第六讲：图像融合
图像融合
图像融合经过图像配准后，根据图像间变换矩阵H可以确定图像间的重叠区域，对图像序列进行拼接形成一幅全景图像。
由于待拼接的各图像可能会存在亮度差异，或者使用普通相机拍摄图像时，图像中可能出现边缘失真现象，这样会造成配准后的图像在强度或颜色上不连续，存在明显的拼接缝隙，所以必须对图像重叠部分进行处理。
为了消除图像间的拼接缝隙，实现平滑过渡，本文采用了图像融合的方法。
图像融合就是将不同来源的相同图像的图像数据进行空间上的配准，然后采取一定的算法将各个图像数据当中的所有信息互补、有效地结合起来，产生出新的图像数据的信息。
新的数据能够更全面的描述对象，从而减少了对象可能存在的不完整和误差，并且最大限度的利用了信息源提供的信息。
图像融合能更好的描述被感知的对象，并且提高图像信息的能力。
本文采用加权平均融合法，它类似于直接平均法，但是重叠区域的像素值不再是简单叠加，而是先加权再叠加平均。
下式中，和分别是第一幅图像和第二幅图像中重叠区域对应像素的权值，并且满足。
选择适当的权值，可使重叠区域实现平滑过渡，同时消除拼接痕迹。
这种方法简洁、快速，是一种比较常用的图像融合方法。
（3.3）选择权值有以下两种办法：1）帽子函数加权平均法这种方法对图像中心区域的像素赋予较高权值，图像边缘区域像素的权值较则低：（3.4）其中和，表示第i个图像的宽和高，帽子函数如图5.1。
图5.1 帽子函数为了满足需要对，需要对(5.2)式进行修正，像素权值为：（3.5）即也就是多幅图像融合时，重叠区域可表示为: ，这里。
2）这种方法是由 Szeliski 提出的，假如是两幅待拼接的图像，将图像在空间叠加，则融合后的像素可为:（3.6）式中, 表示权重值，它们一般与重叠区域的宽度有关，即一般，其中表示重叠区域的宽度，且，，，。
在重叠区域中，由 1渐变至0，由0渐变至1，由此实现了在重叠区域中由慢慢平滑过渡到。
如图 5.2。
图 5.2 权值函数分布。
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
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5
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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
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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。
第六讲：图像融合
分量替换融合法
全色 数据 HRP
空间 分量 HRS
空间 分量 LRS 逆变换 光谱 分量 TC 融合 图像 HMS
多光谱 数据 LMS
正变换
© 中国科学院遥感应用研究所
基于彩色空间变换的影像融合方法-步骤
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。
© 中国科学院遥感应用研究所
数据融合的发展
数据融合的概念始于70年代。进入20世纪90年代以后，随 着多种遥感卫星的发射成功，从不同遥感平台获得的不同 空间分辨率和时间分辨率的遥感影像形成了多级分辨率的 影像金字塔序列，给遥感用户提供了从粗到精、从多光谱 到高光谱的多种遥感数据源。融合的发展在一定程度上解 决了多种数据源综合分析的问题。
© 中国科学院遥感应用研究所
数据融合的目标
空间分辨率的提高 目标特征增强 提高分类精度 信息互补
© 中国科学院遥感应用研究所
概述-图像融合的流程
全色 全色 ZYa ZYa ZYb ZYb ZYc ZYc 几何纠正 几何纠正 预处理
几何纠正 几何纠正
精 确 几 何 配 准 精 确 几 何 配 准
图像融合 图像融合
∑ ∑
i =1 n
m
n
( P (i, j ) − P ) ⋅ ( X
m 2
j =1
k
(i, j ) − X (X
k
) )2
∑ ∑
i =1
m
j =1
( P (i, j ) − P ) ⋅ ∑
图像融合技术
18.9 235ms 10.6 375ms 5.34 281ms
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8.4.1 多光照图像融合
在XAVIS代码区中编写线性融合代码：
Readimage(21.bmp,image);
showimage(image);
sleep(1000); Readimage(22.bmp,image1); showimage(image1); sleep(1000); TimerBegin(cccc);
D l1,Ai,jD l1,Bi,j
其它
D l2 ,Ai,jD l2 ,Bi,j
其它
图像重构D l3 ,Fi,j D D ll3 3 ,,B Aii,,jj,,
D l3 ,Ai,jD l3 ,Bi,j
其它
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A l 1 i,j 1 2 m ,n Z h ~ m h ~ n A l i 2 m ,j 2 n m ,n Z h ~ m g ~ n D l 1 i 2 m ,j 2 n
相关系数加权
图像代数算法
8.4.1 多光照图像融合
多光照图像融合方法的评价
方法
线性加权法 （阈值=7、20） 相关系数加权法
（阈值=30） 图像代数算法 （阈值=80）
熵 交叉熵 空间频率 平均误差 处理时间
4.46 0.78 27.08 4.28 0.72 27.02 4.44 0.17 27.26
第7页，此课件共29页哦
8.2.3 小波变换图像融合算法
基于小波分解的图像融合方法原理图
DWT A
DWT B
融合 规则
IDWT
第8页，此课件共29页哦
8.2.3 小波变换图像融合算法
图像融合镶嵌ppt课件
• 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
ppt课件.
29
for i=1:m
for j=1:n
识别。
ppt课件.
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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
图像融合原理
图像融合原理
图像融合是指将两幅或多幅图像融合成一幅新的图像的过程。
图像融合的原理主要包括以下几个方面：
1.空间域融合：空间域融合是将两幅或多幅图像的像素点进行
统计或加权，然后再进行逐像素的计算，得到合成图像。
常见的空间域融合方法包括平均值融合、最大值融合和最小值融合等。
2.频域融合：频域融合是将图像进行傅里叶变换，将图像从空
间域转换到频域。
然后通过对频域图像进行统计或加权，再进行逆傅里叶变换，得到合成图像。
频域融合常用的方法有基于幅度谱的融合和基于相位谱的融合等。
3.尺度域融合：尺度域融合是将图像进行多尺度分解，得到各
个尺度的图像。
然后通过对各个尺度图像的系数进行统计或加权，再进行逆分解，得到合成图像。
常见的尺度域融合方法包括小波变换融合和多分辨率分析融合等。
4.特征域融合：特征域融合是将图像进行特征提取，得到各个
图像的特征表示。
然后通过对特征进行统计或加权，再将特征转换回图像空间，得到合成图像。
常见的特征域融合方法有基于边缘特征的融合和基于颜色特征的融合等。
图像融合的目的是将多个图像的有用信息综合起来，提高图像的质量和辨识度。
不同的融合方法适用于不同的图像融合场景，
如医学影像融合、军事侦察融合和遥感图像融合等。
通过选择合适的融合方法，可以获得更好的融合效果。
计算机视觉中的图像融合方法(六)
计算机视觉中的图像融合方法引言计算机视觉是一门涉及数字图像处理、模式识别和机器学习等领域的交叉学科，图像融合作为其中的一个重要技术手段，在遥感、医学影像、安防监控等领域有着广泛的应用。
图像融合是指将来自不同传感器或不同分辨率的图像进行合成，以获得更加全面、准确的信息。
在本文中，我们将讨论计算机视觉中的图像融合方法及其应用。
基本概念图像融合的基本概念是将多幅图像或视频进行组合，以产生视觉上更加清晰、信息更加全面的结果。
这可以通过不同的方法来实现，包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
在像素级融合中，图像的每个像素都参与融合的计算，而在特征级融合中，提取的图像特征被用来进行融合。
决策级融合则是将多个图像的决策结果进行融合，以得到最终的结果。
图像融合方法在计算机视觉领域中，有多种图像融合方法被广泛应用。
其中，小波变换是一种常见的图像融合方法。
小波变换能够将图像分解成不同尺度和方向的小波系数，从而更好地捕捉图像的细节信息。
通过对来自不同传感器的图像进行小波变换，可以获得更加丰富的信息，从而实现图像融合。
另一种常见的图像融合方法是基于深度学习的方法。
深度学习通过构建多层神经网络来学习图像的表示，从而能够更好地理解图像的语义信息。
基于深度学习的图像融合方法通常包括卷积神经网络、自编码器等技术，通过对图像进行特征提取和重建，实现图像融合的目的。
除此之外，基于统计学习的图像融合方法也是一种常见的选择。
通过对图像进行统计分析和建模，可以更好地理解图像的分布特征，从而实现图像融合。
常见的统计学习方法包括贝叶斯理论、支持向量机等。
图像融合的应用图像融合在遥感领域有着广泛的应用。
通过将来自不同传感器的遥感图像进行融合，可以获得更加全面、准确的地表信息，从而提高遥感数据的利用价值。
在农业、林业、城市规划等领域，图像融合可以用来进行土地利用分类、资源调查等工作。
此外，图像融合也在医学影像领域得到了广泛的应用。
通过将不同模态的医学影像进行融合，可以帮助医生更好地理解患者的病情，提高诊断的准确性。
图像信息融合ppt课件
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
图像融合的概念及图像融合基本流程
图像融合的概念及图像融合基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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计算机视觉中的图像融合方法
计算机视觉中的图像融合方法计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，它的应用范围非常广泛，包括图像处理、模式识别、计算机图形学等。
图像融合是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它是将多幅图像或多种数据融合在一起，以获取更多的信息，提高图像的质量和解释能力。
在本文中，将介绍计算机视觉中的图像融合方法。
图像融合的基本概念图像融合是指将来自不同传感器、不同时间或不同空间的多幅图像融合在一起，以产生一个具有更多信息的新图像。
图像融合技术可以用于增强图像的对比度、减少噪声、提高分辨率、增强特定目标的识别能力等。
图像融合的目标是将原始图像中的信息进行最大化利用，以获得更多的有用信息。
图像融合的方法图像融合的方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素值进行加权平均或其他数学运算，以获得一个新的图像。
像素级融合是最简单的融合方法，它不考虑图像中的任何特征，只是简单地对像素值进行操作。
由于像素级融合没有考虑到图像的特征，因此它的融合效果通常不太理想。
2. 特征级融合特征级融合是指利用图像中的特征信息进行融合。
特征级融合通常包括特征提取、特征选择、特征融合等步骤。
通过对图像中的特征信息进行提取和融合，可以更好地保留图像中的有用信息，提高融合效果。
3. 决策级融合决策级融合是指通过对多幅图像进行决策，以确定最终融合结果。
决策级融合通常包括分类、聚类、回归等方法，通过对图像进行分析和决策，以获得最终的融合结果。
图像融合的应用图像融合技术在军事、医学、遥感、安防等领域都有着广泛的应用。
在军事领域，图像融合可以用于合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像，以获得更全面的目标信息。
在医学影像领域，图像融合可以用于将不同模态的医学影像进行融合，以提高诊断的准确性。
在遥感领域，图像融合可以用于将多源遥感数据进行融合，以获得更准确的地物信息。
在安防领域，图像融合可以用于将可见光图像与红外图像进行融合，以提高目标的检测和识别能力。
图像融合ppt课件
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
ppt课件.
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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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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图像融合及应用ppt课件
4. 相似性度量
征。
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三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
1. 搜索空间 2. 特征空间 3. 搜索策略
在搜索空间寻找最佳 的变换模型参数的过程 中所采用的方法。
4. 相似性度量
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三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
B
I
3
3
1200
SI
[min(R,G, B)]
(R G B)
00
H
arccos
(
R
(R G) R B)/
G)2 (R B)(G
2 B)
1/
2
2400 IHS柱形空间
51
四、（5图）像RGB融-I合HS变方换法法
(1) RGB-IHS变换法
13
国内出版物
14
参考书
15
国内出版物
[1]覃征等,数字图像融合,西安交通大学出版社,2005年
[2]张永生等,天基多源遥感信息融合—理论算法与应用系统,科学出版 社 ,2005 [3]韩崇昭等,多源信息融合,清华大学出版社,2006
[4]那彦,焦李成等,基于多分辨分析理论的图像融合方法(研究生系列教 材),西安电子科技大学出版社,2007 [5]李振华等,图像融合—理论与应用,高等教育出版社,2007 [6] 胡良梅等,基于信息融合的图像理解方法研究,合肥工业大学 出版 社,2007. [7]郭雷,李晖晖等,图像融合,电子工业出版社,2008 [8] 刘卫光等,图像信息融合与识别,电子工业出版社,2008
教科版信息技术七年级下册第6课在AdobePhotoshop中合成图像课件
图层
“图层”面板是图层 操作不可缺少的工具， 主要用于显示当前图 像的图层信息。通过 视察“图层”面板， 我们可以了解图层的 构成情况。
5
图层
序 号
名称
功能
设置图层的 在该列表中可以选择不同的图层混合模式，来决定这一图 1 混合模式 层与其他图层叠合在一起的效果
2
锁定 用于锁定当前图层的属性，使其不可编辑
3 图层显示 单击可以显示或隐藏图层，隐藏图层不可编辑
4
图层操作
添加图层样式，添加图层蒙版、创建新组、创建新的填充 或调整图层、创建新的图层、删除图层
5 不透明度 设置当前图层的不透明度，从而显示出下图图层的内容
6
填充
设置当前图层的填充不透明度，只影响图层绘制的像素和 形状的不透明度，不影响图层样式的不透明度
设置为“5”，点击蓝色部分 3. 打开菜单“选择”—“反选” 4. 使用“移动工具”，将飞船
移动到“太空” 图片中 5. 使用自由变换，调整大小和
位置 6. 双击文字“图层3”，重新输
入文字“飞船”12源自 图像的合成：添加文字1. 使用“横排文字工具”， 在属性栏里设置“字体” 为黑体，“字号”为72、 “颜色”为白色，然后在 “太空”图像中单击鼠标 左键确认文字的位置，输 入“星际旅行”和“探索 浩瀚宇宙”
第6课 在PS中合成图像
目录
1.图层 2.图像的合成 3.练习
01
图层
图层
我们可以将一个图像分成很多个 图层，每一个图层又存放着不同 的图像元素，他们合起来产生整 体的效果。图层就像一张张透明 或半透明的玻璃片，按上下关系 叠放在一起，他们相对独立，编 辑修改其中一个图层不会影响其 他图层。
4
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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图像融合技术
融合方法：采 用加权平均、 最大最小值选 择等方法进行
融合
融合效果：提 高图像的清晰 度和对比度减 少噪声和模糊
度
图像融合的效果评估
主观评价方法
信息完整性：评估图像中是 否保留了足够的信息如细节、 纹理等
视觉质量：观察图像的视觉 效果如清晰度、色彩饱和度 等
融合效果：观察图像的融合 效果如边缘、过渡等
图像配准：将 不同图像对齐 消除位置偏差
图像融合算法： 选择合适的融 合算法如加权 平均、最大值、
最小值等
图像增强：对 融合后的图像 进行增强处理 提高图像质量
图像分割：将 融合后的图像 分割成不同的 区域便于后续
处理
图像融合的主要算法
基于像素的融合算法
加权平均法：将两个图像的像素值进行加权平均得到融合后的图像 像素选择法：根据一定的规则选择两个图像的像素值得到融合后的图像 像素替换法：将两个图像的像素值进行替换得到融合后的图像 像素混合法：将两个图像的像素值进行混合得到融合后的图像
证和优化
实验结果与分析
实验方法：使用不同图像融合技术进行对比实验 实验数据：收集不同图像融合技术的实验结果数据 实验结果：分析不同图像融合技术的效果差异 结论：得出最佳图像融合技术的结论并分析其优缺点
图像融合技术的发展趋势与展 望
当前图像融合技术存在的问题
融合效果不佳：图像融合后可能出 现模糊、失真等问题
实时性差：图像融合技术难以满足 实时应用的需求
添加标题
添加标题添加标题源自添加标题计算复杂度高：图像融合需要大量 的计算资源导致处理速度慢
应用场景有限：图像融合技术主要 应用于医学、遥感等领域应用范围 有待拓展
未来图像融合技术的发展方向
图像融合ppt课件
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
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内容提纲
概述 遥感数据融合方法介绍 遥感与非遥感数据融合方法介绍 融合质量评估
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1、概述
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定义
数据融合( Fusion, Merge)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。 图像融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程。着 重于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。
遥感图像处理-图像融合
中国科学院遥感应用研究所
2010年4月12日
孟 瑜
mengyu_irsa@
背景
随着遥感技术的发展，越来越多的不同类型遥感器被用于 对地观测。这些多遥感器、多时相、多分辨率、多波段的 遥感图像数据，各自显示了自身的优势和局限。为了更充 分运用这些数据资源，数字融合技术应运而生。
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基于彩色空间变换的影像融合法-流程
全色波段 全色波段
ZYa ZYa
ZYb ZYb
ZYc ZYc
IHS变换提取I分量 IHS变换提取I分量 直方图匹配 直方图匹配 用全色影像替代多光谱影像的I分量进行IHS 用全色影像替代多光谱影像的I分量进行IHS 反变换 反变换 融合结果 融合结果 基于IHS的融合流程
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数据融合的目标
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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概述-图像融合的流程
全色 全色 ZYa ZYa ZYb ZYb ZYc ZYc 几何纠正 几何纠正 预处理
几何纠正 几何纠正
精 确 几 何 配 准 精 确 几 何 配 准
图像融合 图像融合
假设同一幅影像，其邻近像元的太阳辐射是相等的。
E (λ ) low ≈ E (λ ) high
E (γ ) low ≈ E (γ ) high
假设在两个不同波长处，同一邻近区域的高分辨率和低分 辨率像素对应的地物光谱反射率比值相等。
ρ (γ ) high ρ (λ ) high ≈ ρ (γ ) low ρ (λ ) low
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数据融合的发展
1. 起初是进行同种遥感数据多波段、多时相的数据融合，以提高遥 感解译能力和进行动态分析。 2. 后来发展到不同类型遥感数据的融合，如陆地卫星与气象卫星、 陆地卫星MSS与航天飞机成象雷达SIR－A、陆地卫星MSS与海洋卫 星侧视雷达SAR，以及陆地卫星 MSS与RBV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。 3. 与此同时，人们越来越感到由于遥感本身以及实际应用中的局限 性，要真正认识事物，并非遥感独家所能完成。它需要其它学科 的支持，只有遥感与非遥感数据的融合，如与气象、水文数据， 与重力、磁力等地球物理增息，与地球化学勘探数据，与专题地 图数据，以及与数字地形模型（DTM）等数据融合，进行综合分 析，才能更好地发挥作用。
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基于彩色空间变换的影像融合方法
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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基于彩色空间变换的影像融合方法
IHS变换融合结果图
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基于彩色空间变换的影像融合法-光谱扭曲
HIS融合模式多用于特征增强和特征差异大的数据间融合 ，提高多光谱图像的空间分辨率。适合于彩色图像处理 ，但可能融合结果的光谱特征会有扭曲。 、 y 1、将低分辨率多光谱影像之尺寸调整至与高分辨率全
融合 影像数据
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代数法-相关系数加权法
以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例； 融合步骤： （1）对SPOT全色影像与TM多光谱影像进行图像配准；将多光谱影像 进行重采样，使其大小和全色波段影像一致； （2）计算多光谱影像各波段与全色影像的相关系数：
ρ (P, X k ) =
融合处理
融合结果评价及利用 融合结果评价及利用
应用
遥感图像融合流程图
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概述-图像融合的层次
融合应用
分类
决策级融合
分类
对 数 据 的 抽 象 程 度
特征提取
特征级融合
特征提取
原始图像
像素级融合
原始图像
遥感源1
遥感源2
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概述-图像融合的层次
像元级 线性加权法、SFIM、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 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。
DN (λ ) = ρ (λ ) × E (λ )
低分辨率的多光谱和高分辨率的全色影像的DN值分别表示 为
DN (λ )low = ρ (λ )low × E (λ )low
DN (γ ) high = ρ (γ ) high × E (γ ) high
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SFIM算法的意义（二）
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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。 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。
p融合影像空间特性应当和高空间分辨率的影像尽可能保持一致； p融合影像的光谱特性应当和多光谱影像尽可能保持一致； p融合影像的空间分辨率被降解到低分辨率时，必须和原来的影像保持 一致。
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像素级数据融合的发展历程
早期：代数运算法、彩色空间法等，以图像视觉增强为主 要目的 转变期：以高通滤波方法的出现为标志，开始注重数据融 合的光谱保持能力 当前：依赖先进的数学工具，在信号分析的基础上，进一 步强调光谱保持能力
k
) ) × P ( i , j ) + (1 − ρ ( P , X
k
))× X
k
( i , j )]
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Brovey
Brovey变换使用中用来对来自不同传感器的数据进行融合的较为简单的融合 方法，该方法通过归一化后的多光谱波段与高分辨率全色影像乘积来增强影 像的信息。其融合后的红、绿、蓝三波段结果图像如下： R=[bandR/(bandR+bandG+bandB)]*pan G=[bandG/(bandR+bandG+bandB)]*pan B=[bandB/(bandR+bandG+bandB)]*pan 其中bandi/(bandR+bandG+bandB)体现了影像的光谱信息，Pan体现了影像的空 间信息。 该方法有两个不足：
DN (λ ) fusion = = DN (λ )low × DN (γ ) high DN (γ ) mean
ρ (λ )low × E (λ )low × ρ (γ ) high × E (γ ) high ρ (γ )low × E (γ )low ≈ ρ (λ ) high × E (λ ) high
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当前像素级数据融合的研究特点
研究工具：新的数学理论和计算智能理论 研究手段：对已有方法进行组合、集成 研究目标：以光谱信息提取为目标
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遥感数据常用的像素级融合方法
代数法 基于分量替换的影像融合法
y 基于HIS变换的影像融合法 y 基于G-S变换的影像融合法 y 基于主成分分析的影像融合法 y 基于高通滤波影像融合法 y 基于小波变换影像融合法 y 基于小波的HIS影像融合
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分量替换融合法
全色 数据 HRP
空间 分量 HRS
空间 分量 LRS 逆变换 光谱 分量 TC 融合 图像 HMS
多光谱 数据 LMS
正变换
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基于彩色空间变换的影像融合方法-步骤
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。
∑ ∑
i =1 n
m
n
( P (i, j ) − P ) ⋅ ( X
m 2
j =1
k
(i, j ) − X (X
k
) )2
∑ ∑
i =1
m
j =1
( P (i, j ) − P ) ⋅ ∑
i =1
∑
n
j =1
k
(i, j ) − X
k
（3）按下式将全色波段图像的信息融合到多光谱图像各波段中
X
∗ k
( i , j ) = 0 . 5 [( 1 + ρ ( P , X
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代数法
传感器1 影像数据 传感器2 影像数据 将低空间分辨率 图像重采样成高 空间分辨率图像