影像融合流程

遥感影像融合方法分析遥感影像的融合是对来自同一区域的多源图像数据进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。

由于遥感影像融合的这一特点，使得这一技术在遥感中有着很重要的作用，这一技术也成为近几年国际遥感界的研究热点。

本文研究了目前学术界提出的几种较为流行的影像融合算法，对它们的特点进行了分析，同时给出了影像融合的效果的评价准则。

标签：遥感；影像；融合引言随着遥感技术的发展，各种各样的传感器也不断出现，对于同一地区，我们可以得到用不同传感器获取的不同尺度、不同时相特别是不同光谱信息的遥感影像数据。

不同源的数据反映了区域的不同方面的特征，如何合理的综合利用这些多源数据，对于遥感应用十分关键。

显然，影像融合为我们提供了一个很好的途径。

影像融合就是将不同源的数据配准后变换到同一尺度、同一坐标系，然后采用一定的融合方法将各种数据的信息充分的结合起来，产生一种更适合应用的影像数据的新技术。

图像融合一般分为三个层次：①像素级融合。

像素级融合也称数据级融合，是指对传感器采集来的数据进行采集、分析和处理，生成目标特征而获得融合图像；②特征级融合。

是指对预处理和特征提取后获得的景物信息如边缘、形状、轮廓、方向、区域和距离等信息进行综合与处理；③决策级融合。

是指根据一定的准则以及每个决策的可信度作出最优决策，数据融合的容错能力即由此而来。

图像融合的算法有很多，传统的算法主要有：HIS变换的融合、小波变换融合、主成分变换融合、高通滤波变换法、比值运算法、Brovey变换法等等，最近也提出了一些新的或改进型的图像融合算法，比如Contourlet变换融合、基于HSV变换与atrous变换的图像融合、一种基于最大区域熵值的图像融合方法、基于小波包的融合等等。

下面本文将对其中一些算法进行介绍并分析。

1 目前较为流行的影像融合算法分析1.1 小波变换法1.2 Brovey变换法Brovery变换（Brovery Transform，BT）：是一种用来对来自不同传感器的数据进行融合的较为简单的融合方法，该方法将多光谱各波段进行归一化，然后将高分辨率全色影像与归一化后的各波段相乘得到融合后的影像。

遥感影像融合处理方法摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。

关键词：遥感影像融合融合评价1、前言将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。

全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。

通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。

2、遥感影像融合一般步骤遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。

图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。

几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。

3 常用融合方式3.1 IHS融合IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。

由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。

RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。

IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。

3.2 小波融合小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。

3.3 Pansharping融合Pansharping算法用于高分辨率全色影像和多光谱影像的融合生成高分辨率彩色影像，此方法要求全波段影像和多波段影像同平台、同时间（或间隔很短）获得。

arcgis图像融合操作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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测绘技术中的遥感可见光影像处理流程讲解遥感可见光影像是测绘技术中常用的一种数据源，通过对遥感可见光影像进行处理，可以得到地表物体的空间分布信息。

本文将从遥感影像获取到处理流程进行讲解，为读者介绍遥感可见光影像处理的基本原理和方法。

一、遥感可见光影像获取遥感可见光影像获取是遥感技术的第一步，它利用遥感卫星或其他传感器获取地表物体的图像信息。

在遥感可见光影像中，不同地物会反射或发射出不同的可见光波段能量，通过接收和记录这些能量，得到遥感影像。

二、遥感可见光影像预处理在进行进一步的遥感可见光影像处理之前，需要对原始影像进行预处理工作。

预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等环节。

1. 辐射校正：辐射校正是将遥感影像的原始数据转换为辐射亮度数据的过程。

由于接收器特性不同，遥感影像在记录过程中会受到仪器响应和大气散射等因素的影响，因此需要进行辐射校正来消除这些干扰因素。

2. 大气校正：大气校正是根据大气传输模型消除大气散射对遥感影像的影响。

大气散射会导致影像中出现雾化现象或者颜色变暗等问题，通过大气校正可以获得更真实的地表物体光谱信息。

3. 几何校正：几何校正是指将遥感影像转换为地理坐标系下的数据。

遥感影像记录时可能会存在扭曲或者偏差，在几何校正过程中，需要通过内参数和外参数的计算来对遥感影像进行校正，使其能够与地理坐标系对应。

三、遥感可见光影像分类与分析遥感可见光影像分类和分析是遥感技术中的关键环节，其目的是对影像中不同地物进行精确的识别和分类。

1. 影像分类：影像分类是将影像中的像元按照其所属地物类型划分的过程。

遥感可见光影像中的像元通常由坐标、亮度和光谱等信息描述，通过像元的亮度和光谱信息可以对地物进行分类，常用的分类方法包括基于阈值、基于统计学和基于机器学习等方法。

2. 图像分割：图像分割是将遥感影像中的各个地物分割成不同的区域或对象的过程，其目的是得到更精细的地物边界和形状信息。

图像分割方法主要有基于阈值、基于区域和基于轮廓等方法。

影象融合流程影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有，但是雷达模块中的处理效果要相对好一些，下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。

一、影象解译模块（Interpreter）1）单击，在弹出的Interpreter菜单中选则Spatial Enhancement（空间增强）弹出Spatial Enhancement菜单，再选择Resolution Merge（分辨率融合）选项。

弹出对话框如下在Resolution Merge对话框中需要设置下列参数（1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）；（2）选择影象波段；（3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）；（4）定义输出文件；（5）选择融合方法。

在分辨率变换中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、Multipalcative(乘积变换)、Brovey transform(比值变换)。

其图象分别如下：Principal Component(主成分变换法)Multipalcative(乘积变换)Brovey transform(比值变换)（6）选择重采样方法。

系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）、Bilinbear Interpolation（二次线形内插）和Cubic Convolution（立方卷积）。

其中以Cubic Convolution方法最为平滑。

（7）确定Output Options输出图象选项。

选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为0的像素；（8）确定Layer Selection(输出图象波段组合)；（9）确定Data Type(输出数据类型)；（10）击OK按钮执行操作。

2）在Spatial Enhancement菜单中选择wavelet Resolution Merge（小波融合），弹出对话框如下：在wavelet Resolution Merge对话框中我们要设置参数：（1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）；（2）选择影象波段；（3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）；（4）定义输出文件；（5）选择融合方法在小波融合中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、ISH(色彩变换)、Single Band(单波段变换)。

5.1 客户端配置客户端配置是MapGIS K9应用的基础环节，包括客户端各种文件目录设置，客户端各项性能参数设置，及MapGIS数据源设置，这些配置是能正确高效运行MapGIS K9的必要条件。

两种方式可以运行配置工具：1．启动“开始”菜单中“程序”下“MapGIS K9企业版”组里的“客户端环境配置”(图5-1)。

2．启动“开始”菜单中“程序”下“MapGIS K9”组里的“GDB企业管理器”，在MapGIS Catalog中GDBConnection节点上右键，在弹出菜单中单击配置MapGIS数据源选项(图5-2)。

目录设置1 单击工作目录按钮，设置MapGIS K9的工作目录。

工作目录是存放MapGIS K9应用程序的位置，其中也包括应用程序依赖的动态库以及各种系统配置文件。

2 单击矢量字库按钮，设置矢量字库目录。

矢量字库目录是存放MapGIS K9矢量字库的位置。

3 单击系统库按钮，设置系统库目录。

系统库目录是存放MapGIS K9系统库的位置。

4 单击系统临时目录按钮，设置系统临时目录。

临时目录通常是存放MapGISK9在运行过程中产生的临时文件的位置。

配置信息设置1 选中“地理数据库可用内存页数”行，在对话框下部分显示参数的详细信息。

2 双击后边参数值下的编辑框，输入要设置的参数值。

3 点击其他位置确定修改完成。

4 类似的操作设置是否缓冲图形信息。

缺省为是(缓冲)。

如图5-4所示：．本地数据源MapGISLocal是系统固定数据源，用于和基于文件的本地地理数据库建立连接，该数据源不可更改或删除。

2．点击添加可以添加MapGIS数据源(如图5-5),如ODBC数据源、Web Service数据源、Windows服务数据源、Oracle数据源、Sql Server数据源等。

下面以创建Oracle数据源为例，简单说明添加Oracle数据源的过程。

如何添加Oracle网络服务名的详细过程参见《企业管理器》一章的“地理数据库管理”相关内容。

测绘技术多视角影像融合处理流程随着科技的快速发展，测绘技术也在不断地进步。

其中，多视角影像融合处理流程成为了当前测绘技术中的一个热门研究方向。

本文将从多个角度来探讨这一领域的相关内容。

一、影像融合的概念和意义影像融合是指通过将来自不同角度、不同频段或不同传感器的影像进行融合处理，以获得更为全面、准确的信息。

它的意义在于提高地物识别和信息提取的精度，为测绘工作提供更全面的数据支持。

二、多视角影像融合处理流程的基本步骤多视角影像融合的处理流程可以分为四个基本步骤：数据预处理、特征提取、融合算法和结果评价。

1. 数据预处理数据预处理是为了提高影像融合的质量和效果。

这一步骤包括对原始影像的校正、配准和去噪处理等。

通过校正和配准，可以将来自不同视角的影像进行统一的坐标和姿态变换，从而更好地进行后续处理。

2. 特征提取特征提取是影像融合中的关键环节。

通过提取来自不同传感器或不同频段的影像特征，可以得到具有互补性和一致性的特征数据。

这些特征数据可以用于后续的融合算法。

3. 融合算法融合算法是多视角影像融合处理的核心部分。

目前，常用的融合算法主要有基于像素的融合算法和基于目标的融合算法。

前者通过对来自不同视角的像素进行加权平均或像素级别的操作，得到融合后的影像；后者则通过对目标进行识别、分割和目标级别的操作，从而实现影像融合。

4. 结果评价结果评价是判断影像融合效果的关键。

常用的评价指标包括空间分辨率、光谱信息保持度、目标检测和识别能力等。

通过对融合结果进行评价，可以调整和改进影像融合算法，提高融合效果的准确性和可靠性。

三、不同影像融合算法的特点和应用多视角影像融合处理流程中的融合算法有很多种类，常见的有小波变换、主成分分析、拉普拉斯金字塔等。

这些算法各具特点，适用于不同的应用场景。

1. 小波变换小波变换是一种时频分析方法，具有多尺度分析和局部特征表达的优势。

在影像融合中，小波变换可以通过对不同频带的影像进行融合，得到更详细和准确的融合结果。