遥感图像的假彩色合成
遥感图像增强处理
第八章（4） 遥感图像增强处理一、彩色增强处理彩色合成变换：加色法密度分割：单波段的彩色：密度分割IHS 变换（一）彩色合成多波段彩色合成：利用计算机将同一地区三个波段的影像，分别赋予红、绿、蓝三原色，进行单基色变换（色阶），然后使各影像准确套合叠置显示，依照彩色合成原理，构成彩色合成影像。
分类：假彩色合成、真彩色合成真彩色合成：当三幅影像的工作波段分别为红、绿、蓝时，同时分别对应赋予红色、绿色、蓝色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，称为真彩色合成。
假彩色合成：（重点看）各工作波段被赋予的颜色，与波段所代表的真实颜色不同，合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成标准假彩色合成：1、近红外波段赋予红色、红光波段赋予绿色，绿光波段赋予蓝色。
2、针对TM 影像的7个波段：第2波段是绿色波段、第3波段是红色波段、第4波段是近红外波段当4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色时，这一合成方案称为标准假彩色合成（二）假彩色密度分割单波段的假彩色密度分割：将单波段影像的像元值从小到大按照某种标准划分等级，每一级别赋予一种颜色，最终影像表现为彩色，这些色彩是人为加上的，与地物的天然色彩不一定相同，称为假彩色密度分割。
等密度分割：对像元数值从小到大划分为n 级，各级内含有的像元数大致相等时，称为等密度分割。
（三）IHS 变换HSI 代表色调、饱和度和明度（hue ，saturation,intensity ）。
色彩模式可以用近似的颜色立体来定量化。
定义：IHS 变换是RGB 颜色系统与HIS 颜色系统之间的变换。
具体方法 ：令IRIGIB ,下标max 为R ，G ，B 中最大值，下标min 为R ，G ，B 中最小值， IRIGIB 和Ｓ均为0-1的实数，Ｈ为0-360的实数。
则有明度： 2/)(min max I I I +=饱和度：5.0≤I )/()(min max min max S S S S S +-=5.0>I )11/()(min max min max S S S S S -+--=色调：min max H H H -=∆如果max H H R =，则]/)[(60H H H H B G ∆-=，位于黄和品红之间如果max H H G =，则]/)(2[60H H H H R B ∆-+=，位于青和黄之间如果max H H B =，则 ]/)(4[60H H H H G R ∆-+=，位于品红和蓝之间二 、光谱增强处理（一）反差增强线性变换，非线性变换，直方图增强⏹ 通过修改各种像元值来改善影像对比度，从而改变影像质量的处理方法。
遥感实验报告彩色增强2
实验名称：彩色增强一、实验内容1．对一幅灰阶影像进行伪彩色增强2．利用三个波段的遥感影像进行假彩色增强3．利用TM1,2,3,波段的遥感影像进行真彩色合成二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台、遥感影像处理软件（ENVI）、多波段影像bhtmref.img三、实验原理(1)真彩色合成是指从多波段遥感影像中选择其中三幅影像在显示屏上合成一幅图像（三合一），该三幅影像的波段范围与自然界中的红绿蓝光的波长范围大致相同，从而得到与实际地物颜色大致相同的合成影像的合成方法。
(2)假彩色合成1.定义：是将一幅自然彩色图像或者是同一景物的多光谱图像通过线性假彩色映射函数变换为新的三基色分量进行彩色合成，使增强图像中各目标呈现出与原图像不同的彩色的技术。
2.目的：使感兴趣的目标更加注目，以提高对目标的分辨率(3)伪彩色变换是指由输入的单波段影像，通过3个独立的数学变换，产生R、G、B，3个分量影像，然后合成为伪彩色影像。
彩色的含量由变换函数的形状决定。
四、实验步骤及其结果分析实验步骤：(1)真彩色合成打开多波段影像bhtmref.img，选择RGB Color,然后将TM3，TM2，TM1一次导入到标签为“R”、“G”、“B”的文本框，点击“Load RGB”，结果如图1所示(2)假彩色合成1. 打开多波段影像bhtmref.img，选择RGB Color, 然后将TM4，TM3，TM2一次导入到标签为“R”、“G”、“B”的文本框，点击“Load RGB”，结果如图2所示2. 将TM5，TM4，TM3一次导入到标签为“R”、“G”、“B”的文本框,点击NewDisplay,在点击“Load RGB”，结果如图3所示(3)伪彩色变换1.利用直方图统计，查开单(TM2)波段影像的直方图结果如图图4所示，确定伪彩色增强的分段。
2.利用“Tools—Color Mapping—Density slics”，选择TM2波段进行分段，结果如图图5所示。
遥感图像的假彩色合成
北京化工大学学士学位论文遥感图像的假彩色合成姓名：刘晓璐班级：信息与计算科学0304班学号：200362102遥感图像的假彩色合成摘要：遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内及其我国的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。
在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时，处理技术也更加成熟；在应用上，结合了地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），向着更系统化，更定量化方向发展，使遥感数据的应用更加广泛和深入。
假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更加醒目的目的。
本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。
在遥感的多光谱图像中，有些是不可见光波段的图像，如近红外，红外，甚至是远红外波段。
因为这些波段不仅具有夜视能力，而且通过与其他波段的配合，易于区分地物。
用假彩色技术处理多光谱图像，目的不在于使景物恢复自然的彩色，而是从中获得更多的信息。
为了实现这样的目的，本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法，并对其进行对比，得出最优的合成图像。
关键词：图像融合，假彩色合成，彩色增强，灰度级，RGB图像，False color mapping for image fusionAbstract: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities.The resulting images have a higher information content than each of the originalimages and retain sensor specific image information. The unique component ofeach image modality is enhanced in the resulting fused color image representation.First, the component of two original input images is determined. Second, thecommon component of each image. Third, the unique component of each imagemodality is subtracted from the image of the other modality. This step serves toenhance the representation of sensor-specific details in the final fused result.Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting fromthe last step through, respectively, the red and green channels of a color display.The method is applied to fuse thermal and visual images. The results show thatthe color mapping enhances the visibility of certain details and preserves thespecificity of the sensor information. The fused images also have a fairly naturalappearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixels.The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images canbe enhanced and their noise can be reduced by standard image processingtechniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This impliesthat the investigated approaches can eventually be applied in real time and thatthe hardware needed is not too complicated or too voluminous(an importantconsideration when it has to fit in an airplane, for instance).Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images前言点明毕业论文的论题、学术意义以及其与所阅读文献的关系，简要说明文献收集的目的、重点、时空范围、文献种类、核心刊物等方面的内容。
多波段遥感图像彩色合成处理解析
多波段遥感图像彩色合成处理解析【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。
【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法0 引言彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。
本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。
1 授课内容假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。
1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据）图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。
1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。
图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据）图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。
工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。
envi波段合成步骤
envi波段合成步骤Envi波段合成步骤在遥感数据处理领域中，波段合成是一种将不同波段的遥感数据融合成彩色或其他格式的图像的技术。
波段合成具有广泛的应用，如在农业、林业、城市规划和环境监测等领域都有应用。
Envi是一款常用的遥感数据处理软件，其中波段合成是其中的一项重要功能。
下面我们将按类别介绍Envi波段合成的基本步骤。
第一类：RGB合成RGB合成是最常见的波段合成方式，它将红、绿、蓝三个波段合成为一张图像。
这种方式下，红波段通常用于显示植被、水体等红色元素，绿波段用于显示植被和植被覆盖度，蓝波段用于显示水体、建筑物等。
在Envi中，RGB合成的步骤为：1.打开Envi软件，导入所需要的遥感数据；2.在主窗口左下角点击“Layer Manager”进行图层管理；3.选中三个需要的波段，右键点击并选择“RGB Combination”；4.在弹出的窗口中根据需要进行调整，然后点击“OK”；5.最后可以对图像进行拉伸或剪裁等操作来调整图像质量。
第二类：假彩色合成假彩色合成是将遥感数据中的红、绿、近红外波段合成为图像，使得植被和裸地聚类更加明显。
假彩色图像中，红波段分配给红色通道，绿波段分配给绿色通道，近红外波段分配给蓝色通道。
在Envi中，假彩色合成的步骤为：1.打开Envi软件，导入需要的遥感数据；2.在主窗口左下角点击“Layer Manager”进行图层管理；3.选中需要合成的三个波段，右键点击并选择“Color Composite”；4.在弹出的对话框中选择红、绿、蓝通道的通道分配，然后点击“OK”进行合成;5.最后进行图像的拉伸、裁剪等操作，以便更好地显示图像的特征。
第三类：真彩色合成真彩色合成是将红、绿、蓝三个波段合成为一幅照片，它使图像看起来更加自然，接近于肉眼所见的颜色。
在Envi中，真彩色合成的步骤为：1.打开Envi软件，导入需要的遥感数据；2.在主窗口左下角点击“Layer Manager”进行图层管理；3.选中需要合成的三个波段，右键点击并选择“True Color Composite”；4.在弹出的对话框中选择红、绿、蓝通道的通道分配，然后点击“OK”进行合成;5.最后进行图像的拉伸、裁剪等操作，以便更好地显示图像的特征。
遥感实验2
10资环张少波学号：102087105第一组实验：色彩变换（真彩色合成、假彩色合成）一、实验目的：利用ENVI4.2软件进行TM 影像的标准真彩色合成和假彩色合成，波段分别为Band3、Band2、Band1和Band4、Band3、Band2二、实验步骤：打开TM影像图点击RGB Color依次连续点击Band4、Band3、Band 2点击Load RGB,出现与真实颜色有很点击New Display建立新的窗口大不同的标准假彩色合成影像图片点击RGB Color，依次连续点击Band3、Band2、Band1，点击Load RGB，出现跟现实生活颜色接近的真彩色合成图像。
第二组实验：伪彩色合成一、实验目的：利用利用ENVI4.2软件进行伪彩色合成，以更好的区别地物。
二、实验步骤：打开TM影像图，选择Band1，点击Grey Scale，出现#1 Band3:AA窗口，→→Desity Slice…→点击Band3，在点击OK→出现#1 Density Slice窗口，点击Option→Set Number of Range→输入数字2→点击Option→Apply Default Range→点击窗口中的Apply →出现伪彩色和成的图像选择窗口中的Tools 点击Color Mapping点击Desity Slice…点击Band4点击OK，出现了合成后的图像第三组实验：遥感影像的色彩变换RGB→HLS一、实验目的：利用利用ENVI4.2软件进行遥感影像的色彩变换。
实验步骤：打开标准真彩色合成TM 点击Color Transforms影像点击Transform点击RGB→HLS 点击OK点击Choose→存盘→点击Display #1→出现下来菜单，点击New Display,打开一个新的窗口#2 Image→Load RGB→出现HLS的彩色图像第四组实验：波段间的相关系数一、实验目的：利用ENVI4.2软件统计TM 影像的波段间相关程度。
实习5 遥感图像彩色增强
一、实习目的熟悉和掌握伪彩色增强、彩色合成、彩色变换的原理及其软件操作。
二、实习资料英国London 的TM 数据。
三、实习步骤 1、伪彩色增强 ①、打开文件TM 文件：File → Open Image File → TM → RGB Color → Resize （Band 4、3、2） → New Display → Load RGB → Gray Scale → Resize （Band 4) →Load RGB②、Overlay → Density Slice... → 设置参数 → 例：Resize （Band 4) → OK →Apply选中某灰度范围，进行范围调整和颜色修改删除不需要的灰度值设置灰度范围和选定颜色后点击Apply ，可以发现原来的灰度图像变为彩色图像，不同的灰度范围附上了不同的颜色。
③、保存伪彩色增强后的图片：→ File → Save Image as → Image file →JPG可以。
伪彩色增强能帮助我们进行目视判读。
2、彩色合成①、真彩色合成：真彩色合成是指彩色合成后的图像与原来地物本身颜色相同的彩色合成方法。
TM的3波段赋予红色，2波段赋予绿色，1波段赋予蓝色。
②、假彩色合成：标准假彩色合成Band4赋予Red，Band3赋予Green，Band2赋予Blue。
3、彩色变换①、加载SDC11100.JPG文件：File → Open Image File → SDC11100.JPG →RGB Color →依次选择R、G、B → Load RGB →一幅真实的鲜花图像②、Transform → Color Transforms → RGB to HSV → Available Bands List → OK →依次选择R、G、B → OK → Choose →保存地址（命名为1）→OK③、打开保存文件：File → Open Image File → 1 → RGB Color →依次选择R、G、B → New Display → Load RGB → Gray Scale → R → Load RGB ④、查看Hue（色度）的Data范围为0 - 360，Sat（饱和度）Data范围为0 - 1，Val(亮度)的Data范围为0 - 1。
遥感图像的增强处理
目的：通过上机操作，掌握彩色变换增强，空间域增强，频率域增强，多光谱变换增强等几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对遥感图像增强处理的理解。
实验内容：彩色合成；对比度变换增强；空间滤波增强；频率域增强；图像运算；主成分变换。
一、彩色合成
根据加色法彩色合成原理，选择遥感图像的三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，然后将这三个波段叠加，构成彩色合成图像。
锐化：interpreter—spatical enhancement—convolution（索伯尔）以T1为例。 New为自己新定义一个模板，在Xsize与Ysize中定义，以默认的3为例，在窗口中的行列中输入T1（突出线状地物，为水平方向线性地物）点file中的librarian中的name中命名“suoboer”点save后close，发现自定义的suoboer已出现 在convolution窗口中的kernel下，点击suoboer，再在output file中命名。
（1）索伯尔梯度
1 2 1 -1 0 1
T1= 0 0 0 T2= -2 0 2
-1-2-1 -1 0 1
（2）拉普拉斯算法（有利于提取边缘信息）
0 1 0
T（m，n）=1-4 1（同时突出横、纵向，但边界是断断续续
标准假彩色合成：
TM2(绿波段)赋予蓝
TM3（红波段）赋予绿
TM4（近红外波段）赋予红；
步骤：配准--------合成
空间位置上配准（通过几何校正进行配准）
做一标准假彩色合成（选影像tm2、3、4）
首先将tm2、3、4打开看是否能直接合成（投影坐标是否一样，若不一样则需配准后才能合成）
遥感影像中的真、假彩色合成及伪彩色等
聊一聊遥感影像中的真彩色、假彩色及伪彩色真彩色不是和肉眼一致吗？为什么还会有假彩色、伪彩色呢？【基本认知】➢遥感影像有黑白和彩色之分黑白影像是根据物体的灰度不同而呈现的，一般建筑物为灰白色，而草地和森林颜色较深遥感彩色影像又有真彩色和假彩色之分✧真彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征，符合人的认知习惯✧假彩色影像上，草、树和庄稼覆盖地区通常为红色，而水是灰色和蓝色的，城市是蓝灰色的【何为图像的彩色显示】遥感数据是直接从遥感器得到的数字数据的罗列。
为了使其内容直观易懂，彩色显示是非常重要的技术，彩色显示有两种方法：①把多个波段的图像分别赋予一种原色而进行显示的彩色合成法对一幅黑白图像的灰阶赋予颜色的假彩色（伪彩色）显示法彩色合成【基本概念】从通过滤光片、棱镜、衍射光栅等分光而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成，根据三原色的对应方式不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1）真彩色合成在通过对应于三原色蓝、绿、红的滤光片而拍摄的三张多波段图像上，如果使用同样的三原色滤光片进行合成，就可以得到接近天然色的颜色，即为真彩色合成。
2）假彩色合成通常的遥感图像不一定是在分解为三原色的滤光片的波长范围内拍摄的，多数场合是使用了人眼看不见的红外波段，因为这种图像的彩色合成已经不是天然色彩了，所以称为假彩色合成。
3）红外彩色合成在遥感中，多采用对近红外区赋予红色，对红色的波长区赋予绿色，对绿色的波长区赋予蓝色，称为红外彩色合成。
彩色合成法可应用于从不同的遥感器中获得的图像显示，例如，通过把空间分辨率高的黑白图像和空间分辨率低的多波段图像进行彩色合成，就可以做出空间分辨率高且具有多波段信息的图像，这对于图像判读是非常有效的。
伪彩色显示（又称密度分割）把一张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的伪彩色显示【总结】✧真彩色：R G B三波段的合成显示图✧假彩色：任意三个波段的合成显示图✧伪彩色：只含有一个任意波段的图像显示假彩色也好，伪彩色也罢，都是为了增加遥感影像的可读性。
直方图均衡化在遥感图像彩色合成中的应用
基金项目 作者简介
收稿日期
河南省科技厅项目 ( 092400410031) 。 黄昆 ( 1968- ), 男, 河南信阳人, 讲师, 从事资 源环境与生态 研究。* 通讯作者, 博士, 教授。
2010 03 15
图 1 TMB1. BMP直方图 F ig. 1 TMB1. BMP histogram
38卷 16 期
黄 昆等 直方图均衡化在遥感图像彩色合成中的应用
8819
图 2 TM B1. BM P增强后的直方图 F ig. 2 TMB1. BMP enhanced histogram
(图 4)。这种均衡化能 使整幅图像的 质量均衡地 得以改 善 [ 6- 8] 。
图 5 分段线性拉伸直方图变化示意 F ig. 5 Changes in the piecew ise linear histogram stretching
责任编辑 李菲菲 责任校对 傅真治
直方图均衡化在遥感图像彩色合成中的应用
黄 昆, 陈登胜, 余国忠* (信阳师范学院城市与环境科学学院, 河南信阳 464000)
摘要 基于色彩合成原理的传统遥感图像增强手段存在很大的局限性, 提出了一种直方图均衡化调整图像像素灰度值的方法, 利用该 方法对多光谱遥感图像进行增强处理, 处理后的图像再进行彩色合成。实例分析表明, 该方法直观、快捷, 并能取得较好的视觉判读效 果, 具有一定的实用意义。 关键词 直方图均衡化; 图像增强; 遥感图像; 彩色合成 中图分类号 P 237 文献标识码 A 文章编号 0517- 6611( 2010) 16- 08818- 04
1. 2. 1 视觉效果的增强。视觉效果要求, 图像中比较细小 的亮度变化都能清楚地表示出来。这可以用下列方法得以 实现: 扩大直方图的亮度分布区间, 以提高图像的整体对比 度; 增大图像像元的灰度值, 以提高图像的亮度, 或降低图像 像元的灰度值, 以降低图像的亮度。 1. 2. 2 识别目标的增强。识别效果要求, 被识别目标与周边 环境间必须存在差异。这可以用下列方法得以实现: 分段扩 大 (或压缩 )直方图的亮度分布区间, 或局部增大 ( 或降低 ) 图像像元的灰度值。
ENVY实验二的操作和步骤
实验二实验名称：遥感图像导入与裁切实验要求：1、导入遥感图像并进行波段叠加、假彩色合成的处理，对其进行输出；2、对处理后的遥感图像进行规则区域与不规则区域的裁剪处理。
实验内容：一、遥感图像的导入1. 遥感影像的波段叠加2. 遥感影像的假彩色合成3.遥感影像的保存与输出二、遥感图像的裁切处理1.规则区域的裁切2.不规则区域的裁切实验步骤：一、导入遥感影像并进行叠加假彩色处理。
1导入遥感影像：2、选择工具栏中的波段叠加3、导入需要叠加的多条影像波段4、进行波段叠加5、进行多条波段的假彩色合成6、点击load data。
对进行设置假彩色合成效果图：7、进行图像彩色效果设置处理：效果图：8、利用portal工具项，锁定目标区域，进行假彩色合成效果图对比10、进行遥感影像的保存与输出，点击保存。
存储合成影像也可通过ARCMAP路径进行存储处理二、遥感图像的裁切处理1、进行图像的规则剪切，点击resize data2、选定剪切面，进行大小设置3、移动图框，选择目标剪切位置剪切效果图：4、通过新建矢量进行不规则裁剪5、进行裁剪路径保存6、选中工具栏7、双击subset data via ROIs 选择裁剪路径8、点击OK9、设置裁剪参数：裁剪成果图：10、对裁剪的图像设置假彩色11、点击load data。
设置成像类型实验成国图：实验小结:⑴本次实验加深了我们对envi软件功能的应用，让我们初步认识到envi软件在图像显示与处理上的作用；⑵图像的假彩色处理方面，不同选项的红、蓝、绿搭配会有不同的显示效果。
实验中，我们要根据目标图像的侧重，选择恰当的假彩色处理；⑶熟悉理解envi软件的图标的功能，对使用该软件有着极其重要的意义。
遥感影像(标准假彩色合成)解译标志
主要分布在城镇及经济发达区周围或交通沿线
边界清晰
灰色或色调不均
影像结构较粗糙
未利用土地
沙地
主要分布湖积平原及西部风沙区
逐渐过渡，边界不清晰
浅绿色
影像结构比较均匀
盐碱地
主要分布在本区西部低洼地
边界较清晰
白色，夹蓝色或红色斑点
影像结构粗糙
沼泽地
主要分布在河流沿岸及平原上的低洼地及沿海
几何形状明显，边界清楚
影像纹理较均一
旱
地
主要分布在山区、坡地、丘陵缓坡地带、
河流冲洪积、滨海平原台地、山前平原
沿山脚低缓坡不规则条带状或大面积分布，边界不清楚
影像色调多样，一般为浅绿色、浅灰色、浅黄色（春）红色或浅红色（夏）褐色（收割后）
影像结构粗糙、纹理明显，有条状纹理，有田块形状，可见农田防护林网格
林地
有林地
不同地貌区域均有分布以大小兴安岭、长白山等山地为主
影像色调多样
影像结构不一
草地
高覆盖度草地
主要分布在低洼地或平地，山地丘陵的阳坡及顶部也有分布
面状条带状块状，边界清晰
红色，黄色，褐色，绿色
影像结构较均一，边界清晰，无纹理
中覆盖度草地
主要分布在低洼地及山地丘陵的阳坡或顶部
面状条带状块状，边界清晰
黄色，褐色，绿色或白色
影像结构较均一
低覆盖度草地
山地丘陵阳坡或顶部，主要分布在辽西山地，西部低洼地也有分布
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
深红色、暗红色，色调均匀
有绒状纹理
灌木林地
主要分布在丘陵及河谷两侧
受地形控制边界自然圆滑，呈不规则形状
浅红色，色调均匀
envi-图像增强
遥感图像增强处理1.假彩色合成打开一组TM遥感数据图像然后选择RGB color，随机选择三个波段放入RGB（3，2，1除外）例5.4.3波段放入RGB通道，然后load RGB（图1-1），真彩色3.2.1放入RGB通道（图1-2）图1-1图1-2假彩色合成一般能提高某种地物的识别程度，所以一般采用假彩色合成来突出某类地物。
2.伪彩色合成（密度分割）对于单波段的黑白影像，人眼很难区分灰度的变化，很难利用这些信息。
故就借用彩色来代替单波段图像的灰阶，即就是进行假彩色密度分割。
打开一幅TM遥感图像的随机波段，在显示窗口选择 Overlay - Density Slice，然后设置MIN值和MAX值，如图2-1所示点Apply，得出伪彩色合成结果如图2-23.空间域增强处理先打开一个单波段图像，然后点击Enhance - Interactive Stretching - Stretch Type - Linear,接着就根据图像的情况进行拉伸调整，图像暗了可以调整亮一些，亮了可以调整暗一点。
如图3-1 3-2是。
图3-1 图3-2图3-3，是空间域增强界面通过空间域增加处理能增加图像黑白对比能突出地物4.分段线性增强打开一幅单波段的图像，然后点击Enhance - Interactive Stretching - Stretch Type - Piecewise Linear图4-1为原图，图4-2为处理后图像图4-1 图4-2图4-3为处理界面5.非线性拉伸---高斯拉伸打开一幅单波段图像，分别点击Enhance - Interactive Stretching - Stretch Type - Gaussian 。
然后设置拉伸范围此处设置为50—230如图5-1图5-2原图像，图5-3处理后图像图5-2 图5-2 非线性拉伸是将拉伸范围以内变换为线性方程以外的初等函数，此处高斯拉伸就将范围类的值都变低了。
遥感数据图像处理实验五、光谱增强处理
实验五、光谱增强处理（Spectral Enhancement）一、彩色合成（Natural Color）1.1真彩色合成真彩色合成就是模拟自然色彩对多波段数据进行合成，输出自然色彩图像，合成过程中的关键是三个输入波段光谱范围的确定，这三个波段依次是近红外（Near Infrared）、红(Red)、绿(Green)。
(1) SPOT图像真彩色合成：具体操作过程如下：（以c:\program files\ imagine 8.4\examples\spotxs.img为例）ERDAS IMAGINE 8.4图标面板菜单条:Main→Image Interpreter(或单击ERDAS IMAGINE 8.4图标面板工具条“Interpreter”图标)→打开Image Interpreter对话框→选择Spectral Enhancement→打开Spectral Enhancement对话框→选择Natural Color→打开Natural Color对话框在Natural Color对话框中需要设置下列参数：→Input File (确定输入文件):spotxs.img→Output File (定义输出文件):spotnc.img→Input Band Spectral Range (确定输入光谱范围)NI:3;R:2;G:1→Output Data Type (输出数据类型):Unsigned 8 bit→选定Stretch Output Range（拉伸输出数据）→选定Ignore Zero in Stats（输出数据统计时忽略零值）→Coordinate Type (文件坐标类型):Map→Subset Definition (处理范围确定):ULX,ULY;LRX,LRY(缺省状态为整个图像范围)→单击Ok按钮（关闭Natural Color对话框，执行真彩色合成）(2) TM图像真彩色合成：具体操作过程如下：（以c:\program files\ imagine 8.4\examples\gy432.img为例）ERDAS IMAGINE 8.4图标面板菜单条:Main→Image Interpreter(或单击ERDAS IMAGINE 8.4图标面板工具条“Interpreter”图标)→打开Image Interpreter对话框→选择Spectral Enhancement→打开Spectral Enhancement对话框→选择Natural Color→打开Natural Color对话框在Natural Color对话框中需要设置下列参数：→Input File (确定输入文件):gy432.img→Output File (定义输出文件):gync.img→Input Band Spectral Range (确定输入光谱范围)NI:3;R:2;G:1 →Output Data Type (输出数据类型):Unsigned 8 bit→选定Stretch Output Range（拉伸输出数据）→选定Ignore Zero in Stats（输出数据统计时忽略零值）→Coordinate Type (文件坐标类型):Map→Subset Definition (处理范围确定):ULX,ULY;LRX,LRY(缺省状态为整个图像范围)→单击Ok按钮（关闭Natural Color对话框，执行真彩色合成）1.2假彩色合成：任意三个波段输入到近红外(Near Infrared)、红(Red)、绿(Green)中,得到假彩色图像。
遥感常用波段组合
常用波段组合：（一）321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
（二）432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4(红)、3(绿)、2(蓝)假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
（三）451：信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段(即第1、2、3波段)之间，两个中红外波段(即第4、7波段)之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。
计算各种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。
人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。
因此，应将绿色赋予方差最大的波段。
遥感中的色的名词解释
遥感中的色的名词解释概述：遥感是一门利用卫星或飞机等遥感平台获取地球表面信息的技术。
在遥感图像中，色彩是图像传达信息的重要元素之一。
本文将解释在遥感中常见的色彩概念和应用。
1. 红色（Red）：红色在遥感中通常代表着植被特征。
由于叶绿素吸收了可见光中的大部分红光，因此植被在遥感图像中呈现出较暗的红色。
遥感中红色的强度可以反映植被的密度和健康状况。
红色还用于火灾监测，因为火焰通常发出红外辐射。
2. 绿色（Green）：绿色在遥感中主要用来描述植被的生长状况。
植被对可见光中的绿光吸收较少，因此在遥感图像中呈现出较亮的绿色。
绿色的强度可以揭示植被的种类、覆盖度和健康程度。
3. 蓝色（Blue）：蓝色在遥感中常用于水体特征的分析和识别。
由于水体对蓝光的吸收较高，遥感图像中的水体呈现出较暗的蓝色。
因此，蓝色可以用于检测水体的分布、浑浊度和污染程度。
4. 红外线（Infrared）：红外线是遥感中一个重要的色彩概念，包括近红外和热红外两个范围。
近红外反映了地物的植被状况和含水量，而热红外则主要用于表征地物的温度。
通过红外线的分析，可以了解到地物的生长状态、热力分布和土壤含水情况。
5. 多光谱（Multispectral）：多光谱遥感利用多个光谱波段来获取地物信息，通过不同光谱响应的差异，可以解析地物的组成和属性。
多光谱遥感图像中的不同波段呈现出不同的色彩，可以提供更丰富的信息。
6. 波段合成（Band Combination）：波段合成是将不同波段的遥感图像进行组合，形成一幅新的合成图像。
不同波段的色彩组合可以突出或弱化某种特定的地物特征。
例如，将红、绿、蓝波段合成可以生成真彩色图像，反映地表的真实颜色，而将红、近红外和绿波段合成可以生成假彩色图像，突出植被和水体的分布。
7. 假彩色（False Color）：假彩色是通过替换遥感图像中的特定波段来生成一种不同于真实色彩的图像。
常用的假彩色合成包括红外波段的替代，通常用红外、近红外和绿波段来代替红、绿、蓝波段。
试验1遥感图像彩色变换
试验1遥感图像彩色变换第一篇：试验1 遥感图像彩色变换试验1 遥感图像彩色变换1、原理和方法在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。
又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨。
1.彩色合成（color composite）在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。
根据各波段的赋色不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1)真彩色合成在通过蓝、绿、红三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三张图像上，若使用同样的三原色进行合成，可得到接近天然色的颜色，此方法称为真彩色合成。
2)假彩色合成由于多波段摄影中，一副图像多不是三原色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合成称假彩色合成。
计算机的彩色合成原理与光学彩色合成原理相同，在计算机系统中，彩色合成的操作更简单，只要改变调色板，即改变各原色的合成比例和波段，就容易改变影像的色彩。
进行遥感影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色影像能否显示较丰富的信息或突出某一方面的信息。
以陆地卫星Landsat 的TM影像为例，当4，3，2波段分别被赋予红、绿、蓝颜色进行彩色合成时，这一合成方案就是标准假彩色合成，是一种最常用的合成方案。
实际应用时，常常根据不同的应用目的在试验中进行分析、调试，寻找最佳合成方案，以达到最好的目视效果。
2.密度分割将一副图像的整个亮度值变量L按照一定量分割为若干等量间隔△L，每一间隔赋予一种颜色Ck，以Ck控制成像系统的彩色显示，就可得到一副假彩色密度分割图像。
2、实习目的1.通过计算机中彩色合成的演示，了解加色法原理；2.理解遥感图像彩色合成的基本原理；3.掌握选用不同的合成方案产生不同的合成效果的方法，从而达到突出不同目标地物的目的。
ENVY实验二的操作和步骤
实验二实验名称：遥感图像导入与裁切实验要求：1、导入遥感图像并进行波段叠加、假彩色合成的处理，对其进行输出；2、对处理后的遥感图像进行规则区域与不规则区域的裁剪处理。
实验内容：一、遥感图像的导入1. 遥感影像的波段叠加2. 遥感影像的假彩色合成3.遥感影像的保存与输出二、遥感图像的裁切处理1.规则区域的裁切2.不规则区域的裁切实验步骤：一、导入遥感影像并进行叠加假彩色处理。
1导入遥感影像：2、选择工具栏中的波段叠加3、导入需要叠加的多条影像波段4、进行波段叠加5、进行多条波段的假彩色合成6、点击load data。
对进行设置假彩色合成效果图：7、进行图像彩色效果设置处理：效果图：8、利用portal工具项，锁定目标区域，进行假彩色合成效果图对比10、进行遥感影像的保存与输出，点击保存。
存储合成影像也可通过ARCMAP路径进行存储处理二、遥感图像的裁切处理1、进行图像的规则剪切，点击resize data2、选定剪切面，进行大小设置3、移动图框，选择目标剪切位置剪切效果图：4、通过新建矢量进行不规则裁剪5、进行裁剪路径保存6、选中工具栏7、双击subset data via ROIs 选择裁剪路径8、点击OK9、设置裁剪参数：裁剪成果图：10、对裁剪的图像设置假彩色11、点击load data。
设置成像类型实验成国图：实验小结:⑴本次实验加深了我们对envi软件功能的应用，让我们初步认识到envi软件在图像显示与处理上的作用；⑵图像的假彩色处理方面，不同选项的红、蓝、绿搭配会有不同的显示效果。
实验中，我们要根据目标图像的侧重，选择恰当的假彩色处理；⑶熟悉理解envi软件的图标的功能，对使用该软件有着极其重要的意义。
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北京化工大学学士学位论文遥感图像的假彩色合成姓名：刘晓璐班级：信息与计算科学0304班学号：200362102遥感图像的假彩色合成摘要：遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内及其我国的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。
在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时，处理技术也更加成熟；在应用上，结合了地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），向着更系统化，更定量化方向发展，使遥感数据的应用更加广泛和深入。
假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更加醒目的目的。
本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。
在遥感的多光谱图像中，有些是不可见光波段的图像，如近红外，红外，甚至是远红外波段。
因为这些波段不仅具有夜视能力，而且通过与其他波段的配合，易于区分地物。
用假彩色技术处理多光谱图像，目的不在于使景物恢复自然的彩色，而是从中获得更多的信息。
为了实现这样的目的，本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法，并对其进行对比，得出最优的合成图像。
关键词：图像融合，假彩色合成，彩色增强，灰度级，RGB图像，False color mapping for image fusionAbstract: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities.The resulting images have a higher information content than each of the originalimages and retain sensor specific image information. The unique component ofeach image modality is enhanced in the resulting fused color image representation.First, the component of two original input images is determined. Second, thecommon component of each image. Third, the unique component of each imagemodality is subtracted from the image of the other modality. This step serves toenhance the representation of sensor-specific details in the final fused result.Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting fromthe last step through, respectively, the red and green channels of a color display.The method is applied to fuse thermal and visual images. The results show thatthe color mapping enhances the visibility of certain details and preserves thespecificity of the sensor information. The fused images also have a fairly naturalappearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixels.The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images canbe enhanced and their noise can be reduced by standard image processingtechniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This impliesthat the investigated approaches can eventually be applied in real time and thatthe hardware needed is not too complicated or too voluminous(an importantconsideration when it has to fit in an airplane, for instance).Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images前言点明毕业论文的论题、学术意义以及其与所阅读文献的关系，简要说明文献收集的目的、重点、时空范围、文献种类、核心刊物等方面的内容。
一．遥感图像假彩色合成的重要意义：对过去和历史的介绍及科学成就应用领域。
遥感的英文是“Remote Sensing"，意为“遥远的感知”。
其科学含义一般理解为:在遥远的地方，感测目标的“信息”，通过对信息的分析研究，确定目标的属性及目标物之间关系。
也就是说:不与目标物接触，凭借其发出的某些信息识别目标，所以有人将遥感技术作为一种侦查技术。
目前，对遥感比较一致的定义是:在远离被测物体或现象的位置上，使用一定的仪器设备，接收、记录物体或现象反射或发射的电磁波信息，经过信息的传输、加工处理及分析与解译，对物体及现象的性质及其变化进行探测和识别的理论与技术。
1958年，世界上第一张航空像片获得后，出现的航片判读技术是现代遥感技术的雏形。
1956年，世界上第一颗人造地球卫星发射成功，为遥感技术的发展创造了新的条件。
同时计算机技术的发展和应用使海量卫星数据的处理等方面快速有效，尤其在图像的压缩、变换、复原、增强和信息提取方面更显示了它的优越性。
现代遥感史以20世纪60年代末人类首次登上月球为重要里程碑，随后美国宇航局(NASA)、欧空局(ESA)和其他一些国家，如加拿大、日本、印度和中国先后建立了各自的遥感系统。
所有这些系统已提供了大量从太空向地球观测而获得有价值的数据和图片。
随着信息技术和传感器技术的飞速发展，卫星遥感影像分辨率有了很大提高，包括空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星(ERTS-1)后更名为陆地卫星1号(Landsat-1)，标志着地球遥感新时代的开始。
1972年以后，美国发射了一系列陆地卫星，包括陆地卫星1号至7号，所携带的传感器由四波段的多光谱扫描仪(MSS的分辨率为80m)发展到80年代初投入使用的专题制图仪(TM影像有7个波段，分辨率除第6波段的120m外，其余皆为30m)，再到1999年4月发射升空的陆地卫星7号所搭载的增强型专题制图仪ETM十(第6波段的分辨率提高到60m，增加了分辨率为15m 的全色波段)。
80年代后期至90年代初，法国发射的SPOT卫星上载有20m (10m)的高分辨率传感器(HRV分辨率为20m,全色波段为10m)，SPOT 能在邻近的轨道间实现立体覆盖，主要目的是对同一感兴趣的地区进行重复观测监视它的动态变化。
1999年9月，美国空间成像公司(Space Imaging Inc.)发射成功的小卫星上载有1KONOS传感器，能够提供10m的全色波段和4m的多光潜波段，是世界上第一颗商用1m 分辨率的遥感卫星。
此外，SPIN-2卫星数据由俄国返回式卫星从80年代至今获得，它提供2m 和10m 分辨率全色影像数据及DEM 和立体像对。
由韩国太空研究院所有的KOMPSAT卫星数据从2000年开始可以提供6.6m分辨率的全色波段数据和13m多光谱(四个波段)数据。
另一方面，低空间、高时相的AVHRR(气象卫星NOAA系统系列，星下点分辨率为lkm)以及其他各种航空航天多光谱传感器亦相继投入运行，形成现代遥感技术高速发展的盛期。
除了常规遥感技术迅猛发展外，开拓性的成像光谱仪的研制己在80年代开始，并逐渐形成了高光谱分辨率的新遥感时代。
2001年发射的OrbView卫星能同时提供更高空间分辨率和光谱分辨率的数据。
它提供lm全色波段影像和4m或5m的多光谱波段及空间分辨率为8m的200个波段的高光谱数据。
遥感及遥感影像的发展不仅仅表现在传感器空间分辨率的提高上，其他各个方面发展也十分快，遥感平台由遥感卫星、宇宙飞船、航天飞机有一定时间间隔的短中期观察，发展为以国际空间站为主的多平台多层面，长期的动态检测。
遥感图像处理硬件系统也从光学处理设备转向数字处理系统，处理速度急速增加，使海量数据的处理成为现实。
遥感图像处理软件系统不断翻新，从人机对话(ARIESI Z S101等)发展到视窗方式<E RDAS, ENVI等)，未来将向智能化方向发展。
另一个特点是与GIS的集成，有代表性的是ERDAS与ARC/INFO的集成。
遥感软件的组件化也是一个发展方向。
总之，信息技术和传感器技术的飞速发展带来了遥感数据源的极大丰富，每天都有数量庞大的不同分辨率的遥感信息，从各种传感器上接收下来。
这些高质量的遥感数据为遥感定量化、动态化、网络化、实用化和产业化及利用遥感数据进行地物特征的提取提供了丰富的数据源。
二．假彩色合成技术国内外发展状况：近年来的科学成就国内外发展了许多针对彩色图像的增强处理方法，比如灰度图像增强和彩色图像增强。
灰度增强是一种点处理方法，灰度增强主要突出像元之间的反差(或称对比度)，所以也称“反差增强”，“反差扩展”，或“灰度拉伸”等。
目前几乎所有遥感图像都没有充分利用遥感器的全部敏感范围，各种地物目标的灰度值往往局限在一个比较狭小的灰度范围内，使图像看起来不鲜明清晰，许多地物目标和细节彼此相互遮掩，难于辨认。
通过灰度拉伸处理，扩大图像灰度值动态变化范围，可加大图像象元之间的灰度对比度，因此有助于提高图像的可解译性。