于多光谱图像边缘提取、区域分割等应以什么理论为基础，应采取什么方法；在纹理分析方面，多光谱图像的纹理具有怎样的意义，或者多光谱图像的纹理概念是什么，需要采取什么方法进行分析；时序多光谱图像又应当采取什么分析方法；针对多光谱图像的符号化工作应当如何进行，在此基础上如何利用知识进行推断，如何在模拟人的思维模式方面更深入地开展研究，等等，这些都是应当考虑的问题。
这些问题在图像理解的理论与方法之中尚没有或很少有现成的答案。
应该承认，对上述一些问题已有一些研究，至少我们自己就已经在一些方面作了初步的研究，但这些研究还不够，研究的成果还未加以总结。
在现实工作中，多光谱图像的分析具有非常重要的意义。
丰富的光谱信息为地物的边界和地物目标的识别创造了良好的条件，比起单色图像，多光谱图像具有极大的优越性。
随着多光谱图像空间分辨率的提高和地理信息系统技术的发展，人们的信心更加增强，对多光谱图像处理的要求也越来越高。
比如，在地形图更新生产中，如果以多光谱图像为背景，就可以半自动地确定地物分布的边缘或跟踪线状地物的“骨架线”，从而大大减轻人工劳动强度，提高效率；又如，利用多光谱图像和各种背景数据如地貌、土壤信息，即将遥感与地理信息系统结合，引入人工智能方法，就象已有的图像理解系统那样，更好、更准确地提取地物目标信息，为土地利用分析、资源环境调查，提供更高质量的成果，已经是许
多领域部门遥感工作者的重要课题；再如，多时域多光谱图像不仅为地物目标分析，而且为环境变迁分析提供了极其宝贵的数据。
所有这些都表明，多光谱图像分析是一个亟待进一步开发的领域，是一个大有可为的领域。
近年来，国外有关科研人员对多光谱图像的研究十分活跃和深入，特别是随着成像光谱仪影像处理方法的进步，人们对如何充分利用光谱信息进行了大量研究，其中包括特征提取、图像分割、分类，多时期的变化监测分析等，并且取得了许多有价值的成果。
比如文献〔4〕提出了基于光谱曲线“形状”的地物分析方法，该方法将多光谱图像数据转化为光谱数据代码，以代码向量匹配推断目标类型，既减少了分析过程中的数据量，又大大提高了分析的准确性，不能不说是一种具有创造性思维的方法；又如文献〔5〕以具有少数地物类型分布为前提，考虑混合光谱的问题，采用LMM(线性混合模型)方法，并结合RX算法的可行性和有效性，却是十分巧妙的。
在我们国家5年前完成的遥感图像理解系统软件的研究中〔2〕，针对多光谱图像的分析，提出了综合光谱信息和其它来自于地理信息系统的背景数据，在图像分割的基础上，以图斑为单元，建立以特征表为表达方式的事实库文件，并以同样表达方式表示所获取的知识库文件，通过模糊推理方式完成图像分析的方法，是多光谱图像理解系统的一种雏型。
近年来，针对多光谱图像理解理论与方法中的不足，我们逐步开展了一些工作，在文献〔3〕中，我们提出了多光谱纹理的概念，将单色图像纹理的概念引伸到多光谱，提出可采用诸如分形分维方法进行多光谱纹理分析的建议，以期引起同行们的关注和重视，并在深入研究中取得更多的理论与方法上的成果。
我们也将在这些工作的基础上深入开展研究工作，因为这些工作不仅具有理论意义，而且具有实际价值。
图像理解的理论是在不断发展之中的，当专家学者们总结出它的理论体系时也已声明，这些理论还在发展之中。
事实上也是如此，因为，就其宗旨而言，模拟人的图像识别机理不是一件容易事，因此尚需作大量工作，以推动这方面理论与方法研究的发展，为丰富图像理解的理论和方法作出贡献。