图像融合实验报告

遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。

遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。

本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。

二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。

这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。

为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。

2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。

我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。

然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。

最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。

3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。

该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。

具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。

b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。

c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。

d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。

4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。

视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。

定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。

三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。

通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。

融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。

在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。

结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。

《遥感原理与应⽤》实验报告——影像融合实验名称：影像融合⼀、实验内容1. 对TM 影像和SPOT 影像进⾏HSV 数据融合。

2. 查阅相关资料⽤envi 软件实现⼀种数据融合的⽅法，如Brovey 、PCA 等。

3. 利⽤均值、标准差、特征值等参数对上述两种⽅法的融合效果进⾏评价。

⼆、实验所⽤的仪器设备，包括所⽤到的数据电脑⼀台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。

三、实验原理1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照⼀定的算法，在规定的地理坐标系中，⽣成新的图像的过程。

2. ⽬的：(1) 提⾼图像空间分辨率 (2) 改善分类(3) 多时相图像融合⽤于变化检测 3. 基本原理(1) HSV 变换法：HSV （hue, saturation, and value ：⾊调，饱和度，亮度值）。

⾸先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。

然后将⾼分辨率的全⾊图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。

最后再进⾏HSV 变换得到具有⾼空间分辨率的多光谱图像。

(2) Brovey 变换法:对彩⾊图像和⾼分辨率数据进⾏数学合成，从⽽使图像锐化。

彩⾊图像中的每⼀个波段都乘以⾼分辨率数据与彩⾊波段总和的⽐值。

函数⾃动地⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩⾊波段重采样到⾼分辨率像元尺⼨。

输出的RGB 图像的像元将与⾼分辨率数据的像元⼤⼩相同。

4. 评价指标 (1) 均值与标准差∑==ni i x n µ11 （公式1）()212∑=-=ni i µx σ（公式2）上述两个式⼦中，n 表⽰图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。

(2) 特征值设 A 是n 阶⽅阵，如果存在数m 和⾮零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成⽴，则称 m是A 的⼀个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。

图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。

基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。

本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。

最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。

具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。

再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。

1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。

二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。

为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。

SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。

接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。

图像融合实验一、 实验目的1、通过实验进一步加深对遥感图像融合原理的理解；2、提高Matlab 编程能力。

二、 实验原理（一）基于IHS 空间的图像融合1、RGB 空间模型： （1）、用红、绿、蓝三原色的混合比例定义不同的色彩 （2）、人眼不能够直接感觉色彩中红、绿、蓝三色的比例 （3）、只能够通过感知颜色的亮度、色调以及饱和度来区分2、IHS 空间模型 （1）、明（亮）度I 、色度H 、饱和度S （2）、明度是人眼对光源或物体明亮程度的感觉 （3）、色度反映了彩色的类别 （4）、饱和度反映彩色深浅（纯洁）的程度 （5）、IHS 三分量具有相对独立性，可分别对它们进行控制3、基于IHS 空间的图像融合基于IHS 空间的图像融合原理如下图所示：其中IHS 变化过程如下：121113330I R V G V B ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎥⎥⎦其中RGB 变化过程如下：1121113330R I G V B V -⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎥⎥⎦（二）融合效果评价1、主观评价 （1）、通过目视效果进行分析 （2）、光谱、纹理、清晰度、对比度2、客观评价 （1）、利用图像的统计参数进行判定 （2）、反映亮度信息，如均值 （3）、反映空间细节信息，如方差、信息熵、平均梯度 （4）、反映光谱信息，如扭曲程度、偏差指数、相关系数三、 实验内容（一） 基于IHS 空间的图像融合在进行I 分量融合时，我们采用加权融合的方法，即()1fusion quan zhen I I I αα=+-。

我们在此设置=1α，进行图像融合。

（二） PCA 图像融合 （三） 融合效果评价在这里，我们采用平均梯度和偏差指数两个指标来评价融合效果。

平均梯度可用来评价图像的模糊程度，平均梯度越大，图像越清晰。

平均梯度公式如下：11=M Nx y g M N ==∆⋅偏差指数用来评价图像与原始多光谱图像的光谱偏离度，偏差指数越大，光谱失真越大。

图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。

基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。

本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。

最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。

具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。

再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。

1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。

二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。

为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。

SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。

接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。

第1篇一、实验目的1. 了解影像融合的基本原理和意义。

2. 掌握影像融合的基本方法，如Brovey变换、PCA变换等。

3. 学会使用ENVI软件进行影像融合操作。

4. 分析不同融合方法对影像质量的影响。

二、实验原理影像融合是将不同来源、不同时相、不同光谱分辨率或不同波段的遥感影像进行综合处理，以获得更全面、准确、可靠的区域信息。

影像融合的方法主要分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。

像素级融合是指对原始影像的像素值进行融合，常用的方法有Brovey变换、PCA变换、Gram-Schmidt变换等。

特征级融合是指对预处理和特征提取后获得的景物信息进行融合，常用的方法有边缘融合、纹理融合等。

决策级融合是指对融合后的影像进行决策，如分类、识别等。

三、实验方法1. 选择实验数据：选择两幅具有相同覆盖区域的遥感影像，一幅为多光谱影像，另一幅为全色影像。

2. 图像预处理：对两幅影像进行预处理，包括几何校正、辐射校正、大气校正等。

3. 影像融合：使用ENVI软件进行影像融合操作，选择不同的融合方法进行实验。

（1）Brovey变换融合：将多光谱影像的三个波段分别与全色影像进行线性组合，得到融合后的影像。

（2）PCA变换融合：对多光谱影像进行主成分分析，将特征向量与全色影像进行线性组合，得到融合后的影像。

4. 结果分析：比较不同融合方法得到的融合影像，分析其质量、视觉效果和实用性。

四、实验结果与分析1. Brovey变换融合结果：Brovey变换融合后的影像具有较高的空间分辨率和光谱信息，视觉效果较好。

但融合后的影像存在光谱失真现象，部分地物信息丢失。

2. PCA变换融合结果：PCA变换融合后的影像保留了原始影像的大部分信息，但融合后的影像分辨率较低，视觉效果较差。

3. 结果比较：Brovey变换融合方法在保持空间分辨率的同时，较好地保留了光谱信息，视觉效果较好。

PCA变换融合方法在保留大部分信息的同时，降低了影像分辨率，视觉效果较差。

第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。

然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。

为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。

遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。

本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。

五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。

图像融合的实验报告实验报告：图像融合一、实验目的本实验的目的是研究和实践图像融合的方法，探究图像融合在多种应用中的作用和效果。

二、实验原理图像融合是将两幅或多幅图像以某种方式进行合成，生成一幅新的图像，使之具有源图像的一些特征和信息。

在图像融合中，常使用的方法包括像素级融合和特征级融合。

像素级融合是将不同图像中的像素点通过某种算法进行融合，产生新的像素值；特征级融合则是将不同图像中的特征提取出来，然后进行融合得到新的特征。

三、实验步骤1. 收集源图像：从不同角度和距离拍摄相同目标的不同图像，作为源图像；2. 图像预处理：对源图像进行预处理，包括灰度化、图像增强、去噪等操作，以便提取和融合图像的特征；3. 特征提取：使用特征提取算法，如边缘检测、角点检测等，从源图像中提取出不同的特征；4. 图像融合：根据所选的融合方法，将不同图像的像素点或特征进行融合；5. 融合结果评估：对融合结果进行评估，包括图像质量评估、信息保留度评估等。

四、实验结果与分析经过以上步骤，我们将图像进行了融合，并得到了融合后的图像。

对融合后的图像进行质量评估发现，融合后的图像与原图相比，整体上有明显的信息保留，且清晰度较高，细节丰富。

这说明我们所选择的特征融合方法在一定程度上是有效的。

五、实验应用图像融合在多个领域有着广泛的应用。

在军事领域，图像融合可以用于红外图像和可见光图像的融合，以提高目标探测和识别的准确率。

在医学领域，图像融合可以将不同类型的医学图像进行融合，帮助医生更准确地进行诊断和治疗。

在遥感领域，图像融合可以将多源的遥感图像融合，提高地物的分类精度和信息提取能力。

六、实验总结本实验通过对图像融合的研究和实践，了解了图像融合的原理和方法，并在实验中得到了一定的实际经验。

图像融合在多个领域都有重要的应用，可以提高图像质量、增强图像信息特征、准确识别目标等。

未来，我们可以进一步研究更多的图像融合方法，优化融合结果，并在更多领域中应用图像融合技术。

实验报告1 实验目的----------------------------------------------------------------------------------- 32 实验内容------------------------------------------------------------------------------------ 33 实验原理----------------------------------------------------------------------------------- 34 实验过程及成果--------------------------------------------------------------- 41 实验目的将多光谱图像和全色图像按照一定的算法，进行图像融合，生成新的图像。

以达到提高空间分辨力，改善配准精度，增强特征等目的2 实验内容(1)多光谱图像和全色图像剪裁及重采样(2)比值变换融合(3)PCA及反向变换3 实验原理比值变换融合算法按下式进行：其中：Bi(i=1,2,3)为多光谱图像；D为高分辨率图像；DBi(i=1,2,3)为比值度变换融合图像。

比值变换融合可以增加图像两端的对比度。

当要保持原始图像的辐射度时，本方法不宜采用。

4 实验过程及成果4.1比值变换融合使用AOI对多光谱图像和全色图像进行裁剪，避免图像过大运行缓慢，并重采样。

建立融合模型，用比值变换算法进行计算：融合所得新图像（右）与原图（左）细节对比：4.2 PCA及反向变换使用剪裁及重采样过后的多光谱图像提取特征向量将全色图的layer1与多光谱图的layer2、layer3、layer4融合融合后图像的反向变换：反向变换结果：。

图像融合——图像拼接1）综述图像融合的方法；2) 选择合适的目标（可以使风景、建筑、汽车等），自行用数码相机采集子图像；3）将子图像转换为灰度图像;4）设计图像算法并编写程序，实现两幅图像的拼接；提示：1）拍摄的左右子图像，必须是在相同距离、同等光照下拍摄的正面图像；2）要有一个明确的标识出现在左右图像中。

3）可以先用windows画图工具生成简单图像进行算法测试，然后在用真实图像。

1 引言 (3)2 图像融合—拼接的方法 (4)2.1 图像配准 (4)2.2 图像处理 (5)2.2.1中值滤波法消除拼接缝 (6)2.2.2利用小波变换的方法消除拼接缝 (6)2.2.3利用加权平滑的方法消除拼接缝 (6)3 图像拼接算法 (7)参考文献 (7)附件：程序 (7)图像融合——图像拼接摘要：选择图像拼接就是想两张图像拼接在一起是别人看不出来是两张图片，能完美的将两张图片拼接在一起。

图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角和大小的限制，不能产生很大图片的问题。

所谓“图像拼接”就是将两幅或者两幅以上相邻间具有部分重叠的图像进行无缝拼接，生成一张具有较宽视角的高分辨率图像或者360度视角的全景的技术，涉及到计算机视觉，计算机图形学，图像处理以及一些数学工具等。

该技术为图像降运动物体去除，模糊消除噪，视场扩展，空间解析的提高，和动态范围增强提供了可能性。

对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。

图像配准是图像拼接的核心技术，本文还对现有的图像配准方法进行归类总结，对每个配准算法进行优缺点描述。

对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。

最后提出了图像拼接技术不足。

关键词：图像拼接图像配准图像融合1 引言这个学期我们学习了图像处理这门课程，这么课程主要是讲解了对于图片的处理以及一下如何处理图片的方法。

图像拼接现在在我们的生活中越来越多的出现了，我们可以看到许多图像都是有图像融合、图像拼接技术做出来了。

超声融合图像分析报告
分析报告如下：
本次超声融合图像分析主要针对XX患者进行，目的是评估患者的器官结构、病变情况以及健康状况。

1. 一般观察：
经超声检查得知，患者的一般情况良好。

皮肤无异常，呼吸平稳，心跳规律。

2. 超声融合图像分析：
2.1 线性探头检查：通过线性探头，观察了各个部位的器官结构，并进行了以下分析：
- 肝脏：正常大小，均匀回声，无明显异常，血流情况正常。

- 胆囊：形状规则，壁厚正常，无明显结石。

- 胰腺：形态正常，大小均匀，无囊肿或肿块。

- 脾脏：体积正常，回声均匀，无明显异常。

- 肾脏：双肾大小一致，回声清晰，无明显结石或积水。

- 膀胱：充盈状态正常，壁厚度均匀，无明显异常。

2.2 乳腺检查：
- 乳腺组织：密度均匀，无明显结节或肿块。

- 淋巴结：未见异常淋巴结肿大。

2.3 甲状腺检查：
- 甲状腺：大小形态正常，回声正常，无明显结节。

2.4 动脉血流检查：
- 颈动脉：血流速度正常，无狭窄或堵塞。

- 股动脉：血流速度正常，无狭窄或堵塞。

3. 结论与建议：
综合以上超声融合图像分析结果，患者的器官结构、病变情况均正常，无明显异常。

建议定期进行超声检查，以监测患者的健康状况，及早发现任何潜在疾病或异常情况。

注意：
本报告仅基于超声融合图像分析结果撰写，结论和建议应结合临床病史及其他相关检查结果进行综合分析。

如有其他需要详细解读的部分，请进一步咨询医生或医学专业人员。

图像融合一、实验目的：掌握图像融合的方法与步骤二、实验内容：将SPOT全色波数据与ETM多光波数据进行融合并比较各种方法融合的效果。

三、实验数据：四、实验步骤：1、先将实验二结果中校正后的ETM和SPOT数据加载进来，然后对其裁剪，步骤如下：（1）、打开ENVI4.7，出现如下工具条点击File选择Open Vector File选择“襄樊部分地区矢量边界_.evf”出现点击File选择Export Layers to ROI点击OK出现点击OK （2）、点击Basci Tools选择Subset Data via ROIs出现选OK将NO改为YES选择存储路径将其保存。

（3）、与上边（1）、（2）步骤相同将ETM图像进行裁剪。

（4）、保存裁剪后的ETM：2、如图（1）、HSV融合：选择HSV弹出（本实验的彩色裁剪后的ETM图位于Display#2中）——>OK选择裁剪完的SPOT数据——>OK点击Choose选择存储路径。

（2）、PC融合：选择出现（选择ETM裁剪）——>OK（选择SPOT裁剪）——>Choose(选择存储路径)——>OK（3）、手动HSV融合：<1>重采样：打开（选择ETM裁剪彩色）在Display#2中展出。

出现——>OKChoose(选择存储路径)——>OK <2>、彩色变换（正变换）：出现——>OK——>Choose(选择存储路径)——>OK匹配：打开灰度图在Display#3中展示，在Display#1中打开SPOT裁剪的图像在主图框上点击Enhance——>——>OK在Display#1的主图框中点击File拉伸：逆变换：H、S均为SPOT裁剪，V为SPOT匹配拉伸后的。

图像融合实验报告
一：实验目的
1：熟悉图像融合的意义和用途，理解图像融合的原理；
2：掌握图像融合的一半方法；
3：掌握运用matlab软件进行图像融合操作。

二：实验原理
图像融合是把来自多传感器的数据互补信息合并成一幅新的图像，以改善图像的质量。

融合方法有：图像直接融合，图像傅里叶变换融合和图像小波变换融合。

三：实验过程
1：调入显示两幅图像：
（1）：实验语句
（2）显示图像：
2：两幅图像直接融合(1)：实验语句
(2)：融合后图像
3：两幅图像傅里叶变换融合(1)：实验语句
(2)：融合后图像
4：两幅图像小波变换融合（1）：实验代码
（2）融合后图像
5：
四：总结结论
1：colormap：
colormap(map)
colormap('default')
cmap = colormap
2：matlab中小波变换函数：wavedec2。

图像融合实验报告
《图像融合实验报告》
图像融合是一种将多幅图像融合为一幅图像的技术，它可以用于增强图像的质量、提取图像的信息以及实现图像的特定应用。

本实验报告将介绍图像融合的
基本原理和实验过程，并展示实验结果。

首先，我们选取了两幅不同类型的图像，一幅是自然风景图像，另一幅是人像
图像。

然后，我们利用图像融合算法，将这两幅图像进行融合。

在融合过程中，我们采用了多种融合策略，包括像素级融合、特征级融合和深度学习融合等。

通过比较不同融合策略的效果，我们得出了最佳的融合方法。

在实验过程中，我们发现图像融合可以有效地提取出图像的特征信息，使得融
合后的图像更加清晰、丰富。

同时，图像融合还可以实现不同类型图像的融合，从而创造出新的图像效果。

这些实验结果表明，图像融合技术具有广泛的应用
前景，可以在医学影像、遥感图像、安防监控等领域发挥重要作用。

总之，本实验报告通过图像融合实验展示了图像融合技术的基本原理和应用效果，为进一步研究和应用图像融合技术提供了重要参考。

希望通过本报告的介绍，能够引起更多人对图像融合技术的关注和研究。

华北水利水建学院与环境学院《遥感》课程实习报告实习内容：图像融合实习时间：2012年5月22日报告人：张国洋学号：201000815指导老师：邓荣鑫实验三图像融合说明：融合方法有很多，典型的有HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。

ENVI 里除了SFIM 以外，上面列举的都有。

HSV 可进行RGB 图像到HSV 色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB 色度空间。

输出的RGB图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。

Brovey 锐化方法对彩色图像和高分辨率数据进行数学合成，从而使图像锐化。

彩色图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与彩色波段总和的比值。

函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3 个彩色波段重采样到高分辨率像元尺寸。

输出的RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。

Gram-Schmidt 可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。

第一步，从低分辨率的波谱波段中复制出一个全色波段。

第二步，对该全色波段和波谱波段进行Gram- Schmidt 变换，其中全色波段被作为第一个波段。

第三步，用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。

最后，应用Gram-Schmidt 反变换构成pan 锐化后的波谱波段。

PC 可以对具有高空间分辨率的光谱图像进行锐化。

第一步，先对多光谱数据进行主成分变换。

第二步，用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被缩放匹配到第一主成分波段，从而避免波谱信息失真。

第三步，进行主成分反变换。

函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将高光谱数据重采样到高分辨率像元尺寸。

CN 波谱锐化的彩色标准化算法也被称为能量分离变换（Energy Subdivision Transform），它使用来自锐化图像的高空间分辨率（和低波谱分辨率）波段对输入图像的低空间分辨率（但是高波谱分辨率）波段进行增强。

电子科技大学实验报告学生姓名：李雄风学号：2905301014指导老师：彭真明日期：2012年5月3日一、实验室名称：光电楼327、329学生机房二、实验项目名称：图像融合三、实验原理：图像融合的方法很多，大致可分为以下几类：基于颜色空间变换的融合方法，典型的如HIS变换的融合方法；基于多尺度变换的融合方法，如小波变换、拉普拉斯变换；基于加权平均的融合方法等。

这些方法并不是严格区分的，有的方法是几类方法的结合。

基于离散小波变换的图像融合方法一般分为3个步骤。

首先将两幅图像分别进行小波变换分解，得到分解系数，然后对不同频率系数进行不同方法的融合，最后通过反变换可得到融合后的图像。

图像融合的融合策略是图像融合技术的关键，是影响融合图像质量的主要因素。

针对不同类型和特征的图像，主要有以下一些融合规则（详细内容可参看《光电图像及应用》教材中的相关章节）：1.最大/最小系数法2.加权平均法主要分为以下几步：(1)对源图像进行尺度为L的小波分解；(2)对各个分解层根据图像特征选择不同加权系数，得到融合图像小波系数；(3)反变换，得到融合图像。

3.局部能量准则主要分为以下几步：(1)计算一个像素点周围区域的能量E；(2)计算归一化互相关测度；(3)给定阈值T，确定融合系数。

4.方差协方差准则主要分为以下几步：(1)计算以(x, y)为中心的P点的区域均值，区域大小一般取3×3或5×5；(2)计算以(x, y)位置为中心的区域方差；(3)计算图像A以(x, y)中心与图像对应区域的协方差；(4)构造匹配度；(5)确定加权系数；(6)对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算。

5.空间频率准则四、实验目的：1.了解图像融合的目的、意义和用途，理解和掌握图像融合的基本原理；2.熟练掌握图像融合的实现步骤和流程；3.能够利用Matlab工具或VC++语言实现两幅图像融合的融合；4.能够利用课堂讲授的方法对融合结果进行简单的定量评价。

图像融合实习报告1. 引言本文是对于图像融合实习的报告，将会详细介绍实习过程、目标、方法和结果。

2. 实习目标图像融合是指将多幅图像融合成一张更高质量的图像。

本次实习的目标是探索和实践不同的图像融合算法，以提高图像融合的效果和质量。

3. 实习过程3.1 数据准备在实习开始前，我们需要收集并准备一些用于图像融合的数据集。

我们选择了多个包含不同场景和内容的图像集合，并进行了预处理，包括大小调整和去噪处理。

3.2 算法选择在实习过程中，我们尝试了多种图像融合算法，并对它们的效果进行评估。

这些算法包括像素级融合、小波变换融合和金字塔融合等。

我们根据不同算法的特点和优劣势，选择了最适合我们任务需求的算法。

3.3 算法实现基于选定的算法，我们使用Python编程语言实现了图像融合的代码。

我们使用了一些开源的图像处理库和算法库，如OpenCV和NumPy。

实现过程中我们遵循了良好的软件工程实践，确保代码的可维护性和可扩展性。

3.4 实验评估为了评估图像融合算法的效果，我们使用了一些定量和定性的评价指标。

我们比较了不同算法的融合结果在图像质量、保留细节和对比度等方面的表现，并与原始图像进行了对比。

4. 实习结果经过实习的努力和实验评估，我们得出了一些令人满意的结果。

我们的图像融合算法在多个数据集上表现出色，并能够更好地保留图像的细节和对比度。

我们的实验结果证明了我们所选择的算法的有效性和可行性。

5. 总结与展望通过本次图像融合实习，我们对图像融合算法有了更深入的了解，掌握了一些实用的图像处理技术。

我们成功实现了图像融合算法，并取得了令人满意的结果。

然而，还有许多有待改进和探索的方向，例如进一步优化算法以提高融合效果，尝试新的图像融合方法等。

我们期待在未来的实习和研究中继续深入探索图像融合领域。

以上是对图像融合实习的一份报告，详细介绍了实习过程、目标、方法和结果。

通过本次实习，我们不仅提高了对图像处理的理解和实践能力，还为进一步研究和应用图像融合算法打下了坚实的基础。

影像融合技术总结一、简介在我们进行影像处理之前，我们先了解我们拿在手上的影像（这里的影像是quickbird影像）如图1，是具有多光谱特征的影像；图2，是具有高分辨率特征的影像；图1 多光谱影像图2 高分辨率影像最后融合得到的图像如图3所示：是同时具有多光谱和高分辨率的属性的，当然，最后得到的颜色效果有时候不会太理想，这时候就需要通过erdas本身，或者利用PHOTOSHOP等图像处理软件进行图像的调色处理。

图3 融合后的得到的图像二、影像处理方法1、分辨率融合分辨率融合（Resolution Merge）是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。

图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准（Rectification）以及处理过程中融合方法的选择，只有将不同空间分辨率的图像精确地进行配准，才可能得到满意的融合效果；而对于融合方法的选择，则取决于被融合图像的特征以及融合的目的，同时，需要对融合方法的原理有正确的认识。

*软件操作方法步骤：在ERDAS 图标面板工具条，单击Interpreter 图标->>Spatial Enhancement >>Resolution Merge 命令，打开Resolution Merge 对话框。

在Resotution Merge 对话框（如图4）中，需要设置下列参数：图4 Resotution Merge 对话框( 1) 确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File）( 2) 确定多光谱输入文件（Multispectral Input File）( 3) 定义输出文件（OutPut File）( 4) 选择融合方法（Method）其中，系统提供的融合方法有3种：主成分变换融合（Principle Component）、乘积变换融合（multiplicative）、比值变换融合（brovey transform），这3种融合方法的特点见附录1。