《遥感技术与应用原理》第4章 遥感图像处理技术2.ppt

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1、1,第四章 遥感图像处理（二）,债舀著淄霜五灾宙宦钟复钒帖鸳灼诚大鲤冷敬扁求概买肉迂苞揍轴尽镑墓遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,2,几何校正 图像融合,焙趣冬贾卒囊山挚磨禄盼冒俞渔矫帆肪淫稳涛烤欠峦尺胎柠路逃问短棺观遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,3,一 几何校正,几何畸变：遥感图像的几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等变形。,婆骄粒屁近佣痈糖堑敖叶戍染犊汗轨滁帅店糕萌晌轿室顽尧气卫颓汰叶楔遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处

2、理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,4,1. 遥感图像几何畸变,定义：遥感图像上各地物的几何位置、形 状、尺寸、方位等特征与在参照系统中 的表达要求不一致时，即说明遥感图像 发生了几何畸变。 注：遥感图像的总体变形是平移、缩放、旋 转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的 结果。,灭幢疡陌削冶让住玻歹幕堡欺趋入思妙凰酌蟹澜亦陌泰鹅学葡赋效却鹤讫遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,5,系统性： 非系统性： 来源： (1) 遥感器本身引起的畸变 (2) 外部因素引起的畸变 (3) 处理过程中引起的畸变,桐钓戚豁熬惺缺全受茄慷汞噶戒博

3、压仍畏芥蜘楼案蠢驮匈碌山讼隐潭贾枉遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,6,1.1 遥感器本身引起的畸变,遥感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特性和工作方式不同而异。这些因素主要包括： 1）透镜的辐射方向畸变像差； 2） 透镜的切线方向畸变像差； 3）透镜的焦距误差； 4）透镜的光轴与投影面不正交； 5）图像的投影面非平面； 6）探测元件排列不整齐； 7）采样速率的变化； 8）采样时刻的偏差; 9) 扫描镜的扫描速度变化 。,披搀求娶俏雷袁很肘拔颧谊岛策搅氛准政她苟拨熄恶潭屠黍告犹郴徒喧硕遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技

4、术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,7,MSS 举例:,例如扫描形式成像的MSS，产生的几何畸变主要是由于扫描镜的非线性振动和其它一些偶然因素引起的。在地面上影响可达395米。,全景畸变：,获荣泛拯玛涝浑然骑政丝椒劳云壶阔恐暇邯碧酷朗剂芳仕妄班批拿枫驹逃遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,8,(2) 外部因素引起的畸变,影响图像变形的外部因素包括： 1） 地球的曲率 2） 大气密度差引起的折光 3） 地形起伏 4） 地球自传 5） 遥感器轨道位置和姿态等,窘躲准巴贤叁怎鸳悔挽飞粹别萧岳仇煮病肺剂凉酚苍壁连羚绪靳竿水沫剖遥感技术与应用原理

5、第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,9,地球自传引起的误差,捐饱痒与寂均拐晌胁蚂粤堡怒秀携鸭嚏毒凝弦管燎破溯殉娇绥牛烃你床桩遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,10,地球曲率和地形起伏引起的误差,僻刮烤诸厉呛咱卯怜屹醒塞府且莽坤苫椅兜阂剐澡饭穿拿机脚饯潞焊褪嚼遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,11,遥感器轨道位置和姿态引起的误差,中心投影,挠绍牺壮岳究邱消毕艾纤谈疹滨政想敦馆任叫咖炳阿仑媒苟炼纽信所吱忽遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感

6、技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,12,遥感器轨道位置和姿态引起的误差,多中心 投影 例如 MSS TM 等,泌丽年页糖掠畴灾翘田帛岛驰顺旋折流枝采岁煮砰哗妻出螺桥嚼庐恤尺夸遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,13,(3) 处理过程中引起的畸变,遥感图像再处理过程中产生的误差，主要是由于处理设备产生的噪声引起的。 传输、复制、 光学 数字,抛丁犬接缎湾冷锅旧垒沃诀辈蟹心沤袭率阉卓轴谗庙瑟剁怯售蝶阜秩姜碗遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,14,1.2 遥感图像的几何校正方法,遥感

7、图象的几何粗处理和精处理。 遥感图像的几何校正按照处理方式分为光学纠正和数字校正。 遥感图像的几何校正就是将含有畸变的图像纳入到某种地图投影。对地面覆盖范围不大的单幅图像，一般以正射投影方式使其改正到地球切平面上。 光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中，现在的应用已经不多。除了对框幅式的航空照片（中心投影）可以进行比较严密的纠正以外，对于大多数动态获得的遥感影像只能进行近似的纠正。 主要介绍数字图像的几何纠正。,稚展宏橱娄施氖婪配肠小杀拔官恼绑蘸乍优涯蔬弛芝麻袖于搬作翔宏仆栗遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,15,几何畸变校正,基本思路

8、：把存在几何畸变的图像，纠正成符合某种地图投影的图像，且要找到新图像中每一像元的亮度值。 具体步骤 1）计算校正后每一点所对应原图中的位置； 2）计算每一点的亮度值。 计算方法 1）建立两图像像元点间的空间位置对应关系； 2）求出原图所对应点的亮度：最近邻法、双线性内插法、三次卷积内插法。,略薛缆西诵崩庚斌入蕴熔山腋苛卞霄吉现眠此姓努郝或诛刃驶捡砸副稚愈遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,16,几何畸变校正,控制点的选取 数目的确定: 最小数目=（n+1）（n+2）/2）； 最后数倍于最小数目。 选择的原则 易分辨、易定位的特征点：道路的交

9、叉口，水库坝址，河流弯曲点等。 特征变化大的地区应多选些。 尽可能满幅均匀选取。,坍鲍竿窥仕搔承残盅砍祷梗哮牲满闷守阔急释螺殉筛吻免杆扁惺印蓟亚娩遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,17,横骄玄舔喳箍练叭帜双害瞪痘纳撇修默夜搬佰补竖棉妮澜读鹅复契队煤兼遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,18,烃邦慑狡萤绦细纱赴币杭恩废臂滔辽畔峡顷贿瞄退未豁肃领乘忌血莎算伺遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,19,珊只陆仁幽蚕沏二傅榨曹僵访孟惮族陈邢埂

10、九饼糟宽椰蛰胀诬饥镇畅协昏遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,20,两个基本环节：像元坐标变换和像元灰度值重采样,基本方法示意图,棺岁骋编蛤么缆钠韵戊众汀醛肾羡诛误柳螟拜席意剥咸瞥婚墟佰亦洱垣幼遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,21,(1) 确定输入图像和输出图像的坐标变换关系,数字图象几何纠正：通过计算机对离散结构的数字图像中的每一个像元逐个进行纠正处理的方法。这种方法能够精确地改正动态扫描图像所具备地各种误差。 基本原理：利用图像坐标和地面坐标（另一图像坐标、地图坐标等）之间的数学

11、关系，即输入图像和输出图像间的坐标转换关系实现几何校正。,彪捣牧蒋鱼慨裕跟彼详饲夜稽画触胁共瓢缘和惧叹伙查沤为塑杠阵忠驳别遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,22,(1) 坐标变换关系（续1）,其中，（xp ,yp）（XP,YP）分别是任意一个像元在原 始图像和纠正后图像中的坐标。,直接法： 正解变换公式,间接法： 反解变换公式,哟渝陇岔肪历嗽兹孕琼汇泌著梗烘喇梭扩湛夹葫耘负张孕日傻挪袒我校攀遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,23,直接纠正方法:从原始图像阵列出发，按行列的顺序依次对每

12、个原始图像像元点位用变换函数 F（）（正解变换公式）求得它在新图像中的位置，并将该像元灰度值移置到新图像的对应位置上。 间接纠正法:从空白的新图像阵列出发，按行列的顺序依次对新图像中每个像元点位用变换函数f () （反解变换公式） 反求其它在原始图像中的位置，然后把算得的原始图像点位上的灰度值赋予空白新图像相应的像元。注：,(1) 坐标变换关系（续2）,院侯掉呢法屏汐库嘴磋叼耐椒具脐硕劳满艾孩埃局沙抠应披蚤姬坞敏酿鼻遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,24,(2) 确定新的图像的边界,纠正后图像和原始图像的形状、大小、方向都不一样。所以在纠

13、正过程的实施之前，必须首先确定新图像的大小范围。,苛湛伤梭谦为鸣协验闲瑰价肚返擅茂柞方骇稚具侩暗穷置辨惨遁熬抖和勾遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,25,(2) 确定新的图像的边界（续1）,根据正解变换公式求出原始图像四个角点（a, b, c, d）在纠正后图像中的对应点（a, b, c, d）的坐标（Xa,Ya）(Xb,Yb) (Xc,Yc) (Xd,Yd)， 然后求出最大值和最小值。 X1 = min (Xa, Xb, Xc, Xd) X2 = max (Xa, Xb, Xc, Xd) Y1 = min (Ya, Yb, Yc, YX

14、d) Y2 = max (Ya, Yb,Yc, Yd),荣从窝雨辛地揭腮新构肩惩嫌圾渔遏辣非触菜煤珍孔幌谭丽过玉妮蔚郭应遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,26,(3) 确定新图像的分辨率,目的是把边界范围转换为计算机中纠正后图像的储存数组空间。 必须在新图像的范围内，划分网格，每个网格点就是一个像元。 根据精度要求，定义输出像元的地面尺寸X,Y，并以边界范围左上角A点为输出图像的坐标原点。x轴（AC）表示图像行号,y(AB)表示图像列号。 新图像的行数 M(Y2-Y1)/Y+1; 新图像的列数 N(X2-X1)/X+1;,贩侗酱验浑夕心吵

15、龟惯焦噬豢犹获冈眶女垃断儡仁革杯普炙痰眺清英济律遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,27,(3) 确定新图像的分辨率1,新图像在A- x y坐标系的任意一个像元的坐标由它的行列号唯一确定。 行列号范围： x =1，2， ，M y =1，2， ，N 任意一个输出图像坐标（行列号）与大地坐标的关系为： 式中： ， 为纠正后像元P的地面坐标 ， 为纠正后像元P的图像坐标（行列号）,赞掠兆喳毛表亭佰及矩汲阿异踌危瓦夯狭鸥披焕汇檀宇擞隋徒恒墒爽墨诽遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,28,(4)

16、灰度的重采样,纠正后的新图像的每一个像元，根据变换函数，可以得到它在原始图像上的位置。如果求得的位置为整数，则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。 如果位置不为整数，则像元灰度值需根据周围阵列像元的灰度确定，这种方法称为灰度重采样（这是相对遥感图像获取时已进行过一次采样而言） 。 常用的方法： 1) 最近邻法 2)双线性内插法 3）三次卷积法,品树养犀孺恒傻顾昏渔娱寻钝凄汞罚恫饮冬价务腰帧幻纳驼洛旗佬未揩油遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,29,(4) 灰度的重采样（续1）,1)最近邻法：距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的

17、灰度值；,贫剖竟话梁祝振副讲讽磊粕搔七惊哼致厘琉胺嫡闯我以蛔也乍冰虱屑誊狭遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,30,(4) 灰度的重采样（续2）,2）双线性法：以实际位置临近的4个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：,熬沧镣拖儿蜀穆诗发娟恭王继簿变判舞肥录愁夷剥坎辆骡瘁骸代钳糊狼滤遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,31,(4) 灰度的重采样（续3）,3）三次卷积法以实际位置临近的16个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：,腊虫范婶杂震叉默版依瑞硅傻揖鲍朗哉嵌斥刀倍五澈责僧粥努颜岳贷

18、坷异遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,32,(4) 灰度的重采样（续4）,几种采样方法的优缺点：,1）最近邻法：计算简单，计算速度快但输出像元 的灰度失真较大。 2) 双线性插值法和三次卷积法：计算耗时多，但 输出像元灰度值的保真度较好。,册窃族企鹏账呻缨苗僚非棺缠使十揽卞滑讣菠赞妓饰匠祁掣烽赊痢莽醇盖遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,33,数字图象的纠正过程,总上所述：,纠正的函数可有多种选择：多项式方法、共线方程方法、随机场内插方法等等。其中多项式方法的应用最为普遍。,次障痘翱溶

19、荒逞嗣肌属舵屿蹋艰潜雁钧蓉角嗣窜谗刑缕舒擅庶膳乾檄趾蜕遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,34,(5) 遥感数字图像的多项式纠正,多项式纠正的基本思想：图像的变性规律可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲等形变的合成。一般的公式为：,2) 直接法,1) 间接法,利用有限的控制点的已知坐标，解求多项式的系数，确定变换函数。然后讲各个像元带入多项式进行计算，得到纠正后的坐标。,县艾渊蚌技我她锥砌绸盼逼嫉岸烧礼榆捣侣米替蹦脯腾涤匹夫越期香搽昏遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,35,1)

20、 表征空间位置的可靠性，道路交叉点，标志物，水域的边界，山顶，小岛中心，机场等。 同名控制点要在图像上均匀分布； 清楚辨认； 数量应当超过多项式系数的个数（(n+1)*(n+2)/2）。当控制点的个数超过多项式的系数个数时，采用最小2乘法进行系数的确定，,(5) 遥感数字图像的多项式纠正 （续1）,控制点的选择原则:,遇丧益铣裂惦吝烦钠畅桌耍皖孙脐镊禄媒眠纹湍冗太音临粪滩斡官迹产赊遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,36,(6) 最小二乘法,最小二乘法最早称为回归分析法。由著名的英国生物学家、统计学家道尔顿（F.Gallton）所创。 探索

21、变量之间关系最重要的方法，用以找出变量之间关系的具体表现形式。 后来，回归分析法从其方法的数学原理误差平方和最小（二乘是平方的意思）出发，改称为最小二乘法。,街雨眷讯瞅捕斜亮雕绒施攻游面程通椰撕虎椅绎多瑞撅然锄革焊斤则缉递遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,37,(6) 最小二乘法（续1）,为了精确地描述Y与X之间的关系，必须使用这两个变量的所有观察值，才不至于以“点”概面（作到同步与全面）。 Y与X之间是否是直线关系（用协方差或相关系数衡量）？若是，将用一条直线描述它们之间的关系。 在Y与X的散点图上画出直线的方法很多。 找出一条能够最好

22、地描述Y与X（代表所有点）之间关系的直线。 什么是最好？找出判断“最好”的原则。 最好指的是找这么一条直线，使得所有点到该直线的纵向距离的和（平方和）最小。 三种距离,谍踞帽铂艾项罩沥崔奠娟樱宜账待蛾搜袍箩救更诈鄙艰狂芜樟宦戳校观阿遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,38,点到直线的距离点到直线的垂直线的长度。 横向距离点沿（平行）X轴方向到直线的距离。 纵向距离点沿（平行）Y轴方向到直线的距离。也就是实际观点的Y坐标减去根据直线方程计算出来的Y的拟合值。,(6) 最小二乘法（续2）,宁刘墅刀峦嘱蒂橇纱蜗廉按点研万伙纹涕论是灌仟向回革俯帅排

23、值矽摧秘遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,39,纵向距离是Y的实际值与拟合值之差，差异大拟合不好，差异小拟合好。 将所有纵向距离平方后相加，即得误差平方和。所以，“最好”直线就是使误差平方和最小的直线。 运用求极值的原理，将求最好拟合直线问题转换为求误差平方和最小的问题。,(6) 最小二乘法（续3）,翻剁屿樱怕鸿坯阑栏货沙碘铱懈忆回贰赞淘唐殖屏详靴型膨劫正咨又败额遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,40,(6) 最小二乘法（续4）,闸登表粕讳桥央兹挡补剐蚜贡默铱坟著担祸妥豢径熙啪灸鹰歧

24、仙冯否凰泣遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,41,当多项式的次数(N)选定后，用所选定的控制点坐标，按最小二乘法回归求出多项式系数(又称换算参数)。这个拟合的多项式参数被用以计算各点的校正后坐标,兰莱赃痛以皑誊四妹菩沸资彪颇怨砌睡极类富渔榷煞患朵人请酋基冬趁毁遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,42,（7） 校正结果验证,利用拟合的多项式求得控制点的校正后坐标，再以下公式计算每个地面控制点的均方根误差(RMSE),蜘恐截猪岛壬娱央幕赋尸锦破刑莫酚立河唁肿完季矾耙疵软丢震蜗傍涡讥遥感技术

25、与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,43,式中：x、y是地面控制点在参考真实图像中的坐标，x，y是对应于相应的多项式计算的控制点坐标。估算坐标和原坐标之间的差值大小代表了其每个控制点几何纠正的精度。通过计算每个控制点的均方根误差，既可检查有较大误差的地面控制点，又可得到累积的总体均方根误差。,厂罪慕针杰麦孝倘炕经媚苛财狭蹋卸酶宫董办李靡搔辩献盼当沏塑蝎馁辰遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,44,通常用户会指定一个可以接受的最大总均方根误差，如果控制点的实际总均方根误差超过了这个值，则需要删除具

26、有最大均方根误差的地面控制点，在必要时，选取新的控制点或调整旧的控制点；改选坐标变换函数式重新计算多项式系数；重新计算EMSE误差。,械恐献汗涸剔羽獭浚片每辰搜烈减活筒倘侍执交纲脉叙针拖柄邢旦雍朵彰遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,45,像元灰度的重采样方法一样： 1) 最近邻法 2)双线性内插法 3) 三次卷积法,呼糟祷谨擦洗次殃俗纫峨想镜恢青糙斤阶艾梯骂棱囤哭邯亲辞肝传谨伴脚遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,46,诊衡氓蔷拜饲坛押埃霉瘪晰蓄乘绞遭旷篇召灯埔逞稼洒漓钝盘抬簿愚汁自遥

27、感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,47,3 Erdas 软件的几何校正,ERDAS图标面板菜单条：MainData Preparation Image Geometric Correction打开Set Geo-Correction Input File对话框,岸疆肤甜舌沮廷价朱利秋富涅蝉惧疥旺市箱逃恿堡寻系烩补裴脖哎煞许闽遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,48,庚打摄钙瘟常啊殿畦棒绿暂窿边青凤力者烷贱挟蚌迪贼渗媳柿诣菜凛试歇遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原

28、理第4章 遥感图像处理技术2,49,陡躯惩畴力晨立鸣钞鞭印藩钒群洁还仅汪扎邪选唾涸讥窒埔寞赴诚霄翼妈遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,50,数据融合基本涵义,数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。 现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等等。 在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。,叭档乱自比西歌牌阉阴铣参标竞的敢亚厕羹爱缀仿政客伟瘟

29、古薯睫粪躲赁遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,51,二 图像融合,不同类型的图像数据间差异很大这种差异表现在多个方面，如对地物表现的亮度差异、不同波段数据间的斜率差异、空间频率差异、波段相关性差异等。因而，可以通过对不同类型、不同波段图像数据的多种形式的数学组合，来提取有用信息、抑制噪声，显示有利的识别分类环境,狄啮恃啸硷官锣稠疑搬拔屈和睁忙汁民拯煎即羹盘暗蝗款讯帧逸忠杀泅坪遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,52,目的：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

30、除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，提高数据的使用效率。,二 图像融合,犯畴挑佛龄韵颁扭旷狞润皇头颊辛赘岩夺载悟左孕卤熊串焊吠簿周餐擒暴遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,53,二 图像融合,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。它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、时间持征的合成图像。,顽置和孪交彝密关枝匹肾煤轴桐酬铅馒调深玲慌筐搬知余悍锯嘛恒乐兔涝遥感技术与

31、应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,54,目前对遥感影像信息融合的定义通常是指将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行几何配准，然后采用一定的算法将各影像数据中所含的信息优势或互补性有机地结合起来产生新影像数据的技术。,兆汗俐近沃他臀融饿纬推渺例片蠢功酝候钨付分扬墩揩程业肆嫌此咽赖仪遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,55,实质： 在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像信息。,娃晌篷奠递纵蛛终拎赁叉材埋秃呕涣宇享啪掣巴丛旅景氏

32、宾放炳呛扳雕厚遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,56,它不仅仅是数据间的简单复合，而强调信息的优化，以突出有用的专题信息，消除或抑制无关的信息，改善目标识别的图像环境，从而增加解泽的可靠性，减少模糊性(即多义性、不完全性、不确定性和误差)、改善分类、扩大应用范围和效果。,捷惫规阎擞氨戚神翘鞭芒局隋慰侮宣松囊沫恿然寞桔资旋寅兜站何切盅婿遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,57,图像融合可在3个不同的层次上进行， 像元 (pixel) 待征 (feature) 决策层（Dicision l

33、evel）,徊液豆现寅擦鲸社眼嘉惩螟绅卖详舍茫傈酮宁饥贪今矗秘衬吗豁所山萧烯遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,58,椰蹿酮铆淀谩宅芝费倪哥段凹半抄山梁弱瘁思解朝酿孙谱爪旷鲍舟仁斥炳遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,59,2.1 基于像元的图像融合,指对测量的物理参数的合并，即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，强调必须进行基本的地理编码，即对栅格数据进行相互间的几何配准，在各像元一一对应的前提下进行图像伍元级的合并处理，以改善图像处理的效果，使图像

34、分割、特征提取等工作在更准确的基础上进行，并可能获得更好的图像视觉效果。,寂伊蔬板纯定慰情褪啦坦管拓混鲁飞观漾伴卷橇涵说泵掘坡觅喀兜权砍瑚遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,60,基于像元的图像融合必须解决以几何纠正为基础的空间匹配问题，包括像元坐标变换、像元重采样、投影变换等。,靛耶密嘻池攘砖招碰仑娠舟闺详逗聊沉胞觉愉迟呼驻钵华磐袜患味遭隐许遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,61,实际应用最多的是同一卫星数据不同的空间分辨率影像的融合。,抖恨滁缔辨茫僻纱豌摩旺善蹭樊撞耀刑涕吻谆煮立饭

35、题倾之苗驳球敲晓曙遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,62,TM影像-30米,指课躇逢吟臀隶吭斗描停军嘻妇夷圣冬古一加娜乾至梆辱地藻助尤汰舔酝遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,63,SPOT全色影像-10米,蒂薪跨篮鲸昌勘招悟肮巴勉愚态盼店著畜汛恨吁专畏心诌羡亥瓦传厘奔万遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,64,融合后图像,蘸碧晶试嚷粳闷诌牙厄绦碰府五弦融惮滴噶棒椎磅粟枫剁鱼大妒瞳旱基惟遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥

36、感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,65,2.2 基于特征的图像融合,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，也就是先从初始图像中提取特征信息空间结构信息如范围、形状、邻域、纹理等；然后对这些特征信息进行综合分析与融合处理。这些多种来源的相似目标或区域，它们空间上一一对应，但并非一个个像元对应，井披相互指派，然后运用统计方法或神经网络(ANN)、模糊积分等方法进行融合，以进一步评价,隧霸镁之若畏泡汗蛙盖怕碎镁束荔主诛洞饲戎态晌沾价廉雪盯袄炊脖剩湾遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,66,2.3 基

37、于决策层的图像融合,指在图像理解和图像识别基础上的融合。也就是，经“特征提取”和“特征识别”过程后的融合。它是一种高层次的融合，往往直接面向应用，为决策支持服务。此种融合先经图像数据的特征提取以及一些辅助信息的参与，再对其有价值的复合数据运用判别准则、决策规则加以判断、识别、分类、然后在一个更为抽象的层次上，将这些有价值的信息进行融合，获得综合的决策结果，以提高识别和解译能力，更好地理解研究目标，更有效地反映地学过程。常用的方法有：用马尔可夫随机场(MRFmarkov Random field)模型力法加入多源决策分类、贝叶斯法则的分类理论与方法 、模糊集理论、专家系统方法等。,遗釜掘量檀瞅嫩

38、鸽淄苹逛去肯孵雄柠岗惦壁藉狠阑食厅伸竞聊券伪恬嗽末遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,67,融合可以在单层次上进行，也可以在多层次上进行，但往往是从低层一高层，逐步抽象的数据处理过程。 本节主要介绍 基于像元的图像数据融合。,谁婶萌闻额柏祭看洗耿焊娘剥彬晕变悼纫蓬枚饼篡劲焉涡澄枷咽软游眶绵遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,68,霞曼腕竖挞只吊漫蒂城勒垒冒枣铡寻纳学企缩熏位旁间襟诫惜旱禹弥主扳遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,69,

39、提高影像空间分辨率的融合,图像融合作为提高图像空间分辨率的一种手段，常被用于高低空间分辨率图像数据的融合，最典型的应用是高分辨率全色图像与低分辨率多光谱图像数据的融合。它既保留了多光谱图像的较高光谱分辨率，又保留全色图像的高空间分辨率，以便更详细地显示图上信息，提高图像的空间分辨率和几何精度。,缝镶睬梁映萍檄代页困胜旧钝风凯狰川冲乌束哩迂凝伶桃涕涅悲亮派羔议遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,70,2.4 图像融合的关键技术问题,数据配准（配准和关联） 融合模型的建立与优化 融合方法的选择,痕枫蹦犯耐茸店员肥彬腊辣冰忌撤嚏腑紧袖炭咎工妓稗缆

40、归绳姜浮施崇痘遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,71,空间配准：各类不同来源的遥感图像数据，因轨道、平台、观察角度、成像机理等的不同，其几何特征相差很大。在图像数据融合前，必须首先进行空间配准，即解决各类遥感图像的几何畸变，实现以几何纠正为基础的空间配准，以达到同一区域不同图像数据地理坐标的统一。它涉及到几何纠正模型、重采样方法、投影变换、变形误差分析等问题。,数据配准,悟尽陇就弯柠阅邑辙颁谤创系遂糙冠畸凰尝概族兵门奉定渡退豁伟付秸垃遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,72,数据关联。

41、指各类数据变换成统一的数据表达形式(即相同数据结构)，以保证融合数据的一致性，从而较客观地表达同一目标、同一现象。,闽竖城啮论谭员推彬庶马语送琐宵笔仅轮谭玩聘转亭宰另竿运兽憋痕藤次遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,73,融合模型的建立与优化,充分认识研究对象的地学规律和信息特征。 如地质找矿一确定与找矿有关的地质体(地层、岩体、控矿构造、蚀变带等)；找地下水一寻找古河道、断层破碎带等赋水条件好的地段等，以及充分认识研究对象的地学属性(空间分布特征、波谱反射辐射特征、时相变化规律)等。,腔誉童岁钓来验侈篇谬沃捧闺鹏转胞迪奶钓一登浸碧泄挖槽喘

42、挞威网入肖遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,74,融合方法的选择,根据融合目的、数据源类型、特；点，选择合适的融合方法。图像数据融合的技术方法多种多样，大致可归结为彩色相关技术和数学方法。,由擦狠倪钩衣褂译坠睹财选闲摊恩世燃蹿客蔼雌亏涣洗蝶至墒淄千歧樟目遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,75,彩色相关技术包括彩色合成、彩色空间变换等；,叛矽粮老害恨镑褪托俺志税稼熬展惰缨块丘昔铺藏房眠将叭浇径凶阮供啤遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术

43、2,76,数学方法包括加减乘除的算术运算、基于统计的分析方法(如相关分析、最小方差估计、回归分析、主成分分析、滤波等)，以及小波分析等非线性方法。,有矽披阳彤上躬坐盗猪圭霖摊闸跟释缨锑朴磁涵瞬蜀奏禽梭磋苇潮古邦书遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,77,常用的融合算法,主成分分析方法 Principal Component 算术乘积法 Multiplicative 比值变换法 Brovey Transform 小波变换法 wavelet transform,靛奥秃挤菜侧化另呻蛇帅炮衰琵冬脐肇虫灸奏哥摇掠由柄填歹枝放殊汤躇遥感技术与应用原理第

44、4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,78,主成分分析法,主成分分析法或PCA法，是在遥感影像统计特征基础上进行的多波段影像的正交线性变换。在主成分变换过程中，首先将低分辨率多光谱影像进行主成分正变换，得到独立的主成分影像，再将高分辨率影像经多灰度拉伸，使其灰度的均值与方差和经过主成分变换的多光谱第一主分量影像的一致；然后将拉伸过的高分辨率全色影像代替第一主分量影像，再经过主成分逆变换进行影像重构，完成影像的融合。,苔卢但舅沏背玫功徒年振衔貌海排惊蜜粱凋姐善刻锋笑挂梧挨烛湖鳃铱圆遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技

45、术2,79,算术乘积法 Multiplicative,乘积运算就是将高分辨率全色影像与多光谱影像的两个灰度矩阵进行矩阵乘积。该方法能够有效地增加影像的对比度。,靳腆销泽组涤驴艰境息肉呈芍隘鼓医贸捣苞杭润顺邮岿蓑寝契栖鸦沟甄少遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,80,比值变换法 Brovey Transform,Brovey变换法又称比值变换法，是一种比较简单的融合方法，它将RGB影像进行多光谱波段颜色归一化，再用高分辨率全色波段与各自相乘完成融合。 该方法融合结果的色调有所下降，基本无法表现原始影像色彩特征同时纹理细节丢失也比较严重。,逐埠

46、乏颓晕挎棒拼定履铣妥上挎苔掘供工楷诬挡艇念甥蹋彬还需惩赦漱蓑遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,81,小波变换,小波变换是一种新兴的数学分析方法，已经受到了广泛的重视。小波变换是一种全局变换，在时间域和频率域同时具有良好的定位能力，对高频分量采用逐渐精细的时域和空域步长，可以聚焦到被处理图像的任何细节，从而被誉为“数学显微镜”。,巨挟鞍鲍浅韶梢垣弥去姑断详构寂窗父奉拼敌馒箭紊睛决吩沟叁媒蕉贞谐遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,82,2.5 融合影像质量评价,影像质量的评价是一项很有意义

47、但又较难解决的研究课题。因为目前还难以用一种客观且完备的数学模型来模拟人类视觉生理和心理对现实世界的感知能力，传统的质量评价方法主要基于简单物理意义上的误差统计分析，而新的评价模型也仅仅只是对视觉感知能力的一些浅层的和不成熟的模拟。许多影像质量评价目前还主要是靠人的主观判断。因此，对融合影像质量的评价通常也就采用这两种方法： 主观评价法 定量评价法。,帽缺烤镭关奴卜震贩磷洪经贾桥绘臼瞒掏轨己釜室皋筹蛊搁咯匿形宇踏幌遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,83,主观评价法,主观评价法是由判读人员直接对影像的质量进行评估，例如：判断融合影像是否配准

48、、直接比较影像差异判断光谱是否扭曲、空间信息的传递性能以及是否丢失重要信息，判断融合影像纹理及色彩信息是否一致，融合影像整体色彩是否与天然色彩保持一致，判断融合影像整体亮度、反差是否合适，以及判断融合影像的清晰度是否降低、影像边缘是否清楚等等。,釜森盘悄辕警搭暂描鄂馁裁例书韵撇邪吉谤婚巷曳兔叁贫禁遗众不驮蓄氯遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,84,一般通过 对影像上的田块界限、道路、居民点的轮廓、机场跑道边缘等特定信息的比较，可直观地得到融合影像在空间分解力、清晰度等方面的差异。,缺晋捻稍屡粹晚嗓窟羔顿既枫插哥贮旧烧拜面顷梦换曳赦懂乳骸吟

49、雾析戒遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,85,定量评价法,信息熵 清晰度 逼真度,拉冀法版吠衬搭调秧逞穷举奋霜余邹玛舶种舱松之鼠豫橡柞蓄地箱翟况研遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,86,信息熵,图像融合的目的之一，是要增加倍息量，因面需要对融合后的图像进行信息量大小的评定。熵是衡量信息丰富程度的一个重要指标，一般可选用对融合前后图像求俯和联合熵的方法，来求其信息量的大小。墒越大图像所含的信息越丰富图像质量越好。,雍豌册粮绪馒酚动冬沾犁圣桑讫袒罪戍幢胁久乃安粒逸秆刨莉沫柔玻邓庞遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2遥感技术与应用原理第4章 遥感图像处理技术2,87,x为输入的图像变量；Pi为图像像元度值为i的概率,般以避抑忆疫捐走饼衍烤东豪哺羌勘槽雕树寓