遥感入门图像融合ppt课件
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– 融合影像应当和高空间分辨率的影像尽可能保持一致；
– 融合影像的光谱特性应当和高光谱影像尽可能保持一致；
– 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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4
目前在遥感图像融合中常用的像素级融合方法
• 代数法 • 基于彩色空间变换的影像融合法 • 基于主成分分析的影像融合法 • 基于高通滤波影像融合法 • 基于小波变换影像融合法
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。
Mi’（x,y）＝Mi（x,y)-P(x,y)-Bi • 第三种是逐点相乘运算，运算通式为：
Mi’（x,y）＝(Mi（x,y)*P(x,y)*Bi)/m
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7
代数法-相关系数加权法融合
• 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；
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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特征提取
目标识别
决策级 融合
融合目标 属性
3
决策级融合
像素级图像融合
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，例 如局部能量原则、局部梯度或信息熵的原则，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。高空间分辨率的全色影像和高光谱分辨率的 高光谱影像的像素级融合影像具有一般具有以下性质 （Wald,1997）：
遥感图像的融合处理
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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。
（2）计算多光谱影像各波段与全色影像的相关系数：
mn
(P(i, j)P)(Xk(i, j)Xk)
(P,Xk)
i1 j1 mn
mn
(P(i, j)P)2(Xk(i, j)Xk)2
i1 wenku.baidu.com1
i1 j1
（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 ( P , X k ) ) P ( i , j ) ( 1 ( P , X k ) ) X k ( i , j ) ]
球体变换中RGB到HIS的转换算法
RM r,G M g,BM b M m M m M m
式中，R,G,B位于区间［0，1］；r,g,b位于区间
［0，1］；M＝max［R、G、B］；m＝min［R、 G、B]
注意：R、G、B中至少有一个值是0，与最大值 的颜色对应，并且至少有一个值是1，与最小值的 颜色对应。
ifM m , H 0 ifR M , H 60 ( 2 b g ) ifG M , H 60 ( 4 r b ) ifB M , H 60 ( 6 g r )
H的取值范围为[0,360]
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15
圆柱体变换中RGB到HIS的转换算法
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I 1 (R G B) 3
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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
10
基于彩色空间变换的影像融合法
多光谱图像XS1
多光谱图像XS2
多光谱图像XS3
重采样
重采样
重采样
IHS正变换
色调分量H
饱和度分量S
IHS 逆变换
亮度分量I 全色波段图像PA
高分辨率多光 谱图像1
高分辨率多光 谱图像2
高分辨率多光 谱图像3
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基于IHS变换的融合
• 球体变换
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13
则在球体变换中： （1） I（亮度）的计算公式为：
I M m 2
I的取值范围为［0，1］。 （2）S（饱和度）的计算公式为：
如果 M m, S 0 如果 I 0.5, S M - m
Mm 如果 I 0.5, S M - m
2-M -m
S的取值范围为［0，1］
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(3)H(色度)的计算公式为:
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5
1.代数法
代数运算融合方法多用于同类遥感器不同 时相图像的融合,或低分辨率的多光谱图像 与高分辨全色图像的融合。根据应用要求， 选择好参与融合的波段数据，与全色图像 几何配准后，进行逐点像元亮度值的数学 运算。
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6
• 第一种是逐点相加运算，运算通式为：
Mi’（x,y）＝Mi（x,y)＋P(x,y)+Bi 式中, Mi（x,y)为参与融合的i波段多光谱原 图像数据; P(x,y)为参与融合的全色波段原 图像数据; Mi’（x,y）为融合的i波段新图像; Bi为权函数. • 第二种是逐点相减运算，运算通式为：
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2
• 因而进入二十世纪80年代，开始有人研究遥感图像 融合的方法。
图像数 据1
图像数 … 图像数 图像数
据2
据n
据1
图像数 … 图像数 图像数
据2
据n
据1
图像数 据2
…图据像n数
图像配准
特征提取
像素级 融合
特征关联
融合影像
融合特征 描述
象素级融合
特征级融合
遥感卫星影编像辑融课件合的三个层次
– 融合影像的光谱特性应当和高光谱影像尽可能保持一致；
– 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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目前在遥感图像融合中常用的像素级融合方法
• 代数法 • 基于彩色空间变换的影像融合法 • 基于主成分分析的影像融合法 • 基于高通滤波影像融合法 • 基于小波变换影像融合法
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。
Mi’（x,y）＝Mi（x,y)-P(x,y)-Bi • 第三种是逐点相乘运算，运算通式为：
Mi’（x,y）＝(Mi（x,y)*P(x,y)*Bi)/m
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代数法-相关系数加权法融合
• 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；
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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特征提取
目标识别
决策级 融合
融合目标 属性
3
决策级融合
像素级图像融合
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，例 如局部能量原则、局部梯度或信息熵的原则，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。高空间分辨率的全色影像和高光谱分辨率的 高光谱影像的像素级融合影像具有一般具有以下性质 （Wald,1997）：
遥感图像的融合处理
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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。
（2）计算多光谱影像各波段与全色影像的相关系数：
mn
(P(i, j)P)(Xk(i, j)Xk)
(P,Xk)
i1 j1 mn
mn
(P(i, j)P)2(Xk(i, j)Xk)2
i1 wenku.baidu.com1
i1 j1
（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 ( P , X k ) ) P ( i , j ) ( 1 ( P , X k ) ) X k ( i , j ) ]
球体变换中RGB到HIS的转换算法
RM r,G M g,BM b M m M m M m
式中，R,G,B位于区间［0，1］；r,g,b位于区间
［0，1］；M＝max［R、G、B］；m＝min［R、 G、B]
注意：R、G、B中至少有一个值是0，与最大值 的颜色对应，并且至少有一个值是1，与最小值的 颜色对应。
ifM m , H 0 ifR M , H 60 ( 2 b g ) ifG M , H 60 ( 4 r b ) ifB M , H 60 ( 6 g r )
H的取值范围为[0,360]
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圆柱体变换中RGB到HIS的转换算法
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I 1 (R G B) 3
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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
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基于彩色空间变换的影像融合法
多光谱图像XS1
多光谱图像XS2
多光谱图像XS3
重采样
重采样
重采样
IHS正变换
色调分量H
饱和度分量S
IHS 逆变换
亮度分量I 全色波段图像PA
高分辨率多光 谱图像1
高分辨率多光 谱图像2
高分辨率多光 谱图像3
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基于IHS变换的融合
• 球体变换
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则在球体变换中： （1） I（亮度）的计算公式为：
I M m 2
I的取值范围为［0，1］。 （2）S（饱和度）的计算公式为：
如果 M m, S 0 如果 I 0.5, S M - m
Mm 如果 I 0.5, S M - m
2-M -m
S的取值范围为［0，1］
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(3)H(色度)的计算公式为:
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1.代数法
代数运算融合方法多用于同类遥感器不同 时相图像的融合,或低分辨率的多光谱图像 与高分辨全色图像的融合。根据应用要求， 选择好参与融合的波段数据，与全色图像 几何配准后，进行逐点像元亮度值的数学 运算。
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6
• 第一种是逐点相加运算，运算通式为：
Mi’（x,y）＝Mi（x,y)＋P(x,y)+Bi 式中, Mi（x,y)为参与融合的i波段多光谱原 图像数据; P(x,y)为参与融合的全色波段原 图像数据; Mi’（x,y）为融合的i波段新图像; Bi为权函数. • 第二种是逐点相减运算，运算通式为：
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2
• 因而进入二十世纪80年代，开始有人研究遥感图像 融合的方法。
图像数 据1
图像数 … 图像数 图像数
据2
据n
据1
图像数 … 图像数 图像数
据2
据n
据1
图像数 据2
…图据像n数
图像配准
特征提取
像素级 融合
特征关联
融合影像
融合特征 描述
象素级融合
特征级融合
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