ENVI遥感图像配准实验报告
ENVI遥感图像配准
一、实验目的:
1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理,包括打开图像,保存图像。
2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。
3、深刻理解和巩固基本理论知识,掌握基本技能和动手操作能力,提高综合分析问题的能力。
二、实验原理
(1)最邻近法
最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值,简单,处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移,可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据,如土地利用,植被类型等。
双线性插方法是使用临近4个点的像元值,按照其距插点的距离赋予不同的权重,进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯的输出图像,其缺点是破坏了原来的像元值,在后来的波谱识别分类分析中,会引起一些问题。
示意图:
由梯形计算公式:
故
同理
最终得:
三次卷积插法是一种精度较高的方法,通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值,方法与双线性插相似,先在Y 方向插四次(或X 方向),再在X 方向(或Y 方向)插四次,最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现,但是算法复杂,计算量大,同样会改变原来的栅格值,且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。
作为对双线性插法的改进,即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响,还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”,立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为:
我们可以设需要计算点的灰度值f(x,y)为:
其中:
计算后可得出:
(4)算法比较示意图:
三、实验容:
1、熟练使用ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理,包括打开图像,保存图像。
2、初步了解学会图像处理的基本流程。
3、手动选择控制点,对所给的两幅图像bldr_tm.img和bldr_sp.img进行精确配准。
4、对比生成配准影像的五种不同方法,分析各自的特点和优劣。
四、实验步骤:
(1)打开基准图像bldr_tm.img(图1-1)和待匹配影像
bldr_sp.img(图1-2)。
(图1-1)基准影像(图1-2)待匹配影像(2)手动选择控制点
(图2-1)基准影像(图2-2)待匹配影像