图像信息融合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
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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
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。
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 )
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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。
图像融合镶嵌ppt课件
ENVI中的图像融合方法举例
• Color normalized （Brovery）变换 利用高分辨率对低分辨率进行增强 该方法仅对输入波段进行融合
• 实验数据：
图像融合、镶嵌
实验步骤
• 第一步：打开需要融合的两个文件并查 看。 TM-30m.img 和 bldr_sp.img
• 第二步：选择主菜单—>Transform— >Image Sharpening—>Color Nomalized (Brovey),
• 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
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
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
• 第三步：选择重采用方式和输入文件路 径及文件名
图像融合、镶嵌
图像融合、镶嵌
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ENVI图像融合其他方法
• HSV变换： 1)对RGB图像—>HSV颜色空间 2)将亮度值替换成为高分变率像元尺寸
3)选择重采样技术，将色度与饱和度重新采 样到高分辨率像元尺寸,然后再返回RGB空 间
• Color normalized （Brovery）变换 利用高分辨率对低分辨率进行增强 该方法仅对输入波段进行融合
• 实验数据：
图像融合、镶嵌
实验步骤
• 第一步：打开需要融合的两个文件并查 看。 TM-30m.img 和 bldr_sp.img
• 第二步：选择主菜单—>Transform— >Image Sharpening—>Color Nomalized (Brovey),
• 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
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
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
• 第三步：选择重采用方式和输入文件路 径及文件名
图像融合、镶嵌
图像融合、镶嵌
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ENVI图像融合其他方法
• HSV变换： 1)对RGB图像—>HSV颜色空间 2)将亮度值替换成为高分变率像元尺寸
3)选择重采样技术，将色度与饱和度重新采 样到高分辨率像元尺寸,然后再返回RGB空 间
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
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for i=1:m
for j=1:n
识别。
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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
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
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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。
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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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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
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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。
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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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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
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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
不进行直方图修正
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
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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
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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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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PPT课件
按人对颜色分辨能力构造的三维彩色立体
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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
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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。
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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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3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
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信息融合ppt课件(1)
影像投影到同一的地面坐标系统上，完成配准。
整理课件
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遥感图像融合前处理：空间配准
✓ 实践中，常用地形图或已配准的遥感图像作 为基础底图，对未配准的图像进行几何精纠 正，使它们具有统一的投影方式和坐标系统， 以便不同类型或不同时相的遥感影像之间的 几何配准和精确融合。
影像空间配准包括：
几何纠正（略）
例2 雷达和陆地卫星影像数据融合
再如，侧视雷达图像可以反映地物的微波反射特 性，地物的介电常数越大，微波反射率越高，色 调越发白，这种特性对于反映土壤、水体、山地、 丘陵、居民点，以及道路、渠道等线性地物明显 优于陆地卫星影像，因此如将雷达影像与陆地卫 星影像复合，可以既反映出可见光，近红外的反 射特性，又可以反映出微波的反射特性，有利于
✓ TM图像：光谱信息丰富，几何性能好，空间分辨率较高，有 利于分析洪水信息；
✓ SAR图像：较易观察水体和线性地物，并且可全天候获取信息， 有利于实地监测洪峰。
复合方案：
➢ 将TM与侧视雷达图像复合，既可获得洪水、水田、旱地情 况，也可获得大堤、水渠等线性地物情况；
➢ 将TM与气象卫星图像复合，可以克服云层影响和气象卫星分 辨率低的不足。
如果将各种遥感数据进行复合与综合分析，便可弥 补单一信息的不足，以达到多种信息源的相互补充、 相互印证。这样，不仅扩大了各信息的应用范围， 而且大大提高了分析精度。
整理课件
3
（一）信息复合的概念和简介
信息复合的发展
起初是进行同种遥感信息多波段、多时相的遥感信 息复合，
后来发展到不同类型遥感数据的复合，如陆地卫星 与气象卫星等，以扩大应用范围，提高分析精度， 获得更好的遥感应用效果。
整理课件
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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)；
图像融合ppt课件
4.4 遥感影像的融合处理
多源遥感数据融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。
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基于IHS变换的融合过程如下:
(1)待融合的全色图像和多光谱图像进行几何配准，并将多 光谱图像重采样与全色分辨率相同； (2)将多光谱图像变换转换到IHS空间； (3)对全色图像I’和IHS空间中的亮度分量I进行直方图匹配； (4)用全色图像I’代替IHS空间的亮度分量，即I’HS； (5)将I’HS逆变换到RGB空间，即得到融合图像。 通过变换、替代、逆变换获得的融合图像既具有全色图像 高分辨的优点，又保持了多光谱图像的色调和饱和度。
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二、基于主分量变换的图像融合(K-L变换法)
首先对多光谱图像进行主分量变换，变换后的第一主 分量含有变换前各波段图像的相同信息，而各波段中其余 对应的部分，被分配到变换后的其他波段。
然后将高分辨率图像和第一主分量进行直方图匹配， 使高分辨率图像与第一主分量图像有相近的均值和方差。
最后，用直方图匹配后的高分辨率图像代替主分量中 的第一主分量和其余分量一起进行主分量逆变换，得到融 合影像。
4444遥感影像的融合处理遥感影像的融合处理多源遥感数据融合的内涵与基本原理多源遥感数据融合的内涵与基本原理数据融合过程数据融合过程数据融合分类及方法数据融合分类及方法?数据融合的方法分类数据融合的方法分类??主要图像融合方法主要图像融合方法多源遥感数据融合的内容分类多源遥感数据融合的内容分类11441441多源遥感数据融合的内涵与基本原理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包括空间几何配准空间几何配准和和数据融合数据融合两个方面从而在统一地理坐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
多源遥感数据融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
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。
18
基于IHS变换的融合过程如下:
(1)待融合的全色图像和多光谱图像进行几何配准，并将多 光谱图像重采样与全色分辨率相同； (2)将多光谱图像变换转换到IHS空间； (3)对全色图像I’和IHS空间中的亮度分量I进行直方图匹配； (4)用全色图像I’代替IHS空间的亮度分量，即I’HS； (5)将I’HS逆变换到RGB空间，即得到融合图像。 通过变换、替代、逆变换获得的融合图像既具有全色图像 高分辨的优点，又保持了多光谱图像的色调和饱和度。
19
二、基于主分量变换的图像融合(K-L变换法)
首先对多光谱图像进行主分量变换，变换后的第一主 分量含有变换前各波段图像的相同信息，而各波段中其余 对应的部分，被分配到变换后的其他波段。
然后将高分辨率图像和第一主分量进行直方图匹配， 使高分辨率图像与第一主分量图像有相近的均值和方差。
最后，用直方图匹配后的高分辨率图像代替主分量中 的第一主分量和其余分量一起进行主分量逆变换，得到融 合影像。
4444遥感影像的融合处理遥感影像的融合处理多源遥感数据融合的内涵与基本原理多源遥感数据融合的内涵与基本原理数据融合过程数据融合过程数据融合分类及方法数据融合分类及方法?数据融合的方法分类数据融合的方法分类??主要图像融合方法主要图像融合方法多源遥感数据融合的内容分类多源遥感数据融合的内容分类11441441多源遥感数据融合的内涵与基本原理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包括空间几何配准空间几何配准和和数据融合数据融合两个方面从而在统一地理坐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
图像融合及应用ppt课件
x y
a11 a21
a12 a22
x y
t t
x y
41
Example 1
Original images
50 50
100
100 150
200
150
250 50 100 150 200 250
50 100 150 200 250
冗余信息
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
10
一、信息融合概述
3. 图像融合技术的研究现状及发展
起源：20世纪70年代初 20世纪70年代初，美国研究机构发现，利用计算机技 术对多个独立的连续声纳信号进行融合后，可以自动 检测出敌方潜艇的位置。这一尝试使得信息融合作为 一门独立的技术首先在军事应用中得到青睐。
11
一、信息融合概述
3. 图像融合技术的研究现状及发展
发展：20世纪80年代－20世纪末 20世纪80年代后，对信息融合技术的研究更加活 跃；国际上，关于信息融合的专著论文等数量可 观；图像融合在军事和民用等诸多领域得到广泛 的应用。
12
一、信息融合概述
3. 图像融合技术的研究现状及发展
完善：20世纪末－今 由于其研究领域覆盖范围的广泛性、多传感器数据 形式的多样性以及融合处理的多样性和复杂性，信 息融合理论至今尚未形成系统的理论框架和有效的 通用融合模型和算法。大部分研究工作都是针对特 定应用领域的问题来展开的。
30
Multi-modality Registration Examples
IR
RADARSAT
MR T1
MR T2
MMW
图像的信息复合ppt课件
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。甚至可以将其制作成与遥感数据类似的 若干独立的波段，以便和遥感数据复合。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
遥感与非遥感信息的复合
遥感数据与非遥感数据的复合步骤如下： 1、地理数据的网格化
为了使非遥感的地理数据与遥感数据复合，前提条件是 必须使地理数据可作为遥感数据的一个“波段”，这就 是说通过一系列预处理，使地理数据①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。 ➢ 网格数据生成：原始采集的地理数据多种多样，其中
➢ 尽管如此，仅通过遥感手段获取信息仍感到不够，不能 解决遇到的全部问题，因此将地形、气象、水文等专题 信息，行政区划、人口、经济收入等人文与经济信息作 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，因此遥感数据与地理数据的复 合也是遥感分析过程中不可缺少的手段。
19
遥感与非遥感信息的复合
➢ 目的：突出有用的专题信息，消除或抑制无关的 信息，以改善目标识别的图像环境。
2
信息复合的概念Байду номын сангаас
➢ 多种遥感信息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复合与综合分析，便可弥补单一信息的不 足，以达到多种信息源的相互补充、相互印证。这样，不仅扩大了 各信息的应用范围，而且大大提高了分析精度。
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遥感与非遥感信息的复合
遥感数据与非遥感数据的复合步骤如下： 1、地理数据的网格化
为了使非遥感的地理数据与遥感数据复合，前提条件是 必须使地理数据可作为遥感数据的一个“波段”，这就 是说通过一系列预处理，使地理数据①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。 ➢ 网格数据生成：原始采集的地理数据多种多样，其中
➢ 尽管如此，仅通过遥感手段获取信息仍感到不够，不能 解决遇到的全部问题，因此将地形、气象、水文等专题 信息，行政区划、人口、经济收入等人文与经济信息作 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，因此遥感数据与地理数据的复 合也是遥感分析过程中不可缺少的手段。
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遥感与非遥感信息的复合
➢ 目的：突出有用的专题信息，消除或抑制无关的 信息，以改善目标识别的图像环境。
2
信息复合的概念Байду номын сангаас
➢ 多种遥感信息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复合与综合分析，便可弥补单一信息的不 足，以达到多种信息源的相互补充、相互印证。这样，不仅扩大了 各信息的应用范围，而且大大提高了分析精度。
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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
贝叶斯方法 证据理论 神经网络法 小波变换 熵法
决策级融合
模糊判断 贝叶斯方法 神经网络方法 可靠性理论
图像信息融合
1）像素级的图像融合算法 1、代数法
（1）加法 像素级融合的最直接的方法就是对待融合的多幅图像
进入其它应用领域,如:遥感图像处理、智能机器人、 军事、医学、控制等领域得到了广泛的应用。 ✓ 图像融合是数据的融合重要的分支之一。
图像信息融合
➢数据融合的定义
概念(军事领域，美国国防部): 数据融合是一个对多源数据进行多层次、多方面自动检
测、联合、相关、估计和结合的过程。这个定义是数据融合 的广泛定义.
图像信息融合
图像1 图像2 … 图像n
图像1 图像 … 图像n 图像1 图像2 … 图像n 2
融合 评价 结果
像元级
处 理 过 程
特征提取
融合 评价
特征级
处 理 过 程
特征提取 特征识别
融合 评价
处 理 过 程
决策级
结果
结果
图像融合的三个层次
图像信息融合
2）遥感图像融合的技术 ① 同一传感器遥感数据的融合
③ 各类非遥感数据（包括地学常规手段获得的信息） 也有它自身的特点和局限性
融合的目的在于提高图像的信息可用程度，同时增加对
研究对象识别的可靠性，或者为进一步的专题信息的
高效提取奠定基础。
图像信息融合
➢发展历程
✓ 20世纪70年代:多源相关\多传感器融合\多数据融合 概念;
✓ 20世纪80年代:数据融合; ✓ 20世纪90年代以后:应用范围得到拓展,由军事领域
图像信息融合
③ 决策级融合
是指在图像理解和图像识别基础上的融合。是经“特征提 取”和“特征识别”过程后的融合。首先从待处理的图像 （原始图像、像元级或特征级图像）分别进行信息提取 （分类），再将得到的增值信息或分类结果通过一定的决 策规则进行融合来解决不同数据所产生的结果的不一致性， 从而提高对研究对象的辩识程度。它是一种高层次的融合， 往往直接面向应用，为决策支持服务。
例：TM和SPOT影像融合
（L ） L R 融 A L SP L R O / T T R M T L G M T L B M TM （L ） L G 融 A L SP L G O /T T R M T L G M T L B M TM
图像信息融合
（3）比值变换融合
比值变换融合算法： [B1/（B1+B2+B3）]D=DB1 [B2/（B1+B2+B3）]D=DB2 [B3/（B1+B2+B3）]D=DB3
式中：Bi（i=1,2,3）----多光谱图像； D—高分辨率图像；
DBi（i=1,2,3）--比值变换融合图像；
图像信息融合
特征级不要求数据来自同类的数据源，因此理信息的覆 盖范围更大，比如可以将遥感图像信息和地面信息融合。 特征级融合是中等层次的融合，它首先将各种待融合的 数据分别按照各自的处理方法进行待征提取，然后对提 取出的特征进行融合。特征层处理的特点相当于对原始 的信息进行了一次压缩处理，因此该种方法在预处理阶 段处理的信息量比像元级融合更大，融合中的计算量比 像元级融合低，缺点是丢失了部分信息，因此精度比像 元级融合差。
1)强调了融合的多元性; 2)强调融合的过程性。
目前定义: 数据融合是一个公共的规范框架，框架包含用于联合
源于不同传感器的数据的方法和工具。 融合的目的是得到更高质量的信息，对信息质量的评
价随着应用的不同而异。
图不同类型传感器获取的同一地区的图像数据 进行几何配准，然后采用一定的算法将各图像数据中所含 的信息优势或互补性有机地结合起来产生新图像数据的技 术。
遥感信息融合
图像信息融合
教学内容
1、概述 2、遥感图像融合方法 3、像元级融合算法
图像信息融合
一、概述
✓ 图像融合是通过一定的算法将两个以上的图像数据 结合在一起生成一个新的图像 ;
① 在实际的遥感应用中会涉及到各种各样的遥感数据;
② 任何一个单一遥感器的遥感数据都不能全面反映目 标对象的特征，也就是都有一定的应用范围和局限 性;
•同一传感器对同一地区在不同时间扫描所得数据的融合； •同一传感器在不同的波段所得数据的融合； •同一传感器在不同的偏光下所得数据的融合； •同一传感器在不同的高度下所得数据的融合； ② 不同传感器遥感数据的融合 ③ 遥感与非遥感数据的融合
图像信息融合
3）遥感图像融合的目的 1、提高空间信息、光谱信息 2、动态变化监测 3、增强特征 4、提高分类识别精度 5、信息互补
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
贝叶斯方法 证据理论 神经网络法 小波变换 熵法
决策级融合
模糊判断 贝叶斯方法 神经网络方法 可靠性理论
图像信息融合
1）像素级的图像融合算法 1、代数法
（1）加法 像素级融合的最直接的方法就是对待融合的多幅图像
进入其它应用领域,如:遥感图像处理、智能机器人、 军事、医学、控制等领域得到了广泛的应用。 ✓ 图像融合是数据的融合重要的分支之一。
图像信息融合
➢数据融合的定义
概念(军事领域，美国国防部): 数据融合是一个对多源数据进行多层次、多方面自动检
测、联合、相关、估计和结合的过程。这个定义是数据融合 的广泛定义.
图像信息融合
图像1 图像2 … 图像n
图像1 图像 … 图像n 图像1 图像2 … 图像n 2
融合 评价 结果
像元级
处 理 过 程
特征提取
融合 评价
特征级
处 理 过 程
特征提取 特征识别
融合 评价
处 理 过 程
决策级
结果
结果
图像融合的三个层次
图像信息融合
2）遥感图像融合的技术 ① 同一传感器遥感数据的融合
③ 各类非遥感数据（包括地学常规手段获得的信息） 也有它自身的特点和局限性
融合的目的在于提高图像的信息可用程度，同时增加对
研究对象识别的可靠性，或者为进一步的专题信息的
高效提取奠定基础。
图像信息融合
➢发展历程
✓ 20世纪70年代:多源相关\多传感器融合\多数据融合 概念;
✓ 20世纪80年代:数据融合; ✓ 20世纪90年代以后:应用范围得到拓展,由军事领域
图像信息融合
③ 决策级融合
是指在图像理解和图像识别基础上的融合。是经“特征提 取”和“特征识别”过程后的融合。首先从待处理的图像 （原始图像、像元级或特征级图像）分别进行信息提取 （分类），再将得到的增值信息或分类结果通过一定的决 策规则进行融合来解决不同数据所产生的结果的不一致性， 从而提高对研究对象的辩识程度。它是一种高层次的融合， 往往直接面向应用，为决策支持服务。
例：TM和SPOT影像融合
（L ） L R 融 A L SP L R O / T T R M T L G M T L B M TM （L ） L G 融 A L SP L G O /T T R M T L G M T L B M TM
图像信息融合
（3）比值变换融合
比值变换融合算法： [B1/（B1+B2+B3）]D=DB1 [B2/（B1+B2+B3）]D=DB2 [B3/（B1+B2+B3）]D=DB3
式中：Bi（i=1,2,3）----多光谱图像； D—高分辨率图像；
DBi（i=1,2,3）--比值变换融合图像；
图像信息融合
特征级不要求数据来自同类的数据源，因此理信息的覆 盖范围更大，比如可以将遥感图像信息和地面信息融合。 特征级融合是中等层次的融合，它首先将各种待融合的 数据分别按照各自的处理方法进行待征提取，然后对提 取出的特征进行融合。特征层处理的特点相当于对原始 的信息进行了一次压缩处理，因此该种方法在预处理阶 段处理的信息量比像元级融合更大，融合中的计算量比 像元级融合低，缺点是丢失了部分信息，因此精度比像 元级融合差。
1)强调了融合的多元性; 2)强调融合的过程性。
目前定义: 数据融合是一个公共的规范框架，框架包含用于联合
源于不同传感器的数据的方法和工具。 融合的目的是得到更高质量的信息，对信息质量的评
价随着应用的不同而异。
图不同类型传感器获取的同一地区的图像数据 进行几何配准，然后采用一定的算法将各图像数据中所含 的信息优势或互补性有机地结合起来产生新图像数据的技 术。
遥感信息融合
图像信息融合
教学内容
1、概述 2、遥感图像融合方法 3、像元级融合算法
图像信息融合
一、概述
✓ 图像融合是通过一定的算法将两个以上的图像数据 结合在一起生成一个新的图像 ;
① 在实际的遥感应用中会涉及到各种各样的遥感数据;
② 任何一个单一遥感器的遥感数据都不能全面反映目 标对象的特征，也就是都有一定的应用范围和局限 性;
•同一传感器对同一地区在不同时间扫描所得数据的融合； •同一传感器在不同的波段所得数据的融合； •同一传感器在不同的偏光下所得数据的融合； •同一传感器在不同的高度下所得数据的融合； ② 不同传感器遥感数据的融合 ③ 遥感与非遥感数据的融合
图像信息融合
3）遥感图像融合的目的 1、提高空间信息、光谱信息 2、动态变化监测 3、增强特征 4、提高分类识别精度 5、信息互补