遥感图像处理图像融合ppt课件

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，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一般具有以下性质 （Wald,1997）：
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数1. 起据初融是进合行的同发种遥展感数据多波段、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。
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代数法
传感器1 影像数据
传感器2 影像数据
空 间 配准
对应像素代数运算
融合 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
常用代数法： （1）相乘：适用于SAR影 像与光学影像； （2）相关系数加权法：适 用于全色影像与多光谱影像。
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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：
遥感图像处理-图像融 合
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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。
2百度文库
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
（1）对SPOTm全n色影像与TM多光谱影像进行图
像全配色准波； 段将 影多 像光 一谱致影；像进行重采样，使其大小和 (P, X k )
(P(i, j) P ) ( X k (i, j) X k )
i 1 j 1
mn
mn
(P(i, j) P )2 ( X k (i, j) X k )2
• 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 • 基于小波的HIS影像融合
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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。
概述-图像融合的层次
决策级
对
数
据 的
特征级
抽
象
程
度
像素级
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概述-图像融合的层次 Image1
Image2
Image3
……
Image n
图像几何纠正与精确配准
特征提取
特征提取
决
策
像素级融合
特征级融合
决策级融合
特征属性说明
高层态势评估
图像融合的三级处理过程
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概述-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。
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 7
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
ZYa ZYb
ZYc
几何纠正
几何纠正
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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2、遥感数据融合方法介绍
遥感数据融合
• 遥感数据的融合主要指不同传感器的遥感
数据的融合，以及不同时相的遥感数据的 融合。融合方式的确定应根据目标空间分 布、光谱反射特性及时相规律方面的特征 选择不同的遥感图像数据，它们在空间分 辨率、光谱分辨率和时间分辨率方面相互 补充，以形成一个更有利的识别环境，来 识别所要识别的目标或类型。
• 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；12
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13
•融合影像空间特性应当和高空间分辨率的影17
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
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当前像素级数据融合的研究特点
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1、概述
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。
i 1 j 1
i 1 j 1
（2）计算多光谱影像各波段与全色影像的相关
系数：
X
k
(i,
j) 0.5[(1
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遥感数据融合预处理
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，
其几何配准精度直接影响融合影像的质量。 通常情况下，不同类型的传感器影像之间 融合时，由于它们成像方式的不同，则其 系统误差类型也不同。如SPOT与TM数据 融合时，SPOT的传感器是以CCD推帚式扫 描成像的，而TM则是通过光机扫描方式成 像的，因而不同类型影像进行融合时必须 经过严密的几何校正，分别在不同数据源 的影像上选取控制点，用双线性内插或三 16