多波段图像拼接
arcmap 波段合成
arcmap 波段合成ArcMap是一款常用的地理信息系统软件，它提供了丰富的功能和工具，可以进行各种地理数据处理和分析。
其中，波段合成是ArcMap 中一项重要的功能，它可以将不同波段的遥感影像合成为一幅多波段影像，从而提供更全面的地理信息。
波段合成在遥感影像处理中起着至关重要的作用。
遥感影像是通过卫星或飞机等遥感技术获取的地球表面的图像数据，其中包含了丰富的地理信息。
不同波段的遥感影像可以提供不同的信息，例如红外波段可以用于植被监测，短波红外波段可以用于水体检测等。
因此，将不同波段的遥感影像合成为一幅多波段影像，可以获得更全面、更准确的地理信息。
在ArcMap中进行波段合成非常简便。
首先，我们需要将不同波段的遥感影像导入ArcMap中。
可以使用“添加数据”功能将影像文件导入到ArcMap的地图窗口中。
然后，通过“图像处理”工具栏下的“合成波段”工具，选择需要合成的波段，并设置好输出的多波段影像文件的名称和存储路径。
点击运行按钮，ArcMap将会自动进行波段合成处理，生成一幅多波段影像。
在合成过程中，ArcMap会自动对不同波段的数据进行校正和配准，确保合成结果的准确性和完整性。
波段合成后，我们可以对多波段影像进行进一步的分析和处理。
例如，可以使用“图像分类”工具对多波段影像进行分类，提取出不同地物类型的信息。
也可以使用“栅格计算器”工具进行波段运算，例如计算NDVI指数等。
此外，还可以使用“图像镶嵌”工具将多个多波段影像拼接在一起，形成更大范围的影像。
除了波段合成功能，ArcMap还提供了其他强大的功能和工具，可以帮助用户进行地理数据的处理和分析。
例如，可以使用“空间分析”工具进行空间统计和空间模式分析，可以使用“地图制作”工具制作专题地图和制图输出等。
同时，ArcMap还支持扩展功能和插件，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。
ArcMap的波段合成功能是一项非常重要的地理信息处理功能，可以将不同波段的遥感影像合成为一幅多波段影像，提供更全面、更准确的地理信息。
基于多频段融合的全景图像拼接技术
基于多频段融合的全景图像拼接技术*任重，唐垚，谢永斌，洪鹏程（西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安710121）引言图像融合算法的目的就是抹去图片接缝线处的拼接痕迹，使拼接后的图像更加自然，提升拼接效果和质量[2]。
应用于图像拼接的融合算法有两种常用的方法：线性融合算法和加权平均融合算法。
本文提出了一种多频段图像融合，取得了较好的效果。
1传统融合算法1.1线性融合线性融合是最常见的一种融合方法。
为了能够让图像重叠区域过度的更加自然，重叠区域一般为两幅图像在该部分的简单加和。
通常情况下，权重应该为像素位置至重复部分边缘的位置，该算法简单易于实现，可以应用在一些对拼接实时性要求高的实验环境中。
但是这种方法有许多的弊端，诸如，重叠区域无法对齐时候，融合的图像很容易出现模糊和鬼影，重叠区域边界接缝线明显，肉眼可见拼接有破碎感。
相较于线性融合，均值融合会让重叠区域的出现明显的边界线，融合的效果不如线性融合。
1.2加权平均融合算法加权平均融合算法的计算原理和原则就是对于原来图像的像素直截了当的采用了相同的数值，然后在进行接下来的加权平均得到一个融合的图像像素数值。
加权平均融合算法的原理主要就是依照图像中的像素重合点作为核心，最后结果的像素数值就是加权平均以后的算数值。
这样的计算方法减少了计算的偏差。
这样的加权平均融合算法比较便捷、简单。
但是当出现数值不对或者图像重合错误的情况时计算结果就会受到影响。
加权平均算法削弱了图像重合部分的细节特征，使得图像重叠区域有较强的人为涂抹痕迹。
因此在大部分场景下应用加权平均算法其处理图像接缝线结果差强人意。
2本文融合算法摘要：针对图像拼接过程中，传统算法对图像亮度变化鲁棒性不强、拼接融合处图像清晰度不足等问题，提出了一种基于多尺度表达的多频段融合图像拼接技术。
首先，构造高斯金字塔对源图像进行多层次表达；再对高斯金字塔每层进行上采样，将前一层高斯金字塔图像与当前层图像的扩展图像做差，得到拉普拉斯金字塔；然后，对重叠区域进行不同层次融合；最后，对分层融合的图像做逆拉式变换，生成融合图像。
多波段遥感图像彩色合成处理解析
多波段遥感图像彩色合成处理解析【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。
【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法0 引言彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。
本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。
1 授课内容假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。
1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据）图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。
1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。
图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据）图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。
工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。
erdas多波段融合
ERDAS问题：影像的融合图象融合图象的分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图象的融合处理，使处理后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特性，从而达到图象增强的目的。
2张原图，其中高分辨率的黑白图的分辨率是另一张图的4倍原图：高分辨率黑白图低分辨率彩色图一由于两副原图太大，我们先各对相对应的部分进行截图，这里的操作是图象的规则分幅裁剪。
我选择的是两图左上角的部分截取后处理的高分辨率黑白图截取后处理的低分辨率彩色图二再对处理过的截图进行图象几何校正彩色图为需要校正的图象，黑白图作为地理参考的校正过SPOT图象进行控制点的采集得到校正后的彩色图象三进行分辨率融合确定高分辨率输入文件为黑白图确定多光谱输入文件为校正后的彩色图定义输出文件选择融合的方法和重采样的方法不同的融合方法得出不同的融合结果图象1主成分变换法（principle component），它是建立在图象统计特征上的多维线性变换，具有方差信息浓缩和数据压缩的作用，可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息，常常以高分辨率数据替代多波段数据变换以后的第一组成分来达到融合目的。
具体过程：（1）对输入的多波段遥感数据进行主成分变换；（2）以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一组成分；（3）进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图象。
(主成分变换融合法得到得融合图象)2乘积方法（mutiplicative），它是应用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据，即把多波段图象中的任意一个波段值与高分辨遥感数据的乘积赋给融合以后的波段数值。
(乘积方法得到得融合图象)3比值方法（brovey transform），是把多波段图象中的红、蓝、绿波段的数值占三波段和的比率与高分辨率遥感数据的乘积各赋给融合后波段图象的红、蓝、绿波段数值上。
(比值方法得到得融合图象)四融合前后比较和不同融合法之间比较截图并放大各图同一部位方便观察黑白高分辨率图彩色低分辨率图主成分变换法得到得融合图象乘积方法得到得融合图象比值方法得到得融合图象评价：主成分变换法的效果最差，乘积方法和比值方法效果相对较好；颜色上主成分变换法都变浅色了很多；乘积方法的颜色基本与原彩色图颜色一致；比值方法在颜色上虽然不明显，但是仔细看对比起原彩色图，颜色深的地方变浅了，颜色浅的地方变深了，有一种颜色调和、中和的感觉。
了解计算机视觉技术中的图像拼接与全景图生成算法
了解计算机视觉技术中的图像拼接与全景图生成算法计算机视觉技术在现代社会中扮演着重要的角色，其中图像拼接与全景图生成算法是其重要的应用之一。
本文将介绍图像拼接与全景图生成算法的基本原理、常见方法以及应用领域。
图像拼接是指将多张部分重叠的图像组合成一张完整的图像的过程。
它在许多领域有广泛的应用，如摄影、遥感、虚拟现实等。
图像拼接算法的核心任务是找到合适的图像拼接变换，并将图像融合在一起，使得拼接后的图像具有自然的过渡效果。
图像拼接算法通常包含以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：首先，从每张输入图像中提取特征点。
这些特征点可以是角点、边缘点或区域特征。
然后，通过匹配这些特征点，确定图像之间的相对位置关系。
2. 配准与变换：在特征匹配的基础上，需要计算图像之间的几何变换关系，包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。
通过这些变换，将输入图像对齐到一个参考坐标系中，以便进行后续的融合操作。
3. 图像融合：在经过配准和变换后，需要将输入图像进行融合，使得拼接后的图像具有自然的过渡效果。
常见的融合方法包括像素级融合、图像块级融合和多重分辨率融合等。
4. 修复与优化：在完成图像拼接后，可能会存在一些拼接不完整或不连续的区域。
为了解决这些问题，需要进行图像修复和优化操作。
修复方法可以利用图像修补或图像重建算法，补全缺失的区域，使得拼接后的图像更加完整和平滑。
全景图生成算法是图像拼接的一个特例，其目标是将多个图像无缝拼接成一个具有广角视角的全景图像。
全景图的生成过程与图像拼接类似，但更加复杂。
全景图生成算法通常包括以下几个步骤：1. 图像对齐与配准：首先，将输入的多个图像进行对齐和配准。
这一步骤的目标是估计每幅图像之间的几何变换关系，以便在后续的拼接过程中保持图像的连续性和一致性。
2. 图像拼接：对于全景图生成来说，图像拼接是最关键的一步。
通常采用多图像融合的方式，将多个图像按照一定的顺序进行融合，在保持图像连续性的同时，尽量减少拼接痕迹的出现。
ENVI下多波段WV、QB影像融合方法
ENVI下多波段WV、QB影像融合方法1分别打开多光谱、全色影像打开WV或QB影像的方法有多种，为了免去镶嵌的步骤，推荐的方法是直接打开有DG 公司提供的头文件【*.TIL】，该文件可同时打开一条带的影像文件。
打开该文件之后可直接通过该文件对同一条带之内的影像进行处理，无缝隙，免去融合，简化了处理步骤。
打开方法在ENVI主菜单下【FILE】→【Open Image File】打开【Enter Data Filename】对话框。
通过该方法，分别打开全色和多光谱文件，进入下个步骤。
图一打开文件对话框2 启用锐化模块图像锐化自动地将一幅低分辨率的彩色图像与一幅高分辨率的灰阶图像结合在一起，再抽样成高分辨率像元大小。
ENVI 有两种图像尖锐化技术，用一个HIS 变换，以及用一个彩色标准化变换。
图像必须是地理坐标定位了的或有同样的维数。
图像尖锐化需要输入三个波段。
这些波段应该是拉伸过的字节型数据，或从一个开放的彩色显示中选择。
根据经验，本实验将介绍ENVI下的【Gram-Schmidt】光谱锐化方法。
启动该模块方法为在ENVI主菜单下选择【Transforms】→【Image Sharpening】→【Gram-Schmidt Spectral Sharpening】。
打开该功能之后将弹出对话框要求输入低分辨率多光谱影像（Low Spatial Resolution Multi Bafnd），如图二选择影像，单击【OK】按钮，确认输入信息并关闭该对话框。
之后弹出第二个对话框要求输入高分辨率灰度图（High Spatial Resolution Pan）,选择高分辨率全色影像，单击【OK】按钮，确认输入信息并关闭该对话框。
图二输入低分辨率影像选择好需要融合的高分辨率全色影像和低分辨率多光谱影像后，将弹出具体设置对话框，因ENVI的锐化模块中已经输入好WV和QB影像融合需要的参数，故该步骤较为简单，只需确认传感器类型、重采样方法和输出路径即可。
不同波段图像的融合方法比较研究
不同波段图像的融合方法比较研究随着我国遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在城市规划、资源调查、农业监测等领域得到了广泛应用。
而在遥感影像处理中，不同波段图像的融合是常见的一种手段。
本文将比较三种不同的图像融合方法，并探讨它们的适用场景。
一、低通滤波和高通滤波融合低通滤波和高通滤波融合方法是常用的一种图像融合方法。
低通滤波可以保留图像的平滑部分，而高通滤波则可以提取图像的边缘信息。
将低通滤波和高通滤波融合在一起，可以同时保留图像的平滑部分和边缘信息。
该方法的具体步骤如下：1. 对原始图像进行低通滤波，得到平滑部分。
常用的低通滤波器包括高斯滤波器和均值滤波器。
2. 对原始图像进行高通滤波，得到边缘信息。
常用的高通滤波器有拉普拉斯滤波器、索伯尔滤波器和Canny边缘检测算法。
3. 将平滑部分和边缘信息合并在一起，得到融合后的图像。
该方法的优点是可以同时保留图像的平滑部分和边缘信息，适用于具有较多细节信息的图像。
但是该方法的缺点是需要进行两次滤波操作，算法复杂度较高，同时对于一些较为简单的图像，效果并不明显。
二、小波变换融合小波变换是一种将信号分解为不同频率的分量的数学方法。
利用小波变换可以对图像进行多尺度分析和重构。
在图像融合中，小波变换可以将原始图像分解为不同尺度和方向的分量，对每个分量进行融合，最终重构出融合后的图像。
该方法的具体步骤如下：1. 对原始图像进行小波变换，得到不同尺度和方向的分量。
2. 对每个分量进行融合。
常用的融合方法包括最大值融合、平均值融合和小波系数融合。
3. 将融合后的分量进行重构，得到融合后的图像。
该方法的优点是可以保留图像的多尺度和方向信息，适用于具有较大场景动态范围的图像。
但是该方法的缺点是重构时间较长，算法复杂度较高，同时需要选择合适的小波基和分解层数。
三、基于深度学习的融合方法深度学习是近年来兴起的一种人工智能技术，可以自动学习和提取图像的特征信息。
在图像融合中，利用深度学习可以通过学习大量数据来提高融合效果，具有良好的适应性和鲁棒性。
第一节 多波段图像的合成
第一节多波段图像的合成
打开leica geosystem Gis @Mapping ERDAS imagine8.7出
点击OK键将下载的遥感数据解压到D盘如下图
之后出现如下图
点击utilities 出现如下图
选择Layerstack 出现如下图
点击INPUT file的箭头部分
点击look in 右边的箭头选择D盘在FileS of type 点击箭头选择TIFF 后出现如下图
从中选择453波段分别点击OK 键之后在LAYER 中选择ALL -- Add 如图
在output file 右侧点击三角号出现
给File name 另取名为“合成”点击OK 合成过程结束后点击OK
打开窗口
点击File下的打开文件夹符号点击如下图
点击如下图
后点击合成图片如下图
点击OK
点击缩小符号即“-”出现如下图
这样三个波段的合成图像即合成了。
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2.2图像拼接—多波段图像拼接
一、实验背景
图像拼接就是将具有地理参考的若干副互为邻接的遥感数字图合并成一幅统一的新图像。
输入图像必须经过几何校正处理或者进行过校正标定。
虽然所有的输入图像可以具有不同的波段数。
在进行图像拼接时，需要确定一幅标准图像，标准图像将作为输出拼接图像的基准，决定拼接图像的对比度匹配、以及输出图像的地理投影、像元大小和数据类型。
二、实验目的
学会通过色调调整将多幅图像进行拼接为一幅总体上比较均衡的图像。
三、实验数据
examples\wasia1_mss.img、wasia2_mss.img、wasia3_tm.img。
四、实验步骤
1、启动图像拼接工具
在ERDAS图标面板菜单条，选择Main|Data Preparation|Mosaic Images|Mosaic Tool命令，打开Mosaic Tool对话框。
或者在ERDAS图标面板菜单条选择Data Prep图标|Mosaic Images|Mosaic Tool命令，打开Mosaic Tool对话框。
2、加载拼接图像
（1）选择Main|Data Preparation|Mosaic Images|Mosaic Tool命令，打开Mosaic
Tool对话框，选择按钮，打开Add Images对话框。
或者在Mosaic Tool工具条菜单栏中，选择Edit|Add Images菜单，打开Add Images对话框。
（2）先选择窗口中的File选项卡，在D:\examples\路径中选择
wasia1_mss.img，按住shift 键或者control键不放，选择wasia2_mss.img，wasia3_tm.img，这样一次选中三个数据。
（3）再选择Image Area Options标签，进入Image Area Options 对话框，进行拼接影像范围的选择。
（4）本例中选择计算活动区按钮，并单击Set打开Active Area Options对话框，可以对如下参数进行设置：
Select Search Layer:指定哪个图层用于活动区的选择。
Background Value Range :背景值范围，即根据from，to设置某一光谱段或光谱值为背景值，在运行拼接过程中落入该光谱范围内的图像不参与拼接运算。
Boundary Search Type:边界搜索类型，包括Coener 和Edge选项。
选择Corner时可以对Crop Area进行设置，将对输入影像进行裁剪。
（5）单击OK，加载三幅卫星图像。
3、图像叠置组合
（1）在Mosaic Tool工具条中选择Set Mode For Input Images按钮，进入图像设置模式状态。
Mosaic Tool工具条会出现与该模式对应的调整图像叠置次序的编辑按钮。
（2）选择任意一副图像，被选中图像将会高亮显示。
根据需要，利用工具库
对图像进行上移下移调整，确定拼接方案。
在本例中，按三幅影像的编号顺序依次进行拼接，即wasia1_mss.img与wasia2_mss.img拼接完成之后再与wasia3_mss.img拼接。
组合顺序调整完成后，在图面空白处单击鼠标取消图像选择。
4、图像匹配设置
（1）在Mosaic Tool工具条选择Display Color Corrections按钮，打开颜色校正对话框。
（2）选中Use Histogram Matchimg 按钮，单击Set，打开Histogram Matchoing 对话框，执行影像的色调调整。
（3）匹配方法为Overlap Areas，即只利用叠加区直方图进行匹配。
直方图类型为Band By Band，即分别从红绿蓝三个波段进行灰度的调整。
（4）单击OK按钮，保存设置，回到Color Corrections对话框，在Color Corrections 窗口中再次单击OK按钮退出。
（5）在Mosaic Tool工具条选择Set Mode For Intersections按钮，进入设置图像关系模式的状态。
（6）在Mosaic Tool工具条选择叠加函数按钮，或是从Mosaic Tool工具菜单栏，打开该对话框。
（7）设置叠加方式为无剪切线，重叠区像元灰度计算均为均值，即叠加区各个波段的灰度值是所有覆盖该区域图像灰度的均值。
（8）单击Apply按钮应用设置，单击Close按钮关闭Set Overlap Functions对话框。
5、运行Mosaic 工具
（1）在Mosaic Tool工具条选择输出影像模型按钮，进入输出模式状态。
选择Run The Mosaic Process to Disk按钮，打开Output File Name对话框。
或者在Mosaic Tool菜单条选择Process｜Run Mosaic 命令，打开Output File Name对话框。
（2）输出文件名为wasia_mosaic.img，选择Output Options标签，选中忽略统计输出值复选框。
（3）单击OK按钮，关闭Run Mosaic对话框，运行图像拼接。
6、退出Mosaic工具
在Mosaic Tool 菜单条选择File|Close菜单，系统提示是否保存Mosaic设置，单击No按钮不保存，关闭Mosaic Tool对话框，退出Mosaic工具。
五、实验结果
实验结果：wasia_mosaic.img
附实验原影像对比：wasia1_mss.img、wasia2_mss.img、wasia3_tm.img。
六、结果评价
实际工作中，如果几何校正的精度足够高，图像的拼接过程只需要经过色调调整之后就可以运行。
彩色图像想要取得较好的效果，需要从红绿蓝三个波段分别进行灰度的调整，对于多个波段的图像文件，进行一一对应的多个波段的灰度调整。