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遥感实验四图像镶嵌、裁切及融合.doc

上传人:xrp****65 文档编号:5908548 上传时间:2024-11-23 格式:DOC 页数:16 大小:3.99MB 下载积分:10 金币
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资源描述
遥感导论第四次实习——数字图像处理 ------------图像镶嵌、裁切及融合 一、 实习目的 学会图像镶嵌、图像裁切及图像融合等技术,通过实际影像的操作,制作可用于实际工作的某区域遥感图像,为下一次实验准备数据。 二、 实习内容 1、图像裁切 2、图像镶嵌 3、图像融合 三、 实习步骤 用AOI(兴趣区)裁切 首先,建立AOI:在Viewer中点击菜单AOI/Tools,出现AOI工具条,取相应工具在图上画出不同形状的AOI(方的、圆的、任意形状的) 然后,选择AOI:用选择键点击选中要用来裁切影像的AOI。 最后,用AOI裁切图像:点击、选择subset image,按下图序号所示进行操作。 其中选择Viewer要保证打开的Viewer中确实存在已经生成的AOI,否则会出现错误提示。或者,也可以在Viewer中点击菜单File/Save/AOI Layer As,保存成一个AOI文件;在上图中6处改为选择最下方的AOI File,在出现的对话框中选择所需的AOI文件。 2、图像镶嵌 点击、选择mosaic images,按下图中序号所示进行操作。其中3处要依次添加完成所要镶嵌的若干幅图像,如: 要镶嵌两幅影像,要添加两次,即重复操作两次。 图像镶嵌操作的详细过程: 在Mosaic Tool工具条选择Display Add Images Dialog按钮,或在Mosaic Tool视窗菜单条中点击Edit / Add Images,出现Add Images,从中添加要镶嵌的影像 加载拼接图像的同时,切换到Image Area Options选项卡,设置拼接影像范围选择方法为:Use Entire Image。 图像匹配设置,在Mosaic Tool工具条选择Display Color Correction按钮,或在Mosaic Tool视窗菜单条中点击Edit /Color Corrections —打击Color Corrections对话框,根据需要设置颜色匹配方法。 注意:如果输入的拼接影像自身存在较大的亮度差异(例如,中间暗周围亮或者一边亮一边暗),需要首先利用匀光处理(Use Image Dodging)或色彩平衡(Use Color Balancing)去除单幅影像自身的亮度差异;如果输入的影像间直方图差异比较大,可通过直方图匹配(Use Histogram Matching)执行影像的色彩调整。在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击Edit/set Overlap Function—打开set Overlap Function对话框: 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。 .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: . :自动生成重叠区域的拼接线 . :手动绘制拼接线,可以是矢量文件,或AOI文件 . :重叠区域内拼接线两侧区域选择切换 . :无拼接线 注意:该步骤中如果选择了有拼接线的拼接模式,则上一步中重叠区域像元灰度计算方式自动失效,拼接后影像像元灰度值直接采用原拼接图像的像元灰度值。 运行Mosaic 工具,在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic —打开Output File Name对话框, 确定输出文件名:mosaic.img。 切换到Output Options选项卡, 设置下列参数: .确定输出图像区域:ALL .OK进行图像拼接。 3、图像融合 点击,选择Spatial Enhancement/Resolution merge,按下图序号所示进行操作。图中4处是输入高分辨率的道波段图像,5处输入低分辨率的多光谱图像,6处为新生成的结果文件。先用缺省的设置做一下,查看生成图像。修改融合方法,观察结果图像。小结不同融合方法的成果差异。 方法一 方法二 方法三 三种融合方法: 主成分变换法 主成分分析法(principal component analysis,PCA)是将多波段的低分辨率图像进行PCA变换,将单波段的高分辨率图像经过灰度拉伸,使其灰度的均值与方差和PCA变换第一分量图像一致;然后用拉伸过的高分辨率图像代替第一分量图像,经过PCA逆变换还原到原始空间生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。 乘积变换法   乘积变换法(Multipalcative)融合是应用最基本的乘积组合算法,直接对2种空间分辨率的遥感数据进行融合,其运算法则为: Brovey变换法 Brovey变换法融合是较为简单的融合方法,它是为RGB影像显示进行多光谱波段颜色归一化,将高分辨率全色影像与多光谱影像红、绿、蓝波段的比重各自相乘完成融合。变换处理完成后,再反变换得到新图像。   成果差异  a) 主成分变换融合(Principle Component)   从影像空间分辨力、清晰度看,变换融合的影像在分辨力、清晰度都较原始多波段图像有很大提高。在融合影像上能清晰分辨出线性地物和一些小的水体等(由于此文档较小,如拿原文件在ERDAS上,可清晰看见这些地物。),而这些在原影像上就较难分辨。 一些小的水体在原始图像上几乎无法辨认,在融合的图像上则可以清晰的辨认出。从光谱特征看,融合后的彩色合成图像的色彩整体同原多光谱彩色合成影像相似,不过,我觉得此种融合颜色的过渡差异过大,肉眼判断觉得不够自然、舒服。 b) 乘积变换融合(Mutiplicative) 这种方法是三种常用融合方法中最简单、耗时最少的方法,但是这种方法改变了多光谱数据的辐射信息,图像的亮度成分被增加,增强影像的细节反差。并且颜色过渡得较为自然,肉眼所看较为舒服。 c) 比值变换融合(Brovey Transform) 这种方法融合结果色调非常良好,几乎完整地保持了原始影像的色调信息。但是这种方法对多光谱图像的辐射信息有一定程度的改变。经融合后,明显感觉分辨率得到大大的提高,地物更为突出。 . 从此次融合结果比较来看,通过比较,为了兼顾色彩及分辨率,以使我们处理效果更为有价值,此次融合,最终选择比值变换融合。 四、 实习心得 在遥感影像数据的融合过程中,不同的融合算法都对影像的特性产生了不同程度的影响,几乎每种融合算法都要在一定程度上扭曲原始多光谱信息,从而导致了相同地物的纹理、光谱等特征表现有很大的不同。因此,应当根据融合的目的和需要融合的影像条件来选择适合的融合方法。
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