图像融合技术模板.ppt
合集下载
图像融合及应用ppt课件
Focus on right part
Focus on left part
28
Image taken using auto focus function
Fused image
二、图像融合简介
3、图像融合的基本流程
图像1 图像2 图像n
图像预处理
特征提取 图像配准
融合 评价
结果
29
主要内容
信息融合概述 图像融合简介 图像配准方法 图像融合方法 融合效果评价
1
2
3
4
5
6
主要内容
信息融合概述 图像融合简介 图像配准方法 图像融合方法 融合效果评价
7
主要内容
信息融合概述 图像融合简介 图像配准方法 图像融合方法 融合效果评价
8
一、信息融合概述
1. 什么是信息融合(information Fusion)？
数据融合技术是随雷达信息处理及C3I系统的发展而发展起来的。它
对各种数据源进行综合、过滤、相关、识别和融合，得出战场态势图、进 行态势威胁与判别，制定出作战行动方案，供指挥员决策参考。数据融合 的过程就是各种信息源处理、控制及决策的一体化过程。
C3I ——Command（指挥），Control（控制）、Communication（通信）， intelligence （情报）。Ｃ3I系统，1953年首先在美国研制和建立，由于其对提高 军队指挥效能和作战能力具有重要作用，因而受到世界各国高度重视 。
电视图像(TV/Visible Image) 红外/紫外图像(Infrared /UV Image)
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR) 超声图像(Ultrasonic Image) 核磁共振(Magnetic resonance imaging,MRI) X-RAY,CT,PET 因此，红外图像融合包括与不同成像传感器图像的融 合，及不同波段的红外图像的融合。
遥感入门图像融合ppt课件
遥感图像的融合处理
编辑课件
1
图像融合处理
• 当代航天遥感系统已能为用户提供高空间分辨率、 高波谱分辨率和高时间分辨率的海量图像。如何将 同一地区的各种遥感图像的有用信息融合在一起是 遥感应用研究的课题之一。
• 从二十世纪70年代的航天遥感应用的研究和实践表 明：由于在可见光和红外波段，各类植被的响应大 都互相重叠。因此，单用一种多光谱图像进行分析， 要解决土地覆盖、耕地和森林资源监测、军事侦察 等问题是不可能的。
编辑课件
8
2.基于彩色空间变换的影像融合法-- 彩色变换
• 遥感图像融合方法的关键技术之一是彩色变换， 下面首先简单介绍彩色变换。
• 彩色变换又称为彩色编码，所谓彩色变换即为两 种彩色模型编码系统之间的变换。
• 彩色模型指的是某个三维彩色空间的一个可见光 子集。它包含某个彩色域的所有彩色，彩色模型 的用途是在某个彩色域内方便地指定彩色。由于 任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一
个彩色模型都无法包含所有的可见光。
编辑课件
9
基于彩色空间变换的影像融合法
– 首先，必须将图像进行严格的几何校正，使不同的 遥感图像在几何上能完全匹配，并且分辨率一致。
– 将多波段图像由RGB彩色系统变换到IHS彩色系统 中；
– 用高分辨率的图像代替I分量，进行彩色逆变换，就 可以得到融合图像
编辑课件
H arctan[
2R G B ] C 3 (G B )
C 0, ifG B
C
, if
G B
S 6 R 2 G 2 B 2 RG RB GB 3
编辑课件
17
3.基于PCA变换的融合
对低分辨率图像进行PCA变换后，以高空间 分辨率图像代替第一主成分，进行反变换。
编辑课件
1
图像融合处理
• 当代航天遥感系统已能为用户提供高空间分辨率、 高波谱分辨率和高时间分辨率的海量图像。如何将 同一地区的各种遥感图像的有用信息融合在一起是 遥感应用研究的课题之一。
• 从二十世纪70年代的航天遥感应用的研究和实践表 明：由于在可见光和红外波段，各类植被的响应大 都互相重叠。因此，单用一种多光谱图像进行分析， 要解决土地覆盖、耕地和森林资源监测、军事侦察 等问题是不可能的。
编辑课件
8
2.基于彩色空间变换的影像融合法-- 彩色变换
• 遥感图像融合方法的关键技术之一是彩色变换， 下面首先简单介绍彩色变换。
• 彩色变换又称为彩色编码，所谓彩色变换即为两 种彩色模型编码系统之间的变换。
• 彩色模型指的是某个三维彩色空间的一个可见光 子集。它包含某个彩色域的所有彩色，彩色模型 的用途是在某个彩色域内方便地指定彩色。由于 任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一
个彩色模型都无法包含所有的可见光。
编辑课件
9
基于彩色空间变换的影像融合法
– 首先，必须将图像进行严格的几何校正，使不同的 遥感图像在几何上能完全匹配，并且分辨率一致。
– 将多波段图像由RGB彩色系统变换到IHS彩色系统 中；
– 用高分辨率的图像代替I分量，进行彩色逆变换，就 可以得到融合图像
编辑课件
H arctan[
2R G B ] C 3 (G B )
C 0, ifG B
C
, if
G B
S 6 R 2 G 2 B 2 RG RB GB 3
编辑课件
17
3.基于PCA变换的融合
对低分辨率图像进行PCA变换后，以高空间 分辨率图像代替第一主成分，进行反变换。
图像拼接和图像融合ppt课件
%格式转换
f=double(imm);
g=double(imm1);
% 第二幅图的第一列
g1=g(:,1);
%第一幅图的每一列与第二幅图的第一列求距离，此处用的是列各点差的和
for i=1:size(g,2)
d(i)=sum(abs(f(:,i)-g1));
end
%求出最小距离者，即为对应最为相似的列
PMin = sqrt(2);
PI = zeros(PMax,361);
for i = 1:M2
for j = 1:N2
p = sqrt(i^2+j^2);
theta= atan(j/i);
Hale Waihona Puke p = round(p)+1; %360* /PMax
theta = round(theta*180/pi)+1;
%图像矫正——旋转
for i=1:m
for j=1:n
A(i,j)=round(abs(i*cos(z)-j*sin(z)));
B(i,j)=round(abs(i*cos(z)-j*sin(z)));
end
end
%旋转后的拼接过程
ppt课件.
29
for i=1:m
for j=1:n
识别。
ppt课件.
9
1. 图像增强
◦ 空间域增强
点运算：线性变换，非线性变换，直方图均衡化，归一化。 邻域运算：图像平滑，锐化
◦ 频域增强
塔式分解增强，Fourier变换增强，滤波
◦ 彩色增强
伪彩色增强，假彩色增强，彩色变换
◦ 图像代数运算
插值法，比值法，混合运算法，分辨率融合
图像信息融合ppt课件
直接进行平均运算。在数学上可以证明，多幅图像平均的结 果是使图像的方差降低，这虽然有利于降低图像的噪声，但 同时也使得图像的边缘、轮廓等重要信息变得模糊。
图像信息融合
（2）减法 可以用于：①区分不同的地物。假如物体甲对不同频率
电磁波的反射能力基本相同，而物体乙却有差异，那么对这两 种物体的遥感图像进行相减操作，就可以提供一些区分这两类 物体的信息；②提取地物变化的趋势。将同一地区不同时间的 遥感图像进行相减，可以从中得出这一地区地物光谱变化的信 息。
最低层次的融合。是基于最原始的图像数据，能更多地保留 图像原有的真实感，提供其他融合层次所不能提供的细微信 息，因而被广泛应用。 。
图像信息融合
② 特征级融合
是指运用不同算法，首先对各种数据源进行目标识别的 特征提取如边缘提取、分类等，即先从初始图像中提取 特征信息—空间结构信息如范围、形状、领域、纹理等； 然后对这些特征信息进行综合分析与融合处理。
着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据， 按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一 数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波 谱、时间特征的合成图像。
图像信息融合
1）遥感图像融合的三个层次 ① 像元级融合 是指直接在采集的原始数据层上进行融合。它强调不同图像 信息在像元基础上的综合，先对栅格数据进行相互的几何配 准，在各像元一 一对应的前提下进行图像像元级的合并处理， 以改善图像处理的效果，使图像分割、特征提取等工作在更 准确地基础上进行，并可能获得更好的图像视觉效果。
图像信息融合
二、遥感图像融合方法
像素级融合
代数法 IHS方法 HPF方法 小波变换方法 回归模型法
PCA法
卡尔曼滤波法
特征级融合
图像信息融合
（2）减法 可以用于：①区分不同的地物。假如物体甲对不同频率
电磁波的反射能力基本相同，而物体乙却有差异，那么对这两 种物体的遥感图像进行相减操作，就可以提供一些区分这两类 物体的信息；②提取地物变化的趋势。将同一地区不同时间的 遥感图像进行相减，可以从中得出这一地区地物光谱变化的信 息。
最低层次的融合。是基于最原始的图像数据，能更多地保留 图像原有的真实感，提供其他融合层次所不能提供的细微信 息，因而被广泛应用。 。
图像信息融合
② 特征级融合
是指运用不同算法，首先对各种数据源进行目标识别的 特征提取如边缘提取、分类等，即先从初始图像中提取 特征信息—空间结构信息如范围、形状、领域、纹理等； 然后对这些特征信息进行综合分析与融合处理。
着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据， 按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一 数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波 谱、时间特征的合成图像。
图像信息融合
1）遥感图像融合的三个层次 ① 像元级融合 是指直接在采集的原始数据层上进行融合。它强调不同图像 信息在像元基础上的综合，先对栅格数据进行相互的几何配 准，在各像元一 一对应的前提下进行图像像元级的合并处理， 以改善图像处理的效果，使图像分割、特征提取等工作在更 准确地基础上进行，并可能获得更好的图像视觉效果。
图像信息融合
二、遥感图像融合方法
像素级融合
代数法 IHS方法 HPF方法 小波变换方法 回归模型法
PCA法
卡尔曼滤波法
特征级融合
图像融合处理-Photoshop电子课件
后 退返 回结 束 前 进
任务1 魔术莲花—任务实施
任务实施
三、操作流程 步骤5：重新打开素材文件
“莲花”，选择“修补工具”， 设置工具各选项如图8所示。制 作如图9所示的选区。
步骤6：鼠标放在选区内部， 按下鼠标向左下拖动到如图10所 示的区域，放开鼠标，效果如图 11所示。
步骤7：再次向右上方拖动 鼠标，如图12所示位置，放开鼠 标， “消失的莲花”见效果图。
后 退返 回结 束 前 进
模糊工具
该工具的使用比较简单，只要用鼠标在图像中需要处理的部分拖动即可 使笔触经过的图像部分变得模糊。其工具选项栏中如下图所示。像“涂抹工 具”一样，它的工具选项栏中也有“画笔”、“模式”、“强度”和“对所 有图层取样”选项。不过“模式”和“强度”具有不同的含义，见下表。
后 退返 回结 束 前 进
任务引入
任务2 弹簧手与模糊手—任务引入
观察效果图，同样一双手臂在水中的变换无穷。弹簧手臂伸出的 长度远大于模糊手的伸出长度，图像却依旧清晰，而模糊手图像却早早 地模糊不清了。图像中的文字似随意涂抹而成。这效果都源于 Photosho中的同一个工具——“涂抹工具”。
素材图
素材图
效果图
后 退返 回结 束 前 进
任务目标
任务1 魔术莲花—修复工具
相关知识
能根据操作需要，正确选用修 复类工具，进行图像的修复处理。
1． 修复画笔工具 2． 修补工具 3． 污点修复画笔工具 4． 红眼工具 5. 仿制图章工具 6. 图案图章工具 7. 仿制源
后 退返 回结 束 前 进
修复画笔工具
后 退返 回结 束 前 进
修补工具使用方法
第一步，选择“修补工具”，默认情况下，此工具的“取样”选项栏 中会选中“源”单选项。在图像中拖动鼠标不放，圈选出要选取的区域。在 选取范围时，如果在没有到达起始点的位置释放鼠标，则系统会用直线连接 当前位置到开始点。
任务1 魔术莲花—任务实施
任务实施
三、操作流程 步骤5：重新打开素材文件
“莲花”，选择“修补工具”， 设置工具各选项如图8所示。制 作如图9所示的选区。
步骤6：鼠标放在选区内部， 按下鼠标向左下拖动到如图10所 示的区域，放开鼠标，效果如图 11所示。
步骤7：再次向右上方拖动 鼠标，如图12所示位置，放开鼠 标， “消失的莲花”见效果图。
后 退返 回结 束 前 进
模糊工具
该工具的使用比较简单，只要用鼠标在图像中需要处理的部分拖动即可 使笔触经过的图像部分变得模糊。其工具选项栏中如下图所示。像“涂抹工 具”一样，它的工具选项栏中也有“画笔”、“模式”、“强度”和“对所 有图层取样”选项。不过“模式”和“强度”具有不同的含义，见下表。
后 退返 回结 束 前 进
任务引入
任务2 弹簧手与模糊手—任务引入
观察效果图，同样一双手臂在水中的变换无穷。弹簧手臂伸出的 长度远大于模糊手的伸出长度，图像却依旧清晰，而模糊手图像却早早 地模糊不清了。图像中的文字似随意涂抹而成。这效果都源于 Photosho中的同一个工具——“涂抹工具”。
素材图
素材图
效果图
后 退返 回结 束 前 进
任务目标
任务1 魔术莲花—修复工具
相关知识
能根据操作需要，正确选用修 复类工具，进行图像的修复处理。
1． 修复画笔工具 2． 修补工具 3． 污点修复画笔工具 4． 红眼工具 5. 仿制图章工具 6. 图案图章工具 7. 仿制源
后 退返 回结 束 前 进
修复画笔工具
后 退返 回结 束 前 进
修补工具使用方法
第一步，选择“修补工具”，默认情况下，此工具的“取样”选项栏 中会选中“源”单选项。在图像中拖动鼠标不放，圈选出要选取的区域。在 选取范围时，如果在没有到达起始点的位置释放鼠标，则系统会用直线连接 当前位置到开始点。
图像融合、镶嵌ppt课件
正方形，矩形 • 2）不规则裁减：
例如，行政区边界
实验数据：
图像融合、镶嵌
• 1) 手动绘制感兴趣区域 • 2) 矢量数据感兴趣区 • 3) 利用掩模文件对图形进行裁减
图像融合、镶嵌
图像融合、镶嵌
Gram-Schmidt
• 1）从低分辨率的波段复制出一个全色 波段
• 2）将复制出的全色波段和多波段进行 Gram-Schmidt变换，其中全色波段被 作为第一个波段
• 3）用高空间分辨率的全色波段替换 Gram-Schmidt变换后的第一个波段
• 4）应用Gram-Schmidt反变换得到融合 后的图像
图像融合、镶嵌
图像处理专题三 图像镶嵌
• 定义：将多景相邻遥感图像拼接成为一 个大范围，形成无缝图像的过程。
• 1.切割线：重叠区内，按照一定规则选 择一条线作为接边线
• 2.羽化：将接边线变得适当模糊，使其 能够很好地融入图像。包括1）边缘羽 化 2）切割线羽化
• 3. 颜色校正：颜色平衡
图像融合、镶嵌
图像处理专题三 图像镶嵌
• 镶嵌的方法： 1）有地理参考的图像镶嵌 2）基于像素的图像镶嵌
实验数据：
图像融合、镶嵌
实验步骤
• 1）启动图像镶嵌工具 • 2）加载镶嵌图像 • 3）图像重叠设置 • 4）切割线的设置 • 5）颜色平衡设置 • 6）结果输出
图像融合、镶嵌
图像处理专题四 图像裁剪
• 目的：将研究区以外的区域图像裁剪掉 • 1）规则裁减
实验专题二 图像融合
• 图像融合的目的： 低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数 据与高空间分辨率的单波段图像重采样， 进而生成新的高分辨率的多光谱遥感图 像的图像处理技术。
图像融合、镶嵌
例如，行政区边界
实验数据：
图像融合、镶嵌
• 1) 手动绘制感兴趣区域 • 2) 矢量数据感兴趣区 • 3) 利用掩模文件对图形进行裁减
图像融合、镶嵌
图像融合、镶嵌
Gram-Schmidt
• 1）从低分辨率的波段复制出一个全色 波段
• 2）将复制出的全色波段和多波段进行 Gram-Schmidt变换，其中全色波段被 作为第一个波段
• 3）用高空间分辨率的全色波段替换 Gram-Schmidt变换后的第一个波段
• 4）应用Gram-Schmidt反变换得到融合 后的图像
图像融合、镶嵌
图像处理专题三 图像镶嵌
• 定义：将多景相邻遥感图像拼接成为一 个大范围，形成无缝图像的过程。
• 1.切割线：重叠区内，按照一定规则选 择一条线作为接边线
• 2.羽化：将接边线变得适当模糊，使其 能够很好地融入图像。包括1）边缘羽 化 2）切割线羽化
• 3. 颜色校正：颜色平衡
图像融合、镶嵌
图像处理专题三 图像镶嵌
• 镶嵌的方法： 1）有地理参考的图像镶嵌 2）基于像素的图像镶嵌
实验数据：
图像融合、镶嵌
实验步骤
• 1）启动图像镶嵌工具 • 2）加载镶嵌图像 • 3）图像重叠设置 • 4）切割线的设置 • 5）颜色平衡设置 • 6）结果输出
图像融合、镶嵌
图像处理专题四 图像裁剪
• 目的：将研究区以外的区域图像裁剪掉 • 1）规则裁减
实验专题二 图像融合
• 图像融合的目的： 低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数 据与高空间分辨率的单波段图像重采样， 进而生成新的高分辨率的多光谱遥感图 像的图像处理技术。
图像融合、镶嵌
图像融合ppt课件
4.4 遥感影像的融合处理
多源遥感数据合的内涵与基本原理 数据融合过程 数据融合分类及方法
•数据融合的方法分类 •主要图像融合方法
多源遥感数据融合的内容分类
ppt课件.
1
4.4.1 多源遥感数据融合的内涵与基本原理
多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率、辐射分辨 率、波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据 与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术， 包括空间几何配准和数据融合两个方面，从而在统一地理坐 标系统下，构成一组新的空间信息和合成图像。
七波段图 像
ppt课件.
6
10米分辨 率SPOT 图像
ppt课件.
7
对比两图， 可以看出， 复合后的图 像既保留了 TM的光谱分 辨率又保留 了SPOT的空 间分辨率， 图像质量有 所提高。
ppt课件.
8
4.4.2 数据融合过程
1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、辐射 校正和空间配准
（1）几何纠正、辐射校正的目的主要在于去除图 像变形、阴影等因素以及卫星扰动、天气变化、 大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数 据——特征提取——属性说明——属性融合——融 合属性说明。
ppt课件.
14
三级融合层次的特点
融合 框架
像元 级
特征 级
决策 级
信息 损失 小
中
大
实时 性 差
中
优
精度 高 中 低
容错 性 差
中
优
抗干 扰力
差
中
优
工作 量 小
中
大
融合 水平 低
中
高
ppt课件.
多源遥感数据合的内涵与基本原理 数据融合过程 数据融合分类及方法
•数据融合的方法分类 •主要图像融合方法
多源遥感数据融合的内容分类
ppt课件.
1
4.4.1 多源遥感数据融合的内涵与基本原理
多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率、辐射分辨 率、波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据 与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术， 包括空间几何配准和数据融合两个方面，从而在统一地理坐 标系统下，构成一组新的空间信息和合成图像。
七波段图 像
ppt课件.
6
10米分辨 率SPOT 图像
ppt课件.
7
对比两图， 可以看出， 复合后的图 像既保留了 TM的光谱分 辨率又保留 了SPOT的空 间分辨率， 图像质量有 所提高。
ppt课件.
8
4.4.2 数据融合过程
1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、辐射 校正和空间配准
（1）几何纠正、辐射校正的目的主要在于去除图 像变形、阴影等因素以及卫星扰动、天气变化、 大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数 据——特征提取——属性说明——属性融合——融 合属性说明。
ppt课件.
14
三级融合层次的特点
融合 框架
像元 级
特征 级
决策 级
信息 损失 小
中
大
实时 性 差
中
优
精度 高 中 低
容错 性 差
中
优
抗干 扰力
差
中
优
工作 量 小
中
大
融合 水平 低
中
高
ppt课件.
图像融合及应用ppt课件
4. 相似性度量
征。
37
三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
1. 搜索空间 2. 特征空间 3. 搜索策略
在搜索空间寻找最佳 的变换模型参数的过程 中所采用的方法。
4. 相似性度量
38
三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
B
I
3
3
1200
SI
[min(R,G, B)]
(R G B)
00
H
arccos
(
R
(R G) R B)/
G)2 (R B)(G
2 B)
1/
2
2400 IHS柱形空间
51
四、（5图）像RGB融-I合HS变方换法法
(1) RGB-IHS变换法
13
国内出版物
14
参考书
15
国内出版物
[1]覃征等,数字图像融合,西安交通大学出版社,2005年
[2]张永生等,天基多源遥感信息融合—理论算法与应用系统,科学出版 社 ,2005 [3]韩崇昭等,多源信息融合,清华大学出版社,2006
[4]那彦,焦李成等,基于多分辨分析理论的图像融合方法(研究生系列教 材),西安电子科技大学出版社,2007 [5]李振华等,图像融合—理论与应用,高等教育出版社,2007 [6] 胡良梅等,基于信息融合的图像理解方法研究,合肥工业大学 出版 社,2007. [7]郭雷,李晖晖等,图像融合,电子工业出版社,2008 [8] 刘卫光等,图像信息融合与识别,电子工业出版社,2008
图像的合成ppt课件
5
操作步骤
复制人物图像到剪贴板。打开素材二，单击菜单【选择(S)】 →【全选(A)】→【编辑(E)】→【拷贝(C)】，关闭素材二。
打开素材一，单击菜单【编辑(E)】→【粘贴(P)】，将剪 贴板中的图像粘贴到素材一，形成新的图层。 按住Shift键与按
住Ctrl键的效果 选择图层1，设置椭圆选区的羽化值，建立选区，反选。删 是不一样的。 除人物周围的图像 单击菜单【编辑(E)】→【自由转换(F)】，变换图层1中人 物的大小和位置。 修改完成后，选择【图层(L)】→【拼合图层(F)】，将所 有图层合并。
10
图片的合成是图像 处理的综合运用， 灵活地运用选区、 图层及其他工具， 可以制作出丰富多 彩的图像效果。
11
制作运动会秩序册封面。
12
操作步骤
背景层。打开素材目录中文件“封面背景图”作 背景图。 装饰层。打开素材目录中文件“校徽”，将其复 制/粘贴到图“封面背景图”这形成新图层，修改 图层属性，命名为“校徽”，并调整到合适的大 小和位置。 文字层。用文字工具输入封面上的文字，并设置 文字属性、添加文字特效。
图像的处理
1
图像的合成
2
图像的合成
利用图层，可然 后使用移动工具， 将一个图像拖到另 一个图像中，形成 新的图层。
方法一：使用“复 制/粘贴”，直接 将多张图像合成在 一起。
3
Photoshop的图层
4
使用两张不同的风景图片，合成一张新的 风景图。
保存图像。
13
运用所学的图像合成技巧制作作业本封面。
14
返回
15
返回
16
6
使用移动工具，将要合成的图像拖入到其 他图像中，形成新层，也可以合成图像。
图像融合PPT课件
按人对颜色分辨能力构造的三维彩色立体
精选2021最新课件
16
3.1 彩色空间和彩色变换（续6）
(1) Lhc 彩色立体
圆柱的高由 下至上表示 明度(V)增加； 圆柱的圆周 表示色相(H)， 沿圆周循环 ； 圆柱的半径 由内至外表 示彩度(C)增 加，至圆周 处彩度最高。
(2) 明度 L=42% 时的 hc 平面
精选2021最新课件
13
3.1 彩色空间和彩色变换（续3）
饱和度（纯度） 对于同一色调的彩色光，饱和度越深，颜色越鲜明或说越纯，相反则越淡。
在饱和的彩色光中增加白光的成分，相当于增加了光能，因而变得更亮 了，但是它的饱和度却降低了。若减少白光的成分，相当于降低了光能， 因而变得更暗，其饱和度也降低了。
5) CIE 系统
选三原色: 红 =700nm(R), 绿 =546.1nm(G), 蓝 =435nm(B)。 r=R/(R+G+B), g=G/(R+G+B), b=B/(R+G+B)。 由于 r+g+b=1, 所以只用给 出 r 和 g 的值, 就能唯一地 确定一种颜色。将光谱中的 所有颜色表示在 CIE 1931 RGB 系统色度图中, 如图 所 示。
精选2021最新课件
14
3.1 彩色空间和彩色变换（续4）
这个锥体表示：
人们在最暗时和最亮时对颜 色的分辨能力较差, 中间亮度 时分辨能力最强。
实际上：
对于某些颜色, 人眼对其分辨 能力随亮度而加强, 直到极亮 时才急遽减少。
传统色度学著作常用来表示颜色的锥体
精选2021最新课件
15
3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
精选2021最新课件
图像融合报告-课件(1)
N(cA ,u B) t c(uA ,B t)c(uA ,B t) as(sA ,V o)cas(s B ,V o)c
其中， c(u A ,B ) t表示W 所( 有u ,从t)节点A到节点B的连接， u A ,t B
a( s A ,V s ) o 表示c 从W 节( u 点,tA)到所有结点的连接。 u A ,t V
我们还可以按照第（2）进一步的细化。
▽2、Spatial frequency（空间频率）
• 空间频率源于人们的目视系统，表明在一个图像中的全部活动程度， 一个图像块的空间频率定义如下： 假定一个像素为M×N的图像，行频率RF(row frequencies)，列频率
CF(column frequencies),则
• 特征级图像融合是中间层次上的融合，它是先提 取来自传感器的原始信息的特征，产生特征矢量, 然后对特征矢量进行融合处理。一般来说，提取 的特征信息应该是像素信息的充分表示量或充分 估计量，然后按照特征信息对多传感器数据进行 综合分析和处理。 特征级图像融合的主要优点有：由于提取传感器原 始信息的特征信息，信息得到了压缩，有利于实 时处理。
（4）使用特征向量找出第二小的特征值，并找出 划分的点以便于把Ncut的值减小至最低范围；
（5）检查Ncut的值，最简单的是依据第一个计算 特征向量的柱状图，然后计算在最大值和最小值 之间的二进特征向量的比率，在实验中，设置一 个像上述的比率阈值，小于阈值的特征向量是不 稳定的（本实验设置阈值为0.06）。
• 计算流程
（1）定义一个给定的图像和权重函数的特征描述矩阵； （2）假定一个加权图G=（V,E），计算边缘权值，得出的
W和D的信息矩阵的W表达式如下：
X(i)为节点i的位置空间，F(i)=I(i)为强度值，矩阵D是N×N 的对角矩阵，对角线上的d(i)=ΣW(i,j)；
其中， c(u A ,B ) t表示W 所( 有u ,从t)节点A到节点B的连接， u A ,t B
a( s A ,V s ) o 表示c 从W 节( u 点,tA)到所有结点的连接。 u A ,t V
我们还可以按照第（2）进一步的细化。
▽2、Spatial frequency（空间频率）
• 空间频率源于人们的目视系统，表明在一个图像中的全部活动程度， 一个图像块的空间频率定义如下： 假定一个像素为M×N的图像，行频率RF(row frequencies)，列频率
CF(column frequencies),则
• 特征级图像融合是中间层次上的融合，它是先提 取来自传感器的原始信息的特征，产生特征矢量, 然后对特征矢量进行融合处理。一般来说，提取 的特征信息应该是像素信息的充分表示量或充分 估计量，然后按照特征信息对多传感器数据进行 综合分析和处理。 特征级图像融合的主要优点有：由于提取传感器原 始信息的特征信息，信息得到了压缩，有利于实 时处理。
（4）使用特征向量找出第二小的特征值，并找出 划分的点以便于把Ncut的值减小至最低范围；
（5）检查Ncut的值，最简单的是依据第一个计算 特征向量的柱状图，然后计算在最大值和最小值 之间的二进特征向量的比率，在实验中，设置一 个像上述的比率阈值，小于阈值的特征向量是不 稳定的（本实验设置阈值为0.06）。
• 计算流程
（1）定义一个给定的图像和权重函数的特征描述矩阵； （2）假定一个加权图G=（V,E），计算边缘权值，得出的
W和D的信息矩阵的W表达式如下：
X(i)为节点i的位置空间，F(i)=I(i)为强度值，矩阵D是N×N 的对角矩阵，对角线上的d(i)=ΣW(i,j)；
课件拼脸时代-图像合成.ppt
目录
contents
什么是图像合成
选取圆形、不规则、颜色单一对象的工具及技巧
如何使合成的图像融合自然保持一致风格
03
PS需要尊重法理要求吗？
04
01
（1）选取对象 （2）颜色调整 （3）大小位置调整
微课助学
3
实例示范
合成技巧分享
操作内容：选择帽子并复制 工具名称： 参数名称： 操作技巧：
合成技巧分享
下图所示操作中，能否实现将足球移动到草地中央位置？
4
有一类人，仅仅通过很少的特征描述就能绘制出人脸画像，帮助了成千上万的人，他们，就是模拟画像专家。
4
今天，我们也要利用计算机图像合成技术体验一番人像拼脸。
根据描述，选取素材图片中的脸部器官，合成到模特中。
4
1.他头戴运动帽 2.他戴着一副大大的眼镜 3.鼻梁狭直，鼻尖向上而尖 4.嘴唇大而厚实，是一个本分的学生哥
在网络时代的今天，一言不合就斗图已经成为很多人的聊天方式。所以，各种被修改、美化过的图片逐渐变成了我们的一种语言符号。但是，很少人会去想被PS过的图片会不会侵犯别人的权利。
林志颖因PS被起诉索赔110万
基础任务
合成对象描述
4
基础任务
成果评价
评分项目
得分内容
数值
技术
在原图基础上合成其他元素 每增加1个不同点加10分
60
审美
结构合理 颜色搭配和谐 符合实际，不违反常理
30
团队
积极与小组组员交流 分享操作技术技巧 指导他人改善作品质量
10
5
人物解密
谜底揭露
6
人物解密
拓展练习：改衣服颜色
7
PS背后的风波
contents
什么是图像合成
选取圆形、不规则、颜色单一对象的工具及技巧
如何使合成的图像融合自然保持一致风格
03
PS需要尊重法理要求吗？
04
01
（1）选取对象 （2）颜色调整 （3）大小位置调整
微课助学
3
实例示范
合成技巧分享
操作内容：选择帽子并复制 工具名称： 参数名称： 操作技巧：
合成技巧分享
下图所示操作中，能否实现将足球移动到草地中央位置？
4
有一类人，仅仅通过很少的特征描述就能绘制出人脸画像，帮助了成千上万的人，他们，就是模拟画像专家。
4
今天，我们也要利用计算机图像合成技术体验一番人像拼脸。
根据描述，选取素材图片中的脸部器官，合成到模特中。
4
1.他头戴运动帽 2.他戴着一副大大的眼镜 3.鼻梁狭直，鼻尖向上而尖 4.嘴唇大而厚实，是一个本分的学生哥
在网络时代的今天，一言不合就斗图已经成为很多人的聊天方式。所以，各种被修改、美化过的图片逐渐变成了我们的一种语言符号。但是，很少人会去想被PS过的图片会不会侵犯别人的权利。
林志颖因PS被起诉索赔110万
基础任务
合成对象描述
4
基础任务
成果评价
评分项目
得分内容
数值
技术
在原图基础上合成其他元素 每增加1个不同点加10分
60
审美
结构合理 颜色搭配和谐 符合实际，不违反常理
30
团队
积极与小组组员交流 分享操作技术技巧 指导他人改善作品质量
10
5
人物解密
谜底揭露
6
人物解密
拓展练习：改衣服颜色
7
PS背后的风波
图像融合PPT课件
精选2021最新课件
14
3.1 彩色空间和彩色变换（续4）
这个锥体表示：
人们在最暗时和最亮时对颜 色的分辨能力较差, 中间亮度 时分辨能力最强。
实际上：
对于某些颜色, 人眼对其分辨 能力随亮度而加强, 直到极亮 时才急遽减少。
传统色度学著作常用来表示颜色的锥体
精选2021最新课件
15
3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
Dempater-shafer推理法
决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法
Dempater-shafer推理法
精选2021最新课件
8
2.2 基于像素的图像融合技术
分为波谱域变换、空间域变换、算术运算3类。
光谱域变换首先将多光谱波段转换到另一光谱域,并用全 色高分辨率图像替换其中的相关波段,然后通过反变换回 到原始光谱域,主要包括IHS(明度、色调、饱和度)变换、 主成分变换、Gram Schmidt变换(简称GS变换)等。
基于像元级的 小 差 融合
精度 容错性 抗干 工作量 融合水
扰力
平
高
差
差
小
低
基于特征级 中 中 中 中 中 中
中
的融合
基于决策级 大 优 低 优 优 大
高
的融合
精选2021最新课件
7
2.1 融合方法分类
像元级 代数法 彩色变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法 滤波法
特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法
精选2021最新课件
10
3.1 彩色空间和彩色变换
1）RGB空间
如果将 R、 G、 B 看成三 个变量, 就形成一个三维 彩色空间。可以用一个三 维的立方体来表示它们能 组成的所有颜色 。RGB色 彩空间采用物理三基色表 示，因而物理意义很清楚， 适合彩色显象管工作。
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
均是前一级图像低通滤波形成的：
Lr Lr
Gl (i, j)
(m,n)Gl1(2i m,2 j n)
mLr nLr
(1 l N ,0 i Rk ,0 j Ck )
7
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
其中N为高斯金字塔分解的最大层数Rk 和Ck 分别为高
斯金字塔第l层图像的行数、列数，上式也可写为：
6
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
Gaussian金字塔
高斯金字塔的构造过程简单概括为：先将底层图像
与窗口函数(m,n) 进行卷积,即低通滤波;再对卷积
结果进行降2下采样,并依次重复此过程即可得到图
像的高斯金字塔。高斯金字塔最底层即为原图像的
精确表示。
Gaussian金字塔图像多分辨结构中的每一级图像
A am, nm,nZ
满足： a2 m,n m,nz
4
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
C (i) A
,
C(j) B
分别表示图像A和B的第i,j层分解系数
表示融合规则
C (i) F
表示融合系数
5
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
基于多分辨率金字塔融合法
这是最早的一种基于变换域的方法。在这种方 法中原图像不断地被滤波，形成一个塔状结构。在 金字塔的每一层都用一种算法对这一层的数据进行 融合，从而得到一个合成的塔式结构，然后对合成 的塔式结构进行重构，最后得到合成的图像。合成 图像包含了原图像的所有重要信息；但这类方法产 生的数据有冗余，且不同级的数据相关。
9
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
拉普拉斯金字塔分解过程分为四个步骤： (1)低通滤波（模糊） (2)下采样（缩小尺寸） (3)插值（放大尺寸） (4)带通滤波（图像相减） 完整的拉普拉斯金字塔定义如下：
LPk Gk Gk*1,0 k N LPN GN ,k N
10
精选文档
基于多分辨像融合的实现
Gl [w Gl1]2
其中*表示卷积，[·]↓2表示“2抽1”的下采样。
8
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
Laplacian金字塔
拉普拉斯金字塔的构造基于高斯金字塔的分解，拉普拉斯金 字塔变换中各层子图由高斯金字塔中对应层子图与其下一层图像 的预测图之差形成。
为求出高斯金字塔中第K层图像与上一层图像之间的差异，必
1 2
C j1
k ,lZ
1 2
C j1
k ,lZ
1 2
C j1
k ,lZ
k, l h h k2m l2n k, l h g k2m l2n k, l g h k2m l2n
d
3 j
m, n
1
2
C j1
k ,lZ
k,l
g g k 2m l2n
式中，Z为整数 级，{h，g}为 选定的滤波器 组，1<=j<=N,N 为离散小波变 换分解层数。
常用的多分辨融合算法有：
金字塔算法：
高斯金字塔；
Laplacian金字塔；
梯度金字塔；
形态学金字塔。
小波算法。
（图像的金字塔结构）
3
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
图像输入A 图像输入B
多分辨分析 模型建立
多分辨分析 模型建立
高通剩余信息 合并
低通平均信息 合并
多分辨合成
融合图像 输出
输入源图像； 确定分解层数、低频融合策略、高频融合策略等参数； 分别构建两幅图像的多分辨结构； 利用低频融合策略融合源图像的低频部分； 利用高频融合策略融合源图像的高频细节部分； 重构图像，获得融合图像。
须把低分辨率图像 Gk 进行扩充，使其尺寸和高分辨率图像一样。 K-对1层图图像像进相行减插。值即放大，第K层被扩充图像为Gk* ，其与上一层图
LPk1 Gk1 Gk*
上式生成了拉普拉斯金字塔的第K-1层。 拉普拉斯金字塔分解过程分为四个步骤：低通滤波（模糊）、
下采样（缩小尺寸）、插值（放大尺寸）、带通滤波（图像相 减）。
14
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
15
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
二维离散小波变换
16
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
Mallat经典算法
设输入图像为 f m, n 令 C0m,n f m,n Mallat图像分解算法如下
C
j
d
1 j
d
2 j
m, n m, n m, n
金字塔融合算法 1. 获取每一路图像的Gaussian金字塔序列 2. 获取每一路图像的Laplacian金字塔等序列 3.该塔序列对应级融合，融合算子很多，最 常见的取“与”或“或”。
11
精选文档
基于多分辨图像融合的实现 小波变换
小波变换本质是一种高通滤波，采用不同的小波基就会产 生不同的滤波效果。小波变换可将原始图像分解成一系列具有 不同空间分辨率和频域特性的子图像，针对不同频带子图像的 小波系数进行组合，形成融合图像的小波系数。
LOGO
图像融合技术
精选文档
1
精选文档
图像融合的方法
简单组合式图像融合方法
空间域融合方法
逻辑滤波器法 数学形态法
图像
图像代数法
融合 方法
HIS变换 PCA变换
变换域融合方法 高通滤波法(HPF)
金字塔变换法
小波变换法 Contourlet变换
2
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
多分辨结构的融合算法（如图像金字塔和小波等）其基本 思想来自于人眼视觉系统对于局部对比度变化的敏感性， 因此可直接将融合图像作为一种融合多尺度边缘的描述。 多分辨融合能较好地保留图像的细节部分，并具有较好的 目视效果。
12
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
下
上
13
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
此时离散小波变换为
d j,k (f) f (x) j,k (x)dx
二维小波分解的具体过程为：在低频子带上对图像 I(x,y)中每一行构成的一维数组进行一维小波分解，再对 分解形成的低、高频信息中每一列的一维数据做一维小波 分解，最终形成四个子带图像的低频分量LL、垂直方向上 的高频分量LH、水平方向上的高频分量HL、两个方向上的 高频分量HH。
17
精选文档
基于多分辨图像融合的实现
重构算法为
C j1
m, n
1 2
C k ,lZ
j
k, l hm2k hn2l
d
1 j
k ,lZ
k, l hm2k g n2l
d
2 j
k ,lZ
k, l hm2k hn2l
d
3 j
k ,lZ
k, l hm2k hn2l
对任意 L2 R 上的二维矩阵