基于MATLAB算法的遥感图像融合
brovey变换融合算法matlab
Brovey变换融合算法MATLAB实现一、引言Brovey变换是一种常用于遥感图像融合的方法，它能够有效地融合多光谱和全色图像，生成既有全色图像的空间细节，又保留多光谱图像的光谱信息的融合图像。
以下是在MATLAB中实现Brovey变换融合算法的步骤。
二、算法原理Brovey变换的基本思想是对每一个像素进行归一化处理，然后再将归一化后的图像进行乘法运算。
这样可以增强图像的对比度，提高图像的空间分辨率，同时保持原有的光谱特性。
具体算法步骤如下：1. 对多光谱图像（MSI）和全色图像（PAN）进行归一化处理。
2. 对归一化后的MSI和PAN进行乘法运算。
3. 对得到的乘积图像进行反归一化处理，得到最终的融合图像。
三、MATLAB实现以下是基于上述算法原理的MATLAB实现代码：```Matlabfunction fused_img = Brovey_Transform(MSI, PAN)% 输入：MSI - 多光谱图像，PAN - 全色图像% 输出：fused_img - 融合后的图像% 将MSI和PAN转换为double类型，方便后续计算MSI = double(MSI);PAN = double(PAN);% 获取MSI和PAN的大小[M, N, ~] = size(MSI);[P, Q] = size(PAN);% 确保MSI和PAN大小一致，如果不一致，则需要进行重采样或其他处理if M ~= P || N ~= Qerror('MSI和PAN的大小不一致，无法进行Brovey变换');end% 对MSI和PAN进行归一化处理MSI_norm = MSI ./ repmat(sum(MSI, 3), [1, 1, size(MSI, 3)]);PAN_norm = PAN ./ sum(PAN(:));% 对归一化后的MSI和PAN进行乘法运算fused_img = zeros(size(MSI));for i = 1:size(MSI, 3)fused_img(:, :, i) = MSI_norm(:, :, i) .* PAN_norm;end% 对得到的乘积图像进行反归一化处理，得到最终的融合图像min_val = min(min(min(fused_img)));max_val = max(max(max(fused_img)));fused_img = (fused_img - min_val) / (max_val - min_val); % 归一化到[0,1]区间fused_img = uint8(fused_img * 255); % 转换为uint8类型，方便显示和存储end```请注意，这只是一个基础的Brovey变换实现，实际应用中可能需要进行一些优化和调整，例如对输入图像进行预处理（如去噪、增强等），对输出图像进行后处理（如颜色校正、对比度拉伸等）。
基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究
基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究遥感技术是一种通过传感器获取地面、大气和水体等目标信息的技术，广泛应用于农业、林业、地质勘探、城市规划等领域。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于遥感数据处理和图像分析中。
本文将探讨基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究。
1. 遥感数据处理遥感数据处理是指对通过遥感传感器获取的数据进行预处理、特征提取和信息提取的过程。
在Matlab中，可以利用各种工具箱和函数对遥感数据进行处理，包括但不限于：数据读取与显示：Matlab提供了丰富的函数用于读取各种格式的遥感数据，并可以通过图像显示函数展示数据。
数据预处理：包括去噪、辐射校正、几何校正等预处理步骤，可以有效提高后续分析的准确性。
特征提取：利用Matlab中的图像处理工具箱，可以提取各种地物特征，如植被指数、土地覆盖类型等。
分类与识别：通过机器学习算法，在Matlab环境下进行遥感影像分类与目标识别，实现自动化信息提取。
2. 图像分析技术图像分析技术是指对图像进行数字化处理和分析，从中获取有用信息的过程。
在遥感领域，图像分析技术可以帮助解译遥感影像，提取地物信息，进行环境监测等。
在Matlab中，可以结合图像处理工具箱和深度学习工具箱进行图像分析，包括但不限于：图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强遥感影像的对比度和清晰度。
目标检测：利用目标检测算法，在遥感影像中自动识别并标记出目标物体。
变化检测：通过对多时相遥感影像进行比对分析，检测地表变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。
三维重建：基于多角度或多时相影像，使用立体视觉技术实现地形三维重建。
3. Matlab在遥感领域的应用案例3.1 遥感影像分类利用Matlab中的支持向量机（SVM）算法对高光谱遥感影像进行分类，实现土地覆盖类型的自动识别。
通过构建合适的特征空间和选择适当的核函数，提高分类精度和效率。
3.2 遥感变化检测结合Matlab中的差异图像分析方法和变化检测算法，对城市扩张、湖泊面积变化等进行监测与分析。
Matlab中的遥感图像处理与分析方法
Matlab中的遥感图像处理与分析方法遥感图像处理与分析是遥感技术的重要组成部分，它包括对获取的遥感图像进行预处理、增强、分类、信息提取等一系列操作。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数，广泛应用于遥感图像处理与分析领域。
本文将介绍Matlab中一些常用的遥感图像处理与分析方法，并探讨其在实际应用中的价值。
一、遥感图像的读取与显示在进行遥感图像处理与分析之前，首先需要将遥感图像读取到Matlab中。
Matlab提供了多种读取图像的函数，如imread、multibandread等。
通过这些函数，可以将遥感图像以矩阵的形式存储在Matlab的变量中，方便后续的处理。
读取遥感图像后，我们可以使用imshow函数在Matlab中显示图像。
通过调整imshow函数的参数，可以实现对图像的缩放、亮度、对比度等的调整。
此外，Matlab还提供了imtool函数，可以在一个窗口中同时显示多幅图像，方便进行比较和分析。
二、遥感图像的预处理遥感图像的预处理是遥感图像处理与分析的重要步骤之一。
预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度、调整图像的亮度等，为后续的处理提供更好的数据基础。
在Matlab中，可以使用多种函数实现遥感图像的预处理。
例如，imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，imnoise函数可以在图像中添加噪声，medfilt2函数可以进行中值滤波，去除图像中的椒盐噪声等。
此外，Matlab还提供了一些专门用于遥感图像处理的工具箱，如Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox等，这些工具箱提供了丰富的函数和工具，便于进行图像的预处理操作。
三、遥感图像的增强与融合遥感图像的增强与融合是遥感图像处理与分析的重要任务之一。
增强可以使图像中的细节更加清晰，对于提取图像中的信息非常有帮助。
融合可以将来自不同传感器或不同时刻的遥感图像融合在一起，得到更全面的信息。
MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究
MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究遥感影像处理是利用遥感技术获取的影像数据进行信息提取、分析和应用的过程。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于遥感影像处理领域。
本文将探讨MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究。
一、MATLAB在遥感影像预处理中的应用在遥感影像处理中，预处理是非常重要的一步，它可以有效地提高后续分析的准确性和效率。
MATLAB提供了丰富的图像处理工具和函数，可以对遥感影像进行去噪、辐射校正、几何校正等预处理操作。
通过编写MATLAB脚本，可以实现自动化的预处理流程，节省人力成本并提高处理速度。
二、MATLAB在遥感影像特征提取中的应用遥感影像中包含丰富的信息，如地物类型、覆盖范围等。
MATLAB 提供了各种图像分割、特征提取的函数，可以帮助从遥感影像中提取出所需的特征信息。
利用MATLAB进行特征提取可以帮助用户更好地理解影像数据，为后续的分类和识别工作奠定基础。
三、MATLAB在遥感影像分类识别中的应用遥感影像分类识别是遥感应用领域的重要研究内容，也是实际应用中常见的需求。
MATLAB提供了各种机器学习和深度学习工具，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，可以帮助用户进行遥感影像的分类识别任务。
通过在MATLAB环境下编写相应的算法，可以实现对遥感影像数据进行高效准确的分类识别。
四、MATLAB在遥感影像变化检测中的应用遥感影像变化检测是监测地表覆盖变化、资源利用变化等重要内容之一。
MATLAB提供了丰富的时间序列分析工具和图像配准算法，可以帮助用户检测出遥感影像中发生的变化。
利用MATLAB进行变化检测可以帮助用户及时发现潜在问题并采取相应措施。
五、MATLAB在遥感影像数据可视化中的应用数据可视化是将抽象数据转换为可视化图形的过程，有助于用户更直观地理解数据信息。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以帮助用户对遥感影像数据进行可视化展示。
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧
在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧引言：随着数字图像处理和计算机视觉领域的发展，图像融合和图像叠加变得越来越重要。
图像融合是指将多幅图像合成为一幅具有更清晰、更丰富信息的图像，而图像叠加则是在保留所叠加图像的原始信息的同时，使图像更加丰富和易于理解。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以很方便地进行图像融合与图像叠加。
一、图像融合的方法与技巧1. 融合算法图像融合的基本方法有加权平均法、空间域融合法、频域融合法、小波融合法等。
加权平均法是最简单的方法，通过计算图像像素的平均值来融合。
空间域融合法是通过对直接融合的图像进行空间域操作来提取融合结果。
频域融合法则是通过将图像转换到频域，然后进行频域操作来实现融合。
小波融合法是基于小波变换的方法，利用小波分析的多尺度分解能力对图像进行分析和融合。
根据具体需求和图像的特点，选择合适的融合算法是非常重要的。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，通常需要进行图像预处理，以提高融合结果的质量。
常用的图像预处理方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
灰度拉伸是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像像素值的范围拉伸到合适的范围内，从而增加图像的对比度。
直方图均衡化则是将图像的像素值在灰度直方图上均匀分布，以增强图像的细节。
滤波是通过对图像进行滤波操作，如低通滤波、高通滤波等，以去除图像中的噪声和不需要的细节。
3. 图像融合的策略图像融合的策略可以根据具体需求来选择。
常见的策略包括全局融合和局部融合。
全局融合是将所有图像的信息进行融合，得到整体的融合结果。
而局部融合则是将不同图像的不同区域进行融合，以保留更多的细节和纹理。
根据具体应用和需求，选择合适的融合策略可以使融合结果更加符合实际需求。
4. 参数设置与调整在进行图像融合过程中，不同的算法和方法有各自的参数，根据不同的图像和具体应用，需要适时地进行参数的设置和调整。
图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接
图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接在实际的对图像处理过程中，由于我们读出的图像是unit8型，⽽在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型（双精度型）。
因此读出的图像数据不能直接进⾏相加求平均，因此必须使⽤⼀个函数将图像数据转换成双精度型数据。
MATLAB中提供了这样的函数：im2double函数，其语法格式为：I2 = im2double(I1)其中I1是输⼊的图像数据，它可能是unit8或unit16型数据，通过函数的变化输出I2为⼀个double型数据，这样两图像数据就可以⽅便的进⾏相加等代数运算.要把double的图像（范围是0到1）再次转化为256灰度值的，可以这样Igrey= uint8(I2*255)图像类型转换函数：dither() 通过颜⾊抖动，把真彩图像转换成索引图像或灰度图象转换成⼆值图像gray2ind() 将灰度图像（或⼆值图像）转换成索引图像grayslice() 通过设定的阈值将灰度图象转换成索引图像im2bw() 通过设定亮度阈值将灰度、真彩、索引图象转换成⼆值图像ind2gray() 将索引图象转换成灰度图象ind2rgb() 将索引图象转换成真彩⾊图像mat2gray() 将⼀个数据矩阵转换成⼀幅灰度图象rgb2gray() 将真彩转换成灰度图象rgb2ind() 将真彩转换成索引图象图像类型与类型间的转换1。
索引图像：包括⼀个数据矩阵X和⼀个⾊图阵MAP。
矩阵元素值指向MAP中的特定颜⾊向量。
2。
灰度图像：数据矩阵I，I中的数据代表了颜⾊灰度值。
矩阵中的元素可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。
3。
RGB图像：即真彩图像。
矩阵中每个元素为⼀个数组，数组的元素定义了像素的红、绿、蓝颜⾊值。
RGB数组可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。
4。
⼆值图像：⼀个数据阵列，每个象素只能取0或1。
矩阵的基本运算⾏列式求值：det(A)矩阵加减：+、-矩阵相乘：*矩阵左除：A/B %相当于inv(A)*B矩阵右除：A\B %相当于A*inv(B)矩阵的幂：^矩阵转置：'矩阵求共轭(实部相同，虚部相反)：conj(X)矩阵求逆：inv(X)级数的求和与收敛symsum(fun,var,a,b):其中fun是通项表达式，var为求和变量，a为求和起点，b为求和终点例如：I为1/[n*(2n+1)]从1到正⽆穷的和，求Isyms n;f1=1/(n*(2*n+1));I=symsum(f1,n,1,inf)计算结果为：I =2-2*log(2)空间曲⾯mesh()函数语法：mesh(Z):mesh(X,Y,Z,C):其中C是⽤来定义相应点颜⾊等属性的数组例：求x^2+y^2=z的空间曲⾯x=-4:4;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);%⽣成x,y坐标Z=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,Z)曲⾯图[x,y]=meshgrid(xa,ya) 当xa,ya分别为m维和n维⾏向量，得到x和y均为n⾏m列矩阵。
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术图像处理是一项非常重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理等。
在图像处理中，图像融合和多模态图像分析技术是两个非常重要的方面。
本文将介绍在Matlab中实现图像融合和多模态图像分析的方法和技术。
一、图像融合技术图像融合是指将多个不同模态或不同源的图像融合为一个具有更丰富信息的图像。
在图像融合技术中，常用的方法有像素级融合和特征级融合。
1.1 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素按照一定的规则进行融合。
在Matlab中，可以使用imfuse函数来实现像素级融合。
该函数可以通过设置不同的融合模式来实现不同的效果，如加权平均、最大值、最小值等。
通过调整各个模态的权重，可以获得不同的融合效果。
1.2 特征级融合特征级融合是指将多幅图像的特征进行融合。
在Matlab中，可以使用特征提取和特征匹配的方法来实现特征级融合。
首先，使用不同的特征提取方法，如SIFT、SURF等，提取多幅图像的特征点。
然后，使用特征匹配的方法，如RANSAC算法，将多幅图像的特征点进行匹配和融合。
最后，根据匹配结果，可以生成一幅具有更丰富信息的图像。
二、多模态图像分析技术多模态图像分析是指对多模态图像进行分析和处理，以获得更全面和准确的信息。
在Matlab中，可以使用多种方法和技术来实现多模态图像分析。
2.1 图像配准图像配准是多模态图像分析的基础，它是将多幅图像进行准确的空间或特征对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以通过设置不同的配准方法和参数，如相位相关、归一化互相关等，来实现不同的配准效果。
2.2 图像分割图像分割是将图像中的目标或区域进行划分和提取的过程。
在多模态图像分析中，图像分割可以用来提取不同模态之间的特征。
在Matlab中，可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，来实现图像分割。
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现
如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现引言：随着数字图像处理的快速发展，图像拼接和融合技术在许多领域中得到了广泛应用，如航空摄影、医学影像和虚拟现实等。
在本文中，我们将探讨如何使用Matlab软件来实现图像拼接和图像融合的技术。
通过学习这些技术，您将能够将多个图像合并为一个大的全景图像，并且可以通过融合不同曝光或不同焦距拍摄的图像来得到一个更高质量的图像。
一、图像拼接技术图像拼接是将多幅图像无缝合并为一个更大的全景图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下步骤进行图像拼接：1. 加载图像：使用imread函数加载所有待拼接的图像。
确保拼接的图像具有重叠区域。
2. 检测特征点：使用SURF（Speeded-Up Robust Features）等特征检测算法在每个图像中找到相应的特征点。
Matlab中提供了现成的函数，如detectSURFFeatures和extractFeatures等。
3. 匹配特征点：使用特征描述符算法（如SURF）比较两幅图像的特征点，并找到相似的特征点。
Matlab中提供了matchFeatures函数来实现。
4. 估计变换矩阵：使用RANSAC算法估计两幅图像之间的单应性变换矩阵，该矩阵描述了如何将一个图像变换到另一个图像中。
Matlab中的estimateGeometricTransform函数可以实现这一步骤。
5. 图像拼接：使用warping技术将所有图像根据变换矩阵进行变换，并将它们拼接在一起。
Matlab提供了warp函数来实现这一过程。
6. 调整拼接后的图像：根据需求，使用imcrop函数对拼接图像进行裁剪，并使用imresize函数调整尺寸。
通过以上步骤，您可以使用Matlab实现图像拼接技术，并得到一个无缝连接的全景图像。
二、图像融合技术图像融合是将不同曝光或不同焦距下拍摄的图像进行融合，以得到更高质量的图像。
在Matlab中，可以通过以下步骤实现图像融合：1. 加载图像：使用imread函数加载待融合的图像。
matlab中ihs变换融合代码
matlab中ihs变换融合代码IHS变换是一种常用的遥感图像融合方法，可以将多光谱图像和全色图像融合为一幅高分辨率的彩色图像。
在MATLAB中，我们可以使用一些简单的代码实现IHS变换融合。
首先，我们需要加载多光谱图像和全色图像。
假设我们的多光谱图像为"multispectral.tif"，全色图像为"panchromatic.tif"。
我们可以使用imread函数加载这两幅图像。
```matlabmultispectral = imread('multispectral.tif');panchromatic = imread('panchromatic.tif');```接下来，我们需要将多光谱图像和全色图像进行预处理。
由于全色图像的分辨率较高，我们需要将多光谱图像的分辨率调整为与全色图像相同。
我们可以使用imresize函数实现这一步骤。
```matlab[m, n, ~] = size(panchromatic);multispectral_resized = imresize(multispectral, [m, n]);```然后，我们需要将多光谱图像和全色图像转换为IHS空间。
我们可以使用rgb2hsv函数将多光谱图像转换为HSV空间，然后将全色图像的亮度通道提取出来。
```matlabmultispectral_hsv = rgb2hsv(multispectral_resized);panchromatic_gray = rgb2gray(panchromatic);```接下来，我们需要将全色图像的亮度通道与多光谱图像的色调和饱和度通道进行融合。
我们可以使用imadjust函数对全色图像的亮度通道进行直方图匹配，以使其与多光谱图像的亮度分布相似。
```matlabpanchromatic_matched = imadjust(panchromatic_gray,stretchlim(panchromatic_gray), stretchlim(multispectral_hsv(:, :, 3)));```最后，我们将融合后的亮度通道与多光谱图像的色调和饱和度通道重新组合成一幅RGB图像。
使用Matlab进行图像融合与合成的实践指南
使用Matlab进行图像融合与合成的实践指南引言在现代数字图像处理中，图像融合与合成是一个重要的研究领域。
通过融合多幅图像，可以获得更多的信息并且改善图像的质量。
而通过图像合成，可以创造出新的图像，具有广泛的应用价值。
Matlab作为一种流行的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为图像融合与合成提供了强大的支持。
本文将介绍使用Matlab进行图像融合与合成的实践指南，帮助读者快速上手并掌握核心技巧。
一、图像融合的基本原理图像融合是将多幅图像融合为一幅新的图像的过程，常用于增强图像的视觉效果或者提取更多的信息。
在Matlab中，可以使用多种方法实现图像融合，包括加权平均法、局部均值法、小波变换法等。
其中，小波变换法是一种较为常用的方法，在处理不同频率上的图像信息时表现出色。
图像融合的基本步骤如下：1. 加载图像并转化为灰度图像。
2. 对图像进行小波变换，提取低频子带和高频子带。
3. 对低频子带进行加权平均融合，对高频子带进行像素级融合。
4. 将融合后的低频子带和高频子带进行逆变换，得到最终的融合图像。
二、图像融合的实践案例为了帮助读者更好地理解图像融合的实践过程，我们选择了一个简单的实例，以介绍使用Matlab进行图像融合的具体步骤。
实例描述：将一张夜景图像与一张高光图像进行融合，以增强夜景图像的细节。
1. 加载图像并转化为灰度图像：```matlabimage1 = imread('night.jpg');image2 = imread('highlight.jpg');grayimage1 = rgb2gray(image1);grayimage2 = rgb2gray(image2);```2. 对图像进行小波变换：```matlab[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(grayimage1, 'haar'); [cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(grayimage2, 'haar'); ```3. 对低频子带进行加权平均融合：```matlabalpha = 0.6; % 融合系数cA = alpha * cA1 + (1 - alpha) * cA2;```4. 对高频子带进行像素级融合：```matlabcH = max(cH1, cH2);cV = max(cV1, cV2);cD = max(cD1, cD2);```5. 将融合后的子带进行逆变换，得到最终的融合图像：```matlabfused_image = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');```通过以上步骤，我们成功地将夜景图像与高光图像进行了融合，获得了一幅更加清晰明亮的图像。
Matlab中的图像拼接与合成方法
Matlab中的图像拼接与合成方法图像拼接和合成是数字图像处理中的重要技术，在许多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、图形学、遥感和医学图像等。
在Matlab中，我们可以利用一些强大的工具和函数来实现图像拼接与合成。
一、图像的基本处理在进行图像拼接与合成之前，我们需要先对待处理的图像进行一些基本的预处理，比如图像的读取、转换、调整和裁剪等。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来完成这些任务。
1. 图像读取与转换Matlab中可以使用imread函数来读取图像，支持多种图像格式，如JPEG、PNG和BMP等。
读取后的图像可以保存在一个矩阵中，每个像素的值代表该位置的颜色信息。
读取图像示例代码：image = imread('image.jpg');对于彩色图像，可以使用rgb2gray函数将图像转换成灰度图像，方便后续处理。
转换为灰度图像示例代码：gray_image = rgb2gray(image);2. 图像调整与裁剪Matlab中提供了imresize函数来调整图像大小，可以根据比例因子或指定的尺寸来调整图像。
另外，还可以使用imcrop函数来裁剪图像，根据指定的位置和尺寸来截取感兴趣的部分。
调整图像大小示例代码：resized_image = imresize(image, 0.5); % 缩小为原来的一半裁剪图像示例代码：cropped_image = imcrop(image, [x, y, width, height]); % 截取位置为(x, y)，尺寸为width x height的图像二、图像拼接方法图像拼接是将多幅图像按照一定的规则拼接在一起，构成一幅更大的图像。
Matlab中有多种方法可以实现图像的拼接，常用的方法包括简单的几何变换、局部特征匹配和全局优化方法等。
1. 简单的几何变换最简单的图像拼接方法是通过几何变换将多幅图像对齐，然后将它们合并在一起。
在Matlab中，可以使用imtransform函数来进行几何变换，常见的变换包括平移、旋转、缩放和翻转等。
Matlab中的遥感图像处理技巧
Matlab中的遥感图像处理技巧引言：遥感图像处理是一门涵盖多学科知识的技术，通过获取、处理和解释遥感图像数据，可以帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化。
Matlab作为一种功能强大的编程语言和图像处理工具，为遥感图像处理提供了丰富的功能和工具。
本文将介绍一些Matlab中常用的遥感图像处理技巧，并探讨它们的应用。
一、图像读取和显示在进行遥感图像处理前，首先需要将图像读取到Matlab环境中，并进行显示。
Matlab提供了image、imshow等函数用于读取和显示图像。
在读取图像时，我们可以使用imread函数，并指定图像的路径和文件名。
通过imshow函数，我们可以快速地将图像显示在Matlab的图像窗口中。
此外，还可以使用colormap函数来调整图像的颜色映射以获得更好的显示效果。
二、图像增强与滤波在遥感图像处理中，为了提高图像的质量和可见度，我们常常需要对图像进行增强和滤波。
Matlab提供了众多的图像增强和滤波函数，如imadjust、histeq、medfilt2等。
imadjust函数可用于对图像的对比度进行调整，histeq函数可用于对图像进行直方图均衡化，medfilt2函数可用于对图像进行中值滤波。
这些函数可以帮助我们快速地实现不同的图像增强和滤波效果。
三、图像分割与分类图像分割和分类是遥感图像处理中的重要任务之一，它可以将图像中的不同区域进行划分和分类，以便更好地进行后续分析。
Matlab提供了多种图像分割和分类的函数和工具箱，如imsegkmeans、watershed、neural network toolbox等。
imsegkmeans函数可用于基于k-means算法对图像进行分割，watershed函数可用于通过分水岭算法将图像分割为不同的区域，neural network toolbox可用于进行基于神经网络的图像分类。
四、特征提取与分析遥感图像中蕴含着丰富的地理和环境信息，通过提取和分析这些特征，我们可以获得更深入的了解和洞察。
Matlab在遥感图像处理中的应用实践
Matlab在遥感图像处理中的应用实践遥感技术是指利用各种传感器获取地球表面信息的技术。
遥感图像处理是遥感技术的重要组成部分，其应用范围广泛，包括农业、城市规划、环境监测等领域。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，极大地方便了遥感图像处理的实践应用。
本文将探讨Matlab在遥感图像处理中的应用实践。
一、图像读取与显示在进行遥感图像处理前，首先需要将遥感图像导入到Matlab中进行读取和显示。
Matlab提供了一系列函数来实现这一过程。
通过imread函数，我们可以读取遥感图像，并将其保存为一个矩阵变量。
使用imshow函数，可以将图像在Matlab 的图形窗口中进行显示。
此外，Matlab还提供了一些图像增强的工具，如亮度调整、对比度增强等，以帮助用户更好地了解遥感图像的内容。
二、图像预处理在进行遥感图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以消除噪声和增强图像的细节。
Matlab提供了一系列图像滤波函数，如均值滤波、中值滤波等，用于降低图像中的噪声。
此外，通过Matlab的图像增强函数，如直方图均衡化和自适应直方图均衡化，可以增强图像的对比度，并使细节更加清晰。
三、图像分类与分割在遥感图像处理中，常常需要对图像进行分类与分割。
图像分类是指将图像中的像素分为不同的类别，根据这些类别可以进行图像分析和图像识别等操作。
而图像分割是指将图像分成若干个不重叠的区域，每个区域内像素具有相似的特征。
Matlab提供了一系列图像分类与分割的工具箱，如图像分割工具箱和模式识别工具箱，可以帮助用户快速实现对遥感图像的分类与分割。
四、特征提取与图像处理在遥感图像处理中，特征提取是一项关键的任务。
通过提取图像中的特征信息，可以实现对图像内容的分析与理解。
Matlab提供了多种特征提取的方法，如边缘检测、纹理提取和形状描述等。
通过这些方法，可以从遥感图像中提取出关键的特征信息，并进行进一步的图像处理。
五、图像融合与图像增强图像融合是将多幅具有不同传感器或不同时间拍摄的遥感图像进行融合，以获得更全面、更准确的地理信息。
利用Matlab进行遥感图像处理与遥感数据分析
利用Matlab进行遥感图像处理与遥感数据分析引言：遥感技术是获取地球表面信息的有效手段之一，广泛应用于农业、环境、地质、气象等领域。
遥感图像处理和遥感数据分析是遥感技术的重要组成部分，能够帮助我们更好地理解和研究地球表面的各种现象和特征。
本文将介绍如何利用Matlab进行遥感图像处理和遥感数据分析。
一、Matlab在遥感图像处理中的应用1. 图像预处理遥感图像通常存在噪声、亮度不均匀、边缘模糊等问题，影响了后续的图像分析和信息提取。
利用Matlab可以对遥感图像进行预处理，包括噪声去除、直方图均衡化、边缘增强等。
其中，噪声去除可以使用中值滤波、均值滤波等方法，直方图均衡化可以提高图像的对比度，边缘增强可以利用拉普拉斯算子或索贝尔算子等进行边缘检测和增强。
2. 图像分类与分割遥感图像分类是分析遥感图像中不同地物类型的过程。
利用Matlab，可以使用传统的像元级分类方法，如最小距离分类法、最大似然分类法等。
此外，还可以使用机器学习算法，如支持向量机分类器、随机森林分类器等，提高分类的准确性和效果。
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，常用的方法包括区域生长、分水岭算法等。
3. 特征提取与目标检测图像特征提取是从图像中提取具有代表性的特征，即反映某一特定属性的图像信息。
利用Matlab，可以提取纹理特征、频谱特征、形状特征等。
目标检测是在遥感图像中检测和定位感兴趣的目标，如建筑物、道路等。
常用的目标检测方法包括基于特征的方法、基于模型的方法等。
二、Matlab在遥感数据分析中的应用1. 遥感数据读取与处理遥感数据通常以多光谱数据或高光谱数据的形式存在，其中包含了地表覆盖类型、植被指数、水中深度等信息。
利用Matlab，可以读取遥感数据，并进行数据处理，如去除无效数据、填补缺失值等。
此外，还可以进行数据融合，将多个遥感数据集合并成一个。
2. 遥感数据可视化利用Matlab，可以对遥感数据进行可视化，以直观地观察地表特征。
如何使用MATLAB进行图像拼接和合成
如何使用MATLAB进行图像拼接和合成概述：图像拼接和合成是一种将多张图片融合成一张完整图片的技术。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多方便易用的工具包，使得图像拼接和合成变得更加简单。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像拼接和合成的方法和技巧。
一、图像预处理：在进行图像拼接和合成之前，首先需要对原始输入进行一系列的预处理。
这包括图像的尺寸统一、色彩平衡和去噪等操作。
MATLAB提供了许多内置函数和工具箱，可以轻松完成这些预处理工作。
1. 图像尺寸统一：由于不同图片可能具有不同的尺寸和比例，为了实现拼接和合成的目标，我们需要将所有输入图片的尺寸统一。
MATLAB中的imresize函数可以很方便地实现图像的缩放操作，使得所有图像具有相同的尺寸。
2. 色彩平衡：当合成图像中不同部分的色彩不匹配时，我们需要进行色彩平衡操作，使得整体图像具有统一的色调。
MATLAB提供了imadjust函数，可以对图像的亮度和对比度进行调整，以达到色彩平衡的效果。
3. 去噪：在拼接和合成图像时，由于图片在拍摄和处理过程中可能会出现噪点和不完整的部分，我们需要使用去噪算法来提高图像质量。
MATLAB中的imfilter函数可以实现常见的去噪算法，如中值滤波和高斯滤波等。
二、图像拼接：图像拼接是将多个图片按照一定规则拼接成一张完整图片的过程。
MATLAB 提供了多种实现图像拼接的函数和技术，下面列举其中几种常见的方法。
1. 水平拼接：水平拼接是将多张图片按照水平方向排列，形成一张更宽的图片。
MATLAB 中的imresize和imwrite函数可以实现此功能。
首先，将所有输入图片调整为相同的高度和宽度，然后调用imwrite函数将它们水平排列在一起。
2. 垂直拼接：垂直拼接是将多张图片按照垂直方向排列，形成一张更高的图片。
与水平拼接类似，需要先调整所有输入图片为相同的高度和宽度，然后使用imwrite函数将它们垂直排列在一起。
利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术
利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术摘要：遥感图像处理和解译技术是遥感科学领域中的重要研究方向之一。
利用Matlab 进行遥感图像处理和解译能够提高图像处理和解译的效率和精度。
本文将介绍利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术，并展示其在地质灾害识别、土地利用变化监测和环境监测等领域的应用。
1. 引言遥感图像处理和解译技术是利用航空遥感、卫星遥感等技术获取大范围地表信息的一种方法。
它可以提供大量的遥感图像数据，为环境监测、资源调查和地质灾害预警等方面提供支持。
利用Matlab进行遥感图像处理和解译可以充分发挥Matlab强大的图像处理和数据分析功能，提高图像处理和解译的效率和精度。
本文将介绍利用Matlab进行遥感图像处理和解译的技术，并展示其在地质灾害识别、土地利用变化监测和环境监测等领域的应用。
2. 遥感图像处理技术遥感图像处理技术是指对获取的遥感图像数据进行预处理、增强、分类等的过程。
利用Matlab进行遥感图像处理可以利用其丰富的图像处理函数库，实现对图像的去噪、边缘检测、直方图均衡化等操作。
例如，在进行地质灾害识别时，可以利用Matlab进行遥感图像的去噪处理，去除图像中的噪声干扰，提高遥感图像的质量。
此外，还可以利用Matlab进行边缘检测，提取出地质灾害区域的边界，为后续的分类和识别提供基础。
3. 遥感图像解译技术遥感图像解译技术是指对处理后的遥感图像进行目标提取、分类和解译的过程。
利用Matlab进行遥感图像解译可以利用其强大的数据分析和模型建立能力，实现对遥感图像的分类和解译。
例如，在进行土地利用变化监测时，可以利用Matlab进行遥感图像的分类和解译，将图像中的不同地物进行分类并提取出其变化信息。
通过建立合适的分类模型和利用高分辨率遥感图像的特征，可以实现对土地利用变化的精确监测。
4. 应用案例4.1 地质灾害识别地质灾害是一种自然灾害，具有突发性和破坏性。
利用遥感图像进行地质灾害识别可以提前发现并预警地质灾害，减少人员伤亡和财产损失。
遥感图像处理 Matlab图像处理
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
函数imread可以从任何Matlab支持的图像文件格式中以任意位深度 读取一幅图像。 [X,MAP]=imread(Filename,’FMT’) » Filename:读入的文件名。 » FMT为图像格式，如果不指定FMT参数，系统将根据文件名自
thresh=graythresh(I);%自动设定所需的最优化阈值
OTSU算法：最大类间方差法自动单阈值分割。
Kapur算法：一维直方图熵阈值算法
niblack算法：局部阈值分割 阈值的计算公式是T = m + k*v，其中m为以该像素点为中心的区域的平 均灰度值，v是该区域的标准差，k是一个系数。
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
figure；%创建一个新的窗口
figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；
Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。
/1、图像的读取和显示
函数imshow可以自动对读入的图像进行调整显示，以获得最佳的显 示效果。
(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计
目录摘要 (1)Abstract (1)1、绪论 (2)1.1课题开发背景 (2)1.1.1图像融合的定义 (2)1.1.2手动配准与图象融合 (2)1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点 (3)1.2课题设计要求 (4)2、MATLAB程序设计 (5)2.1MATLAB软件简介 (5)2.2MATLAB软件窗口环境 (7)2.3M语言编程 (8)3、图像融合算法 (9)3.1图象融合算法的层次分类 (9)3.2图像融合规则 (10)3.3图像融合方法 (11)3.4图像融合步骤 (12)4、各算法程序 (13)4.1一般方法 (13)4.2PCA算法程序 (14)4.3金字塔（Pyramid）算法程序 (15)4.4小波变换（DWT）算法程序 (18)5、实验结果 (22)6、图像融合的应用 (24)7、总结 (25)参考文献 (26)摘要数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。
本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。
并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。
关键词：图像融合小波变换MatlabAbstractDigital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is thedifferent patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensorsor images acquired at different times the same scene for a number of synthetic imagesimages process.The first introduced digital image integration definition,the currentdevelopment and research hot,and then discussed the integration of images of therules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that thePCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based onwavelets change procedures discussed in the final image integration technology in themilitary,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab1、绪论1.1课题开发背景1.1.1图像融合的定义数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。
matlab遥感影像brovey融合方法
matlab遥感影像brovey融合方法
基于Brovey变换的图像融合也称为色彩标准化的融合，主要应用在遥感图
像融合中。
以下是使用MATLAB进行基于Brovey变换的遥感影像融合的
基本步骤：
1. 读取高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像。
2. 对高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像进行RGB分解，得到R、G、B三个通道图像。
3. 将高分辨率全色图像的R、G、B三个通道图像分别做直方图均衡化，得
到三个增强后的通道图像。
4. 对增强后的高分辨率全色图像的每个通道图像进行高斯滤波。
5. 将滤波后的高分辨率全色图像的每个通道图像与低分辨率多光谱图像的对应通道进行加权平均，得到融合后的图像。
以上步骤仅供参考，建议查阅专业书籍或咨询专业人士以获取更准确的信息。
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与空间地理信息，０ ８ ３ （ ） １８—１９ ２０ ，１４ ：０ ０． 朱朝 杰 ， 礼 ， 广 军． Ｔ Ａ 王仁 董 ＭＡ Ｌ Ｂ环 境 下遥 感 影 像 配 准
与融 合技术 研究 ［］测绘 工 程 ， Ｏ ， （ ）５ ５ Ｊ． ２ ６１ ６ ： Ｏ ５ ７— ９ 张 德 丰 ． ａ ａ 波 分 析 与 工 程 应 用 ［ ． 京 ： 防 Ｍ ｔ ｂ小 ｌ Ｍ］ 北 国
郝 文 化 ． Ａ Ｌ Ｂ 图形 图 像 处 理 ［ ． 京 ： 国水 利 Ｍ ＴＡ Ｍ］ 北 中
水 电 出版 社 ，０４ ２０．
度 都 大 于相 应 的多 光 谱 影像 的平 均梯 度 ， 中 的 Ｐ Ａ变 其 Ｃ 换法 对应 的 平 均 梯 度 最 大 ， 次 是 小 波 变换 法 。表 明 融 其 合 影像 都 比多 光 谱 影像 清 晰 ， 用 主 分 量 变 换 融 合 法 所 采
ｔ ｅ ｉ ｄ ｃ ｔｒ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ＭＡＴ ＡＢ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｂ ａｎ ｂ ｔ ｒｅｆ ｃｓ ａ ｄ ｉ ｉ ｒ ｖ ｓ ｔ ｅ ｅ ｉ ｉ ｎ ｉａ ｏ ｓ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｔａ ｈ ｖ ｌ Ｌ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｌ ｏ ｈ ｃ ｎ ｏ ｔｉ ｅ ｔ ｆ ｔ ， ｎ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｆ — ｉ ｅ ｅ
收 稿 日期 ：０ １～ ２—１ ２１ Ｏ １
评价中运用 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ程序对信息熵 ， 平均梯度， 相关系数，
扭 曲程度进行 计算 ， 得了 比较好 的效 果 。 取
１ ＭＡ Ｌ Ｂ 环 境 下 高 分 辨 率 影 像 与 多 光 谱 Ｔ Ａ
影像融合
１ １ 遥感 图像 融合的预处理 ．
０ 引 言
随着 遥感 技术 的发 展 ， 学 、 红 外 和微 波 等 大量 不 光 热
更高 质量数 据 ， 此像 素级 融 合 不 仅 是 遥 感 信 息 处 理 研 因 究 的一 个重 要 方 向 ， 是近 年 图像 工 程 研 究 和 应 用 的新 更
热点 。 ＭＡ Ｌ Ｂ在数据处理 、 ＴＡ 图像 、 号处 理 、 波分 析 等众 信 小
第３ ５卷 第 ３期
２１ ０ ２年 ３ 月
测绘 与 空 间地 理 信 息
Ｇ ＭＡＴ ＣＳ＆ Ｓ ＡＴ Ａ ＮＦ Ｐ Ｉ Ｉ Ｎ ＥＣ ＥＯ Ｉ Ｐ Ｉ Ｌ ｌ Ｏ ｄ， ＡＴ Ｏ Ｔ ＨＮｏＬ Ｙ ＯＧ
Ｖｏ ． ５ ． １ ３ Ｎｏ． ３ Ｍａ＂ ｌ ．，２ ２ ０１
基 于 ＭＡＴ Ａ Ｌ Ｂ算 法 的遥 感 图像 融 合
像 的熵 时大 时 小 ， 前两 种性 能 差 。融 合 影 像 的 平 均 梯 较
算机辅 助设 计 与 图像 图形学 学报 ，０ ２ １ ６ ：８ ２０ ，４（ ） ４９
—
５ ０． ０
楚恒 ， 王汝言， 朱维乐． Ｃ Ｄ Ｔ域 遥感影像融合算法 ［ ］ Ｊ．
测 绘 学 报 ，０ ８３ （ ）７ ７ ． ２０ ， １ ：０— ６ ７
彭文建 ，郭云开 ，张晓红 ，林 凯捷
（． １中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公 司 ， 湖南 长沙 ４０１ ； ． １０１ ２长沙理工大学 交通运输工程学院 ， 湖南 长 沙 ４０８ ； １０２
３ 长沙市 房地 产测绘 队 ， ． 湖南 长沙 ４ ０ １ ） １０ ６
摘
要： 遥感影像像素级 融合是遥感信 息分析 与处理过程 中非 常有效的方 法。文章通过 分析 ３种主要 的 多源遥
３ ｈ ｎ ｓ ａＥ ｔｔ ｐ ｉｇＴ ａ ，Ｃ ｉｇｈ １０ ６ Ｃ ｉａ ．Ｃ ａ ｇｈ ｓ ｅ Ｍａ ｐｎ ｅｍ ａ ｈｎ ｓ ａ４０ １ ， ｈｎ ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｎ ｐ ｘ ｌ ｅ ｅ ｅ ｙ ｅ ｅ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｆｒｉｆ ｒ ｔ ｎ ａ ａｙ ｉ ｏ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍａ ｅ ． ｈ ｏ ｇ ｎ ｙ ｉ ｇ ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｇ ｕ ｉｎ ｏ ｉ ｅ ｖ ｌｉ ａ ｖ ｒ ｆ ｃｉ ｔｏ ｏ ｎ ｏｍａｉ ｎ ｌｓｓ ｆｒｍｏｅ ｓ ｎ ｉｇ ｉ ｇ ｓ Ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ａ ｚｎ ｌ ｓ ｖ ｏ ｌ ｔ ｅ ｃ ａａ ｔｒｓｉｓａ ｄ ｗ ａ ｎ ｓｅ ｆ ｈ ｒ ｅｍａｎ ｔｐ ｓｏ ｌ —ｓ ｕ ｃ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｇ ｓｏ ｔ ｏ ｓ Ｕｓｎ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅｉｔ ｎ ｅ ｋ ｅ ｓ ｓｏ ｅ ｔ ｅ ｉ ｅ ｆｍｕ ｔ ｃ ｔ ｈ ｙ ｉ ｏ ｒ ｅｒ ｍｏｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｅ ｆ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ， ｉ ｇ ＭＡＴ ＡＢ ｔ — ｍａ ｕ Ｌ ｏａ
感影像 融合方 法特征和 不足 ， 用 ＭＡ Ｌ Ｂ算法实现 影像 融合 ， 运 ＴＡ 并对融合 成果 结合 主观 目视 和客 观指标进 行综 合评价 。经过 实验表 明， 用 ＭＡ Ｌ Ｂ影像 融合 算法融合取得 了较好 效果 ， 利 ＴＡ 且提 高 了影像处理效率。
关 键 词 ： 像 融 合 ； Ａ Ｌ Ｂ； Ｉ 影 Ｍ Ｔ Ａ Ｈ Ｓ变换 ；Ｃ 变换 ； 波 变 换 ； 量 评 价 ＰＡ 小 质
４ ０
测 绘 与 空 间地 理 信 息
２１ ０ ２年
（ 上接 第 ３ ２页 ）
章 毓 晋 ． 国 图像 工程 及 当 前 的 几 个 研 究 热 点 ［ ］ 计 中 Ｊ．
由表 １ 知 ， 用这 ３种融 合 方法 融合 后 ， 可 采 各种 方 法 的融 合影 像 的 空 间分 辨 率 都 有 提 高 ， 像 信 息 熵 和 清 晰 影 度 都有 明显 提 高 ， 明融 合 影 像 所 含 的 信 息 要 比相 应 原 表 多 光谱影 像 的 丰 富 ， 其 是 采 用 小 波 变 换 融 合 法 和 主 分 尤 量 变换 ， Ｉ 变换 融合 法所 得到 的融 合影 像 的较 原 全色 影 ＨＳ
多光谱传感 器获取 的具有高光谱分辨率、 而空 间分辨率 较低的多光谱影像与由全色波段的传感器获得的具有高
空间 分辨 率 、 光 谱 分 辨 率 却 较 低 的 全 色 影像 进行 融 合 但 处理 得到 具有 高空 间分 辨 率 的 多光 谱融 合 影像 一直 是 遥 感影 像处 理界 的研 究 热 点 。多源 遥 感数 据 融合 包 括像 素 级 、 级 和决策 级 ３ 层次 。 目前在 融合方 法 的研 究方 特征 个 面主要集 中在像 素 级 。像 素级 融 合是 指 将 配准 后 的 影像 对像 素点 直接 进行 融 合 。它 能够 充 分应 用 原始 数 据 中包 括的数据和信息量 ， 综合集成多源遥感信息的优越性 ， 尽 可能 多 地保 持 对象 的原 始 信息 ， 充分 利 用 现有数 据 、 获取
中图分类号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３ １６
文献标 识码 ： Ｂ
文章编号 ：６ ２— ８７ ２ １ ）３— ０ ０— ３ １７ ５６ （０ ２ ０ ０ ３ ０
Ｒｅ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅ Ｆｕｓｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ＡＴＬＡＢ ｇ ｒ ｔ ｍ ｍ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｉ ｎ ｓ ｄ ｏ Ａｌ ｏ ｉｈ
本 实 验 以同时相 的长 株潭 范 围内的 Ｓ Ｏ Ｐ Ｔ５全色 影像
基 金项 目 ： 湖南 省科 技重 点项 目（００ＷＫ４０ ） 助 ２ １ ３ 资 ０ 作者 简 介 ： 文 建 （９３一 ）男 ， 彭 １８ ， 湖北 仙桃人 ， 助理 工程 师 ， 硕士 ， 主要 从事摄 影测 量 、ＳＧ Ｓ Ｒ 、Ｉ 集成 及应 用 的研究 工作 。
供的 图像处理 分析 函数 及工具 箱 ， 大大 简化 具体 的编程 会 工作 ， 充分体 现在 图像 处理 和分 析 中的优 越性 。本 文通 过分析 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ语言在遥感影 像 融合处 理 中的应用 ， 运用 Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ对 Ｓ Ｏ 遥感 影像分别试验 了 ＨＳＰ Ａ和小 波 Ｐ Ｔ５ Ｉ，Ｃ 融合 ， 对融合结果进 行主观和客 观 的质 量评价 ， 在客 观 并 且
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汤 国 安 ． 感 数 字 图 像 处 理 ［ ］ 北 京 ： 学 出 版 遥 Ｍ ． 科
社 ，０ ４ ２０．
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孔 庆 楠 ． 源遥 感 影像 数 据 的 融 合 方 法 探 讨 ［ ］ 测 绘 多 Ｊ．
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得 到 的融 合 影 像 最 清 晰 。从 相 关 系 数 大 小 的 比较 中 可
ｃｉｖ ｅｉａｅｆｓ ｎ ｔｉ ｐｐｒ ｒ ｉｅ ｏ ｒｈｎｉ ｖ ｕｔ ｎｔ ｔｅ ｕｉ ｓｌ ｏ ｉｅ ｉ ｂｅｔ ｅｖｓａ ａｄｏｊｃ ｈｅｅ ｈ ｇ ｉ ， ｓ ａ ｏ ｄｓ ｍｐｅｅ ｓ ｅｅａ ａ ｏ ｓ ｎｒ ｕｔｃｍｂｎｄｗｔ ｓ ｊ ｉ ｉ ｌ ｎ ｂ — ｔ ｍ ｕｏ ｈ ｅ ｐ ｖ ｃ ｖ ｌ ｉ ｏｈ ｆ ｏ ｅ ｓ ｈ ｕ ｃｖ ｕ ｅ
多领域有着 广 泛 的用途 。如 果 能灵 活地 运 用 ＭＡ Ｌ Ｂ提 ＴＡ
同卫 星传 感 器对 地 观 测 的应 用 ， 取 的 同一 地 区 的多 种 获 遥感 影像 数据 （ 多时相 、 多光谱 、 传感 器 、 多 多平 台和 多分 辨率 ） 越来越 多 。与单 源遥感 影 像 数据 相 比 ， 多源 遥感 影 像数 据所 提 供 的信 息具 有 冗 余 性 、 补 性 和 合 作 性 。将 互
工 业 出版 社 ，０ ８ ２０．
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知 ， 大相 关 系数对 应 的融合方 法 是小波 变换 融合 法 。 最
３ 结束 语
在Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ环 境 下 遥 感 影像 的融 合 ， 实验 结果 从 主 观 目视 和客 观 指 标 的 综 合 评 价 等几 方 面看 ， 明该 方 法 表 效 果较 好 ， 能 大 大 减 少 工 作 量 和 提 高 融 合 效 率 。综 合 且