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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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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它以特征信息优化为原则，目的是将单一传感器的多波段信 息或不同类别传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器 信息之间可能存在的冗余和矛盾，融合后的数据将更有利于 综合分析，提高遥感数据的可应用性和多地物的识别能力。
该方法能够更好的发挥不同遥感数据源的优势互补，弥补单 一遥感数据的不足，是解决多源海量数据集成表示的有效途 径。
特征级融合能以高的置信度来提取有用的图像特征。
决策级融合允许来自多源数据在最高抽象层次上被有效 的利用。
这里主要介绍基于像素级的图像融合。
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1、像元级融合
像元级融合是一种低水平的融合。 像元级融合的流程为： 经过预处理的遥感影像数据——数据融合—特征提取——融 合属性说明。
优点：保留了尽可能多的信息，具有最高精度。
特征级融合的流程为：经过预处理的遥感影 像数据——特征提取——特征级融合——（融合） 属性说明。
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3、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、决策提供了依据。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。
4.4.3.2 主要图像融合方法
首先要求多源图像精确配准，分辨率不一致时，要求重采 样后保持一致；
其次，将图像按某种变换方式分解成不同级的子图像，同 时，这种分解变换必须可逆，即由多幅子图像合成一幅图 像，即为融合图像。这时多幅子图像中包含了来自其他需 要融合的经图像变换的子图像。
遥感图像融合的算法很多，有基于IHS变换、主分量变换、 比值变换、乘法变换以及小波变换的融合方法。
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一、基于IHS变换的图像融合
IHS变换将图像处理常用的RGB彩色空间变换到 IHS 空 间 。 IHS 空 间 用 亮 度 (Intensity) 、 色 调 (Hue)、饱和度(Saturation)表示。IHS变换可以 把图像的亮度、色调和饱和度分开，图像融合只 在亮度通道上进行，图像的色调和饱和度保持不 变。
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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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多源遥感数据具有以下三种特点：
1.冗余性：表示多源遥感影像数据对环境或目标 的表示、描述或解译结果相同；
2.互补性：指信息来自不同的自由度且相互独立
3.合作性：不同传感器在观测和处理信息时对其 它信息有依赖关系；
融合的目的： 尽可能消除冗余性、利用合作性和互补性
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30米分辨 率的TM
局限性：
1. 效率低下。由于处理的传感器数据量大，所以处理时间较 长，实时性差。
2.分析能力差。不能实现对影像的有效理解和分析。
3.纠错要求。由于底层传感器信息存在的不确定性、不完全性 或不稳定性，所以对融合过程中的纠错能力有较高要求。
4.抗干扰性差。
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2、特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合。在这一 级别中，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。
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4.4.3 数据融合分类及方法
4.4.3.1 数据融合的方法分类
遥感影像的数据融合方法分为三类：基于像元（pixel） 级的融合、基于特征(feature)级的融合、基于决策 (decision)级的融合。融合的水平依次从低到高。
像素级融合对原始图像及预处理各阶段上所产生的信息 分别进行融合处理，以增加图像中有用信息成分，改善 图像处理效果。
（2）影像空间配准的目的在于消除由不同传感器 得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的 差异。
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2.数据融合
根据融合目的和融合算法，将空间配准的遥 感影像数据（或提取的图像特征或模式识别的 属性说明）进行有机合成，得到目标的更准确 表示或估计 。
对于各种算法所获得的融合遥感信息，有时 还需要做进一步的处理，如“匹配处理”和 “类型变换”等，以便得到目标的更准确表示 或估计。