第17卷 第5期
1997年10月北京理工大学学报Journal of Beijing Institute of T echnology Vol.17 No.5O ct.1997
收稿日期:1996-10-31
国防科技预研基金资助项目
基于假彩色的多重图像融合
蒋晓瑜 高稚允 周立伟
(北京理工大学光电工程系,北京 100081)
摘 要 对假彩色多重图像融合的算法进行了总结分类,并对各种类型的融合算法的结构、
特点进行了分析,为在复杂任务和环境下选择恰当的假彩色图像融合手段提供了参考.并以
多光谱图像融合以及热成像图像与CCD 电视图像的融合为例,开发了一些新的有效算法.
关键词 假彩色图像融合; RGB 色空间; LHS 色空间
分类号 T P 751.1
假设图像是已经软件配准的或用硬件保证配准的,由于应用环境(目标与场景)不同,图像的特性多种多样,对各种任务的要求也各不相同,因此假彩色图像融合算法也各种各样.目前尚未发现在各种任务要求下融合效果全优的算法.所使用的算法大体可分为三类:基于RGB 色空间的一系列融合算法,多重灰度图像预处理后假彩色实现和基于LH S 色空间的多重图像融合.本文分别叙述了各类算法的结构、特性及其实现,并且在基于RGB 色空间的图像融合和基于假彩色实现的多重灰度图像融合这两个方面,用了一些新的算法进行实验.并描述了实验结果.
1 基于RGB 色空间的假彩色图像融合
基于RGB 色空间(如图1a 所示)的图像融合算法结构是:对R,G,B 各颜色通道赋以来自不同图像传感器的图像数据(经过处理的或没有经过处理的),合成一幅假彩色图像,以达到识别目标与背景、分辨图像细节等目的,如图2.将原始图像映射到RGB 三通道的预处理计算是该算法的核心环节.本算法的最大特点是计算简单,速度快,便于硬件实现.但是,彩色调色板(即彩色标尺)的确定需要通过多次试验比较,才能得到一个相对最佳结果,而不同的目标和背景对彩色调色板的要求又各不相同.该方法一般用于1~3个图像通道的数据融合.
典型的RGB 颜色通道的图像数据的来源有:多光谱图像、可见光图像、电视图像、热成像图像、X 光图像和核磁共振图像及各种卫星遥感图像等等.以多重多光谱图像融合和热成像图像与CCD 电视图像融合为例,当比较可见光谱图像和近红外图像时,由于目标和场景在各波
长的光谱反射特性各不相同,导致各原始图像之间的灰度特性有很大差别,而热成像图像和CCD 电视图像的差别更大.热成像图像反映目标和场景的红外辐射特性,而CCD 电视图像是反映物体的反射特性,因此它们不仅在灰度特性表现出不相容,而且在热成像图像中,边缘会在形状和尺度上发生变化.实验以及以往研究者的工作表明:图像之间的这种差别,会给这类图像的配准和灰度图像融合带来较大的困难
[1].而对于假彩色图像融合来说,这种差别可以变成有利因素.利用这个差别,可开发出各种算法,恰当地控制色差,达到更好地分辨目标与背
景以及图像细节的目的
.图1 RGB 色空间和LHS 色空间示意图 图2 RGB 色空间假彩色图像融合算法结构
把图像数据映射到RGB 颜色通道的算法多种多样.北京理工大学高稚允等建立了一个实时假彩色多光谱图像融合系统[2],系统采用三片窄带滤光片通过三个光电通道采集图像,经过配准和融合后在监视器上实时显示输出.A.Toet 和Jan.Walraven 使用了一种新的假彩色方法进行热成像图像和电视图像的融合[3];Wax man 等最近使用一种空域/色域核,对配准的温度图像和电视图像进行卷积[4],然后通过R 、G 通道进行彩色显示,实现彩色夜视.YM C 假彩色图像合成也是基于RGB 色空间的一种图像融合方法,它是把三幅图像数据分别作为黄、品、青通道数据,然后再计算出RGB 通道数据进行假彩色显示.如果光谱分布以及目标和场景对光谱的响应分布合适,也可以把原始图像数据不经过任何运算直接通过RGB 通道进行彩色显示输出,如在实验中,把目标为以草地作背景的各种迷彩服的三幅多光谱图像(波长分别为:0 475 m ,0 572 m 和近红外图像)直接通过B 、G 、R 三通道,就能得到较好的假彩色融合效果.
在热成像图像和CCD 电视图像的假彩色融合中,为了提高融合结果的自然性,一般需利用已知的这两种图像,通过计算获得一组新的RGB 三通道数据.A.Toet 利用热图像和电视图像之间的差别计算出一组新的RGB 通道数据[4],以达到提高色差的目的.但对某些任务,该算法会使融合结果的色彩掩盖目标与背景的整体色差.由此,对A.Toet 算法进行改造,提取两幅图像的 共有成分 作为背景通过G 通道,而把两幅图像各自独有成分通过R 、G 通道.一般把红外图像的独有部分作为R 通道,而B 、G 通道的数据可以根据场景的情况进行交换来控制背景和目标颜色,以达到比较自然地表现景物色彩的目的.用此方法对丛林迷彩目标进行热成像图像和CCD 可见光图像融合的结果色彩自然、目标突出、而且位置明确,目标身上的迷彩花纹受到抑制而不明显,背景色彩也趋于平淡.同样对0 572 m 和近红外两幅多谱图像实验发646北京理工大学学报第17卷
现:融合结果包含了两幅图像的图像特征,而且细节清楚;红外和可见光谱图像的特征分别表现出不同的颜色;目标与背景差别明显,色彩自然.可见,A.Toet 的算法比较适用于融合大场景的航空图像和低照度下的夜视图像[3],而对它改造以后,在对较小场景的目标识别中,能达到更好的效果.
2 基于假彩色实现的多重图像融合
在主要针对热图像和CCD 电视图像的融合研究中,为了使融合结果具有一定的自然性,一般把温度图像的高灰度级对应融合图像的暖色调,如品、黄、红等,而低灰度级对应于冷色调.因此,可用热图像的灰度信息来调整电视图像像素的灰度级,即首先实现基于像素级的多重灰度图像融合.它与一般的多重灰度图像融合的差别在于,它是以假彩色实现为目的的图像信息融合,然后选择合适的彩色标尺(如:温度标尺)进行假彩色化,融合过程如图3所示.此类算法适用于两幅以上的多幅原始图像或具有不同分辨力的图像融合.实验中采用灰度级平移叠加法和调制法,效果较明显.
图3 基于假彩色实现的多重图像融合
灰度级平移叠加方法:首先通过图像分割标明
热图像的目标区域或高温区域;然后提高电视图像
对应区域的像素灰度,并用叠加法融合热图像的温
差信息;最后,用合适的彩色标尺,假彩色化融合图
像.灰度调制方法:是利用通讯领域的信号调制原
理,把归一化的热图像和可见光图像相乘,再进行
假彩色实现.这两种方法的特点是计算简单,易于
实时化.
另外,由于热图像表现出低频特性,而可见光图像细节丰富,表现出高频特性,因此,可以使用小波变换的方法进行灰度图像融合.这种方法可解释为对原图像进行一组带通滤波,选择合适的分解层数,进行 特性镶嵌 .由于小波变换的多分辨图像融合原理[5],使融合结果不出现人为的拼凑痕迹,特性之间过渡自然,并能同时表现出温度图像和可见光图像的特征.在温度较高区域,平均灰度级高,而在温度较低区域,平均灰度级低,并且显示出可见光图像的细节.假彩色化融合的结果,进一步提高了目标与背景之间的差别.3 基于LHS 色空间的多重图像融合
在RGB 色空间,当对R 、G 、B 通道赋以一组值时,对将出现的颜色在大部分情况下是未知的.在LH S 色空间,L(明度)、H (色调)、S(饱和度)就直接反映人眼的感觉,因此这类算法具有较好的预见性.LHS 色空间如图1b 所示.图像融合的算法结构是:用图像数据或图像数据的预处理结果分别赋于L 、H 、S,然后再换算到RGB 色空间,进行彩色显示,如图4所示.由于人眼对彩色图像的感觉是以色调为主,因此,基于LHS 色空间的假彩色图像融合是以H 为主,L 和S 为辅的假彩色化过程,这类算法一般只适用于2~3幅图像的融合.
647第5期蒋晓瑜等:基于假彩色的多重图像融合
算法的实现首先是确定L 、H 、S 与原始图像的对应关系,关键是确定在融合中起主导作用的原始图像,把它对应于H 通道;然后,对应地对原始图像和L 、H 、S 进行分割,重点是对色调H 的分割,关键在于H 的起始点、间隔 H 和取值方向;最后确定融合图像的每个像素的LHS 坐标,再换算到RGB 坐标显示输出[6,7].越来越多的工作表明:基于LHS 色空间的结果要比RGB 色空间的结果好
[9],但计算较为复杂,对H 的起始点、取值方向和间隔也需通过多次试验
来选择确定
.图4 基于LHS 色空间的假彩色图像融合
4 总 结
本文分析了各类假彩色图像融合算法的结构和特点,且进一步提出并实验了一些有效的算法.在军事、交通等具有实时要求的情况下,RGB 色空间的一系列算法具有它们的优势.基于LHS 色空间的方法具有比RGB 色空间更好的效果,但计算较为复杂,可应用到医学等一些非实时领域.文中对RGB 色空间彩色合成前的一些图像数据预处理思想,可以应用到LH S 色空间,以得到合适的LH S 三通道数据.另外,基于假彩色实现的多重图像融合是多重灰度图像融合和假彩色实现的结合,部分算法计算简单,也可用于实时处理.上述三类假彩色图像融合方法有一个共同的问题就是彩色标尺(调色板)的选定(LHS 色空间转移到色调H 的确定问题).实验中,在一个基于Window s 环境的 多重图像融合平台 上,建立一个调色板库和一个多种假彩色图像融合算法库,得益于融合系统的友好界面,可比较方便地进行调色板的选择和各种方法的试验比较.
参考文献
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648北京理工大学学报第17卷
9 赵 锐.LHS 假彩色合成.遥感信息,1987(3):5~7
Mult-i Sensor Image Fusion Based on False Color
Jiang Xiaoyu Gao Zhiyun Zhou Liwei
(Department of Optical Engineer ing ,Beijing Institute of T echnology,Beijing 100081)
Abstract The methods of mult-i im age fusion using pseudo -color w ere classified.The prin -ciples and characteristics of each method w ere studied to g ive a reference for selecting a proper method in different mult-i image fusion task.And some new ideas w ere applied to developing some false color image fusion algorithms for some applications.
Key words pseudo -color;image fusion;RGB color space;LHS color space 649第5期蒋晓瑜等:基于假彩色的多重图像融合
中北大学 课程设计说明书 学生：王瑞学号：39 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：图像伪彩色处理方法研究 指导教师：英亮平职称: 副教授
2013 年12 月26 日 中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：王瑞学号：39 学生姓名：齐学号：36 学生姓名：穆志森学号：26 课程设计题目：专业综合实践之多维信息处理部分： 图像伪彩色处理方法研究 起迄日期：2013年12月16 日～2013年12月27日 课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：英亮平 系主任：王浩全
下达任务书日期: 2013年12月15 日课程设计任务书
课程设计任务书
目录 1.1伪彩色图像处理原理 (1) 1.2伪彩色增加的目的 (2) 1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2) 2.1 源程序执行原理 (4) 2.2 源程序 (5) 2.3实验结果 (6)
3.1学习心得 (7) 参考文献 (8) 1.1伪彩色图像处理原理 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。扩展了人眼的视觉围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。 所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。我
山东大学（威海）毕业论文 毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号：201100800668 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞................................. 错误！未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
多聚焦图像融合方法综述 摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即： （1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙； （2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,
多波段遥感图像彩色合成处理解析 【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。 【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法 0 引言 彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。 1 授课内容 假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。 1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成 图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据） 图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。 1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。 图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据） 图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。 1.3 授课需特别讲明的问题 1.3.1 光学和数字假彩色合成原理区别 遥感图像彩色合成处理的对象或基础是多波段遥感图像，单波段图像是地物在此波长范围内的反射波谱特性的直观显示，关键是如何理解对模拟图像的光学图像处理时和对数字图像的计算机处理时不同显示方式的表象和实质。 光学图像处理：处理对象是模拟图像，每一单波段图像可视为一张像片或一张透明正片。 反射率高的地物在银盐感光材料的相纸上（正像）、（像片），银粒密度低，色调浅；在银盐感光材料的片基上（正像）、（透明正片），银粒密度低，透光率高；合成时混入所配的某一原色光的量多。 反射率低的地物在银盐感光材料的相纸上（正像）、（像片），银粒密度高，
图像伪彩色处理 近几年来,随着多媒体技术和因特网的迅速发展和普及,数字图像处理技术受到了前所未有的广泛重视,出现了许多新的应用领域。最显著的是数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域及办公室,甚至走入了人们的日常生活。由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。 伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。同时MATLAB 技术对于我们实现数字图像处理是一种非常有效的实用工具。 1.引言 进入21世纪以来，随着微电子技术、计算机技术、现代通信技术的飞速发展，人类社会正健步迈入信息化时代。在人类所接收到的全部信息中，70%以上的通过视觉得到的。因此对数字图像进行有效地处理变换十分重要，而且彩色图像占很大的比例，所以，对彩色图像的处理显得尤为重要。其中伪彩色处理技术就是一项很重要的图像处理技术。 伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼就可以提高对图像细节的辨别力，提取更多的信息量。因此，伪彩色处理的主要目的是为了提高人眼对图像的细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。 伪彩色图像处理技术已经被广泛应用于遥感和医学图像处理中，适用于航摄、遥感图片和云图判读、X光片等方面。 基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。黑白图像中不同的灰度级赋予不同的彩色。
南京理工大学 硕士学位论文 微光和红外图像假彩色融合与处理算法研究 姓名：蔡炜涛 申请学位级别：硕士 专业：光学工程 指导教师：柏连发 20030301
砸Ｉ论义微光和红外幽像假彩色融合‘ｊ处理算往研究 摘要 本文在分析微光图像和红外图像特征的基础上，结合色度学和实时性考虑，探索研究了微光和红外图像假彩色融合与预处理的理论算法。在夜视图像预处理技术方面，主要研究实现了图像配准、非均匀校正、图像增强等算法，并创新性地提出了红外图像基于全局的非均匀校正算法，验证并发展了等差数列直方图均衡图像增强方法。在夜视图像融合技术方面，提出了微光图像和红外图像假彩色融合的改进算法，并探索研究出一系列衍生算法。软件仿真与实际试验表明，其融合效果优于原始的算法。 关键词：预处理，假彩色，融合，非均匀校正，图像增强
删、Ｊ。论义撇光和红外图像假彩色融台与处理算法掰ｆ究 ＡＢＳＴＲＡＣＴ ＩＤｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ．ｏｎｔｈｅｂａｓｅｏｆａｎａｌｙｓｉｓｏｎｌｏｗ．１ｅｖｅｌ－ｌｉｇｈｔ（ＬＬＬ）ａｎｄｉｎｆｒａｒｅｄ（ＩＲ）ｉｍａｇｅｃｈａｒａｃｔｅｒａｎｄａｌｓｏｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｏｆｃｈｒｏｍａｔｉｃｓａｎｄｒｅａｌ—ｔｉｍｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｎｕｍｂｅｒｏｆｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｆａｌｓｅｃｏｌｏｒｆｕｓｉｏｎａｎｄｐｒｅ—ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｎＬＬＬａｎｄＩＲｉｍａｇｅｓａｒｅｅｘｐｌｏｒｅｄ．Ｉｎｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｐｒｅ—ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｎｎｉｇｈｔｖｉｓｉｏｎｉｍａｇｅｓ，ｓｕｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｓｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ｎｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｒｅｍａｉｎｌｙｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｒｅａｌｉｚｅｄ．Ａｎｉｎｎｏｖａｔｏｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｆｕｌｌ．．ｓｃａｌｅｎｏｎ．．ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｎＩＲｉｍａｇｅｓｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｄａｎａｒｉｔｈｍｅｔｉｃａｌｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｉｍａｇｅｉｓｖａｌｉｄａｔｅｄａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｆｕｓｉｏｎｏｎｎｉｇｈｔｖｉｓｉｏｎｉｍａｇｅｓ，ｒｅｆｏｒｍａｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｆａｌｓｅｃｏｌｏｒｆｕｓｉｏｎｏｎＬＬＬａｎｄＩＲｉｍａｇｅｓａｎｄａｓｅｒｉｅｓｏｆｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ ａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ，Ｔｈｏｕｇｈｔｓｏｆｔｗａｒｅｅｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｔｈｅｆｕｓｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓａｒｅｍｏｒｅｅｘｃｅｌｌｅｎｔｔｈａｎｔｈｏｓｅ ｏｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ， Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｅ．ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｆａｌｓｅｃｏｌｏｒ，ｆｕｓｉｏｎ，ｎｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ
摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。 关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多
光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日，鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE，所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本，新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品，就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清
图像融合算法研究及其实现 摘要 关键词： Abstract Keywords:
目录摘要 Abstract 第一章绪论 1.1背景及其意义 1.2国内国外研究现状 1.3图像融合的原理及方法 1.4本文的主要研究内容及章节安排 第二章图像融合质量的评价标准 2.1主观评价方法 2.2客观评价方法 2.3小结 第三章图像预处理 3.1 图像去噪 3.2 图像增强 3.3 图像配准 3.4 小结 第四章基于空域的图像融合方法 4.1像素灰度取最大最小方法 4.2 像素加权系数融合方法 4.3 主分量分析融合方法 4.4实验结果对比 4.5小结 第五章基于频域的图像融合方法 5.1基于金字塔图像融合方法 5.2基于小波变换的图像融合方法 5.2.1小波变换的基本理论 5.2.2小波变换的图像融合算法 5.3实验结果对比分析 5.4小结 第六章总结与展望
6.1总结 6.2展望参考文献 致谢
第一章绪论 1.1图像融合的背景及其意义 图像融合是指多源信道采集到的针对于同一目标的数据信息，经过数据处理等计算机技术，最大限度的提取各信道的有用信息，将之合成为一幅信息更全面、质量更高的图像。融合后的图像比单一图像的信息更为准确，更容易被计算机和人眼识别。 成像相机通常只有一个有限的景深。在一个由摄像机捕获的图像中，只有聚焦的对象是清晰的，而其他对象是模糊的。通常我们需要考虑在不同焦距下，从同一角度进行的图像融合。图像融合的目的是整合互补多个图像的冗余信息，与单个源图像相比，融合后的图像能更好的描述场景。图像融合在许多领域扮演重要角色，如遥感技术，生物医学成像，计算机视觉技术，防御系统等。在遥感技术中，图像融合将雷达图像和LandsatMSS图像进行融合更好的用于地质解释；在生物医学成像中，由于CT，MR，B超，X光片都是灰度图像，图像融合将这些不同仪器得到的图像进行处理，更容易医生对病人病情做出判断；在计算机视觉技术中，经过图像融合处理后的图像更容易于识别以及后续的机器处理；在防御系统中，图像融合被用于战场卫星监测和精确制导。 1.2图像融合在国内国外研究现状 图像融合早期被应用于多光谱卫星遥感图像的分析处理中，到80年代后期，图像融合逐渐开始引起人们关注，并开始应用于遥感光谱图像的合成，进行地质、矿产、气候、环境探测和研究。到90年代，这一领域扩展到可见光图像处理、红外图像处理、医学图像处理。近年来，图像融合技术已成为计算机视觉、自动控制，机器人、目标识别及军事领域。 图像融合技术在国外美、英、德等技术先进的国家取得了一定的发展，并且这一技术受到高度重视。美国德克萨斯仪器公司利用红外热和微观图像融合，来提高夜视能力；美军在海湾战争中用于“F-16”的“LANTIAN”吊舱就是一种图像融合系统；美国还研究了基于红外光和可见图像的自适应数据融合实验床；西欧卫星中心也正在开发用于环境、战场监测的卫星系统，其重要的理论基础就是图像融合。
图像融合实验及评价 任慧 （上海交通大学航空航天学院，上海200240） 摘要：图像融合的发展产生了一系列的方法，如影像合成、图像锐化和通过像素、特征和区域相结合来提取图像。这些方法在图像内容、图像融合的增益度量方面是不同的。图像融合增益可以通过信息增加或者熵减少来度量。在这篇文章中我们主要探讨用相对熵来评估图像融合的效果，并且通过医学图像 (CT/MRI)和环境图像(可见光/红外)来证明。互信息也是图像融合质量测量的一个有效工具。 关键词：图像融合，熵，互信息 Image Fusion Experiment Ren Hui (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240) Abstract:Recent developments in image fusion have produced a variety of approaches like image overlay,image sharpening,and image cueing through pixel,feature,or region combination.The applicability of these approaches and techniques differ on the image content and generalized metrics of image fusion gain.An image fusion gain can be assessed relative to information gain or entropy reduction.In this paper,we are interested in using the relative entropy to analysis image fusion gain calculation.Examples are demonstrated for medical and environment examples.A mutual information measure of the image fusion quality can be an effective tool. Keywords :Image fusion,Entropy,Mutual Information 1 引言 图像融合是医学、军事和工业应用的一个正在发展的技术，定义为结合一个场景的两幅或者多幅图像信息的处理过程，从而增强场景的可视性和理解性。[1] 有很多需要融合从而辅助手术的医学图像例子，如核磁共振图像，正电子发射断层成像，计算机断层扫描成像[2]。还有合成孔径雷达和多光谱图像融合辅助监督的例子。 这篇文章的目的是使用https://www.doczj.com/doc/3413220679.html,网站提供的数据，进行图像融合实验，探讨相对熵和互信息作为测度的本性。 图像融合有一些处辅助融合处理过程，例如图像配准、目标跟踪以及自动目标识别。现在已经形成了很多融合技术，例如小波[3]、统计方法[4]，主成分分析和不同的自适应策略[5]。 在很多应用中，融合后的图像更易于人的观察，从而可以使使用者做出更好的决策。这促进了医学和军事领域图像融合技术的研究。为了证实图像融合技术的效果，需要度量图像融合的质量。 图像融合的问题不仅仅是融合方法，还有融合质量的评价。由于对用户认可度、目标识别率、任务有效性进行评估，故需要评估融合算法的不足。信噪比、方差和边缘密度结合了相关性，图像质量，结构相似度，和峰值信噪比测度。这些测度可以用于标准的图像处理像拉普拉斯和小波变换，测量方法的初始化对于融合过程的顺利进行非常重要。 给出了融合应用的多样性和测度的不同方法，还存在着什么时候进行融
数字化图像的简单合成-- 【教材分析】 “数字化图像的简单合成”，是高中教材《多媒体技术应用》第五章“图像信息的采集加工”的最后一节内容。本节要求学生了解多媒体技术的发展阶段及其对社会产生的长远而深刻的影响，在多媒体信息上主要体现在对图像进行理解和加工，初步体验图像的独特魅力，尝试合理、有效地选择工具进行图像加工，并在实际应用中能对多媒体技术的应用进行客观的分析和评价。 通过前一节的学习，学生已初步了解photoshop的功能及工具，本节内容是前一节内容的延伸，也是整个图像信息加工的重要环节，主要通过photoshop的一些应用来尝试图像简单合成的过程。其课型属于“实验操作课”类型，同时也是一节“新授课”。由于本节只进行图像合成及修饰的基本操作，故教学课时为1课时。 【教学目标】 1．知识与技能：学会使用photoshop进行简单的图像合成和修饰。 2．过程与方法：通过自学和互助方式获得新知识，任务驱动与评价贯穿整个学习过程。 3．情感态度与价值观：培养欣赏美的能力，团结互助的
精神以及合理利用信息技术的态度。 【学情分析】 小学和初中已普及信息技术课程，大部分学生都很熟悉计算机中的常用操作和基本概念(如鼠标操作及对应术语等)，具备良好的操作基础。大部分学生在小学和初中学习过“画图”、“金山画王”等图像制作工具，具备一定的图像处理能力。通过前面“图像的加工”一节的学习，学生已经掌握photoshop的打开、选择、移动、色彩调整、旋转、滤镜、关闭等操作。此外，学生还具备一些基本的美术素养(对美的认识，什么样的图像才是完美的)。 【教学重点】 掌握photoshop合成图像及修饰的一般方法。 【教学难点】 图层概念的理解。 【教学方法】 采用有趣的情境导入课题，激发学生的学习兴趣；课堂教学过程中，贯穿任务驱动与评价相结合的良性互动模式；采取“实物演示”方法介绍图层的概念；在指导巡视过程中注意发现问题并及时解决，同时要发掘典型便于评价；采用对具体案例评价分析的方式，进行情感教育。 【学习方法】 在机房服务器内建立导学教案，学生通过浏览它们，自学
毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号： 2 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞.................................. 错误!未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
北京化工大学 学士学位论文 遥感图像的假彩色合成 姓名：刘晓璐 班级：信息与计算科学0304班 学号：200362102
遥感图像的假彩色合成 摘要：遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内及其我国的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时，处理技术也更加成熟；在应用上，结合了地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），向着更系统化，更定量化方向发展，使遥感数据的应用更加广泛和深入。 假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更加醒目的目的。 本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。在遥感的多光谱图像中，有些是不可见光波段的图像，如近红外，红外，甚至是远红外波段。因为这些波段不仅具有夜视能力，而且通过与其他波段的配合，易于区分地物。 用假彩色技术处理多光谱图像，目的不在于使景物恢复自然的彩色，而是从中获得更多的信息。为了实现这样的目的，本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法，并对其进行对比，得出最优的合成图像。 关键词：图像融合，假彩色合成，彩色增强，灰度级，RGB图像，
False color mapping for image fusion Abstract: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities. The resulting images have a higher information content than each of the original images and retain sensor specific image information. The unique component of each image modality is enhanced in the resulting fused color image representation. First, the component of two original input images is determined. Second, the common component of each image. Third, the unique component of each image modality is subtracted from the image of the other modality. This step serves to enhance the representation of sensor-specific details in the final fused result. Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting from the last step through, respectively, the red and green channels of a color display. The method is applied to fuse thermal and visual images. The results show that the color mapping enhances the visibility of certain details and preserves the specificity of the sensor information. The fused images also have a fairly natural appearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixels. The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images can be enhanced and their noise can be reduced by standard image processing techniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This implies that the investigated approaches can eventually be applied in real time and that the hardware needed is not too complicated or too voluminous(an important consideration when it has to fit in an airplane, for instance). Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images
图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法，把
数字图像处理课程实践灰度图像的伪彩色处理 学院：物电学院 班级：11级电信班 指导老师： 小组成员：
目录 1.1伪彩色图像处理原理 (1) 1.2伪彩色增加的目的 (2) 1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2) 2.1 源程序执行原理 (4) 2.2 源程序 (5) 2.3实验结果 (6) 3.1学习心得 (7) 参考文献 (8)
1.1伪彩色图像处理原理 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。扩展了人眼的视觉范围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。 所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。我们在这里主要介绍了各种方法的基本原理并重点介绍了灰度级-伪彩色变换法的序设计。 伪彩色图像处理（又称假彩色）有三种：第一种是把真实景物图像的像素逐个地映射为另一种颜色，使目标在原图像中更突出；第二种是把多光谱图像中任意三个光谱图像映射为可见光红、绿、蓝三种可见光谱段的信号，再合成为一幅彩色图像；第三种是把黑白图像，用灰度级映射或频谱映射而成为类似真实彩色的处理，相当于黑白照片的人工着色方法。 伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。 伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。伪彩色处理技术的实现方法有多种，如灰度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
一、实验名称 彩色图像及伪彩色处理 二、实验目的及要求 掌握彩色图像的基础知识、彩色模型的概念和伪彩色处理的基本原理和基本方法，加深对其的感性认识，巩固所学理论知识。编写MATLAB程序，实现对灰度图像的伪彩色处理。 三、实验内容 显示图像一律要求加上相关标题。 （1）彩色图像的分析 调入并显示一幅彩色图像，然后拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；利用NTSC彩色空间该彩色图像的亮度、色调和饱和度性质。 （2）彩色图像的直方图均衡 ①调入并显示一幅彩色图像及其直方图，然后分别显示这幅图像的R，G，B 分量的直方图。 ②分别R，G，B分量进行直方图均衡处理，显示各分量均衡后的直方图； ③将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果和直方图； ④利用NTSC彩色空间显示合成后的彩色图像的亮度、色调和饱和度性质，并观察处理前后图像的亮度、色调和饱和度性质的变化。 用到的函数说明如下： imhist(I) %显示图像I的直方图。 J = histeq(I,n) %指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为64，本次实验用256。 （3）伪彩色处理 分别采用2、8、16、32个灰度级进行伪彩色处理，并使用hot模式进行彩色化显示，观察并比较结果。 用到的函数说明如下： G2C=grayslice(I,m); %该函数用多重（即m－1个）等间隔阈值将灰度图像I 转换为索引图像，即m色图像。 imshow(X,map);%用指定的调色板来显示图像 常用map如下：
四、实现代码及运行效果图 （1）彩色图像的分析 调入并显示一幅彩色图像，然后拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；利用NTSC彩色空间该彩色图像的亮度、色调和饱和度性质。 [A,map]=imread('lena.jpg'); A1=A(:,:,1); A2=A(:,:,2); A3=A(:,:,3); subplot(2,2,1),imshow(A,map),title('ntsc图') subplot(2,2,2),imshow(A1),title('亮度') subplot(2,2,3),imshow(A2),title('色度') subplot(2,2,4),imshow(A3),title('饱和度')
信息技术：数字化图象的简单合成 各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 数字化图象的简单合成教材分析: §“数字化图象的简单合成”,是§“图象信息的采集加工”的最后一节内容。本节主要介绍如何运用Photoshop进行图象合成,并对合成图象修饰美化。在教材中,该节内容仅有两页,但却包含了图象的简单合成、合成图象的修饰,以及一个新的概念——“图层”,其知识内容具有很强的可拓展性。而根据新课改的精神来分析,本节的目标就是要对图象进行合理有效地加工,并在实际应用中能对应用操作进行客观分析和评价.其课型属于“实验操作课”类型,同时也是一节“新授课”。由于本节只进行图象合成及修饰的基本操作,故教学课时为“1课时” 教学目标: .知识、技能:学会使用Photoshop进
行简单的图象合成和修饰。 2.过程、方法论:通过自学+互助获得新知识,任务驱动与评价贯穿整个学习过程。 3.情感态度、价值观:培养欣赏美的能力,团结互助的精神,以及合理利用信息技术的态度。 学情分析: 小学已普及信息技术课程,大部分学生对于计算机中的常用操作和基本概念都很熟悉,具备良好的操作基础;大部分学生在小学及初中学习过画图、金山画王等图象制作工具,具备一定的图象编辑能力;通过对“图象的加工”一节的学习,掌握了Photoshop的打开、选择、移动、色彩调整、旋转、滤镜、关闭等操作;学生还具备一些基本的美术素养。 教学重点:掌握Photoshop合成图象及修饰的一般方法 教学难点:图层概念的理解 教学方法: 采用有趣的情境,导入课题,激发学
生的学习兴趣;课堂教学的过程中,贯穿任务驱动与评价相结合的良性互动模式;采取“实物演示”方法介绍图层的概念;在指导巡视过程中注意发现问题并及时,使用磁性套索工具,选择完整大象元素,与冰箱图进行合成。 2、组内协作完成,个人总结步骤。 问题发现: 在合成后的图象中,选择移动工具并执行鼠标拖动操作时,能随着鼠标拖动而改变位置的只是最后一次被合成的图象元素,这是为什么? 实物演示:演示透明胶片叠加效果,解释图层的概念 合作探究2: 、参考导学案中“图层概念”部分,实践其中的操作 2、通过操作,进一步理解图层概念 3、组内协作,共同探讨 问题解决:通过实践总结:刚才为什么只能改变最后一次合成元素的位置知识巩固:选择规定图层,设置其透
基于Gram-Schmidt的图像融合方法概述 摘要遥感图像融合的目的是综合来自不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感信息，生成一幅具有新空间特征和波谱特征的合成图像。它具有重要的意义和广泛的应用前景。而由于采用的算法或变换方法的不同，融合方法有多种。在众多的融合方法相互比较的过程中，我们发现Gram-Schmidt具有较高的图像保真效果，是一种高效的图像融合方法。由于该算法在遥感图像融合中的应用尚处于起步阶段，对于Gram-Schmidt光谱锐化高保真的影像融合算法的了解尚不全面。对此，对Gram-Schmidt的原理、方法、优势等做了较为详尽的介绍。 关键词遥感融合保真Gram-Schmidt 概述 1 引言 对于光学系统的遥感影像，其空间分辨率和光谱分辨率一直存在着不可避免矛盾。在一定的信噪比的情况下，光谱分辨率的提高必然导致牺牲空间分辨率为代价。然而，通过将较低空间分辨率的多光谱影像和较高空间分辨率的影像的全色波段影像的融合，可以产生多光谱和高空间分辨率的影像。因此，各种基于不同算法的融合方法得到了迅速地发展和广泛地应用。 随着遥感技术的发展，由于对图像解译和反演目标参数的需要，一些简单的融合方法在很大程度上已经无法满足对于光谱信息保持，空间纹理信息增加的迫切需求。例如，对于检测植被活力和生长状态，反演陆地生产力，进行环境评价和矿产勘测等，如果融合后的图像信息的保真度无法满足要求，将会导致错误结果的产生。 通常采用的遥感图像融合方法有IHS变换、Brovey变换、主成分变换、小波变换等。虽然，这些融合方法都能够增加多光谱影像的空间纹理信息特征。但IHS、Brovey、主成分变换等方法易使融合后的影像失真；小波变换光谱信息虽保真相对较好，但小波基选择困难，且计算相对复杂（李存军等，2004）。 基于Gram-schmidt算法的图像融合方法既能使融合影像保真度较好，计算又较为简单。本文将对该影像融合算法的原理、方法以及所具备的优势做较为详尽的介绍。 2 算法简介