多源图像融合ppt课件
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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
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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
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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。
图像融合技术模板.ppt
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
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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
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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
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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
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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。
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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：
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。
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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。
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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。
多源图像融合技术及其遥感应用：02_图像融合技术(彩色-实时)
d x(t) Ax(t) D E x(t) HC(t) F x(t)S(t)
dt
‐ x(t)：增强细胞的响应； ‐ A ：衰减常数； ‐ D：细胞基底活性；
‐ E、F：极化常数，或者称作 Nernst 电势。
侧向并联中心-环绕受域的神经网络动力学方程
---
-
+
ON对抗系统细胞响应 xk i, j
• 可见抑制型红外神经元——只对单独的红外刺激响应, 同时伴 有红外刺激时放电显著减弱
基于神经动力学的图像融合算法
• 六种双模式细胞发挥着不同的作用，例如
‐ “或”细胞和增强细胞，可以有助于响尾蛇感知在可 见光波段清晰可见同时具有较高热辐射的目标，比如 温血动物
‐ 抑制细胞，则是对热中性或者冷视觉物体产生最佳响 应，例如池塘边的蛙类等冷血生物。
• 稳态响应
空间常数 σc、 σs 影响着细胞对细节的探测能力 空间常数大，对细节的探测性能低，但全局颜色表现能力提高 空间常数小，可以提供更好的细节探测能力
1
2
2 c
m,n
I (i m,
j
n) exp
m2 n2
2
2 c
ON对抗细胞：
x (i,
j)
H C(i, A C(i,
j) S(i, j) S(i,
j) j)
OFF对抗细胞：x (i,
j)
H C(i, j) S(i, j) A H C(i, j) S(i, j)
1
2
2 s
I (i
p,q
p,
j q) exp
p2 q2
2
2 s
神经网络动力学方程的理解
xk
i,
j
Ck i, j Sk i, j A Ck i, j Sk i, j
dt
‐ x(t)：增强细胞的响应； ‐ A ：衰减常数； ‐ D：细胞基底活性；
‐ E、F：极化常数，或者称作 Nernst 电势。
侧向并联中心-环绕受域的神经网络动力学方程
---
-
+
ON对抗系统细胞响应 xk i, j
• 可见抑制型红外神经元——只对单独的红外刺激响应, 同时伴 有红外刺激时放电显著减弱
基于神经动力学的图像融合算法
• 六种双模式细胞发挥着不同的作用，例如
‐ “或”细胞和增强细胞，可以有助于响尾蛇感知在可 见光波段清晰可见同时具有较高热辐射的目标，比如 温血动物
‐ 抑制细胞，则是对热中性或者冷视觉物体产生最佳响 应，例如池塘边的蛙类等冷血生物。
• 稳态响应
空间常数 σc、 σs 影响着细胞对细节的探测能力 空间常数大，对细节的探测性能低，但全局颜色表现能力提高 空间常数小，可以提供更好的细节探测能力
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2
2 c
m,n
I (i m,
j
n) exp
m2 n2
2
2 c
ON对抗细胞：
x (i,
j)
H C(i, A C(i,
j) S(i, j) S(i,
j) j)
OFF对抗细胞：x (i,
j)
H C(i, j) S(i, j) A H C(i, j) S(i, j)
1
2
2 s
I (i
p,q
p,
j q) exp
p2 q2
2
2 s
神经网络动力学方程的理解
xk
i,
j
Ck i, j Sk i, j A Ck i, j Sk i, j
图像融合PPT课件
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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
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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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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。
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.
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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
多源遥感数据融合ppt课件
WT方法首先对参与融合的遥感图像数据进行小波正变换，将图像分解 为高频信息和低频信息。分别抽取来自高空间分辨率影像分解后的高频信 息和低空间分辨率的低频信息进行小波逆变换，生成融合图像。 特点：可以对任意波段融合 缺点：小波基选择比较麻烦，融合速度不理想 小波变换示意图见下图
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23
LL3 H L3 LH 3H H 3
定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像信息。
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12
遥感数据融合发展和应用
Data Fusion
数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
融合数据的特点：融合产生的数据具有原始影像的优点，其可以 减少识别目标的模糊性和不确定性，提高遥感图像整体质量和综 合分析精度同时又能满足定量遥感需要更多的光谱信息和空间纹 理信息的要求。
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6
Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
RGB432
可编辑课件PPT
7
Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
CBERS系列卫星：即中巴资源卫星（ China-Brazil Earth Resource Satellite ）
特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合。其先是将各遥感影像数据进行特征提取， 提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后采用一些基于特征 级融合方法融合这些特征矢量，作出基于融合特征矢量的属性说明。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合，融合的结果为指挥、控制、决策提供依据。 在这一级别中，首先对每一数据进行属性说明，然后对其结果加以融合，得 到目标或环境的融合属性说明。决策级融合的优点时具有很强的容错性，很 好的开放性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预处理及特 征提取有较高要求，所以决策级融合的代价较高。
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LL3 H L3 LH 3H H 3
定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像信息。
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遥感数据融合发展和应用
Data Fusion
数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
融合数据的特点：融合产生的数据具有原始影像的优点，其可以 减少识别目标的模糊性和不确定性，提高遥感图像整体质量和综 合分析精度同时又能满足定量遥感需要更多的光谱信息和空间纹 理信息的要求。
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Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
RGB432
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Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
CBERS系列卫星：即中巴资源卫星（ China-Brazil Earth Resource Satellite ）
特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合。其先是将各遥感影像数据进行特征提取， 提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后采用一些基于特征 级融合方法融合这些特征矢量，作出基于融合特征矢量的属性说明。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合，融合的结果为指挥、控制、决策提供依据。 在这一级别中，首先对每一数据进行属性说明，然后对其结果加以融合，得 到目标或环境的融合属性说明。决策级融合的优点时具有很强的容错性，很 好的开放性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预处理及特 征提取有较高要求，所以决策级融合的代价较高。
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
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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
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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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10米分辨 率SPOT 图像
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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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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)；
多源信息融合理论与技术发展ppt课件
左耳和右耳的听觉传感器分 别获取一维声音信息，经大 脑融合后产生立体声音信息
大脑对图象信息和声音信息 进一步融合后产生新的认知 结果
对象
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
大脑：信息融合中心
自然界多传感信息融合的本质
自然界中人和动物感知客观对象，不是单纯依靠一种感 官，而是多个感官的综合。人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉 和味觉，实际上是通过不同感官获取客观对象的不同信息， 然后由大脑对这些信息进行交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进行交融的过程就是多源信息融合。千 古流传的瞎子摸象的故事，就是因为缺少视觉信息，瞎子们 的大脑对不完全信息进行融合的结果，难以避免地产生了对 大象认知的偏差。
二、信息融合发展的社会需求
空中目标侦察与预警 智能交通与智能车辆 目标识别与身份认证 机器人 图像融合与图像重构 智能传感与智能控制
空中目标侦察与预警
促进多传感信息融合理论发展的主要动因之一是现代战 争的迫切需要。由于现代武器系统具有机动性高、隐蔽性好、 电子对抗性能强等特征，用于侦察和跟踪敌方目标的预警系 统必须采用雷达、红外、视频、音频等多传感检测，同时联 络各个检测点的不同数据进行融合，着重研究的问题包括可 靠准确的目标获取、跟踪、身份识别、智能处理、后勤计划、 维修计划、指挥与控制等。尤其是针对敌方巡航导弹和飞机 低空飞行的现代空中预警系统通常由雷达、通信、导航、指 挥控制、敌我识别、数据处理和电子对抗等设备构成，具有 搜索、监视、跟踪和指挥攻击等多种功能。采用信息融合技 术，以达到精确目标获取、识别和跟踪的目的 。
动是正确的，但对于巡航导弹之类的高机动运动目标，这一假设将完全无
效；
大脑对图象信息和声音信息 进一步融合后产生新的认知 结果
对象
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
大脑：信息融合中心
自然界多传感信息融合的本质
自然界中人和动物感知客观对象，不是单纯依靠一种感 官，而是多个感官的综合。人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉 和味觉，实际上是通过不同感官获取客观对象的不同信息， 然后由大脑对这些信息进行交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进行交融的过程就是多源信息融合。千 古流传的瞎子摸象的故事，就是因为缺少视觉信息，瞎子们 的大脑对不完全信息进行融合的结果，难以避免地产生了对 大象认知的偏差。
二、信息融合发展的社会需求
空中目标侦察与预警 智能交通与智能车辆 目标识别与身份认证 机器人 图像融合与图像重构 智能传感与智能控制
空中目标侦察与预警
促进多传感信息融合理论发展的主要动因之一是现代战 争的迫切需要。由于现代武器系统具有机动性高、隐蔽性好、 电子对抗性能强等特征，用于侦察和跟踪敌方目标的预警系 统必须采用雷达、红外、视频、音频等多传感检测，同时联 络各个检测点的不同数据进行融合，着重研究的问题包括可 靠准确的目标获取、跟踪、身份识别、智能处理、后勤计划、 维修计划、指挥与控制等。尤其是针对敌方巡航导弹和飞机 低空飞行的现代空中预警系统通常由雷达、通信、导航、指 挥控制、敌我识别、数据处理和电子对抗等设备构成，具有 搜索、监视、跟踪和指挥攻击等多种功能。采用信息融合技 术，以达到精确目标获取、识别和跟踪的目的 。
动是正确的，但对于巡航导弹之类的高机动运动目标，这一假设将完全无
效；
多源数据的融合.ppt
1.5 数据融合的技术关键
(1)充分认识研究对象的地学规律。
(2)充分了解每种融合数据的特点和适用性。
(3)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。
(4)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。
(2)多种遥感数据各具有一定的空间分辨率、波谱分辨率 与时间分辨率，各有其主要的应用对象和特色，同时又 有其在实际应用中的局限性。如果将各种遥感数据进行 融合与综合分析，便可弥补单一数据的不足，以达到多 种数据源的相互补充、相互印证。这样，不仅扩大了各 数据的应用范围，而且大大提高了分析精度。
(3)数据融合的数据源可以是多种的，其融合并非几种数 据的简单叠加，往往可以得到原来几种单个数据所不能 提供的新数据。所以，数据融合十分有助于地学分析提 取特定的数据，有助于更可靠地阐述自然环境各要素的 相互关系、赋存与演变规律，满足地学分析及各种专题 研究的需要。因此，数据融合方法具有广泛的实用意义。 它是遥感地学分析中很重要的一种手段，也是目前遥感 应用分析的前沿。
2.1 数据融合前处理
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其
几何配准精度直接影响融合影像的质量。通常情 况下，不 同类型的传感器影像之间融合时，由于
它们成像方式的不同，则其系统误差类型也不同。 如SPOT与TM数据融合时，SPOT的HRV传感器 是以CCD推帚式扫描成像的，而TM则是通过光机 扫描方式成像的，因而不同类型影像进行融合时 必须经过严密的几何校正，分别在不同数据源的 影像上选取控制点，用双线性内插或三次卷积内 插运算对分辨率较低的图像进行重采样，改正其 误差，将影像投影到同一的地面坐标系统上，为 图像配准奠定基础。
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25
Thank You！
26
多源图像融合
1
目的与意义 图像融合的分类及模型 像素级图像融合处理 参考文献 融合结果演示
主要内容
2
目 信的息与互补意：义各种单一传感器获取的影像数据在几何、光谱
和空间分辨率等方面存在一定的局限性和差异性，影像融 合可以提取各自通道的信息，综合成统一图像进行处理。 提高空间分辨率：如高分辨率的全色影像与低分辨率的多 光谱影像融合。 增强目标特征：如SAR影像与可见光影像的融合，增强硬 目标的可分辨能力。 提高分类精度：影像融合可以提供相互补充的信息来对地 面物体进行分类和解析。
图像融合的一般模型
多源遥感图 像数据
空间配准
信息融合
信息表示或 属性说明
4
三种融合框架的特点
5
三种融合框架对应的融合方法
6
像素级图像融合处理
三个核心步骤：影像预处理、影像融合和融合评价。
影像1 影像2 影像N
预处理
影像融合
测试评估
噪声去除 影像配准
影像输出
7
IHS变换融合法
颜色空间：
Independent Component Analysis. Multiresolution fusion of multispectral and panchromatic
images through the curvelet transform. Multiresolution-based image fusion with additive
fusion with a tradeoff parameter. Adaptive Image Fusion Algorithm of SAR CCD Images
Based on Wavelet Transform. Best Tradeoff for High-Resolution Image Fusion to
17
影像融合定量评价
18
影像融合定量评价
19
基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法; 基于双树复小波变换的图像融合方法; 基于模型的图像融合方法; 独立分量分析(ICA)图像融合方法; ….
比较新的融合算法
20
多传感器图像融合技术综述. A comparative analysis of image fusion methods. A new intensity-hue-saturation fusion approach to image
B’
成
Landsat-TM
SPOT Pan
8
PCA(主分量分析)变换融合法
在PCA变换中，一般采用自相关矩阵代替协方差矩阵。 9
PCA算法的性质
10
PCA融合的流程
11
低分辨率多光谱 影像
图像空间
高分辨率全色 影像
PCA变换 谱空间
各主分量影像 PC1
直方图匹配
高分辨率融合 影像
PCA逆 变换
Preserve Spatial Details and Minimize Color Distortion. Context-driven fusion of high spatial and spectral
resolution images based on oversampled multiresolution analysis. Fusion of multispectral and panchromatic images using improved IHS and PCA mergers based on wavelet decomposition. Fusion of Multispectral and Panchromatic Images Using
Model-Based Satellite Image Fusion. Multi-band SAR Images Fusion Using the EM Algorithm
in Contourlet Domain. Multifocus Holographic 3-D Image Fusion Using
3
图像融合的分类及模型
图像融合的分类
◦ 像素级：最低层次，对配准后的图像数据直接融合，保持尽可能多的原始数据 信息，具有最高精度；
◦ 特征级：中间层次，不把每个像素孤立看待，对遥感数据提取特征，产生特征 矢量，对特征矢量进行融合，利用融合特征矢量进行属性说明；
◦ 决策级：最高层次，首先对遥感数据进行特征提取和属性说明，然后对其结果 加以融合，得到目标或环境的融合属性说明。
置换PC1分量
PCA融合流程图
12
小波变换融合算法
13
低分辨率 多光谱影像
图像空间
IHS变换 谱空间
H，I，S
小波变换 融合
高分辨率 融合影像
IHS逆变换
H，I’，S
IHS+小波变换融合算法
I分量 直方图匹配 高分辨率 全色影像
14
IHS+小波融合算法流程
15
PCA+小波变换融合算法
16
影像融合定量评价
wavelet decomposition. Remote Sensing Image Fusion Using Multiscale Mapped
LS-SVM.
参考文献 Region-Based Multimodal Image Fusion Using ICA Bases.
22
23
24
◦ RGB颜色空间，面向硬件，三分量之间具有很强相 关性；
◦ IHS颜色空间，即亮度(Iห้องสมุดไป่ตู้、色度(H)、饱和度(S)，
三分量之间互不相关，因此对某一分量的处理不会
影响到其它分量。而三分量中，以亮度分量最为重
要。R
I
G
IHS 变换
H
H、S反差 扩展
I’
R’
H’
IHS 反变换
G’
彩 色 合
B
S
I分量
S’
参考文献 the Induction Scaling Technique.
21
Investigation of the Dual-Tree Complex and ShiftInvariant Discrete Wavelet Transforms on Quickbird Image Fusion.