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单机模式下的高分遥感影像并行镶嵌

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遥感卫星影像镶嵌的基本原则

遥感卫星影像镶嵌的基本原则

引起，且无法改正的特殊地区除外，但该区域周边不超限。
镶嵌步骤
1、镶嵌线选取
镶嵌线应尽量选取线状地物或地块边界等明显分界线，以便使镶嵌影像 中的拼缝尽可能地消除，使不同时相影像镶嵌时保证同一地块完整，有利于 判读。在协同作业的情况下，要保证相邻图幅重叠范围内影像一致，裁切时 重叠区域内的镶嵌线必须保持一致，做到同步改动，同步切图。且镶嵌后影 像应避开云、雾、雪及其他质量相对较差的区域，使镶嵌处无裂缝、模糊、 重影现象。
11.2.2 卫星影像质量快速检验系统著作权登记证
11.2.3 历史遥感图像检验系统著作权登记证
11.2.4 锁眼卫星影像处理软件著作权登记证
11.2.5 同质遥感数据融合系统著作权登记证
11.2.6 异质遥感数据融合系统著作权登记证
11.2.7 多时空多光谱数据处理系统著作权登记证 11.2.8 高新技术企业认定证明文件
北京揽宇方圆信息技术有限公司
北京揽宇方圆信息技术有限公司
遥感卫星影像镶嵌的基本原则 遥感卫星影像镶嵌是指对一幅或若干幅图像通过几何镶嵌、色调调整、 去重叠等处理，镶嵌到一幅大的背景图像中的影像处理方法。
基本原则 镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准 误差，镶嵌区应保证有 10-15 个像素的重叠带。影像镶嵌时除了要满足在镶 嵌线上相邻影像几何特征一致性，还要求相邻影像的色调保持一致。镶嵌影 像应保证色调均匀、反差适中，如果两幅或多幅相邻影像时相不同使得影像 光谱特征反差较大时，应在保证影像上地物不失真的前提下进行匀色，尽量 保证镶嵌区域相关影像色彩过渡自然平滑。 1、原则上，镶嵌只针对采样间隔相同影像。需在相邻数据重叠区域进行 如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样 间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大化。然后对镶嵌线两侧影 像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导致接边处出现漏 缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像应适当外 扩一定范围，原则上不超过 10 个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限 时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。采用

ENVI软件遥感图像镶嵌

ENVI软件遥感图像镶嵌

实训三：遥感影像镶嵌一、实训步骤1.打开下载好的数据2.双击右侧工具栏【栅格数据管理】-【波段组合】工具。

3.点击【Import File】，进行组合波段选择。

4.选择所有波段，点击确定。

5.选择输出文件名，然后确定。

6.点击确定，此时默认显示的是一个波段。

7.打开矢量文件，找到CHM_adm3并打开8.先选择所需要的县级地区，再右击该数据，点击【查看/编辑属性】9.点击文件，保存为新的Shapefile文件10.输出文件名，点击确定。

11.点击【感兴趣区】-【利用ROI裁剪图像】12.选择B-11，点击确定。

13.选择潮阳区，把否改成是，输出文件名，点击确定。

13.点击【文件】-【另存为】-【另存为...（ENVI,NITF,TIFF,DTED）】15.选择B1-11影像，点击空间裁剪，在图像上裁剪出与刚刚所选择的潮阳区有重叠的一部分区域，点击确定。

16.输出文件名，点击确定。

17.点击【图像镶嵌】-【基于像素镶嵌】18.点击【Import】-【Import Files...】19.选择需要镶嵌的图像，点击确定。

20.选择其中一个图像，点击【Edit Entry】，弹出对话框，设置已下参数，点击确定。

21.选择另一个图像，点击【Edit Entry】，弹出对话框，设置已下参数，跟上图一样，须注意点如下，点击确定。

22.点击【File】-【Apply】23.输出文件名，点击确定。

23.镶嵌结果如下二、实训总结：1.作业过程中，裁剪的方式有两种，一种是另存方式，另一种是不规则裁剪。

本次作业中先是用不规则裁剪将潮阳区的图像用感兴趣区域工具中的ROI裁剪出来，再把潮阳区矢量图之外的像元掩膜掉；在裁剪跟潮阳区有部分重叠的图像时，就用到了另存方式，直接利用矩形框选的方法即可，较为方便。

2.遥感图像镶嵌的要求(1)根据专业要求挑选合适的遥感数据，尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像;(2)要求相邻影像的色调一致；(3)需要镶嵌的输入图像必须经过几何校正处理；(4)需要镶嵌的图像像元大小可以不同，但必须具有相同的波段数。

遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合

遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/setOverlap Function—打开setOverlap Function对话框，如图1.2.6示，设置以下参数：
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
图2.1.5
点击DataPrep,在弹出的下拉菜单中单击Subset Images，在Input File中输入裁切的底图xianqiang.img，在Output File中设置输出文件路径和文件名，这里保存名为jianqie3.img。
单击From Inquire Box,然后点击AOI，在弹出的Choose AOI中点击Viewer,点击OK。，最后在subset点击OK,步骤如图2.1.6示。
图2.1.6
图2.1.7
在新视图窗口中打开裁切结果，如图2.1.8示。
图2.1.8
同理对全色影像进行剪切。
操作步骤如图2.2.1—2.2.3示。
图2.1.1
图2.2.2
图2.2.3
全色影像裁切效果如图2.2.4示。
图2.2.4
2.3.按已有图像范围裁切(掩膜)
按已有图像的范围从一幅较大图像中裁切一部分图像时，按下图所示方法操作：其中4处为较大图像文件（即待裁切图像），5处为限定范围的图像文件（即裁切范围），6处为结果文件（即裁切后图像），如图2.3.1示。
.Apply—close。
图像拼接线设置，在Mosaic Tool视窗菜单条中选择Set Mode For Intersection按钮 ，两幅图像之间将出现叠加线，单击两幅图像的相交区域，重叠区域将被高亮显示。根据实际需要，选择拼接线模式：

遥感实验11_遥感影像镶嵌与裁剪

遥感实验11_遥感影像镶嵌与裁剪

用行政边界裁减遥感影像步骤

4、在ENVI 的 evf parameters窗口>File ->Export EVF Layer to ROI>Convert all records of an EVF layer to one ROI，将行政边界转换为感兴趣区 文件（定义ROI）
用行政边界裁减遥感影像步骤
遥感图像镶嵌

其它名字:遥感影像拼接。 色彩平衡处理：用来控制遥感图像的颜色 分布,使图像整体达到色彩平衡的技术。
镶嵌（拼接）实验步骤
（1）有地理参考的图像镶嵌 第一步：启动图像镶嵌工具 在ENVI主菜单中，选择map->mosacicking>Georeferrenced,打开map based mosaic 对话框。
遥感实验11
遥感影像镶嵌与裁剪
2 课时
试验目的
通过上机操作，了解图像镶嵌（拼接）的方 法及基本处理过程，学会镶嵌时色彩平衡 处理方法，学会使用规则裁剪、不规则裁 剪及利用行政区裁剪遥感影像的方法 。
遥感图像及工具


实验数据：1：400万中国行政区划图； p119r34、 p118r34遥感影像数据 实验工具平台：ArcView，ENVI
遥感图像镶嵌

在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考 影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基 准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输 出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得 两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时 间，使得图像的色调保持一致。但接边色 调相差太大时，可以利用直方图均衡、色 彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化 信息提取时，相邻影像的色调不允许平滑 ，避免信息变异。
遥感影像裁剪

遥感图像镶嵌步骤

遥感图像镶嵌步骤

1、利用Utility-File-New工具新建一个空的pix文件，赋予3个8-bit通道，命名为blank.pix。

2、在安装目录下找到user文件夹，把刚才的blank.pix复制出来待用，可以多弄个复件。

3、将sub-12137.pix和blank.pix配准，将sub-12137的7、4、3波段放入空图像的左下角。

4、选择4个控制点，把sub-12137配准到空图像左下角。

5、使用File-Save GCP Text File工具将控制点保存成txt文件，命名为blank_12137_gcp.txt。

6、将sub-12137的7、4、3波段放入空图像中。

7、打开blank.pix图像，如下：8、将sub-12037.pix与blank.pix配准。

9、选择控制点，并将控制点保存为txt文件。

10、将配准好的图像保存另一个新的blank.pix中。

11、打开图像看看是否已经存入。

12、在工具条中打开“OrthoEngine”工具，进行镶嵌工作。

首先点击File-New创建一个新的项目。

13、点击Metre框选择“Pixel”为坐标单位，像元大小为1*1。

14、在Processing Step栏选择Image Input，点击“打开文件图标”，输入需要镶嵌的图像。

15、在Processing Step栏选择Mosaic，选择左边第一个图标。

16、选择Select Existing Mosaic File，选择一个新的blank图像用于存放镶嵌后的图像，这里用blank复件（2）.pix。

17、关闭对话框，接着选择第二个图标。

18、在Project Image Files下点击blank。

19、然后在上面的Mosaicking Steps栏中选择Collect Cutline。

20、点击下面的“Add”按钮，开始画线选择需要镶嵌的部分，画完第四个点，在左边再点击一下“Add”，其他按钮就会由灰色变黑色，然后点击“Finish”，系统会自动将最后一个点和第一个点连接起来。

envi镶嵌方法

envi镶嵌方法

envi镶嵌方法ENVI (Environment for Visualizing Images) 是一款专业的遥感图像处理软件，提供了一系列强大的图像处理和分析工具。

在ENVI中，你可以使用镶嵌（Mosaic）功能将多个图像拼接在一起，形成一个更大的图像。

以下是使用ENVI进行图像镶嵌的一般步骤：1. 打开ENVI：首先，启动ENVI软件。

2. 打开图像：在ENVI的菜单栏中，选择“File” -> “Open”，然后选择你想要镶嵌的图像文件。

你可以一次打开多个图像。

3. 创建Mosaic Dataset：在ENVI的菜单栏中，选择“Image” -> “Mosaic”，然后选择“Create Mosaic Dataset”。

4. 设置Mosaic Dataset参数：在弹出的对话框中，你可以设置各种参数，如投影、坐标系、分辨率等。

这些参数将决定最终镶嵌图像的属性和质量。

5. 添加图像到Mosaic Dataset：在“Add Images”部分，选择你想要添加到镶嵌中的其他图像。

你可以按顺序添加图像，以确保它们按照正确的顺序排列。

6. 调整图像顺序和大小：在“Mosaic”工具窗口中，你可以通过拖动和缩放图像来调整它们的顺序和大小。

这有助于确保所有图像都能正确地对齐和拼接。

7. 应用Mosaic：一旦你对所有设置和图像位置满意，就可以点击“OK”来应用镶嵌。

这将创建一个新的镶嵌图像，你可以在ENVI中进一步查看和分析。

8. 保存结果：如果你满意镶嵌的结果，可以选择“File” -> “Save As”，将结果保存为一个新的图像文件。

请注意，这只是ENVI中进行图像镶嵌的基本步骤。

具体操作可能会根据你的需求和所处理的图像有所不同。

在进行复杂的图像镶嵌时，你可能需要进一步了解ENVI的高级功能和选项。

如果你对ENVI的镶嵌功能有任何疑问或需要更详细的指导，建议查阅ENVI的官方文档或联系技术支持以获得帮助。

3 遥感图像处理--数据融合、影像镶嵌

3 遥感图像处理--数据融合、影像镶嵌
3）在打开的ROI Tool中设置和绘制
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
3）在打开的ROI Tool中设置和绘制
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）也可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
5）剪裁时参数设置和结果
ENVI中的图像镶嵌
也可以在图像窗口中，点击并按住鼠标左键，拖曳所选图像到所需的位置， 然后松开鼠标左键就可以放置该图像了。
如果镶嵌区域大小不合适，选择Option->Change Mosaic Size，重新设置镶 嵌区域大小。 4）其他步骤和有地理参考的图像镶嵌类似。
作业
1）手动HSV变换： 数据在“手动HSV变换”目录中，是SPOT（像
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
1）打开图像
注：有地理参考 SPOT:1071x1390 TM:467x533
实验数据---自动HSV变换目录 中的SPOT和TM数据
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
3）结果
ENVI提供的融合方法---手动HSV变换
1）将低空间分辨率的图像采样成与高空间分辨率图像的 大小相同。
Basic Tools-> Resize data
2）将调整过大小的图像从RGB转换成HSV颜色空间 Thansform->Color Thansforms->RGB to HSV

遥感envi图像镶嵌和融合心得体会

遥感envi图像镶嵌和融合心得体会

遥感envi图像镶嵌和融合心得体会遥感 envi 图像镶嵌和融合心得体会，通过对 envi 软件与遥感图像处理的有机结合使二者相互匹配完成的。

遥感图像在很大程度上取决于该地区图像资料数据质量的优劣和丰富程度。

因此对于遥感图像镶嵌是有效的处理方法。

而遥感图像的分类标准也为遥感图像融合打下基础。

本文将对如何运用遥感 envi 进行图像拼接和融合做详细介绍，最后再次总结遥感 envi 软件的特点以及其应用。

关键词：遥感;遥感 envi;图像;拼接;融合遥感 envi 图像融合简介遥感 envi图像融合，就是根据不同来源的遥感影像信息的空间分布和特征属性，利用遥感数字图像分析处理技术（即计算机视觉）和专业知识对遥感影像数据进行处理，使之成为具有一定内容的图像或视频流，可供研究人员加工利用。

同时，还要对这些图像流的某种空间变化规律和模式进行揭示和解释，并且产生新的信息内涵的技术和方法。

由于影像数据采集主体的多样性、影像格式与内容的复杂性等原因，传统遥感数据与空间数据库系统结合已不能满足实际需求。

基于遥感技术和网络技术的新型遥感数据管理与服务平台的出现，为解决这一问题带来了契机。

由此可见，借助遥感影像融合，将多源遥感数据整合到一个有序的框架中，为用户提供快速获取所需数据服务是一条切实可行的途径。

遥感图像拼接原理1.1目标检测首先选择一幅较小的空白遥感图像作为待处理的源图像。

1.2图像拼接在所述待处理的源图像上进行像素的选择和排列，并调整图像大小，从而达到所期望的效果。

然后执行所述的空白遥感图像检测算法，以确保源图像能够满足拼接的需求。

1.3像素间的空间配准在确定源图像无冗余或冗余很少情况下，通常采用直线配准法进行像素的位置和几何尺寸的预处理，以达到理想的配准精度。

在拼接中也需要进行配准操作。

通过遥感数据拼接技术将空间分辨率相近的卫星影像进行叠加合成，最终形成满足要求的影像拼接。

遥感图像融合简介遥感图像融合，就是根据不同来源的遥感影像信息的空间分布和特征属性，利用遥感数字图像分析处理技术（即计算机视觉）和专业知识对遥感影像数据进行处理，使之成为具有一定内容的图像或视频流，可供研究人员加工利用。

ENVI中影像镶嵌的方法

ENVI中影像镶嵌的方法

ENVI中影像镶嵌的⽅法ENVI中影像镶嵌的⽅法1简单镶嵌的⽅法对于⾼分辨率的WV和QB影像，有⼀类影像本⾝的头⽂件，格式为【*.TIL】通过该⽂件可以直接打开某条带多幅影像，并对影像平铺，⽆缝，接边完好，⾊调均匀。

但是通过此种⽅法打开的影像后，影像依旧是原始的多幅状态，并没有完成镶嵌。

对于此种具有⼀次打开多幅影像的头⽂件的影像，直接将所有打开的影像输出为⼀幅即可，免去镶嵌步骤。

1.1 打开需要镶嵌的WV或QB影像的【*.TIL】⽂件打开⽅法在ENVI主菜单下【FILE】→【Open Image File】打开【Enter Data Filename】对话框。

图⼀打开⽂件对话框1.2 输出打开的影像⽂件影像打开后会在【Avaliave Bands List】对话框中显⽰影像信息。

也可以在此时查看影像质量。

观察发现，影像已经拼为⼀副，此时直接输出，即完成镶嵌。

输出的⽅法为，在主菜单选择【File】→【Save File As】→【选择需要输出的影像格式，常⽤格式为GeoTIFF/TIFF,ERDAS IMAGE,ENVI Standard】。

选择输出影响后，弹出对话框，选择打开的需拼接影像，选择后单击【OK】，确认信息，关闭对话框。

对话框关闭后，弹出对话框，设置输出路径和输出⽂件名。

设置完成后单击【OK】,运⾏程序。

2 常⽤镶嵌⽅法2.1 打开需镶嵌影像以TIF影像为例，⾸先打开多幅TIF影像，TIF影像打开办法，通过【FILE】→【Open Image File】打开【Enter Data Filename】对话框。

在对话框中同时打开多幅需要镶嵌的TIF影像。

2.2 打开镶嵌功能通过主菜单【Map】—【Mosicking】--【Georeferenced】，打开镶嵌功能。

图⼆打开镶嵌功能在【Map Bands Mosick】对话框中，通过对话框的菜单导⼊需镶嵌的影像，【Import】→【Import Files】,在打开的对话框中，选择需镶嵌的影像，单击【OK】确认信息，等待程序导⼊影像。

遥感图像配准与镶嵌

遥感图像配准与镶嵌
相关应有q 0。
mn
C(c, r)
( gi, j g ) ( gir, jc g)
i1 j1
相关函数（矢量数积）
R( p, q) g(x, y)g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， q若qR（0）p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0
– SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变 性，对视角变化、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性；
– 独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确地 匹配；
– 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； – 可扩展性，可以很方便的与其它形式的特征向量进行联合。
i1 j1
mn
mn
(gi, j g )2
( gir, jc gr,c )2
i1 j1
i1 j1
差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
S( p, q) g(x, y) g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
mn
S (c, r)
gi , j gir , jc
SIFT算法（二）
• SIFT特征匹配算法包括两个阶段，第一阶段是SIFT特征的生成，即从 多幅待匹配图像中提取出对尺度旋转、缩放、亮度变化无关的特征向 量；第二阶段是SIFT特征向量的匹配。
• SIFT特征向量的生成算法共包括4步：
– 尺度空间极值检测，以初步确定关键点位置和所在尺度； – 拟和三维二次函数精确确定位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和
Hausdorff 距离等 • 4.消除错配

实验三 遥感图像裁剪、镶嵌、融合

实验三 遥感图像裁剪、镶嵌、融合

实验四遥感图像的拼接、裁剪、融合一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；·掌握不同分辨率图像的特性，详细理解各种融合方法的原理，以及各种融合方法的优缺点，能够根据不同的应用目的合理选择融合方法，掌握融合的操作过程；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影也就是说图像必须经过几何校正处理，虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型，不同的象元大小，但必须有相同的波段数。

在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。

·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。

·分辨率融合是对不同分辨率的摇杆图像进行融合处理，使处理后的图像既具有较好的空间分辨率又具有多光谱特征，从而增加图像的可解译性。

图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及融合方法的选择只有将不同空间分辨率的图像进行精确的配准才能达到满意的融合效果，而融合的方法的选择主要是由被融合图像的特性以及融合的目的进行选择的，同时需要对融合的原理有正确的认识。

三、实验内容和实验过程本次试验主要包括遥感图像拼接、遥感图像分幅裁剪、遥感图像分辨率融合。

下面分别介绍：1.图像拼接实验步骤：（1）启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。

遥感图像镶嵌

遥感图像镶嵌

实习9 遥感图像镶嵌一、实验目的1、了解遥感图像镶嵌的原理和方法；2、掌握在ENVI遥感图像处理系统中遥感图像镶嵌的流程和操作；3、深刻理解遥感图像镶嵌的意义及其应用。

二、实验操作步骤完成此实验需要先裁剪一幅图像，然后再将其拼接起来。

裁剪图像can_tmr.img为左右两幅影像，都包含中间类似菱形的部分。

横向像元坐标左图到为1-400，右图横向起始像元为170（160更好）-640，纵向（Y向）均为全部像元1-400，只裁剪TM543共三个波段。

本实验的底图为像元坐标，故采用规则裁剪图像的方法完成裁剪；对有坐标的图像，也可以根据地理坐标进行裁剪。

此外，根据数据的情况和需要还可利用感兴趣区（ROI）、矢量数据和掩膜裁剪图像。

实习一图像裁剪1 打开要裁剪的图像。

打开文件can_tmr.img，并用TM543假彩色合成来显示该影像。

2 裁剪图像。

（1）主菜单/file/save file as/ENVI Standard（2）在New File Builder对话框中，点Import File标签，选择文件；（3）点击spatial subset通过输入图像行列起止像元及像元总数，选择空间子集；左图行列均为1-400；右图，输出结果保存为canleft543；右图(samples:170:640/471)(lines:1:400 / 400), 输出结果保存为canright543；（4）在Spectral Subset下用shift和ctrl等键选择要裁剪的波段（本实验为节省空间，只裁剪TM543三个波段）；（5）输出结果左图保存为canleft543，右图保存为canright543；点击OK，裁剪图像。

（6）打开显示并查看裁剪后的图像canleft543和canright543。

实习二图像镶嵌1 打开有重叠区域的两幅图像canleft543和canright543；2 点主菜单/ Map / Mosaicking / Pixel Based；3 在Pixel Based Mosaic对话框中，点Import / Import files/，将两幅图像加载到“Mosaic Input Files”对话框中，点OK；4 出现Select Mosaic小对话框，显示X size(640)和Y size(400)，点OK；5 出现Pixel Mosaic 640×400镶嵌窗口，根据需要可进一步调整与编辑，如：（1）点菜单Opions\ Change Mosaic Size可调整拼接后图像的X、Y向像元的大小；（2）选中镶嵌2波段中的任一波段，点击在窗口左下方的XO、YO右侧的收音机按钮，可调整两图像镶嵌的上下和左右位置（显示的是各图拼接起始点的像元坐标）；（类似word中用光标移动图像）（3）分别选择镶嵌的（左右）影像——右键点击窗口中的该影像——选Edit Entry，进入entry对话框：对背景值、羽化值、匀光等进行设置。

实验三遥感图像裁剪、镶嵌、融合

实验三遥感图像裁剪、镶嵌、融合

实验四遥感图像的拼接、裁剪、融合一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；·掌握不同分辨率图像的特性，详细理解各种融合方法的原理，以及各种融合方法的优缺点，能够根据不同的应用目的合理选择融合方法，掌握融合的操作过程；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影也就是说图像必须经过几何校正处理，虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型，不同的象元大小，但必须有相同的波段数。

在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。

·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。

·分辨率融合是对不同分辨率的摇杆图像进行融合处理，使处理后的图像既具有较好的空间分辨率又具有多光谱特征，从而增加图像的可解译性。

图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及融合方法的选择只有将不同空间分辨率的图像进行精确的配准才能达到满意的融合效果，而融合的方法的选择主要是由被融合图像的特性以及融合的目的进行选择的，同时需要对融合的原理有正确的认识。

三、实验内容和实验过程本次试验主要包括遥感图像拼接、遥感图像分幅裁剪、遥感图像分辨率融合。

下面分别介绍：1.图像拼接实验步骤：（1）启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。

影像镶嵌和影像合并的步骤

影像镶嵌和影像合并的步骤

影像镶嵌和影像合并的步骤
1. 影像预处理。

在进行影像镶嵌和影像合并之前，首先需要对待处理的影像进行预处理。

这包括去除噪声、校正图像的几何形变和辐射形变，以确保待处理的影像具有相似的几何和辐射特性。

2. 影像配准。

影像配准是影像镶嵌和影像合并的关键步骤之一。

在影像配准过程中，将不同影像中的相同地物对齐，以确保它们在同一坐标系下。

这可以通过特征点匹配、相位相关等方法来实现。

3. 影像镶嵌。

影像镶嵌是将多个重叠的影像拼接在一起，以形成一个更大范围的影像。

在影像镶嵌过程中，需要进行重叠区域的融合，以消除拼接处的不连续性，并保持图像的一致性。

4. 影像合并。

影像合并是将多个具有不同光谱波段的影像合成为一个多光谱影像或高光谱影像。

这可以通过像元级融合、波段级融合等方法来实现，以获得更丰富的信息。

5. 影像后处理。

在影像镶嵌和影像合并之后，通常需要进行影像的后处理，包括色彩校正、锐化、去模糊等操作，以进一步提高影像的质量和可视化效果。

总之，影像镶嵌和影像合并是数字图像处理中重要的技术，它们可以帮助我们获取更全面、更准确的地学信息，对于遥感、地理信息系统等领域具有重要的应用意义。

通过以上步骤的实施，可以实现影像的有效镶嵌和合并，为后续的地学信息提取和分析提供可靠的数据基础。

ENVI基本操作之影像镶嵌

ENVI基本操作之影像镶嵌

ENVI基本操作之影像镶嵌ENVI软件是一款由美国Exelis Visual Information Solutions公司开发的遥感图像处理软件，主要用于遥感数据的处理、分析和可视化。

在ENVI中，影像镶嵌（image mosaic）是一项基本操作，它可以将多幅遥感影像拼接在一起，形成连续、无缝的大范围影像。

本文将介绍ENVI中的影像镶嵌操作的基本步骤和注意事项。

首先，我们需要将要拼接的多幅影像导入到ENVI中。

打开ENVI软件后，点击主界面上的"File"菜单，选择"Open Image File(s)"选项。

在弹出的文件浏览窗口中，选择要拼接的影像文件，点击"Open"按钮导入。

导入影像之后，打开ENVI中的"Mosaic"工具。

点击主界面上的"Raster"菜单，选择"Mosaic"选项。

这将打开ENVI的影像镶嵌工具窗口。

在影像镶嵌工具窗口中，首先需要选择要拼接的影像文件。

点击"Input Rasters"按钮，在弹出的文件浏览窗口中选择要拼接的影像文件，并点击"Add"按钮将其添加到影像列表中。

可以重复此步骤，将所有要拼接的影像文件都添加到列表中。

在列表中，可以对影像文件进行排序、删除或者查看属性。

接下来，需要设置输出文件的参数。

点击"Output Raster"按钮，在弹出的文件浏览窗口中选择输出文件的保存位置和名称，并点击"Save"按钮保存。

在"Format"下拉菜单中选择输出文件的格式，如"ENVI"或者"TIFF"等。

还可以设置输出文件的数据类型、空间参考、投影坐标等参数，以满足特定的需求。

在影像镶嵌工具窗口的下方，可以调整拼接影像的像素大小和位置。

如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌

如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌

如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌在当今高科技快速发展的时代，遥感技术的广泛应用为地理学、环境科学、城市规划和军事等领域提供了巨大的帮助。

然而，由于遥感影像获取的特殊性质，它们通常需要进行配准和镶嵌才能更好地发挥作用。

本文将介绍如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌，以提高影像分析的准确性和可靠性。

首先，我们需要明确什么是遥感影像配准与镶嵌。

遥感影像配准是指将多幅来自不同传感器或不同时间的遥感影像准确地对齐在同一坐标系下，以实现精确的空间比较和分析。

而遥感影像镶嵌则是指将多幅配准后的遥感影像拼接在一起，以形成连续、无缝的地表覆盖图像。

配准和镶嵌是遥感影像处理的重要步骤，能够提供全面的地表信息，帮助我们更好地了解和研究地球。

在进行遥感影像配准与镶嵌之前，我们首先需要了解影像几何校正。

几何校正是指对遥感影像进行外方位元素的校正，以实现影像的几何精度改进。

测绘技术在影像几何校正中发挥着重要作用，通过对影像进行数字摄影测量，定位和辅助数据获取，能够提供高精度的影像几何校正结果。

在几何校正过程中，通常需要利用控制点进行像控定位和坐标转换，从而实现影像的精确定位。

在影像配准方面，测绘技术可以通过特征点匹配、相似性变换和最小二乘法等方法，实现多幅遥感影像之间的准确对齐。

特征点匹配是一种常用的配准方法，它通过提取影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而实现影像的精确配准。

相似性变换是一种用于描述两幅影像之间几何变换关系的数学模型，可以根据特征点的位置和变换参数，对待配准影像进行几何变换，从而实现影像的精确对齐。

最小二乘法是一种常用的配准评价方法，通过最小化配准过程中特征点之间的残差，确定最优的配准变换参数，以实现影像的精确对齐。

在影像镶嵌方面，测绘技术可以通过边缘匹配、重叠区域调整和无缝融合等方法，实现多幅配准影像的无缝拼接。

边缘匹配是一种常用的镶嵌方法，它通过提取影像边缘特征，并将其与相邻影像的边缘特征进行匹配，从而实现影像的无缝拼接。

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第33卷第3期 2018年6月遥感信息Remote Sensing InformationVol, 33，No.3 Jun. ,2018

单机模式下的高分遥感影像并行镶嵌

张建兴li2，杨柳忠1，于静1，张宁1(1.住房和城乡建设部遥感应用中心，北京100835;2.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京100101)

摘要：针对传统串行镶嵌在单机模式下效率低下的问题，提出一种基于单机模式的小规模遥感影像并行镶嵌 方法。通过对串行镶嵌过程的分析，将有效镶嵌区域按照处理内容划分为不同类型的数据子块，采用经典的“生 产者-消费者”模型，实现了数据处理与磁盘I/O的解耦，以串行流水线的工作模式最大程度地隐藏了数据处理时 间，从而有效提高了镶嵌效率。与商用软件ArcGIS进行了镶嵌效率对比，在小规模遥感影像整幅镶嵌应用中，该 方法获得了 2倍左右的加速效果。关键词：并行；生产者-消费者；镶嵌；单机模式；分块 doi：10. 3969/j. issn. 1000-3177. 2018. 03. 021

中图分类号：TP751 文献标志码：A 文章编号=1000-3177(2018)157-0136-07

Parallel Mosaic of High Resolution Remote Sensing Images in Stand-alone Mode

ZHANG Jianxing1'2, YANG Liuzhon1, YU Jing1,ZHANG Ning1

(1. Remote Sensing Application Center ^Ministry of Housing and Urban-rural Development 9Beijing 100835 ,CAina ；2. State Key Laboratory of Resources and Environment Information System of Chinese Academy ofSciences 9 Beijing 100101 ,C/iina)

Abstract ： Aiming at the low efficiency of traditional serial mosaicking on stand-alone machines, a parallel mosaicking method of small scale remote sensing images is proposed. Through the analysis of serial mosaic process, effective mosaic region is further divided into different types of sub blocks according to processing contents. The classic parallel model of “producer- consumer” is introduced to realize the decoupling of data processing and disk I/O. The resulted serial pipeline mode enables to greatly hide the data processing time, so as to effectively improve the efficiency of mosaic. Compared with the commercial software ArcGIS, the efficiency of this method is better and acquires about two times speed-up effect in mosaicking.Key words：parallel5 producer-consumer； mosaic； stand-alone mode； block

〇引言影像镶嵌，又称影像拼接，是将区域内一系列具 有重叠的单幅影像拼接为一幅尺寸更大的影像的处 理技术。影像镶嵌是目前获取大尺度无缝髙分辨率 影像的主要手段，也是大区域遥感图像的分析与展 现的研究重点。遥感图像镶嵌非常重要，没有镶嵌 技术，所使用的数据将被图像的实际地理范围所 限制[1]。在国产高分辨率遥感卫星影像处理中（本文主 要针对高分一号数据、高分二号数据），要实现影像 镶嵌一般需要完成几何纠正、正射纠正、影像融合、 重采样、勻光匀色、镶嵌线寻址等前续步骤，这是一 个自然的串行流程，每一步的输出都是下一步骤的 输人，如图1所示。但是随着对地观测分辨率的不 断提高，传统串行计算方法的低效问题愈显突出，越 来越无法满足遥感影像规模应用的需求。近年来， GPU-CPU协同处理技术在遥感数据的快速处理中

收稿日期=2017-08-29 修订日期=2018-05-30 基金项目：国家重点研发计划项目（2017YFB0503900)。作者简介:张建兴(1979—），男，博士，主要研究方向为遥感图像处理、遥感技术及应用。 E-mail：zjx7906@163. com—136 —引用格式：张建兴，杨柳忠，于静，等.单机模式下的高分遥感影像并行镶嵌[J].遥感信息，2018,33(3) =136-142图1国产高分遥感影像数据基本处理流程获得了广泛应用，但相关研究一般都集中在辐射校 正、正射纠正和影像融合等环节[24]，在影像镶嵌方 面尚未见到在GPU上实现的例子[5]。一般而言， 广义镶嵌包含影像融合环节后的全部过程。目前， 一些已有的针对镶嵌进行并行加速的研究在流程上 和串行镶嵌基本相同，只是针对串行镶嵌过程中的 部分环节进行改造，如安兴华等[6]提出的适用于机 群系统的细粒度遥感图像镶嵌并行算法，张建清 等[7]提出的基于集群计算系统的海量航空数码影像 并行镶嵌算法，陈晨等[8]利用视频图像镶嵌算法[9] 思想对文献[6]中的二维K插值算法进行改进，使 之适用于遥感图像镶嵌。这些研究都是针对重采 样、匀光匀色等环节进行加速改造，相对于串行镶嵌 算法而言，在一定程度上提高了镶嵌效率，但在负 载均衡和I/O并行方面仍具有一定的局限性。一

些考虑更为全面的研究包括：王妍颖等[1°]基于动 态任务分配实现了重采样和匀色等过程中的负载 均衡，并利用多线程较好地发挥了 PVSF2并行文 件系统I/O节点的多流并发技术优势；^^等[11]则 利用动态DAG调度策略，进一步优化了遥感图像 的处理顺序，增强了任务级并行，更好地发挥计算 节点的性能，提高了镶嵌效率;景维鹏等[12]则利用 Spark分布式内存计算框架利于迭代数据处理的

优势，提出了一种基于自定义弹性分布式数据集 的海量遥感图像并行镶嵌方法，提高了节点的利 用率。已有这些并行镶嵌算法具有一些共同特 征，都是基于集群系统平台，分布式工作环境，采 用MPI消息传递机制的主-从节点并行编程模式。 基于集群的高性能计算解决方案是目前大规模遥

感数据处理的主流模式，但集群数据处理平台建 设成本和使用成本都很高，在一些场合反而制约 了遥感技术的应用与研究。例如，针对城市级别 的卫星遥感应用，一般只需要几景高分影像，在一 些没有条件搭建集群环境的场合，基于单机的串 行影像镶嵌算法效率低下问题仍然突出。本文提 出了一种单机模式下的并行镶嵌算法，它采用了

计算机科学中经典的生产者-消费者模型，发挥了 CPU线程级别的并发优势，适用于小规模遥感影

像快速镶嵌。

1串行镶嵌算法分析如果不考虑重采样和匀色，狭义的镶嵌仅包括 镶嵌线寻址和基于镶嵌线的影像拼接2个子过程， 如图2所示。镶嵌线寻址是目前遥感影像镶嵌研究 的热点，它主要解决如何在影像的重叠区域确定一 条合理的镶嵌界线以实现影像的无缝拼接的问题。 镶嵌线寻址通常具有全局意义，需要考虑全部影像 的覆盖重叠情况，不具备并行潜质。另外，镶嵌线寻 址在整个狭义镶嵌过程中时间占比很小，以3景 GF-2影像为例，初始镶嵌网的寻址时间仅占不到 0.01%，因此，在整个狭义镶嵌过程中，影响镶嵌效 率的主要是基于接缝线的影像拼接环节。影像拼接 是典型的I/O密集型任务，主要工作在磁盘读写， 即:从磁盘上串行地读取每幅影像，根据已有的接缝 线拼接形成整幅影像，最后写回磁盘。在基于集群 的并行镶嵌算法中，这主要依赖于并行文件系统的 I/O加速策略而非镶嵌算法本身，如Lustre、PVFS

等一些通用的并行文件系统能够实现一定程度的 I/O并行加速[1°，13]，但在单机模式下拼接过程通常 只能串行。

图2狭义镶嵌过程然而，在实际高分影像数据处理中可以发现，多 幅影像的纯粹磁盘访问时间(读和写)要远小于多幅 影像的镶嵌时间，说明除了磁盘I/O外，镶嵌过程 依然有可以被挖掘的加速空间。通过进一步分析可 以发现，如图2所示，除了 1度重叠区（区域的影像 覆盖次数为1)数据无需要处理外，2度及以上重叠 区影像都需要进一步处理，即依据接缝线的位置来 确定重叠区域内任何一个像素的影像源，这需要考

几何纠正一狭义镶嵌

广义镶嵌

137遥感信息2018年3期虑重叠区内点与接缝线的空间位置关系。因此，不 同的影像区域具有不同的处理策略，应该区别对待。 另外，单机模式下若以单幅影像作为处理粒度，给内

存数据管理与缓存管理都带来巨大压力，很可能导 致性能瓶颈。

2基于生产者-消费者模式的并行镶嵌2.1生产者-消费者模式生产者-消费者模式是经典的多线程并发程序 设计模式，如图3所示。生产者-消费者模型可以简 单地描述为:生产者每生产一次产品，就将产品投人 缓冲区，当缓冲区满了就停止生产;消费者每次从缓 冲区中取出一件产品，然后进行消费，当缓冲区空时 就停止消费。

生产者投入-►取出■►消费者

缓冲区图3生产者-消费者模式

在实际的并发设计中，可以有多个生产者同时 生产产品，也可以有多个消费者同时消费产品，但缓 冲区通常只有一个人口和出口，因此具有“先进先 出”特点的阻塞队列是最为常见的缓冲区实现形式， 即先生产出的产品优先投入缓冲区，并按产品到达 次序排列;先来到的消费者，优先按产品次序取出产 品进行消费。缓冲区是生产者-消费者模式实现的 关键，它使得生产者和消费者相互解耦，不再直接依 赖，成为了相对独立的过程，从而实现并发。生产 者-消费者模式的另外一个重要特点是它能够根据 生产者和消费者的工作能力来实现处理过程的平 衡，从而提高整体处理数据的速度。例如，当生产速 度低于消费速度时，可以通过增加生产者的数量实 现生产能力和消费能力的匹配。生产者-消费者模 式的这些重要优点也是本文采取该模式的主要 动机。2.2图像分块