Erdas实验报告

E RDAS实验报告

图像融合实验

数据来源

采用Erdas中examples文件内的2000年Atlanta多光谱TM数据和高清全色Pan数据。两图为同一地区不同坐标影像，故使用前需预处理从而得到实验区域。

目的

多光谱TM数据分辨率较低但包含多波段色彩，而全色Pan数据只包含一层高清影像，为了得到研究区域的高清彩色影像，我们将TM和Pan数据在Erdas2014中进行融合以达到实验目的。

方法

在遥感领域运用较多的融合方法有主成分变换法、比值变换法、小波变换法和HIS变换法。本实验则运用HIS变换法。IHS属于色度空间变换，从多光谱彩色合成影像上分离出代表信息的明度（I）和代表光谱信息的色调（H）、饱和度（S）等3个分量，并采用相同区域的高分辨率全色波段数据代替明度（I）进行空间信息融合。

步骤

1.几何校正

因原始图像空间坐标不同，需选取控制点进行几何校正。本实验校正方法为多项式法，选取6个控制点进行校正，其校正叠加截图如下：

2.叠加剪切

由校正结果可知两图像只有部分区域重合，所以建立AOI对重合区域进行剪切，以得到研究区域，截图如下：

3.重采样

因多光谱图像分辨率较低，像元点较大，若要与全色图融合出高清影像需进行重采样来调整像元大小，以达到与高清图一致。

4.二次剪切

因图为栅格，统一像元后，边缘区必然会有一定的扩展(如下图)，虽说扩展的范围较小，但在科研应用方面不符合要求，故须二次剪切。

5.RGB转HIS

TM图像选取前三层再分别赋予蓝、绿、红三色，转化为HIS格式，如下图：

6.直方图匹配

将高清图像直方图以标准图像的直方图为标准作变换,使全色光图和HIS图中I层两图像的直方图相同和近似,从而使两幅图像具有类似的色调和反差，以便作进一步的运算。

7.图像叠加

运用Layer stack功能将全色光高清图和H、S图层进行叠加即所谓的图像融合。它将多波段图层组合到了一起，从而得到新的包含多个有助于研究者使用的多波段影像。

8.IHS转RGB

为了得到真彩色，我们将IHS结果转化为RGB格式，如图：

结果分析

1. 多源遥感影像融合法之HIS变换立足于从多波段数据中选取RGB（321）3层，包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一，去除其他空间信息或光谱信息，并按照一定的算法或规则进行处理，将选取的3图层变换为以IHS表示。

下图为TMAtlanta在RGB格式下的6波段（图层）信息，我们选取前3层分别赋予蓝色、绿色、红色，如图所示：

将RGB3层转换为以明度，色调和饱和度为显示格式的HIS图像。由教材可知IHS只是保留

全部了TM数据中的蓝色、红色和绿色波段，而删去了近红外、短波红外和热红外波段。

2. 在详细研究图像色调、饱和度与明度关系的基础上，利用图像明度与色调、饱和度有相似

平滑这一性质我们将最小二乘原理应用到HIS图像融合中，该方法通过图像平滑度限定条件并

用最小二乘准则根据未删除原始数据波段前的空间信息估计（预测）出融合后的色调、饱和度

分量信息并运用到融合结果中，这样就避免了旧版IHS变换法中因为直接由高清全色图替换I

层空间信息而造成信息丢失的误差，从而能够得到信息比较全的融合图像，这种方法成为改进

后的HIS变换法，即Modified HIS Resolution Merge。下图为传统方法（左）和改进后（右）的结果对比图。由图可知改进后的方法所得到的图像较为清晰，减少了色彩偏差。

3. IHS表示亮度（空间信息）、色调和饱和度（光谱信息）。将全色波段的高分辨率图像代替I（明度）图层，融合的图像结果既有高的空间分辨率，又有与原图像相同的色度和饱和度。本实验结果如右图所示。由图可知，该图像保留较清晰的部分为道路和居民点。由TM应用范

围表可以分析：前3个图层即RGB波段在其各自应用领域都有相同的应用范围——区分人造

地物类型。故可以总结出HIS变换大在保留居民点和道路上有着绝对优势。在目视解译城市道

路和居住房分布等方面我们主要运用HIS变换法进行图像融合。

TM影像的主要应用范围

融

合

结

果

图