遥感影像图像融合方法ppt课件
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遥感影像的镶嵌与融合 PPT
2.2色调调整－方差均值法
设要进行色调调整的相邻两幅图象为f(x,y)和g(x,y)，x和y是 图象上每个像元的采样行号和列号，希望把图象f(x,y)的 色调调整到与g(x,y)图象一致。
设α(x,y)是f(x,y)图象相对于g(x,y)图象记录增益变化，是f (x,y)图象相对于g(x,y)图象的零线漂移量。使f(x,y)图象的
d1
gA(i,j0j)gB(i,j0j)
j0
g(i,j)1 2[gE(iK 1 ,j)gH (i,j) ]
g ( i ,j ) m g E ( a i K x 1 ,j ) [ ， g H ( i ,j H (i,j)
色调调整到g(x,y)图象的技术问题，可归结到求α和β。
[g(x,y)M g]f[(x,y)M f]dx d2fyg
[f(x,y)M f]2dxdy
2 ff
Mg
2
fg 2
ff
Mf
f(x ,y )f(x ,y )
2.2 色调调整－直方图法
1.取出重叠部分，保证和A与B图象在行数上要一 致，一定不要小于A和B所具有的行数，并且在 取样时，要有足够的样本数。然后，在直方图 上找出两幅图象相应的频率像元所对应的灰度 值对。从直方图上读出灰度值对应的点对，用 分段拉伸的功能，把图象上的灰度值0，3，22， 46，54对应地拉伸到相应的图象上的灰度值0， 15，41，62，80。这些点中间的灰度值按线性 比例内插 .
2.色调调整效果检查。利用图象处理系统的显示功 能，使图象分别显示于屏幕左右两边。如果色 调调整成功，在屏幕上应看不出左、右两幅图 象的差别。如果还有差别，则修改拉伸时的点 对值，进行拉伸处理，直到在终端屏幕上看不 到差异为止。
3.用最后得到的拉伸点值，对相邻的两幅整图象A 和B的色调进行调整，即分波段把A图象的灰度 值拉伸到B图象相应的灰度值，从而完成相邻两 幅图象A和B的色调调整。
遥感入门图像融合ppt课件
遥感图像的融合处理
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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。
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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。
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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
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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
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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。
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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。
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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。
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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
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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
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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。
图像融合PPT课件
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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
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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
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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
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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
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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。
遥感图像处理_图像融合83页PPT
遥感图像处理_图像融合
51、山气日夕佳，飞鸟相与还。 52、木欣欣以向荣，泉涓涓而始流。
53、富贵非吾愿，帝乡不可期。 54、雄发指危冠，猛气冲长缨。 55、土地平旷，屋舍俨然，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ良田美 池桑竹 之属， 阡陌交 通，鸡 犬相闻 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
51、山气日夕佳，飞鸟相与还。 52、木欣欣以向荣，泉涓涓而始流。
53、富贵非吾愿，帝乡不可期。 54、雄发指危冠，猛气冲长缨。 55、土地平旷，屋舍俨然，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ良田美 池桑竹 之属， 阡陌交 通，鸡 犬相闻 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
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遥感图像处理基础课件.pptx
图像预处理——图像裁剪
图像裁剪的目的是将工程之外的区域去除，常用的是按照行政区划 边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。
关键技术
✓ 裁剪区的确定
信息。
Nearest Neighbor Diffusion pan sharpening算法，输入图像
NNDiffuse pan sharpening（NND）
支持标准地理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置 （无空间坐标系）几种地理信息元数据类型；支持多线程计算， 能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能
用这种投影。 人口、民族、气候、水系、土地利用、农业、工业和矿产
等分布图也都采用这种投影。
图像预处理——图像镶嵌
镶嵌
✓ 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或 多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
关键技术
✓ 颜色的平衡 ✓ 接边处理 ✓ 位于上层图像的背景值处理
融合方法
适用范围
IHS变换
纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。
Brovey变换
光谱信息保持较好，受波段限制。
乘积运算（CN）
对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。
PCA变换
无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，ห้องสมุดไป่ตู้调发生 较大变化，
改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持 Gram-schmidt（GS）空专间为纹最理新信高息空，间尤分其辨能率高影保像真设保计持，光能谱较特好征保持。影像的纹理和光谱
✓ 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系 （3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个 参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地 基准面。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
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
遥感影像图像融合方法ppt课件
贝叶斯估计法；专家系统；神经网络法；模糊集理 论；可靠性理论以及逻辑模板法等
7
遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
20
遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
21
小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理 融合处理 应用
6
图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
3
图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正
7
遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
20
遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
21
小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理 融合处理 应用
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图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
3
图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正
遥感地图与视频处理技术课件-第2章 融合
24
2 融合方法分类
类别
加性 变换
乘性 变换
子类别
典型方法
基于IHS变换的融合方法
分量替换法
基于PCA变换的融合方法
(矩阵变换法)
基于GS变换的融合方法 基于高通滤波的融合方法
频域分解法 基于小波(Wavelet)变换的融合方法
基于轮廓波(Contourlet)变换的融合方法 Brovey变换融合方法（比值变换） SVR(Synthetic Variable Ratio)变换融合方法
融合后影像
6
2 相关概念
图像融合是一个对多传感器的图像数据和其他信息的处理过 程。将空间和时间上冗余或互补的多源数据，按照一定的规 则进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信 息，生成具有新空间、波谱、时间特征的合成图像
美国Sarnoff 公司视频监 控系统
SWIR：全称为shortwave (length) infrared (band) —短 波红外
全色
多光谱
I分量
融合
融合后影像颜色值取决于全色影像与IHS变换后的I影像之差
34
3 分量替换融合法—新视角
人类视觉系统(HVS)的分辨率有限 人类视觉系统对色度信号的敏感程度低于亮度信号
图(a)
图(b)
图(b)的色度分辨率只有图(a)的四分之一！
3 分量替换融合法—新视角
RGBYUV
Y 0.299 0.587 0.114 R 0
12
4 融合的层次
Image1
Image2
Image3
Image n
图像几何纠正与精确配准 特征提取
特征提取
决
策
像素级融合
特征级融合 特征属性说明
2 融合方法分类
类别
加性 变换
乘性 变换
子类别
典型方法
基于IHS变换的融合方法
分量替换法
基于PCA变换的融合方法
(矩阵变换法)
基于GS变换的融合方法 基于高通滤波的融合方法
频域分解法 基于小波(Wavelet)变换的融合方法
基于轮廓波(Contourlet)变换的融合方法 Brovey变换融合方法（比值变换） SVR(Synthetic Variable Ratio)变换融合方法
融合后影像
6
2 相关概念
图像融合是一个对多传感器的图像数据和其他信息的处理过 程。将空间和时间上冗余或互补的多源数据，按照一定的规 则进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信 息，生成具有新空间、波谱、时间特征的合成图像
美国Sarnoff 公司视频监 控系统
SWIR：全称为shortwave (length) infrared (band) —短 波红外
全色
多光谱
I分量
融合
融合后影像颜色值取决于全色影像与IHS变换后的I影像之差
34
3 分量替换融合法—新视角
人类视觉系统(HVS)的分辨率有限 人类视觉系统对色度信号的敏感程度低于亮度信号
图(a)
图(b)
图(b)的色度分辨率只有图(a)的四分之一！
3 分量替换融合法—新视角
RGBYUV
Y 0.299 0.587 0.114 R 0
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4 融合的层次
Image1
Image2
Image3
Image n
图像几何纠正与精确配准 特征提取
特征提取
决
策
像素级融合
特征级融合 特征属性说明
遥感影像数据融合原理与方法素材课件
强度调制法
通过对多源遥感影像的像素强度 进行直接操作，实现影像融合， 如加权平均法、主成分分析法等
。
代数运算法
基于像素的代数运算进行融合，如 差值法、比值法等，能够突出不同 影像间的差异或相似特征。
多分辨率分析
利用多尺度分析工具，如金字塔分 解、小波变换等，对影像进行多尺 度融合，兼顾空间细节与光谱信息 。
05
遥感影像数据融合的挑战与发展趋势
遥感影像数据融合面临的挑战
数据多样性
遥感影像数据来源于不同的传感器和平台，具有多尺度 、多光谱、多时相等特点，如何有效集成这些异构数据是 一个重要挑战。
数据质量问题
由于传感器自身特性、大气条件等原因，遥感影像数据 常常存在噪声、畸变等质量问题，这些数据质量问题会影 响融合结果的精度和可靠性。
案例二
在某城市的绿地系统规划中，通过遥感影像数据融合，详细分析了绿地空间分布特征，提 出了优化绿地布局的策略，有效提升了城市生态环境质量。
案例三
某农业大省在作物生长季节中，采用遥感影像数据融合方法，实现了对作物生长状况和农 田环境条件的实时监测，为农民精准施肥、节水灌溉等提供了科学依据，提高了农业生产 效益。
未来展望
01
AI与遥感影像数据融合的深度融合： 预计AI技术在遥感影像处理与分析中 的应用将更加成熟和广泛，进一步提 高遥感影像数据融合的智能化水平。
02
多维度遥感数据融合： 未来将不仅仅 局限于空间维度上的数据融合，还将 拓展到时间、光谱等多个维度的融合 ，以揭示更多地球系统科学规律。
03
弹性计算和边缘计算： 随着云计算和 边缘计算技术的发展，未来遥感影像 数据融合将更好地利用这些先进技术 ，实现弹性可扩展的计算资源和低延 迟的数据处理与分析。这将为遥感影 像数据融合提供更强大的计算支持和 更高效的数据处理能力，推动遥感技 术在环境保护、城市规划、农业监测 等领域的广泛应用和落地。同时，这 也将带来一系列新的技术挑战和研究 机遇。
通过对多源遥感影像的像素强度 进行直接操作，实现影像融合， 如加权平均法、主成分分析法等
。
代数运算法
基于像素的代数运算进行融合，如 差值法、比值法等，能够突出不同 影像间的差异或相似特征。
多分辨率分析
利用多尺度分析工具，如金字塔分 解、小波变换等，对影像进行多尺 度融合，兼顾空间细节与光谱信息 。
05
遥感影像数据融合的挑战与发展趋势
遥感影像数据融合面临的挑战
数据多样性
遥感影像数据来源于不同的传感器和平台，具有多尺度 、多光谱、多时相等特点，如何有效集成这些异构数据是 一个重要挑战。
数据质量问题
由于传感器自身特性、大气条件等原因，遥感影像数据 常常存在噪声、畸变等质量问题，这些数据质量问题会影 响融合结果的精度和可靠性。
案例二
在某城市的绿地系统规划中，通过遥感影像数据融合，详细分析了绿地空间分布特征，提 出了优化绿地布局的策略，有效提升了城市生态环境质量。
案例三
某农业大省在作物生长季节中，采用遥感影像数据融合方法，实现了对作物生长状况和农 田环境条件的实时监测，为农民精准施肥、节水灌溉等提供了科学依据，提高了农业生产 效益。
未来展望
01
AI与遥感影像数据融合的深度融合： 预计AI技术在遥感影像处理与分析中 的应用将更加成熟和广泛，进一步提 高遥感影像数据融合的智能化水平。
02
多维度遥感数据融合： 未来将不仅仅 局限于空间维度上的数据融合，还将 拓展到时间、光谱等多个维度的融合 ，以揭示更多地球系统科学规律。
03
弹性计算和边缘计算： 随着云计算和 边缘计算技术的发展，未来遥感影像 数据融合将更好地利用这些先进技术 ，实现弹性可扩展的计算资源和低延 迟的数据处理与分析。这将为遥感影 像数据融合提供更强大的计算支持和 更高效的数据处理能力，推动遥感技 术在环境保护、城市规划、农业监测 等领域的广泛应用和落地。同时，这 也将带来一系列新的技术挑战和研究 机遇。
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。
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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.
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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
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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
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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
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6
10米分辨 率SPOT 图像
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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。
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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。
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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
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第四章 遥感图像处理-多源信息融合ppt课件
用信息的增加以及噪声误差的增加，因此对多种遥感数据 作出合理的选择。 – 几何配准，即解决遥感图像的几何畸变，解决空间配准问 题。
只有对地学规律、影象特征、成象机理这三者有深 刻的认识，并把它们有机地结合起来，信息复合才 能达到更好地效果。
（二）多源遥感信息复合的应用案例
遥感信息的复合 （1）不同传感器的遥感数据的复合， （2）不同时相的遥感数据的复合 （3）遥感与非遥感信息的复合
遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
（一）信息复合的概念和简介
定义：多源信息的复合是将多种遥感平台， 多时相遥感数据以及遥感数据与非遥感数据 之间的信息组合匹配的技术。
透 明 叠 加 检 查
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
数据融合方法：彩色变换、 K-L 变换，比值变换； 基于小波理论的特征融合、基于贝叶斯法则的分 类融合等
诸多复合方案中，彩色合成方法的效果比较明显。 所以应尽可能生成三幅新图像，分别赋予红、绿、 蓝色，进行假彩色合成。
具体做法举例：
将TM与SPOT复合，选取TM三个波段4，3，2 和 SPOT全色波段共4个波段， 复合方法1：每幅TM图像均与SPOT图像作逐点运 算，如相加、相减或相乘，或其他运算方案，生 成三幅图像，进行彩色合成，生成复合图像。
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
具体做法举例：
复合方法2：设 LRTM、 LGTM、 LBTM分别为TM4,3,2 波段的亮度值， LSPOT为SPOT全色波段的亮度值， A为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为： LR复＝A·LSPOT·LRTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LG复＝A·LSPOT·LGTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LB复＝A·LSPOT·LBTM/（LRTM +LGTM +LBTM） 将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予红、绿、 蓝色，合成后生成复合图像。
只有对地学规律、影象特征、成象机理这三者有深 刻的认识，并把它们有机地结合起来，信息复合才 能达到更好地效果。
（二）多源遥感信息复合的应用案例
遥感信息的复合 （1）不同传感器的遥感数据的复合， （2）不同时相的遥感数据的复合 （3）遥感与非遥感信息的复合
遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
（一）信息复合的概念和简介
定义：多源信息的复合是将多种遥感平台， 多时相遥感数据以及遥感数据与非遥感数据 之间的信息组合匹配的技术。
透 明 叠 加 检 查
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
数据融合方法：彩色变换、 K-L 变换，比值变换； 基于小波理论的特征融合、基于贝叶斯法则的分 类融合等
诸多复合方案中，彩色合成方法的效果比较明显。 所以应尽可能生成三幅新图像，分别赋予红、绿、 蓝色，进行假彩色合成。
具体做法举例：
将TM与SPOT复合，选取TM三个波段4，3，2 和 SPOT全色波段共4个波段， 复合方法1：每幅TM图像均与SPOT图像作逐点运 算，如相加、相减或相乘，或其他运算方案，生 成三幅图像，进行彩色合成，生成复合图像。
（四）常用的数据融合方法—彩色合成
具体做法举例：
复合方法2：设 LRTM、 LGTM、 LBTM分别为TM4,3,2 波段的亮度值， LSPOT为SPOT全色波段的亮度值， A为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为： LR复＝A·LSPOT·LRTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LG复＝A·LSPOT·LGTM/（LRTM +LGTM +LBTM） LB复＝A·LSPOT·LBTM/（LRTM +LGTM +LBTM） 将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予红、绿、 蓝色，合成后生成复合图像。
遥感影像数据融合原理与方法课件.ppt
（3）图象比值法
2.2 图像回归法（Image Regression）
图像回归法是首先假定影像的像元值是另一影像的一 个线性函数，通过最小二乘法来进行回归，然后再用回 归方程计算出的预测值来减去影像的原始像元值，从而 获得二影像的回归残差图像。经过回归处理后的遥感数 据在一定程度上类似于进行了相对辐射校正，因而能减 弱多时相影像中由于大气条件和太阳高度角的不同所带 来的影响。
2.7 贝叶斯（Bayes）估计 2.8 D-S推理法(Dempster-Shafter) 2.9 人工神经网络（ANN） 2.10 专家系统
遥感数据融合存在问题及发展趋势
遥感影像数据融合还是一门很不成熟的技术，有待于进 一步解决的关键问题有： 空间配准模型 建立统一的数学融合模型 提高数据预处理过程的精度
它将多波段的低分辨率图像进行PCA变换，将单波段的高分辨率 图像经过灰度拉伸，使其灰度的均值与方差和PCA变换第一分量图像 一致；然后用拉伸过的高分辨率图像代替第一分量图像，经过PCA逆 变换还原到原始空间，生成具有高空问分辨率的多波段融合图像。
PCT的优点是能够分离信息，减少相关，从而突出不同的地物目 标。另外，它对辐射差异具有自动校正的功能，因此无须再做相对辐 射校正处理。
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 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
2 数据融合方法介绍
2.1 代数法
代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值 法等。 （1）加权融合法 （2）单变量图像差值法
小波变换常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。它具有 在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变 的优越性。
2.2 图像回归法（Image Regression）
图像回归法是首先假定影像的像元值是另一影像的一 个线性函数，通过最小二乘法来进行回归，然后再用回 归方程计算出的预测值来减去影像的原始像元值，从而 获得二影像的回归残差图像。经过回归处理后的遥感数 据在一定程度上类似于进行了相对辐射校正，因而能减 弱多时相影像中由于大气条件和太阳高度角的不同所带 来的影响。
2.7 贝叶斯（Bayes）估计 2.8 D-S推理法(Dempster-Shafter) 2.9 人工神经网络（ANN） 2.10 专家系统
遥感数据融合存在问题及发展趋势
遥感影像数据融合还是一门很不成熟的技术，有待于进 一步解决的关键问题有： 空间配准模型 建立统一的数学融合模型 提高数据预处理过程的精度
它将多波段的低分辨率图像进行PCA变换，将单波段的高分辨率 图像经过灰度拉伸，使其灰度的均值与方差和PCA变换第一分量图像 一致；然后用拉伸过的高分辨率图像代替第一分量图像，经过PCA逆 变换还原到原始空间，生成具有高空问分辨率的多波段融合图像。
PCT的优点是能够分离信息，减少相关，从而突出不同的地物目 标。另外，它对辐射差异具有自动校正的功能，因此无须再做相对辐 射校正处理。
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 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
2 数据融合方法介绍
2.1 代数法
代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值 法等。 （1）加权融合法 （2）单变量图像差值法
小波变换常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。它具有 在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变 的优越性。
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遥感与非遥感数据的融合
➢ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数 据常呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样 化。
➢ 因此，为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先 需要将获取的非遥感数据按照一定的地理网格系统重 新量化和编码，以完成各种地理数据的定量和定位， 产生出新的数据格式。
小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
➢ 这种融合的意义决不仅仅提高了目视解译的效果，更 重要的是在定量分析中提高了精度，扩大了遥感数据 的应用面，具有很大的实际意义。
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➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
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遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
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遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合方法
代数法 分量替换法 基于彩色空间变换的影像融合法 基于主成分分析的影像融合法 基于高通滤波影像融合法 基于小波变换影像融合法 基于小波的HIS影像融合
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代数法
传感器1 影像数据
传感器2 影像数据
空 间 配准
对应像素代数运算
融合 影像数据
贝叶斯估计法；专家系统；神经网络法；模糊集理感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
几何配准，即解决遥感图像的几何畸变，解决空间配准问题
➢ 只有对地学规律、影象特征、成象机理这三者有深刻 的认识，并把它们有机地结合起来，数据融合才能达 到更好地效果
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遥感与非遥感数据的融合
➢ 遥感数据与地理数据的融合是遥感分析过程中不可缺 少的手段 通过遥感手段获取数据不能解决应用时遇到的全部 问题 因此，将地形、气象、水文等专题数据，行政区划、 人口、经济收入等人文与经济数据作为遥感数据的 补充，可有助于综合分析问题，发现客观规律，提 高解译的效果
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图像融合
➢ 目的：把那些在空间和时间上冗余或互补的多源数据， 按照一定的规则进行运算处理，获得比任何一种数据 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 空间分辨率的提高 目标特征增强 提高分类精度 信息互补
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图像融合的流程
全色 几何纠正
ZYa ZYb ZYc 几何纠正
新疆地区SPOT卫星PAN影像
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不进行直方图修正
进行直方图修正
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原图
不进行直方图修正
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进行直方图修正
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数据融合的技术关键
➢ 数据融合的技术关键
充分认识研究对象的地学规律
充分了解每种融合数据的特点和适用性 充分考虑到不同遥感数据之间波谱数据的相关性引起的有用
数据的增加以及噪声误差的增加，因此对多种遥感数据作出 合理的选择
图像融合
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图像融合
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图像融合
➢ 多种名称，常见的有
图像复合（Image Fusion) 影像融合(Image Merging)、 数据复合(Data Fusion)、 数据综合(Data Integration)、 影像综合(Image Integration)、 信息复合(Information Combination)
将低空间分辨率 图像重采样成高 空间分辨率图像
常用代数法： （1）相乘：适用于SAR影 像与光学影像； （2）相关系数加权法：适 用于全色影像与多光谱影像。
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分量替换法
全色 数据 HRP
多光谱 数据 LMS
空间 分量 HRS
正变换
空间 分量 LRS
光谱 分量 TC
逆变换
融合 图像 HMS
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图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
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预处理 融合处理 应用
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图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
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基于彩色空间变换的融合方法
全色波段
ZYc ZYb ZYa
HSI变换提取I分量
直方图匹配 用全色影像替代多光谱影像的I分量进行HSI反变换
融合结果
基于HSI编的辑课融件 合流程
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北京地区资源一号卫星影像
北京地区SPOT卫星PAN影像
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HSI变换融合结果图
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新疆地区资源一号卫星影像