第二章 数据预处理-图像裁剪与镶嵌
2. 把两幅待镶嵌图象中亮度值最大的亮度 值作为重叠区像元的亮度值
g (i, j ) max[g E (i K 1, j )，g H (i, j )]
3. 取两幅图象对应像元亮度值的线性加权 和
图像拼接的工作过程
① 准备工作
a) 挑选合适的遥感图像，成像时间和成像条件接近的 图像
② 预处理工作
a) 辐射校正、去条带和斑点、几何校正
③ ④ ⑤ ⑥
确定实施方案 重叠区确定 色调调整 图像拼接
1， 实施方案
2，接缝线的确定
1. 图像拼接的一个很重要的问题是在待拼 接图像的重叠区内选择出一条曲线，按 照这条曲线把图像拼接起来，待拼接图 像按照这条曲线拼接后曲线两侧的亮度 变化不显著或最小时，就认为找到了接 缝线
2.
1. 上述图像裁剪过程中，裁剪范围是通过直接输入 左上角坐标和右下角坐标定义的，此外，还可以 通过两种方式定义裁剪范围。
① 应用查询框，具体过程是首先在打开被裁剪图像的视窗 中放置查询框，然后在SUBSET IMAGE对话框中选择 FROM INQUIRE BOX 功能。 ② 应用感兴趣区域(AOI），具体过程是首先在找开被裁剪 图像的视窗中绘画矩形AOI，然后在SUBSET IMAGE对 话框中选择AOI功能，并确定AOI区域来自于图像视窗 即可。
Cell Size=1000
Cell Size=100
掩膜处理
2. 加载Mosaic 图像，在 Mosaic Tool 视窗菜单条 中， Edit/Add images—打 开Add Images for Mosaic 对话 框。依次加 载窗拼接的 图像
3. 图像匹配设置：点击Edit /Image Matching —打击 Matching options 对话 框，设置匹配方法： Overlap Areas
AOI多边形裁剪
不规则裁剪
1. 用AOI区域裁剪
ArcINFO多边形裁剪
1. 将Arclnfo多边形转换成网格图像。 2. 通过掩膜运算实现图像不规则裁剪。
将Arclnfo多边形转换成网格图像
1.
① ②
启动方法：
Image InterpreterUtilitiesVector to Raster对话框 Vectorvector to Raster打开Vector to Raster对话框
没有拼接线的情况下
4. 在Mosaic Tool 视窗菜单条中， 点击Edit/set Overlap Function—打开 set Overlap Function对话框
5. 运行Mosaic 工 具 在Mosaic Tool视窗菜单 条中,点击 Process/Run Mosaic —打开 Run Mosaic对 话框
遥感图像拼接与裁剪
图像拼接
1. 所谓数字镶嵌就是对若干幅互为邻接的遥感数字 图像通过彼此间几何镶嵌、色调调整、去重叠等 数字处理，拼接成一幅统一的新数字图像。
① 必须经过几何校正处理。 ② 必须具有相同的波段数。
③ 拼接的输入图像必须含有地图投影信息，输入图像可以 具有不同的投影类型。
④ 可以具有不同的像元大小，进行图像拼接时，需要 确定一幅参考图像，参考图像将作为输出拼接图像 的基准，准定拼接图像的对比度匹配以及输出图像 的地图投影、像元大小和数据类型。
g (i, j ) Li i g E (i K 1, j ) g H (i, j ) L L
４，数字镶嵌
360 2510 2870
Z1 E
2270
E1 EH 4628
Z2 H 2
图像拼接处理
1. 启动图象拼接工 具,在ERDAS图 标面板工具条中， 点击 Dataprep/Data preparation/Mos aicc lmages—打 开Mosaic Tool 视窗
3，重叠区亮度的确定
1. 我们进行色调调整的毕竟是两幅图象， 无论怎样进行处理，难免还存在着两 幅图象的亮度差异（当两幅相邻图象 季节相差较大时，特别严重），特别 是在两幅图象的对接处，这种差异有 时还比较明显，为了消除两幅图象在 拼合时的差异，有必要进行重叠区的 亮度镶嵌
E
L行
H
1. 把两幅图象对应像元的平均值作为重叠 区像元点的亮度值
应用查询框获 取坐标范围
应用AOI获取 坐标范围
不规则裁剪
1. 不规则裁剪是指裁剪图像的边界范围是个 任意多边形，无法通过左上角和右下角两 点的坐标确定图像的裁剪位置，而必须事 先生成一个完整的闭合多边形区域。针对 不同的情况采用不同的裁剪过程。
① AOI多边形裁剪 ② ArcINFO的Polygon Coverage。
有拼接线的情况下
cut only
图像裁剪
图像裁剪
在实际工作中，经常根据研究区的工作 范围进行图像分幅裁剪，利用ERDAS 可 实现两种图像分幅裁剪：
a) 规则分幅裁剪 b) 不规则分幅裁剪
规则分幅裁剪
1. 即裁剪的边界范围为一矩形，通过左上角 和右下角两点的坐标，就可以确定图像的 裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。 具体方法： DataPrepData preparationsubset Imagesubset Image 对话框
遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
.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：
图像自动配准,镶嵌,裁剪与融合
本科生实验报告第五组姓名袁银学号：191401094专业地理科学班级地理科学1902班实验课程名称遥感原理与应用指导教师及职称郑著彬老师实验名称：图像自动配准，融合，镶嵌与裁剪开课学期2020至2021 学年第 2 学期赣南师范大学地理与环境工程学院实验名称：图像自动配准，融合，镶嵌与裁剪第五组一、实验目的• 1.了解图像自动配准的目的和基本方法• 2.学习了Image Registration Workflow图像配准工具的使用• 3.掌握图像融合的基本方法和流程•学习了Gram-Schmidt Pan Sharpening融合方法•学习了不同传感器、相同传感器图像的融合•掌握了图像镶嵌的基本方法•学习了影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic的使用•掌握图像裁剪的基本方法•学习了规则裁剪、和不同情况下的不规则图像裁剪的流程•学习了ENVI中图像裁剪的工具•Open/Save As/Spatial Subset•Toolbox/Regions of Interest/Subset Data from ROIs二、实验准备数据：2.5米空间分辨率、不同成像时间的影像数据2.1米全色、6.8米多光谱的影像数据SPOT4 的10米全色波段和Landsat TM 30mQuickBird全色和多光谱图像两个有地理坐标的TM图像文件TM影像数据Shapefile 矢量数据内容：1图像的空间配准 2图像3不规则图像裁剪手动交互绘制裁剪区域裁剪图像外面矢量文件裁剪图像4利用Seamless Mosaic工具进行图像镶嵌工具：1.Toolbox -> Geometric Correction -> Registration -> Image Registration Workflow2• / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening✓3/Regions of Interest/Subset Data from ROIs✓4Mosaicking /Seamless三、实验步骤（一）图像的空间配准（1）选择图像配准的文件○1打开envi5.3（64bit），如图1所示。
实习3 图像的镶嵌与裁切.
《遥感原理与应用》上机实习指导
指导老师：胡娟
实习3：图像的镶嵌与裁切
实习目的：通过上机操作，掌握遥感图像镶嵌与裁切的基本方法和步骤，并得到成果图
实习内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的图像镶嵌Mosaic与裁切Subset
图像镶嵌的定义
在遥感图像的应用中，常常需要把研究区若干经校正的单幅遥感影像拼接起来，称为遥感图像的镶嵌。
1. 镶嵌的要求
近可能选择成像时间和成像条件相近的影像；要求相邻图像的色调一致；镶嵌之前要进行几何校正；镶嵌的图像像元大小可以不同，但必须具有相同的波段数。
2.图像镶嵌的步骤
双击ERDAS IMAGING 中的Dataprep模块中的Mosaic Image,打开镶嵌工具窗口。
图像的加载Edit/Add Image依次加入Wasia1.,imgWasia2.img和Wasia3.img
图像叠置组合Edit/Image Matching选择1.Overlay
Areas；2.for all image
图像匹配设置E dit/Set Overlap Function选择方法
1.Average;
2.feather
重采样设置Edit/Output Options,设置输出大小为
1.30m;
2.50m
Process/Run Mosaic,统计忽略0,输出完成镶嵌的文
件名及路径。
在视窗中打开两种不同设置的镶嵌结果图，比较两
者的异同。
图像的分幅裁剪
在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行分幅裁剪，ERDAS中实现图像分幅裁剪有两种方式：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪
1．规则分幅裁剪：裁剪图像的边界范围是一个矩形。
实验三 图像镶嵌与裁剪
实验参考资料：
ERDAS遥感数字图像处理实验教程
课件
实验报告编写要求
大纲
一、实验目的
二、实验材料
三、实验内容及步骤
四、实验心得
1、谈谈实现遥感图像无缝镶嵌的操作技巧 2、比较两种不规则裁剪方法
实验三：图像镶嵌与裁剪
实验目的：
掌握遥感图像的镶嵌操作
掌握遥感图像规则裁剪和不规则裁剪方法
实验材料：
2幅相邻的遥感影像（121037.img、
122037.img），1个研究区范围的shp文件（
huainan.shp)
ERDAS IMAGINE9.2遥感图像处理软件
计算机Βιβλιοθήκη 实验内容：
实验二图像的裁剪和镶嵌
实验二遥感图像裁剪与镶嵌处理实验目的：通过实验操作，掌握遥感图像规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪、图像匹配和图像镶嵌的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像裁剪和镶嵌的意义。
实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的Subset和Mosaic。
1.图象拼接（镶嵌）处理将同一区域机邻的三幅遥感图象进行拼接处理，为了消除太阳高度角或大气环境等影响造成的相邻图像效果的差异，首先用直方图匹配（Histogram Match）对遥感图像进行处理。
(1)直方图匹配（Histogram Match）(2)图像拼接（镶嵌）.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。
.加载Mosaic图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，Edit/Add images—打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像。
.在Mosaic Tool 视窗工具条中，点击set Input Mode 图标，进入设置图象模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图象叠置组合调查。
.图象匹配设置，点击Edit /Image Matching —打击Matching options 对话框，设置匹配方法：Overlap Areas。
.在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/set Overlap Function—打开set OverlapFunction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完成。
.运行Mosaic 工具在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic ，设置文件路径和名称，执行镶嵌操作。
遥感实验遥感影像镶嵌与裁剪
实验内容
图像镶嵌基本方法、色彩平衡处理、行政 区生成ROI，利用感兴趣区对遥感影像进行 裁剪。
遥感图像镶嵌
遥感影像镶嵌：（mosaic）：当研究区超 出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需 要将两幅或多幅图像(它们有可能是在不同 的成像条件下获取的)拼接起来形成一幅或 一系列覆盖全区的较大的图像，这个过程 就是图像镶嵌。
镶嵌（拼接）实验步骤（续）
第二步：加载镶嵌图像 在mosaic对话框中，选择import->import files，选择
mosaic1 、mosaic2 …、 mosaicn镶嵌文件导入。 导入的镶嵌文件显示在图象框中及文件列表中，文件列表中
的排在下面的文件，在图像显示窗口中显示在上层。 在文件列表中选择需要调整顺序的文件，单击右键选择快捷
菜单 raise(lower) image to top(bottom)（提升/降低 到顶层/底层）或者raise(lower) image one position （提高/降低一层），或者在图像窗口单击右键选择快捷 菜单。通过这个功能调整图像叠加顺序
镶嵌（拼接）实验步骤（续）
第三步：图像叠置设置 选择文件列表中的一个文件，单击右键选择edit
6、完成利用行政区裁剪遥感影像，结束。
试验报告撰写要求
反映出遥感映像镶嵌和利用行政区裁剪的 主要步骤及处理过程；
镶嵌产生缝隙的原因及处理方法； 利用行政区裁剪图像产生误差的主要影响
因素。
常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行 图像的分幅裁剪。它的过程可分为两步：矢量栅 格化和掩膜计算（mask）。矢量栅格化是将面 状矢量数据转化成二值栅格图像文件，文件像元 大小与被裁剪图像一致；把二值图像中的裁剪区 域的值设为，区域外取值，与被裁剪图像做交集 运算，计算所得图像就是图像裁剪结果。
图像镶嵌和切割
影像图的镶嵌和切割操作流程一、影像图的镶嵌1.打开ERDAS软件开始->所有程序->Leica Geosystems->ERDAS IMAGINE 9.1或者双击桌面图标。
2.合图打开ERDAS软件，界面如图所示，点击图标—>Mosaic Images—>Mosaic Tool，出现如下界面，点击edit->Add Images,添加需要合并的影像图，再单击Process->Run Mosaic,确定保存路径，点击确定，程序开始运行，等一段时间，成影像图的镶嵌即可完成。
二、以县边界为界切图1生成aoi文件（1）.点击，出现如下窗口，点击，打开已经合成的大图，如图所示。
（2）再点击，单击Raster Options ,出现的对话框中,去除“clear display”前的钩，再点击“file”，打开县边界。
如图所示。
（3）点击View—>Arrange layers，出现，点击右键—>show properties,出现对话框，“polygon”打上勾，点击“Apply”，然后关闭此对话框。
（4）view中新建aoi文件：view-->new-->AOI Layer选中截图的范围，选中的面呈黄色，如图然后单击AOI-->copy selection to aoi，单击file->Save->AOI Layer As，保存AOI文件。
2.根据AOI图像截图。
（1）点击ERDAS的DataPrep按钮—>subset image,出现对话框，Input File：合成的大影像图，Output File：切过的图，指定好保存的路径，在Data Type中Oustput 选择singend 8 bit/Continuous，选中ignore Zero in output stats复选框。
（2）点击下面的AOI按钮，出现对话框选择“Aoi File”，select the AOIFile:(.*aoi)选择第一步保存的AOI文件。
实验：遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验：遥感图像的拼接、裁剪一、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；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，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。
三、实验内容和实验过程1.图像拼接实验步骤：（1）启动图像拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Data preparation→Mosaicc lmages→Mosic Tool，打开Mosaic Tool 视窗。
（2）加载需要拼接的图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit→Add images或则单击按钮，打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像wasia1_mss.img 和wasica3_tm.img（如下图）。
（3）设置输入图像的颜色纠正模式：Edit→Color Corrections，并在Use HistogramMatching选项前打勾，并点开Seting按钮，出现界面（如下图）。
（或者在按钮被选中，然后再下栏中选中按钮。
也会出现如下图界面）。
只有颜色纠正模式处理好了，才不会出现明显的差异（4）设置交叉区域匹配参数，点击Edit→Set Overlap Function，或者单击工具条中图标设置图像关系，并在下一栏中单击Overlap Function图标，打开Set Overlap Function对话框如下图，设置交叉区域是否有边界线重叠和区域的函数类型，确定。
图像处理课件(数字图像)第二章
利用一阶矩（均值）、二阶矩（ 方差）和三阶矩（偏度）描述图 像颜色的分布特性。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
统计图像中相邻像素的灰度值关系， 形成共生矩阵，用于描述图像的纹理 方向和粗糙度。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波 分量，通过分析小波系数可以提取图 像的纹理特征。
形状特征提取
边界特征
压缩比
压缩比是指压缩前后的数 据量之比，压缩比越高， 压缩效果越好，但同时也 会增加解码时间。
编码方式
常见的编码方式有熵编码 和变换编码。熵编码是根 据信息熵原理进行编码， 变换编码则是将图像进行 变换后再进行编码。
02
灰度图像
灰度图像是一种只包含亮 度信息而不包含颜色信息 的图像，其像素值通常在 0-255之间。
图像处理课件(数字图像)第二章
目录
• 图像的数字化 • 图像的预处理 • 图像的变换 • 图像的分割 • 图像的特征提取
01 图像的数字化
图像的采样
01
采样频率
采样频率越高，图像的细节表现越好，但同时也会增加数据量。常见的
采样频率有30fps、60fps等。
02 03
采样方式
常见的采样方式有均匀采样和非均匀采样。均匀采样是指在整个图像区 域内均匀地选取像素点，而非均匀采样则根据图像的特性自适应地选取 像素点。
提取图像中目标的边缘信息，如边缘曲率、边缘方向等，用于描述目标的形状 特性。
区域特征
基于像素的统计特性或图像分割的结果，提取区域内的纹理、颜色等特征，用 于描述目标的整体形状。
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灰度化方法
有多种方法可以将彩色图 像转换为灰度图像，如最 大值法、平均值法、加权 平均法等。
遥感卫星影像数据预处理一般流程介绍
镶嵌
当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形 成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考图像，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 图像的色调不允许平滑，避免信息变异。
1、GCP 在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP 均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的 需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需 9 个控制点即可； 对于有理多项式模型，一般每景要求不少于 30 个控制点，困难地区适当增加点位；几何 多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在 30-50 个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
的辐射值在不同时相遥感图像上一致，从而完成地物动态变化的遥感动态监测。
北京揽宇方圆信息技术有限公司
（3）图像重采样 重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行 列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对 原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插 方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原 来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成 输出图像中某些地物的不连贯。