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全色多光谱高光谱影像特征-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可能如下所示：1.1 概述全色、多光谱和高光谱影像是遥感技术中常用的图像数据。
这些影像可以捕捉到地球表面的各种光谱信息，从而为地质、农业、环境等领域的研究提供重要的数据支持。
全色影像是指通过对可见光范围内的全部波段进行拍摄和合成，获得高分辨率的图像数据。
它主要反映了地物的明暗、纹理和细节特征，对于城市规划、土地管理和基础设施建设等方面具有重要的应用价值。
多光谱影像则是采用多个波段的光谱信息，通过某种方式对光谱进行组合和处理，获得不同波段上的图像。
不同波段的图像对应了不同的物质组成和能量反射特征，能够提供更加丰富的地物分类和识别信息，常用于农业、林业和环境监测等领域。
高光谱影像是一种相对于多光谱影像更为细致和细分的光谱数据。
它利用较窄的波段间隔捕捉和分析地物的光谱信息，能够提供更详细的物质组成和光谱特性，广泛应用于矿产勘探、地质调查和环境变化监测等领域。
本文将重点介绍全色、多光谱和高光谱影像的特征和应用领域，并分析它们在遥感技术中的重要性。
同时，也将探讨未来发展方向，以期为相关领域的研究提供参考和启示。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织和布局方式，它的设计直接关系到读者对文章内容的理解和掌握程度。
本文将以全色、多光谱和高光谱影像特征为主线，从整体到细节逐步展开，以便读者能够系统地了解这些影像特征的定义、应用领域和特征分析情况。
本文的文章结构如下所示：第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的。
在概述中，将简要介绍全色、多光谱和高光谱影像特征的背景和意义；在文章结构中，将提供本文的组织结构，使读者能够清晰地了解全文的框架；在目的部分，则明确说明本文的目标是为了全面介绍和分析全色、多光谱和高光谱影像特征。
第二部分是正文部分，是文章的主体部分，主要包括全色影像特征、多光谱影像特征和高光谱影像特征三个章节。
在每个章节中，将先对该影像特征进行定义和概念的介绍，然后分析该影像特征在不同应用领域中的具体应用情况，最后对该影像特征进行详细的特征分析，包括特征的表示、提取和处理方法等。
实验五-遥感图像的融合实验五遥感图像的融合一、实验目的和要求1.理解遥感图像的融合处理方法和原理；2.掌握遥感图像的融合处理，即分辨率融合处理。
二、设备与数据设备：影像处理系统软件数据：TM SPOT 数据三、实验内容多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。
分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。
注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。
四、方法与步骤融合方法有很多，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。
打开ENVI,在主菜单中打开数据文件LC81200362016120LGN00_MTL选择File>data manage，任意选择3个波段组合，查看效果打开分辨率为30和15的图像下图分别是分辨率为30、15的，可以看到图像清晰度明显发生改变，分辨率越高，图像越清晰选择如下图所示的三个波段选择分辨率高的为15的点击ok，Sensor选择landsat8_oil，Resampling选择三次方的Cubic Convolution，实现融合，选择输出路径为sssrong融合之后的图像如下图，可以发现图像清晰度提高，分辨率变高，图像质量变好五、实验心得多光谱数据与高分辨率全色数据的融合可以使遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，继而达到增强图象质量的目的，可谓是一举两得。
这次实验虽然比较简单，但是一开始的时候还比较模模糊糊，甚至于连目的都不清楚。
图像融合基本流程下载温馨提示: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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不同波段组合融合
对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。
包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。
匀色
相邻图像，由于成像日期、系统处理条件可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的亮度值不一致。
如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起来，即使几何配准的精度很高，重叠区复合得很好，但镶嵌后两边的影像色调差异明显，接缝线十分突出，既不美观，也影响对地物影像与专业信息的分析与识别，降低应用效果。
要求镶嵌完的数据色调基本无差异，美观。
纠正
依据控制点，利用相应软件模块对数据进行几何精校正，这一步骤包括利用地面控制点（GCPs）找出实际地形，计算配准中控制点的误差，利用DEM消除地形起伏引起的位移，然后对图像进行重采样等。
Gram-Schmidt图像融合 遥感图像融合的定义是通过将多光谱低分辨率的图像和⾼分辨率的全⾊波段进⾏融合从⽽得到信息量更丰富的遥感图像。
常⽤的遥感图像融合⽅法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt⽅法。
其中Gram-Schmidt⽅法效果较好，且应⽤⼴泛。
该⽅法由ben等⼈提出，已经被封装到多个遥感图像处理软件中。
对于此算法的叙述，国内的李存军写的《两种⾼保真遥感影像融合⽅法⽐较》复述的很清楚，结合原⽂看清晰易懂。
具体步骤如下：1.⾸先预处理数据，计算多光谱影像和全⾊波段重叠区域，得到裁剪后的多光谱影像和全⾊波段。
2.随后模拟产⽣低分辨率的全⾊波段影像⽤于作为GS变换的第⼀分量。
通常是将低分辨率的多光谱影像根据光谱响应函数按⼀定权重wi进⾏模拟，得到模拟的全⾊波段灰度值。
或者把全⾊波段影像模糊，缩⼩到与多光谱影像相同⼤⼩。
这⾥我们最终对多光谱影像，按波段计算了平均值，来模拟全⾊波段。
3.接着就是重头环节。
GS变换--施密特正交化，具体原理可以百度，这⾥给出修改后的施密特正交化公式。
其中h()是计算矩阵内积，然后做除法。
以模拟波段为第⼀波段，多光谱影像所有波段为后续波段，做GS变换。
（这⾥有不懂的地⽅，按GS正交化，分母应该是相同分量的内积，为什么在论⽂⾥，却带了个平⽅）施密特正交化 GS融合正变换4.接着根据GS第⼀分量，即模拟波段的mean和var，对全⾊波段进⾏修改。
5.然后把修改后的全⾊波段作为第⼀分量，进⾏GS逆变换，输出n+1个波段，去除第⼀个波段，就是融合后的结果。
最后分析⼀下具体编码步骤：1）overlay，求重叠区域图像的函数2）resample，重采样把多光谱影像重采样到全⾊波段的形式3）simulate，模拟全⾊波段的函数4）GS正变换5）modify函数，修改全⾊波段作为GS第⼀分量6）GS逆变换。
第26卷第3期2006年6月 暨南大学学报(自然科学版) Journa l of Jinan Unive rsity (N atural Science ) Vol .27No .3 Jun.2006[收稿日期] 5[基金项目] 广东省自然科学基金(65)资助课题[作者简介] 陈蔓丽(8),女,硕士研究生,研究方向光电图像处理基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法陈蔓丽, 陈木生, 狄红卫(暨南大学光电工程研究所,广东广州510632)[摘 要] 研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.[关键词] 图像配准; 小波变换; 全色图像; 多光谱图像[中图分类号] T N957.52 [文献标识码] A [文章编号] 1000-9965(2005)06-0382-04A r eg istra t i on m e thod for m ulti -spectra l i m a ge and panchr o m a ti ci m age ba sed o n wavelet tr an sform a t i onCHEN Man 2li, CHEN Mu 2sheng, D I Hong 2wei(Instit ute of Op t oe lec tron i c Engineering,J inan University,Guangzhou 510632,China)[Abstra ct] A quick,accur ate and adaptive i m age registration m ethod applied t o large r ota tion angle f or m ulti -s pectr a l i m age and panchr om atic i m age is presented .I t extracts the cor ne r points of t wo i mages based on wavelet transf or m ati on firstly .T hen the m axi mum of c orr e lati on coefficient with the esti m ation of r otati on angle ba sed on region and triangle si m ilarity is devel oped .Finally,the iterative algorithm is used to get the op ti m al r egistr a 2ti on para m eters .Experi m ent results show that the m ethod can registe rm ulti -spectral i m 2age and panchr oma tic i m age effec tively and accurately .[Key words] i m age registrati on; wavele t transfor m ati on; panchr om atic i m age;m ulti -spectral i m age 空间遥感作为一种获取全球性综合信息的重要手段,其优势已日见明显.不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时相分辨率.图像融合技术能够使不同形式的信息互相200-11-02040104.191-:补充,获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识.图像配准是图像融合的基本环节,只有经过配准后的图像才能进行有效的融合.由于不同传感器或同一传感器在不同时间获得的图像往往会存在一些差异,如图像间存在相对平移、旋转、缩放甚至产生畸变,这对图像融合处理是非常不利的,会使图像融合结果包含较多的错误信息或产生较大的形变.为此,在融合之前,需对图像进行配准.此外,图像配准还广泛应用于遥感图像镶嵌、计算机视觉、运动估计、医用图像分析等领域[1].图像配准研究的目标是找到快速、适应大角度旋转、缩放和平移等功能,抗噪能力强、能对不同传感器图像配准的自适应算法.图像配准的关键是参考图和配准图之间控制点对的选取和匹配,主要有基于灰度和基于图像特征的自动图像配准方法.近年来,利用小波变换实现图像的自动配准成为一个热点,主要因为利用小波变换实现图像自动配准具有精度高、速度快等优点.目前主要的图像配准算法通常只适用于小角度旋转的情况[2].针对这一问题,本文基于小波域提取图像的角点作为特征点,提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法自动地获取图像的特征匹配控制点对,再对匹配控制点对进行仿射变换,计算出图像的配准参数,并利用迭代算法进行优化,最后对图像进行插值实现图像的配准.实验结果表明,本文提出的算法能够准确地对低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行配准,并且适用于大角度旋转的情况.1 图像变换模型在图像配准时,采取什么样的图像空间变换方法是配准技术中的主要问题之一.不管哪种配准方法都要建立自己的空间变换模型,空间变换模型的选取与图像的变形特性有关.利用不同传感器或同一传感器在不同时间对同一物体获取的图像,图像中主要特征点的相对位置是保持不变的,因而可用刚体模型采用仿射变换来描述.设U =(u x ,u y )t 是参考图f 1(x,y)中的点,V =(v x ,v y )t 是配准图f 2(x,y )中的点,则U 、V 满足下式:U =sRV +T (1)其中,s 是缩放因子,R =cos θ sin θcos θ-sin θ是旋转矩阵,θ为两图像的旋转角度,T =(Δx,Δy)t 是两图像之间沿x 、y 方向的平移量,t 表示矩阵转置.由式(1)可看出,只要利用两个控制点对就可求出s 、θ、T,即可对测试图进行配准.2 基于小波变换的图像配准原理对高分辨率的全色图(配准图)和低分辨率的多光谱图(参考图)进行N 层小波分解,可得到一个低频分量和3N 个高频分量.首先,提取出两图像低频分量的特征点(如边缘点、角点),再根据配准原则(如相似度最大、标准偏差最小等)提取两图像的匹配控制点对.最后利用匹配控制点对计算出图像的配准参数.基于小波变换的匹配控制点选取的主要优点是提取的特征点对相关性高、噪声抑制能力强、计算量少,从而可以提高图像配准的精度[3,4].利用小波变换进行图像配准实际上是将两幅图像的配准问题转化为小波分解后两幅图像近似分量的配准问题,它们之间满足一定的关系原来两幅图像配准时的缩放因子和旋转角度与两幅图像近似分量的缩放因子和旋转角度相等;如果原来两幅图像配准时的平移分量为383第3期陈蔓丽,等:基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法 :(2Δx,2Δy ),则两幅近似分量图像配准时的平移量为(Δx,Δy )[5].3 基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法的实现本文提出一种小波域中基于特征点的图像配准算法,主要包括特征点提取、小波系数块搜索和配准控制点的选取.算法的具体实现步骤如下:步骤1:配准图像(高分辨率全色图像)和参考图像(低分辨率多光谱图像)进行N 层分解,提取出低频部分的角点作为特征点[4-5].步骤2:基于图像旋转角度估算,利用区域相似度最大,从待配准图中找出与参考图中某个角点最为匹配的点.①带旋转角度估算的相似度计算:以参考图中的一个角点o 为中心,取出大小为3×3小波块bl ock1,计算block1的质心与中心点的夹角θ1,同理,在待配准图中以某个特征点o ′为中心,取出大小为3×3小波块block2,计算block2的质心与中心点的夹角θ2,计算出两小波块相对旋转角度θ相=θ2-θ1,再把bl ock2沿着顺时针方向旋转θ相,生成小波块block3,最后计算block1与bl ock3的相似度S M 1.②重复①,计算小波块大小为5×5时的相似度S M 2.③重复步骤①、②,求出特征点o 与配准图像中其它特征点的相似度S M 1、S M 2.④在待配准图像的所有角点中搜索出与角点o 相匹配的特征点构成相匹配的控制点对.条件为:该特征点与角点o 处的相似度S M 1、S M 2的值都大于某个阈值(本文中选为0185),并且它们的相似度S M 1、S M 2在所有的特征点同时达到最大.步骤3:重复步骤2,求出两图像中所有的控制点对MP ={U i ΖV i ,i =1,2,…,N },N 表示两图像控制点对的个数,U i 、V i 分别表示参考图f 1(x,y )和配准图f 2(x,y )中的点.步骤4:把图像看成刚体,图像中主要特征点的相对位置不发生变换.在所有的控制点对中找出3个控制点对{U 1ΖV 1,U 2ΖV 2,U 3ΖV 3},并且这3点所组成的三角形相似.本文利用3条对应边的比例尽可能相等来确定3个匹配控制点对.步骤5:在3个控制点对中取出相似度最大的2个控制点对进行仿射变换,求出变换参数.步骤6:利用迭代算法求出最优化的仿射变换参数,使得图像的标准偏差最小,并用插值实现图像的配准.4 实验结果及分析本文基于MAT LAB 程序语言对高分辨全色图和低分辨率多光谱图进行了仿真实验.先将已配准的高分辨全光图进行旋转和缩放(对应为表1中旋转角、缩放倍数的真实值),生成待配准图.以低分辨率多光谱图为参考图,利用本文的配准算法对待配准图进行配准,计算它们的配准参数,并将计算所得到的参数(估计值)与实际的参数(真实值)进行比较(表1).图1中,(a )为参考图,(b )为待配准图,(c )是配准结果.表1给出了不同参数下的实验结果,可以看出,缩放系数的平均误差为136%,旋转系数的平均误差31%,并且适用于大角度旋转(5°)图像的配准把该方法应用于其它的多光谱图像与全色图像的配准也得到较好的效果由于本文对两幅图像配准后,利用剪切的方法提取出图像,因而未考虑图像的平移483暨南大学学报(自然科学版)2006年 191991...表1 实验结果比较缩放倍数旋转角/(°)真实值估计值真实值与估计值误差/%真实值估计值真实值与估计值误差/%0.90000.91411.5668.00008.13011.62601.00000.98141.86015.000015.40022.66801.10001.07382.3824.00004.21215.3025图1 实验结果 本文利用小波域中的特征点,基于图像旋转角度估算、区域最大相关系数、三角形相似等方法自动地获取图像的特征匹配控制点对,再对匹配控制点对进行仿射变换,计算出图像的配准参数.实验结果表明,本文提出的算法能够准确、自动地对两多光谱图像和全光图像进行配准,并且适用于大角度旋转图像的配准.[参考文献][1] N I U Y ong -s heng,N I Guo -qiang .Aut o m ated registration for infraed i mage B ased on wavele t Ana lysis[J ].Journa l of B eijing i n stitute of Technol ogy,2000,9(1):66-72.[2] 曹 炬,马 杰,谭毅华,等.基于像素抽样的快速互相关图像匹配算法[J ].宇航学报,2004,25(2):173-178.C AO Ju,MA J ie,T AN Yi -hua,e t al .A fast correla ti on m ethod f o r i m age ma tching using pixelsAbstrac t[J ].Journa l of Astronautics,2004,25(2):173-178.[3] BOLA N ～O R R,BARAD AD V P,G ARC íA -LA DONA E .I m age registra ti on technique s with m ulti -re s olutionana lysis in s a tellite oceanography[M /OL ].htt p://ww w .uvic .e s/recerca /_fitxers/Cdsh .pdf ,2002,12,9.[4] CO LE -Rhodes A,JOHNS ON K,Le MO I G NE J .M ulti -res oluti on registration of remot e -sen sing i m ageusing st ochastic gradi ent[J ].SP I E Aerosense O rlando,F L ,2002,4738:44-55.[5] 刘 斌,彭嘉雄.图像配准的小波分解[J ].计算机辅助设计与图形学学报,2003,15(9):1070-1073.L I U B in,PE NG J iaxi ong .Wavele t deco mpo siti on ba s ed i mage registration [J ].Journal of Co mputer -a ided Design &Comput e r Graphic s,2003,15(9):1070-1073(in Chine s e ).[责任编辑:王蔚良]583第3期陈蔓丽,等:基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法。
多光谱与全色图像融合方法
为使多光谱与高空间分辨率全色图像的融合效果在努力保持光谱信息的同时尽可能提高其空间分辨率,论文主要对多光谱与全色图像融合算法进行了深入研究,通过大量的融合实验得到了一系列有价值的结论,完成了一定的创新性工作,具体的工作内容如下:在多分辨率分析的特征匹配基础上,提出了一种基于Mallat小波变换与空间投影结合的图像配准算法。
该算法采用投影匹配原理将二维数据变为一维进行匹配计算,降低了配准所需要的时间。
另外,采用逐层细化的分层搜索策略可减少匹配误差从而提高配准精度。
在综合分析àtrous小波变换和Curvelet变换的优点基础上,提出了一种基于àtrous-Curvelet变换的融合算法。
分解后的系数依据所在高,低频层的不同特点,采取多重加权规则进行融合。
该算法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高融合图像的空间分辨率。
针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种基于区域模糊推理的NSCT域融合算法。
该算法有效地克服了传统融合方法中存在的融合图像模糊,抗噪能力差的缺点。
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型参数无法自动设定的难题,结合lαβ彩色空间转换,提出了一种基于双通道自适应PCNN的图像融合算法。
该算法充分考虑到像素间的相关性及噪声突变的影响,融合效果优于多尺度分析方法。
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于浩,张晓萍,杨勤科,崔健,李锐. 基于双树复小波的遥感图像融合' [J]. 遥感信息. 2008.(05)
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王霖郁,李坤波,黄丽莲. 基于色调一致性改进的图像融合最速下降法' [J]. 应用科技. 2010.(03)
[6].
杨明辉,任维春. 法国地理院SPOT图像应用研究的进展' [J]. 遥感信息. 1988.(02)
[7].
英国将研制高分辨率卫星' [J]. 航天返回与遥感. 2002.(03)
[8].
李琼,孔令罔,朱元泓. 色彩的宽带多光谱空间表示法(英文)' [J]. 仪器仪表学报. 2004.(S3)
[9].
王小龙,张杰,初佳兰. 基于光学遥感的海岛潮间带和湿地信息提取——以东沙岛(礁)为例' [J]. 海洋科学进展. 2005.(04)
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王忠武,赵忠明,刘顺喜. IKONOS图像的线性回归波段拟合融合方法' [J]. 遥感学报. 2010.(01)
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