2010/5/4
1第四章数据融合处理
与图像信息融合
data fusion数据融合与信息复合
•1、数据融合的概念
•2、遥感图像的空间配准
•3、遥感数据融合处理方法
•4、遥感信息与非遥感信息的复合
（1）数据融合（DataFusion）：数据融合
的概念始于70年代
（2）技术特征：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。
（3）应用目标：数据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。§1.数据融合的概念
•数据融合是指对来自多传感器和相关数据库的
数据进行多级别、多方面、多层次的处理和组
合从而产生新的有意义的信息,而这种新信息
是任何单一传感器所无法获得的；
•多源数据融合要解决的主要问题是对数据,特
别是空间数据,在各种数据库中存在的模型差
异、精度差异和几何位置的差异和属性定义的
差异等进行加工处理,在最大程度上实现多种
数据源的完全转换或信息共享；
数据融合定义：
•数据融合定义为:一套利用具有不同性质的各种源
数据的方法、工具、方式,目的是提高所需信息的
质量
•美国国防部对数据融合的定义为:数据融合是一个
多级、多层面的数据处理过程,主要完成对多个信
息源的数据进行自动检测、关联、相关、估计及
组合等的处理；
•对于一个对象的多源信息集成产生关于该对象的
特定的和综合的统一数据.•所谓数据融合是指对不同知识源和传感器
采集的数据进行融合,以实现对观测现象
更好地理解
•把多个感观信息进行融合的过程就叫做多
源信息融合,也可称为数据融合.
•所谓数据融合是指采用某些方法从多个传
感器的数据综合处理过程中,得出新的、
更准确的信息,即所谓“杂交信息”
2010/5/4
2•信息复合的发展
–起初是进行同种遥感信息多波段、多时相的信息复合，以
提高遥感解译能力和进行动态分析。
–后来发展到不同类型遥感数据的复合，如陆地卫星与气象
数字像处理教案
数字图像处理教案
引言：
数字图像处理是现代计算机科学领域的一个重要分支，它利用计算机技术对数字图像进行各种操作和处理。数字图像处理的应用非常广泛，涉及到医学影像、遥感图像、计算机视觉、模式识别等领域。本教案将介绍数字图像处理的基础知识、常用算法和实际应用。
一、数字图像处理概述
数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一点的亮度或颜色信息。数字图像处理是对这些像素进行各种操作和处理的过程。数字图像处理可以分为两类：点处理和区域处理。点处理操作单独地对每个像素进行处理，而区域处理是对图像的某一区域进行处理。
二、数字图像处理基础知识
1. 图像的表示
图像可以用灰度图像和彩色图像两种方式表示。灰度图像每个像素只有一个亮度值，而彩色图像每个像素有多个颜色通道。
2. 图像的采样和量化
图像采样是将连续的图像转换为离散的图像，而图像量化是将采样后的图像转换为有限的灰度或颜色级别。 3. 像素操作
像素操作是对图像中的每个像素进行处理，如亮度调整、颜色空间转换等。
4. 直方图和灰度变换
直方图是图像中各个亮度值的统计信息，灰度变换是通过改变图像的像素灰度值来调整图像的亮度和对比度。
5. 滤波
滤波是对图像中的每个像素应用一定的卷积核进行加权平均或其他处理，常用于图像去噪、平滑和边缘检测等操作。
三、常用数字图像处理算法
1. 图像平滑算法
图像平滑是通过去除图像中的噪声来减少图像的细节，并使得图像更加平滑。常用的图像平滑算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
2. 边缘检测算法
边缘检测是用于检测图像中物体边界的过程。常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
3. 形态学操作 形态学操作是基于图像形状的一种图像处理方法，常用于图像膨胀、图像腐蚀和图像开闭运算等。
4. 图像分割算法
图像分割是将图像分成不同的区域或对象的过程，常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长和基于边缘的分割等。
数字图像处理 教案
教案标题：数字图像处理
教案目标：
1. 了解数字图像处理的基本概念和原理；
2. 掌握数字图像处理的常用技术和方法；
3. 能够运用数字图像处理技术解决实际问题；
4. 培养学生的创新思维和实践能力。
教学重点：
1. 数字图像的表示和处理；
2. 常见的数字图像处理算法；
3. 数字图像处理在实际应用中的作用。
教学难点：
1. 数字图像处理算法的原理和实现；
2. 如何选择合适的数字图像处理方法；
3. 数字图像处理在实际应用中的优化和改进。
教学准备：
1. 计算机和投影设备；
2. 数字图像处理软件（如Photoshop、MATLAB等）；
3. 相关的教学资源和案例。
教学过程：
一、导入（5分钟）
1. 引入数字图像处理的概念和应用领域； 2. 提问学生对数字图像处理的理解和认识。
二、知识讲解（20分钟）
1. 数字图像的表示和处理方法；
2. 常见的数字图像处理算法（如图像滤波、边缘检测、图像增强等）；
3. 数字图像处理在实际应用中的作用和意义。
三、案例分析（30分钟）
1. 选择一个实际的案例，如人脸识别、图像分割等；
2. 分析案例中的问题和需求；
3. 运用数字图像处理技术解决案例中的问题。
四、实践操作（40分钟）
1. 学生使用数字图像处理软件进行实践操作；
2. 引导学生选择合适的数字图像处理方法；
3. 学生根据案例需求进行图像处理操作。
五、总结和展望（10分钟）
1. 总结数字图像处理的基本概念和方法；
2. 展望数字图像处理在未来的发展和应用领域；
3. 鼓励学生进行进一步的学习和实践。
教学评估：
1. 学生的课堂参与度和讨论质量；
2. 学生的实践操作成果和效果；
3. 学生对数字图像处理的理解和应用能力。
教学延伸： 1. 组织学生参加相关的竞赛或项目实践活动；
2. 推荐学生阅读相关的专业书籍和论文；
3. 组织学生进行数字图像处理的实验研究。
课程名称 医学图像处理 授课专业和班级 2015级
授课内容 数字图像处理基本知识 授课学时 4
教学目的 教学目的：
1．了解图像处理技术的分类
2．掌握数字图像处理的特点
3．掌握数字图像处理的主要方法及主要内容
教学
重点难点 一、重点内容
1. 数字图像处理的特点
2. 数字图像处理的主要方法及主要内容
二、难点内容
数字图像处理的主要方法及主要内容
教具和媒体使用 多媒体+板书
教学方法 讲授法、讨论法、直观演示法
教
学
过
程
主要内容及学时分配：
1．序言
2．图像处理技术的分类
3．数字图像处理的特点
4．数字图像处理的主要方法及主要内容
新进展内容
1掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；
2修改图像的存储格式。
课后总结 1.扫描仪有哪些重要指标？
2.幅面大小、分辨率、颜色数、接口方式
3.你使用过哪些图像获取设备呢？
课程名称 傅里叶变化 授课专业和班级 14影本
授课内容 应用傅立叶变换进行图像处理 授课学时 2
教学目的 一、 课程目的
1了解图像变换的意义和手段；
2熟悉傅里叶变换的基本性质；
3热练掌握FFT方法与应用；
4通过课程了解二维频谱的分布特点；
5通过本课程掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。
教学重点 1通过课程了解二维频谱的分布特点；
2通过本课程掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。
教学方法 多媒体+板书
教
学
过
程
1打开计算机，安装和启动MATLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件；
2利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的函数;
3 a).调入、显示“课程一”获得的图像；图像存储格式应为“.gif”;
b)对这三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱;
c)讨论不同的图像内容与FFT频谱之间的对应关系。
4记录和整理课程报告。
