遥感图像镶嵌
遥感影像镶嵌实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。
2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。
3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。
4. 分析影像镶嵌的效果，并探讨优化影像镶嵌的方法。
二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像，以展示更大范围的地理信息。
影像镶嵌的原理主要包括：1. 影像匹配：通过比较多幅影像之间的相似性，确定影像之间的对应关系。
2. 影像配准：根据影像匹配结果，对多幅影像进行几何校正，使其在空间上对齐。
3. 影像拼接：将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。
三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像，包含全色波段和多个多光谱波段。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）辐射定标：将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。
（2）大气校正：去除大气对影像的影响，提高影像质量。
（3）几何校正：纠正影像的几何畸变，使其符合实际地理坐标。
2. 影像匹配（1）选择匹配算法：本实验采用互信息匹配算法。
（2）设置匹配参数：根据影像特点，设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。
（3）进行匹配运算：将多幅影像进行匹配，得到匹配结果。
3. 影像配准（1）根据匹配结果，确定影像之间的对应关系。
（2）选择配准方法：本实验采用二次多项式配准方法。
（3）进行配准运算：将多幅影像进行配准，使其在空间上对齐。
4. 影像拼接（1）选择拼接方法：本实验采用线段拼接方法。
（2）设置拼接参数：根据影像特点，设置拼接线宽、重叠区域等参数。
（3）进行拼接运算：将配准后的影像进行拼接，得到一幅连续的遥感影像。
5. 结果分析（1）分析拼接效果：观察拼接后的影像，检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。
（2）优化拼接方法：根据分析结果，调整拼接参数，优化拼接效果。
五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验，成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。
遥感实习遥感图像镶嵌
实验二遥感影像镶嵌一、实验目的将把多幅影像连接合并，以生成一幅单一的合成影像，并进行色彩均衡。
二、实验数据与原理Pixel-Based Mosaicking（基于像素的影像镶嵌）Ljs-dv06_2.img A VIRIS 02 景影像Ljs-dv06_2.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-dv06_3.img A VIRIS 03 景影像Ljs-dv06_3.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-dv06a.mos A VIRIS 拼接影像镶嵌模板文件Ljs-dv06b.mos 羽化后的A VIRIS 影像镶嵌模板文件Ljs-dv06_fea.img 羽化后的镶嵌影像Ljs-dv06_fea.hdr ENVI 相应的头文件Georeferenced Mosaicking（基于地理坐标的影像镶嵌）Ljs-lch_01w.img 直方图匹配校正后的影像Ljs-lch_01w.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-lch_01w.ann 切割线的注记文件Ljs-lch_02w.img 直方图匹配校正后的影像Ljs-lch_02w.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-lch_a.mos 带地理坐标的影像镶嵌模板文件Ljs-lch_mos1.img 带地理坐标的影像镶嵌结果Ljs-lch_mos1.hdr ENVI 相应的头文件mosaic1 equal.hdr ENVI 相应的头文件几何校正是从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。
其任务是定量地确定图像上的像元坐标与目标物的地理坐标的对应关系。
三、实验过程和结果基于像素的影像镶嵌例子1、在ENVI 主菜单中，选择Map →Mosaicking →Pixel Based，开始进行ENVI 基于像素的镶嵌操作。
Pixel Based Mosaic 对话框出现在屏幕上。
2、从Pixel Based Mosaic 对话框中，选择Import →Import Files。
遥感数字图像的正射纠正与图像镶嵌
(2) 距离加权法
地理编码影像的自动镶嵌处理流程
Step3: 根据相交区内图像色彩差异进行图像色彩均衡， 使输出图像色彩连续，色调统一。
没有经过色调均衡的镶嵌图像
经过色调均衡的镶嵌图像
例1：基于地理坐标的图像镶嵌
PCI—OrthoEngine模块
（1）新建工程并定义投影
（2）输入图像
（3）图像镶嵌
基于影像重叠区像素匹配的人机交互的图像镶嵌
例2：基于像元的图像镶嵌实例
准备工作：
1）要参加拚接的图像必须具有统一的坐标系，
即首先进行图像的几何纠正。
2）图像灰度的调整
对于彩色图像，需要从红绿蓝三个波段分别进行灰度的调整； 对于多波段的图像文件，进行一一对应的多个波段的灰度调整。 灰度调整的方法：进行交互式的图像拉伸，进行图像直方图的
A
L
B
为此可取一长度为d的一维窗口，让窗口在一行内逐点 滑动，计算出每一点处A和B两幅图像在窗口内各个对应像 元点的亮度值绝对差的和，最小的即为接缝线在这一行的 位置，其计算公式为：
g i, j
j 0 A
d 1
o
j g B i, j0 j
B 0
j0
1,2,...,L d 1
CUT LINE的定义步骤为：
1) 打 开 IMAGE 窗 口 上 的 菜 单 命 令 Fuctions—Overlays— Annotation，则打开Annotation窗口；
2)
3) 4)
选择要在那个图像窗口上画ANN, IMAGE? SCROLL? ZOOM?
在窗口上，选择菜单命令Object—Polyline； 使用鼠标画线，按右键后画线停止，出现一个 handle ， 鼠标在 handle 上时候，按下左键可以拖动 Ployline ，按下 鼠标中键则删除该Ployline。画线的过程中，按下中键则删 除上一个节点。再点击右键则确定所画的线。 注意：确保所画的线跨越图像的边缘。
ENVI软件遥感图像镶嵌
实训三：遥感影像镶嵌一、实训步骤1.打开下载好的数据2.双击右侧工具栏【栅格数据管理】-【波段组合】工具。
3.点击【Import File】，进行组合波段选择。
4.选择所有波段，点击确定。
5.选择输出文件名，然后确定。
6.点击确定，此时默认显示的是一个波段。
7.打开矢量文件，找到CHM_adm3并打开8.先选择所需要的县级地区，再右击该数据，点击【查看/编辑属性】9.点击文件，保存为新的Shapefile文件10.输出文件名，点击确定。
11.点击【感兴趣区】-【利用ROI裁剪图像】12.选择B-11，点击确定。
13.选择潮阳区，把否改成是，输出文件名，点击确定。
13.点击【文件】-【另存为】-【另存为...（ENVI,NITF,TIFF,DTED）】15.选择B1-11影像，点击空间裁剪，在图像上裁剪出与刚刚所选择的潮阳区有重叠的一部分区域，点击确定。
16.输出文件名，点击确定。
17.点击【图像镶嵌】-【基于像素镶嵌】18.点击【Import】-【Import Files...】19.选择需要镶嵌的图像，点击确定。
20.选择其中一个图像，点击【Edit Entry】，弹出对话框，设置已下参数，点击确定。
21.选择另一个图像，点击【Edit Entry】，弹出对话框，设置已下参数，跟上图一样，须注意点如下，点击确定。
22.点击【File】-【Apply】23.输出文件名，点击确定。
23.镶嵌结果如下二、实训总结：1.作业过程中，裁剪的方式有两种，一种是另存方式，另一种是不规则裁剪。
本次作业中先是用不规则裁剪将潮阳区的图像用感兴趣区域工具中的ROI裁剪出来，再把潮阳区矢量图之外的像元掩膜掉；在裁剪跟潮阳区有部分重叠的图像时，就用到了另存方式，直接利用矩形框选的方法即可，较为方便。
2.遥感图像镶嵌的要求(1)根据专业要求挑选合适的遥感数据，尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像;(2)要求相邻影像的色调一致；(3)需要镶嵌的输入图像必须经过几何校正处理；(4)需要镶嵌的图像像元大小可以不同，但必须具有相同的波段数。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
图2.1.5
点击DataPrep,在弹出的下拉菜单中单击Subset Images，在Input File中输入裁切的底图xianqiang.img，在Output File中设置输出文件路径和文件名，这里保存名为jianqie3.img。
单击From Inquire Box,然后点击AOI，在弹出的Choose AOI中点击Viewer,点击OK。，最后在subset点击OK,步骤如图2.1.6示。
图2.1.6
图2.1.7
在新视图窗口中打开裁切结果，如图2.1.8示。
图2.1.8
同理对全色影像进行剪切。
操作步骤如图2.2.1—2.2.3示。
图2.1.1
图2.2.2
图2.2.3
全色影像裁切效果如图2.2.4示。
图2.2.4
2.3.按已有图像范围裁切(掩膜)
按已有图像的范围从一幅较大图像中裁切一部分图像时，按下图所示方法操作：其中4处为较大图像文件（即待裁切图像），5处为限定范围的图像文件（即裁切范围），6处为结果文件（即裁切后图像），如图2.3.1示。
.Apply—close。
图像拼接线设置，在Mosaic Tool视窗菜单条中选择Set Mode For Intersection按钮 ，两幅图像之间将出现叠加线，单击两幅图像的相交区域，重叠区域将被高亮显示。根据实际需要，选择拼接线模式：
envi镶嵌方法
envi镶嵌方法ENVI (Environment for Visualizing Images) 是一款专业的遥感图像处理软件，提供了一系列强大的图像处理和分析工具。
在ENVI中，你可以使用镶嵌（Mosaic）功能将多个图像拼接在一起，形成一个更大的图像。
以下是使用ENVI进行图像镶嵌的一般步骤：1. 打开ENVI：首先，启动ENVI软件。
2. 打开图像：在ENVI的菜单栏中，选择“File” -> “Open”，然后选择你想要镶嵌的图像文件。
你可以一次打开多个图像。
3. 创建Mosaic Dataset：在ENVI的菜单栏中，选择“Image” -> “Mosaic”，然后选择“Create Mosaic Dataset”。
4. 设置Mosaic Dataset参数：在弹出的对话框中，你可以设置各种参数，如投影、坐标系、分辨率等。
这些参数将决定最终镶嵌图像的属性和质量。
5. 添加图像到Mosaic Dataset：在“Add Images”部分，选择你想要添加到镶嵌中的其他图像。
你可以按顺序添加图像，以确保它们按照正确的顺序排列。
6. 调整图像顺序和大小：在“Mosaic”工具窗口中，你可以通过拖动和缩放图像来调整它们的顺序和大小。
这有助于确保所有图像都能正确地对齐和拼接。
7. 应用Mosaic：一旦你对所有设置和图像位置满意，就可以点击“OK”来应用镶嵌。
这将创建一个新的镶嵌图像，你可以在ENVI中进一步查看和分析。
8. 保存结果：如果你满意镶嵌的结果，可以选择“File” -> “Save As”，将结果保存为一个新的图像文件。
请注意，这只是ENVI中进行图像镶嵌的基本步骤。
具体操作可能会根据你的需求和所处理的图像有所不同。
在进行复杂的图像镶嵌时，你可能需要进一步了解ENVI的高级功能和选项。
如果你对ENVI的镶嵌功能有任何疑问或需要更详细的指导，建议查阅ENVI的官方文档或联系技术支持以获得帮助。
python 遥感影像镶嵌代码
python 遥感影像镶嵌代码摘要：1.Python遥感影像镶嵌概述2.镶嵌方法及步骤3.代码实现4.结论与展望正文：一、Python遥感影像镶嵌概述遥感影像镶嵌是将不同时间、不同传感器获取的遥感影像进行几何校正、色彩校正和融合处理，从而形成一幅完整、连续的遥感影像。
在Python中，我们可以利用多种库来实现遥感影像的镶嵌。
本文将简要介绍Python遥感影像镶嵌的方法及步骤。
二、镶嵌方法及步骤1.影像预处理：对输入的遥感影像进行预处理，包括几何校正、色彩校正和影像配准。
2.镶嵌区域划分：根据镶嵌区域的特点，将区域划分为若干个子区域。
3.影像重采样：根据子区域的大小，对输入影像进行重采样，使其分辨率一致。
4.影像融合：将重采样后的子区域影像进行融合，形成完整的镶嵌影像。
5.质量评估：对镶嵌结果进行质量评估，包括镶嵌精度、色彩一致性等方面。
三、代码实现以下是一个简单的Python遥感影像镶嵌代码示例，使用了GDAL和NumPy库：```pythonimport osimport gdalimport numpy as np# 读取输入遥感影像input_paths = ["input1.tif", "input2.tif", "input3.tif"]output_path = "output.tif"# 对输入影像进行预处理preprocessed_paths = []for path in input_paths:preprocessed_path = path.replace(".tif", "_preprocessed.tif")preprocess_image(path, preprocessed_path)preprocessed_paths.append(preprocessed_path) # 镶嵌区域划分tile_size = 1000tiles = [preprocessed_paths[i:i + tile_size] for i in range(0,len(preprocessed_paths), tile_size)]# 影像重采样resampled_tiles = []for tile in tiles:resampled_tile = resample_images(tile)resampled_tiles.append(resampled_tile)# 影像融合merged_image = merge_images(resampled_tiles)# 保存镶嵌影像gdal.WriteGeoArray(merged_image, output_path)```四、结论与展望本文简要介绍了Python遥感影像镶嵌的方法及步骤，并给出一个简单的代码示例。
实验二图像的裁剪和镶嵌
实验二遥感图像裁剪与镶嵌处理实验目的：通过实验操作，掌握遥感图像规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪、图像匹配和图像镶嵌的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像裁剪和镶嵌的意义。
实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的Subset和Mosaic。
1.图象拼接（镶嵌）处理将同一区域机邻的三幅遥感图象进行拼接处理，为了消除太阳高度角或大气环境等影响造成的相邻图像效果的差异，首先用直方图匹配（Histogram Match）对遥感图像进行处理。
(1)直方图匹配（Histogram Match）(2)图像拼接（镶嵌）.启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。
.加载Mosaic图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，Edit/Add images—打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像。
.在Mosaic Tool 视窗工具条中，点击set Input Mode 图标，进入设置图象模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图象叠置组合调查。
.图象匹配设置，点击Edit /Image Matching —打击Matching options 对话框，设置匹配方法：Overlap Areas。
.在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/set Overlap Function—打开set OverlapFunction对话框设置以下参数：.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
.Apply —close完成。
.运行Mosaic 工具在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic ，设置文件路径和名称，执行镶嵌操作。
遥感图像配准与镶嵌
mn
C(c, r)
( gi, j g ) ( gir, jc g)
i1 j1
相关函数（矢量数积）
R( p, q) g(x, y)g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， q若qR（0）p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0
– SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变 性，对视角变化、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性；
– 独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确地 匹配；
– 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； – 可扩展性，可以很方便的与其它形式的特征向量进行联合。
i1 j1
mn
mn
(gi, j g )2
( gir, jc gr,c )2
i1 j1
i1 j1
差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
S( p, q) g(x, y) g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
mn
S (c, r)
gi , j gir , jc
SIFT算法（二）
• SIFT特征匹配算法包括两个阶段，第一阶段是SIFT特征的生成，即从 多幅待匹配图像中提取出对尺度旋转、缩放、亮度变化无关的特征向 量；第二阶段是SIFT特征向量的匹配。
• SIFT特征向量的生成算法共包括4步：
– 尺度空间极值检测，以初步确定关键点位置和所在尺度； – 拟和三维二次函数精确确定位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和
Hausdorff 距离等 • 4.消除错配
遥感数据处理中的影像拼接与镶嵌技术
遥感数据处理中的影像拼接与镶嵌技术引言：遥感技术的快速发展为我们获取地球表面信息提供了便利。
然而，由于遥感影像的制作和获取存在着地理分布、扫描频率等差异，不同影像之间往往存在不连续的空隙，这给地壳变动观测、资源开发与环境监测带来了困难。
因此，在遥感数据处理中，影像拼接与镶嵌技术应运而生，旨在将多幅不连续的影像拼接成单一连续的影像，实现空间信息的完整获取和分析。
一、影像拼接技术的基本原理影像拼接技术是通过对多幅遥感影像进行几何变换、光度调整和融合处理，使得影像之间的边缘平滑过渡，最终形成一幅无缝连接的连续影像。
首先，通过几何特征匹配算法将多幅影像进行几何变换，对齐到同一坐标系下。
然后，通过光度均衡、色彩校正等方法进行光度调整，提高影像的一致性。
最后，采用图像融合算法进行边缘融合，消除拼接处的明显过渡。
通过这一系列处理，可以实现影像之间的无缝拼接，提供完整的空间信息。
二、影像拼接技术的应用领域1. 地理信息系统在地理信息系统中，影像拼接技术可以对不同地理坐标下的遥感影像进行拼接，形成高精度、高分辨率的地图。
这为土地利用、土地覆盖、城市规划等领域的研究提供了重要的基础数据。
2. 环境监测与资源开发影像拼接技术可以对遥感影像进行镶嵌处理，实现对大范围区域的动态监测。
在环境监测中，可以利用影像拼接技术观测地表的水文变化、植被退化等情况，为环境保护和资源管理提供重要依据。
3. 地壳变动观测地壳变动观测是地震学、地质学等学科的重要研究内容。
通过拼接与镶嵌技术，可以对具有时序的遥感影像进行处理，监测地壳的位移和地形变化，提前预警地震等自然灾害。
三、影像拼接技术的挑战和发展方向1. 影像质量要求由于遥感影像的质量存在差异，如分辨率、云雾遮挡等，这对影像拼接的准确性和精度提出了更高要求。
因此，在影像拼接技术的发展中，提高拼接的精度和稳定性是一个重要挑战。
2. 时间和空间尺度随着遥感技术的进一步发展，获取的遥感影像涉及的时间和空间尺度不断增加。
遥感图像镶嵌方法及数据拼接技巧
遥感图像镶嵌方法及数据拼接技巧遥感技术是一项重要的地球观测技术，通过传感器获取地球表面的图像信息。
而遥感图像镶嵌方法和数据拼接技巧则是对这些遥感图像进行处理和分析的关键步骤。
本文将介绍遥感图像镶嵌的几种方法以及数据拼接的技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第一部分：遥感图像镶嵌方法遥感图像镶嵌是将多幅具有重叠部分的遥感图像融合成一幅完整的图像，以得到更全面和准确的地理信息。
以下是几种常见的遥感图像镶嵌方法：1.直接图像拼接法：这是最简单的方法，直接将多幅遥感图像拼接在一起。
这种方法适用于图像之间没有相对旋转和平移的情况，但对于大范围的图像拼接可能需要非常大的计算资源。
2.特征匹配法：这种方法首先提取图像中的特征点，然后利用这些特征点进行图像匹配和拼接。
常用的特征点提取算法有SIFT和SURF等。
这种方法适用于拼接图像之间有相对旋转和平移的情况，但对于图像质量较差或者存在遮挡的情况效果可能不理想。
3.数字高程模型（DEM）拼接法：这种方法先利用多幅图像生成数字高程模型，然后再将图像拼接到数字高程模型上。
这种方法适用于需要考虑地形信息的图像拼接，如山地地区的图像拼接。
第二部分：数据拼接技巧在进行遥感图像拼接时，除了选择合适的镶嵌方法外，还需要考虑一些数据拼接的技巧，以保证拼接结果的准确性和一致性。
1.预处理：在进行图像拼接之前，可以对图像进行预处理，如去除边缘噪声、色彩校正、直方图匹配等。
这些预处理能够提高图像质量和匹配的准确性。
2.地面控制点：地面控制点是用来对图像进行定位和校正的关键点。
通过在图像中标记地面控制点的位置，可以精确地进行图像匹配和定位。
3.图像融合：在图像拼接之后，可能会出现不同图像之间的色彩差异和边界不连续的问题。
可以通过色彩平衡、图像融合等技术来解决这些问题，使得拼接后的图像具有一致的色彩和边界。
4.镶嵌质量评估：镶嵌后的图像质量评估是判断拼接结果好坏的重要指标。
可以通过视觉检查、测量点检查、相对校正误差等方法来评估图像的准确性和一致性。
实验：遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验：遥感图像的拼接、裁剪一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影，必须有相同的波段数。
在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。
·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。
三、实验内容和实验过程1.图像拼接实验步骤：（1）启动图像拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Data preparation→Mosaicc lmages→Mosic Tool，打开Mosaic Tool 视窗。
（2）加载需要拼接的图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit→Add images或则单击按钮，打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像wasia1_mss.img 和wasica3_tm.img（如下图）。
（3）设置输入图像的颜色纠正模式：Edit→Color Corrections，并在Use HistogramMatching选项前打勾，并点开Seting按钮，出现界面（如下图）。
（或者在按钮被选中，然后再下栏中选中按钮。
也会出现如下图界面）。
只有颜色纠正模式处理好了，才不会出现明显的差异（4）设置交叉区域匹配参数，点击Edit→Set Overlap Function，或者单击工具条中图标设置图像关系，并在下一栏中单击Overlap Function图标，打开Set Overlap Function对话框如下图，设置交叉区域是否有边界线重叠和区域的函数类型，确定。
如何进行遥感影像的拼接和镶嵌
如何进行遥感影像的拼接和镶嵌遥感技术是通过对地面反射的电磁波进行感知和解译，获取地表信息的一种方法。
遥感影像拼接和镶嵌是一种常见的遥感处理技术，可以将多幅遥感影像或者图像块拼接在一起，形成连续的大范围覆盖的影像，以便进行后续的分析和应用。
本文将介绍如何进行遥感影像的拼接和镶嵌的方法和技巧。
首先，进行遥感影像拼接和镶嵌，需要准备多幅待拼接的影像。
这些影像最好具有重叠区域，以便能够进行有效的匹配和拼接。
一般来说，要选取具有相似拍摄角度、光照条件和地物类型的影像进行拼接，以保证拼接后的影像视觉上的一致性。
然后，进行遥感影像的拼接。
拼接的过程主要包括影像预处理、特征匹配和图像融合三个步骤。
在影像预处理阶段，需要进行几何校正、边缘平滑和色彩平衡处理，以便消除影像之间的几何畸变和色彩差异。
特征匹配是关键步骤，它通过提取影像中的特征点，并利用特征点间的相似性进行匹配，以确定影像之间的几何关系。
最后，通过图像融合方法将匹配后的影像进行拼接，形成一幅连续的影像。
在进行遥感影像拼接时，需要注意一些技巧和方法。
第一，选择合适的图像融合算法。
常用的图像融合算法有简单平均法、加权平均法、小波变换法等，根据不同的应用需求选择适合的融合算法。
第二，进行边缘平滑处理。
由于影像拼接后可能存在明显的边缘不连续问题，可以通过边缘平滑处理来减弱边缘不连续现象。
第三，进行尺度转换。
不同影像的尺度可能存在差异，需要进行尺度转换以保持一致。
第四，进行色彩校正。
不同影像的光照条件、传感器响应等可能导致色彩差异，可以通过色彩校正来对影像进行一致性调整。
在进行遥感影像镶嵌时，需要将多幅影像拼接成一个大范围的连续影像。
与影像拼接相比，影像镶嵌需要考虑更多的因素，如地形变化、地物遮挡等。
常用的影像镶嵌方法有坡度调整法、图像融合法等。
坡度调整法通过调整影像的坡度，使得影像间的高程平滑过渡，在保持地物形态的同时实现影像的连续性。
图像融合法则通过融合相邻影像间的像素信息，使得镶嵌后的影像具有较好的视觉一致性和地物连续性。
python 遥感影像镶嵌代码
python 遥感影像镶嵌代码摘要：1.遥感影像镶嵌概述2.Python 遥感影像镶嵌的方法3.代码实现及功能介绍4.代码运行及结果展示5.总结正文：一、遥感影像镶嵌概述遥感影像镶嵌是将多个遥感影像按照一定的规则拼接在一起，形成一个整体图像的过程。
在遥感图像处理中，镶嵌是非常重要的一个环节，它可以将不同传感器、不同分辨率、不同时间段的遥感图像进行融合，从而形成一个统一的空间参考框架，为后续的遥感图像分析和应用提供便利。
二、Python 遥感影像镶嵌的方法Python 作为一门功能强大的编程语言，提供了丰富的遥感影像处理库，如Rasterio、Geopandas、Folium 等。
这些库为遥感影像镶嵌提供了便利。
在Python 中实现遥感影像镶嵌的方法有很多，其中比较常用的方法是使用Rasterio 库进行镶嵌。
三、代码实现及功能介绍以下是一个使用Python 和Rasterio 库实现遥感影像镶嵌的示例代码：```pythonimport rasteriofrom rasterio.merge import mergefrom rasterio.mask import mask# 读取遥感影像with rasterio.open("image1.tif") as src:src_data = src.read(1)with rasterio.open("image2.tif") as src:src_data = src.read(1)# 计算镶嵌参数dst_profile = rasterio.profile_from_dict({"dtype": "float32","height": 500,"width": 500,"count": 1,"block_size": 256,"tile_width": 256,"tile_height": 256,})# 创建镶嵌后的输出文件dst = rasterio.open("merged_image.tif", "w", **dst_profile) # 将遥感影像进行镶嵌for row in range(0, 500, 256):for col in range(0, 500, 256):for i in range(len(src_data[0])):band = src_data[0][i]masked_band = mask(band, src_data[1])dst.write(1, (row, col, 1),masked_band.astype(rasterio.float32), 1)# 完成镶嵌后，关闭文件dst.close()```该代码首先读取了两个遥感影像，然后通过计算镶嵌参数，创建了一个输出文件。
rsip05遥感图像的镶嵌
变换模型建立
根据特征信息，建立待镶嵌图 像之间的几何变换模型。
后处理
对融合后的遥感图像进行色彩 平衡、边缘平滑等后处理，以 提高视觉效果。
镶嵌的ห้องสมุดไป่ตู้点与挑战
特征提取
由于遥感图像的成像方式、光 照条件等因素的影响，特征提 取的准确性和稳定性是难点之
一。
变换模型建立
待镶嵌图像之间的几何变换关 系复杂，如何建立准确、稳定 的变换模型是另一个难点。
随着遥感数据的爆炸式增长，如何高效处理、存储和分析这些数据将成为未来的研究方 向。云计算和大数据技术为此提供了解决方案。
跨学科融合
遥感图像镶嵌涉及到计算机视觉、图像处理、地理信息系统等多个学科领域，未来研究 将更加注重跨学科的融合与创新。
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感谢您的观看
区域融合
在区域匹配的基础上，对源图像和目标图像 中的区域进行融合，实现图像的整体镶嵌。
基于特征的镶嵌算法
01
特征提取
基于特征的镶嵌算法首先从源图 像和目标图像中提取出边缘、角 点、纹理等显著特征。
特征匹配
02
03
特征调整与融合
通过特征描述符等方法对提取出 的特征进行匹配，找到源图像和 目标图像中对应特征的位置。
RSIP05遥感图像镶嵌
目 录
• 遥感图像镶嵌概述 • RSIP05遥感图像的特点 • RSIP05遥感图像的预处理 • RSIP05遥感图像的镶嵌算法 • RSIP05遥感图像镶嵌的实践与案例
01 遥感图像镶嵌概述
定义与目的
定义
遥感图像镶嵌是将两幅或多幅遥感图 像拼接在一起，形成一个完整的、无 缝的图像。
目的
解决遥感图像覆盖范围有限的问题， 提高遥感图像的时空分辨率，为地理 信息系统（GIS）提供更准确、更全 面的地理信息。
遥感图像的拼接和镶嵌
遥感图像的拼接和镶嵌1 ⾃定义镶嵌函数遥感图像的镶嵌，主要分为5⼤步骤：step1： 1）对于每⼀幅图像，计算其⾏与列；2）获取左上⾓X,Y3）获取像素宽和像素⾼4）计算max X 和 min Y，切记像素⾼是负值maxX1 = minX1 + (cols1 * pixelWidth)minY1 = maxY1 + (rows1 * pixelHeight）step2 ：计算输出图像的min X ,max X,min Y,max YminX = min(minX1, minX2, …)maxX = max(maxX1, maxX2, …)y坐标同理step3：计算输出图像的⾏与列cols = int((maxX – minX) / pixelWidth)rows = int((maxY – minY) / abs(pixelHeight)step 4：创建⼀个输出图像driver.create()step 5：1）计算每幅图像左上⾓坐标在新图像的偏移值2）依次读⼊每幅图像的数据并利⽤1)计算的偏移值将其写⼊新图像中import osimport globimport mathimport gdaldef get_extent(fn):ds = gdal.Open(fn)gt = ds.GetGeoTransform()r = ds.RasterYSizec = ds.RasterXSizereturn (gt[0], gt[3], gt[0] + gt[1] * c, gt[3] + gt[5] * r)def mosiac(in_files):min_X, max_Y, max_X, min_Y = get_extent(in_files[0])for fn in in_files[1:]:minx, maxy, maxx, miny = get_extent(fn)min_X = min(min_X, minx)max_Y = max(max_Y, maxy)max_X = max(max_X, maxx)min_Y = min(min_Y, miny)ds1 = gdal.Open(in_files[0])band1 = ds1.GetRasterBand(1)transform1 = ds1.GetGeoTransform()pixelWidth1 = transform1[1]pixelHeight1 = transform1[5]bands = ds1.RasterCount# 获取输出图像的⾏与列cols = int((max_X - min_X) / pixelWidth1)rows = int((max_Y - min_Y) / abs(pixelHeight1))driver = ds1.GetDriver()dsOut = driver.Create(r'F:\algorithm\算法练习\拼接与镶嵌\mosiac1.tif', cols, rows, bands, band1.DataType)#1是bands，默认for file in in_files:ds2 = gdal.Open(file)rows2 = ds2.RasterYSizecols2 = ds2.RasterXSizedata2 = ds2.ReadAsArray(0, 0, cols2, rows2)transform2 = ds2.GetGeoTransform()minX2 = transform2[0]maxY2 = transform2[3]# 计算每张图左上⾓的偏移值（在输出图像中）xOffset2 = int((minX2 - min_X) / pixelWidth1)yOffset2 = int((maxY2 - max_Y) / pixelHeight1)for i in range( bands):dsOut.GetRasterBand(i+1).WriteArray(data2[i],xOffset2, yOffset2)geotransform = [min_X, pixelWidth1, 0, max_Y, 0, pixelHeight1]dsOut.SetGeoTransform(geotransform)dsOut.SetProjection(ds1.GetProjection())if__name__ == '__main__':os.chdir(r'F:\algorithm\算法练习\拼接与镶嵌\test2_next')in_files = glob.glob('*.tif')print(in_files)mosiac(in_files )2 采⽤gdal.Warp()提供的接⼝进⾏镶嵌def RasterMosaic():print("图像拼接")inputrasfile1 = gdal.Open(inputfilePath, gdal.GA_ReadOnly) # 第⼀幅影像inputProj1 = inputrasfile1.GetProjection()inputrasfile2 = gdal.Open(referencefilefilePath, gdal.GA_ReadOnly) # 第⼆幅影像inputProj2 = inputrasfile2.GetProjection()outputfilePath = 'G:/studyprojects/gdal/GdalStudy/Files/images/RasterMosaic2.tif'options=gdal.WarpOptions(srcSRS=inputProj1, dstSRS=inputProj1,format='GTiff',resampleAlg=gdalconst.GRA_Bilinear) gdal.Warp(outputfilePath,[inputrasfile1,inputrasfile2],options=options)。
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实习9 遥感图像镶嵌
一、实验目的
1、了解遥感图像镶嵌的原理和方法；
2、掌握在ENVI遥感图像处理系统中遥感图像镶嵌的流程和操作；
3、深刻理解遥感图像镶嵌的意义及其应用。
二、实验操作步骤
完成此实验需要先裁剪一幅图像，然后再将其拼接起来。
裁剪图像can_tmr.img为左右两幅影像，都包含中间类似菱形的部分。
横向像元坐标左图到为1-400，右图横向起始像元为170（160更好）-640，纵向（Y向）均为全部像元1-400，只裁剪TM543共三个波段。
本实验的底图为像元坐标，故采用规则裁剪图像的方法完成裁剪；对有坐标的图像，也可以根据地理坐标进行裁剪。
此外，根据数据的情况和需要还可利用感兴趣区（ROI）、矢量数据和掩膜裁剪图像。
实习一图像裁剪
1 打开要裁剪的图像。
打开文件can_tmr.img，并用TM543假彩色合成来显示该影像。
2 裁剪图像。
（1）主菜单/file/save file as/ENVI Standard
（2）在New File Builder对话框中，点Import File标签，选择文件；
（3）点击spatial subset通过输入图像行列起止像元及像元总数，选择空间子集；左图行列均为1-400；右图，输出结果保存为canleft543；右图(samples:170:640/471)(lines:1:400 / 400), 输出结果保存为canright543；
（4）在Spectral Subset下用shift和ctrl等键选择要裁剪的波段（本实验为节省空间，只裁剪TM543三个波段）；
（5）输出结果左图保存为canleft543，右图保存为canright543；点击OK，裁剪图像。
（6）打开显示并查看裁剪后的图像canleft543和canright543。
实习二图像镶嵌
1 打开有重叠区域的两幅图像canleft543和canright543；
2 点主菜单/ Map / Mosaicking / Pixel Based；
3 在Pixel Based Mosaic对话框中，点Import / Import files/，将两幅图像加载到“Mosaic Input Files”对话框中，点OK；
4 出现Select Mosaic小对话框，显示X size(640)和Y size(400)，点OK；
5 出现Pixel Mosaic 640×400镶嵌窗口，根据需要可进一步调整与编辑，如：
（1）点菜单Opions\ Change Mosaic Size可调整拼接后图像的X、Y向像元的大小；
（2）选中镶嵌2波段中的任一波段，点击在窗口左下方的XO、YO右侧的收音机按钮，可调整两图像镶嵌的上下和左右位置（显示的是各图拼接起始点的像元坐标）；（类似word中用光标移动图像）
（3）分别选择镶嵌的（左右）影像——右键点击窗口中的该影像——选Edit Entry，进入entry对话框：对背景值、羽化值、匀光等进行设置。
Background see through data value to ignore：去除边框，
Feathering distance：边界模糊；
Mosaic display：可以窗口中以彩色显示图像；
Color balancing：以一副图像为基准，对另一幅图像的彩色进行平衡；
所有参数设置完成以后点——File——Save Template，生成临时效果影像，方便检查、调整。
6 生成并保存镶嵌后的最终结果图像，命名为canmosaic。
最终结果。
（File\Apply\Mosaic Parameters对话框，确定输出路径，并给输出文件起名，背景值设为0\OK）
注：在mosaic…对话框中，点击file./apply，出现mosaic parameters对话框，有的版本的软件（ENVI4.7，4.4版的未见此设置）还可设定插值算法、背景值等，其中color balance using（彩色平衡）可以选择应用全图或者应用重叠区。
7 加载镶嵌后的图像canmosaic，观察镶嵌效果，可见其又变为原来完整的can_tmr.img图像。
三、思考题
简述图像镶嵌的作用和意义。