多时相遥感图像配准实验报告

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遥感图像处理实验报告

遥感图像处理实验报告

遥感图像处理实验报告《遥感图像处理实验报告》摘要:本实验利用遥感技术获取了一幅卫星图像,通过图像处理技术对图像进行了处理和分析。

实验结果表明,遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。

引言:遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行数字化处理和分析,以获取有用的地理信息和环境数据的过程。

本实验旨在通过对遥感图像的处理和分析,探讨遥感图像处理技术在实际应用中的作用和意义。

实验方法:1. 获取卫星图像:选择一幅特定区域的卫星图像作为实验对象,确保图像质量和分辨率满足处理要求。

2. 图像预处理:对原始图像进行预处理,包括去噪、增强、几何校正等操作,以提高图像质量和准确性。

3. 图像分析:利用遥感图像处理软件对图像进行分类、特征提取、变化检测等分析,获取地理信息和环境数据。

4. 结果展示:将处理后的图像结果进行展示和分析,对图像处理技术的应用效果进行评估。

实验结果:经过处理和分析,得到了一幅清晰的遥感图像,并从中提取了有用的地理信息和环境数据。

通过图像分类和特征提取,可以准确地识别出不同地物类型,如建筑物、植被、水体等;通过变化检测,可以发现地表的变化情况,如城市扩张、土地利用变化等。

这些信息对于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。

结论:遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值,通过对遥感图像的处理和分析,可以获取丰富的地理信息和环境数据,为相关领域的决策和规划提供重要的支持。

在未来的研究中,可以进一步探讨遥感图像处理技术的改进和应用,以满足不同领域的需求。

遥感图像处理实验报告

遥感图像处理实验报告

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言:遥感图像处理是一门应用广泛的技术,它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据,为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。

本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术,以及其在实际应用中的价值和意义。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步,它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。

在本实验中,我们使用了一张卫星图像作为样本,首先对图像进行了去噪处理,采用了中值滤波算法,有效地去除了图像中的椒盐噪声。

接着,我们对图像进行了增强处理,采用了直方图均衡化算法,使得图像的对比度得到了显著提高。

最后,我们进行了几何校正,通过对图像进行旋转和缩放,使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。

二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一,它通过对图像中的像素进行分类,将其划分为不同的地物类型。

在本实验中,我们使用了监督分类方法,首先选择了一些具有代表性的样本像素,然后通过训练分类器,将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。

接着,我们对整个图像进行分类,将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。

最后,我们对分类结果进行了验证,通过与实地调查结果进行对比,验证了分类的准确性和可靠性。

三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术,它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。

在本实验中,我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像,通过波段归一化和加权平均的方法,将这两幅图像融合在一起。

融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息,还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以提供更全面和准确的地物信息。

四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务,它可以通过对多幅图像进行比较,检测出地表发生的变化情况。

在本实验中,我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像,通过差异图像法和指数变化检测法,对这两幅图像进行了变化检测。

通过对比差异图像和变化指数图,我们可以清晰地看到地表发生的变化,如城市扩张、植被变化等,为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。

遥感图像处理实验报告

遥感图像处理实验报告

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实习报告姓名:学号:联系方式:日期:一、实习要求(一)掌握使用ENVI进行各种图像基本操作;(二)熟练运用ENVI中工具进行图像图像校正、裁剪拼接、融合及图像增强处理;二、实习操作过程与实现结果(一)辐射校正及大气校正1、辐射校正(1)选择File->open,选择Landset8武汉数据中的‘’文件。

(2)选择T oolbox->Radiometric Correction->Radiometric Calibration工具,选择要校正的‘LC8LGN00_MTL_MultiSpectral’多光谱数据,设置定标参数(存储格式:BIL;单位转换“Scale Factor”的设置,单击Apply FLAASH Settings得到相应的参数),得到辐射定标后的结果。

2、大气校正(1)选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction工具;打开工具后设置参数:在FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板中如图设置各项参数;点击apply运行大气校正。

(2)大气校正运行结果(二)图像裁剪与拼接1、15米全色波段图像裁剪拼接(1)选择File->open,选择‘县界.shp’‘LC8LGN00_MTL’及‘LC8LGN00_MTL’文件。

(2)选择Toolbox->Regions of Interest->Subset Date from ROIs 工具;双击打开后input file面板选择38区段15米分辨率文件,input ROIs面板选择‘县界’文件。

点击‘OK’,38区段文件裁剪后如图。

(3)重复(2)中工具选择步骤;双击打开后在input file 面板选择39区段15米分辨率文件,在input ROIs面板选择‘县界’文件。

图像配准实验报告

图像配准实验报告

图像配准实验报告图像配准实验报告引言:图像配准是计算机视觉领域的重要研究方向,它涉及将多个图像或视频序列对齐以实现对比分析。

图像配准技术在医学影像、遥感图像、计算机图形学等领域具有广泛的应用。

本实验旨在探究不同配准算法在图像配准任务中的效果和性能。

一、实验背景图像配准是指将不同图像或图像序列的特定特征点对齐,使它们在空间上保持一致。

图像配准可分为刚体变换、仿射变换和透视变换等不同类型,具体方法包括特征点匹配、直接法和基于优化的方法等。

本实验选取了常用的特征点匹配方法进行研究。

二、实验过程1. 数据准备从开源数据集中选取了一组包含平移、旋转和缩放等不同变换的图像。

这些图像包含了不同场景和角度,以模拟实际应用场景。

2. 特征提取与匹配采用SIFT(尺度不变特征变换)算法提取图像的特征点。

SIFT算法通过检测图像中的关键点,并计算每个关键点的特征描述子。

接着使用FLANN(快速最近邻搜索库)进行特征点匹配。

FLANN算法能够高效地在大规模数据集中进行最近邻搜索,提高了匹配的准确性和速度。

3. 图像配准基于特征点匹配结果,采用RANSAC(随机抽样一致性)算法估计图像之间的变换矩阵。

RANSAC算法通过随机选择特征点子集,估计出最佳的变换模型,排除了异常点的干扰。

4. 实验结果评估使用均方差(MSE)和结构相似度指数(SSIM)等指标对配准结果进行评估。

MSE用于衡量图像之间的差异,SSIM则考虑了亮度、对比度和结构等因素,更适合图像质量评估。

三、实验结果与讨论经过特征提取和匹配,我们得到了一系列图像配准的结果。

通过计算MSE和SSIM指标,我们对不同配准算法的性能进行了比较。

1. 刚体变换配准刚体变换是一种刚性的平移、旋转和缩放变换。

通过对特征点进行刚体变换配准,我们得到了较好的配准结果。

MSE和SSIM指标表明,刚体变换配准在保持图像结构和内容一致性方面表现出色。

2. 仿射变换配准仿射变换是一种保持直线和平行性质的变换。

多时相变化实验报告(3篇)

多时相变化实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多时相遥感影像变化检测技术,实现对特定区域在一定时间段内发生的变化进行有效识别和分析。

通过实验,掌握多时相遥感影像变化检测的基本原理和方法,提高对遥感影像处理与分析的能力。

二、实验原理多时相遥感影像变化检测是利用遥感技术对同一区域在不同时间点获取的影像进行对比分析,以识别和提取出变化信息。

实验主要采用以下步骤:1. 数据准备:获取实验所需的多时相遥感影像数据,包括不同时间点的影像、地理坐标、分辨率等信息。

2. 影像预处理:对获取的多时相遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正等预处理操作,以提高影像质量。

3. 影像配准:将不同时间点的遥感影像进行配准,确保影像在空间位置上的一致性。

4. 变化检测算法:采用合适的算法对配准后的影像进行变化检测,提取出变化信息。

5. 变化信息分析:对提取出的变化信息进行分析,确定变化类型、变化范围和变化强度等。

三、实验材料1. 实验数据:选取我国某城市某区域在不同时间点获取的多时相遥感影像数据。

2. 实验软件:遥感影像处理与分析软件,如ENVI、ArcGIS等。

3. 实验设备:计算机、打印机等。

四、实验步骤1. 数据准备:下载实验所需的多时相遥感影像数据,包括不同时间点的影像、地理坐标、分辨率等信息。

2. 影像预处理:对获取的多时相遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正等预处理操作,以提高影像质量。

3. 影像配准:利用遥感影像处理与分析软件,对预处理后的影像进行配准,确保影像在空间位置上的一致性。

4. 变化检测算法:选择合适的算法对配准后的影像进行变化检测,提取出变化信息。

本次实验采用基于阈值分割的方法进行变化检测。

5. 变化信息分析:对提取出的变化信息进行分析,确定变化类型、变化范围和变化强度等。

五、实验结果与分析1. 实验结果通过实验,成功实现了对实验区域的多时相遥感影像变化检测。

变化检测结果如图1所示。

图1 实验区域变化检测结果2. 实验分析(1)变化类型:实验结果显示,实验区域主要发生了土地利用变化和地表覆盖变化。

遥感图像配准实验报告

遥感图像配准实验报告
[实验数据处理及成果]
用SPOT校正TM数据,附操作过程截图和校正后TM影像图片
[体会及建议]
通过本次试验熟悉在ENVI中对影像进行地理校正,添加地理坐标,以及如何使用ENVI进行影像到影像的配准和影像到地图的校正。在实验过程中移动光标,查看坐标值,要小心谨慎注意地图坐标和经纬度之间的关系。以免出现错误。
(2)通过计算机操作与地理知识的结合增强对地理学科的兴趣,为以后继续从事相关工作奠定基础。
(3)树立地理学思想,理解并掌握地理学科的学习、实践的方法。
二、实验内容
遥感图像的几何校正,IHS融合方法。
三、实验准备
(1)IHS融合: IHS融合法是比较常用的一种融合方法。其基本原理是首先将空间分辨率
较低的三个多光谱影像变换到IHS彩色空间,得到明度(I),色别(H)和饱和度(S)三个分量;然后将高空间分辨率影像进行对比度拉伸,达到与I分量具有相同的均值和方差;再将处理后的高空间分辨率影像替换I分量,作IHS逆变换后就得到融合后的影像。
篇三:遥感实验报告
实验报告(实验一)
[实验名称]ENVI窗口的基本作
[实验目的与内容]
实验目的
熟悉ENVI软件的窗口操作方法,掌握影像信息、像元信息浏览方法,影像上距离和面积量算方法。实验内容
1、熟悉遥感图像处理软件ENVI的窗口基本操作。2、查看影像信息和像元信息。3、距离测量与面积测量。
[实验数据处理及成果]
遥感图像配准实验报告
篇一:遥感图像处理实验报告
《遥感数字图像处理》
实习报告
学院:环境与资源学院
班级:地理1002
学号:周颖智
姓名:20101171
西南科技大学环境与资源学院遥感实习…………………......2

遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告

遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告

Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed dataObjective :The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments.实验过程:一、envi中图像配准1、根据控制点的坐标对图像进行配准1)加载中山陵地形图2) 选择map 菜单下的registration菜单,选择select gcps:image to map设置投影信息:基于经纬度的投影(geographic lat/lon),选择基准面为WGS—843)开始配准依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置,在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置,输入该点的经纬度于编辑对话框中:点击add point,完成对控制点的编辑4)选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像修改生成图像信息,改为50带的UTM投影,基准面为WGS-84,保存2、图像到图像的配准1)加载全色波段影像作为待配准的影像将配准好的地形图作为基准图,全色影像作为要配准的图像在两幅图像上选择5个同名地物点进行配准点击show list 查看误差,不断调整误差直至所有误差在1以内二、erdas中的配准1、打开erdas,将zsl.tiff格式的数据导为erdas.img2、viewer中打开刚刚保存的图像,选择data preparation中的配准image geometric correction点击select viewer,点击下图层,选择polynomial多项式模型点击ok,修改投影Set projection from GCP tool,选择手动输入“keyboard”将4个图廓点的坐标输入表格display,保存图像,并加载,对配准后的图像进行投影修改3、图到图的配准以刚刚配准好的地形图为基准,加载多光谱图像选择data preparation中的配准image geometric correction选择地形图作为基准面,多光谱图像为待配准影像将相同点的坐标输入表格,并调整误差4、图像裁剪创建感兴趣区域,AOI下Tools创建一个任意形状的区域后,双击保存区域。

遥感作业图像配准

遥感作业图像配准

影像到影像的配准一、实习目的:本次实习学习影像到影像的配准二、实习内容:SPOT影像空间分辨率是10 meters,且有地理信息,所以作为基准影像,Landsat TM作为待配准影像,以匹配该SPOT影像。

三、实习步骤:1. 打开SPOT影像:在ENVI菜单中,选择Fil e→Open image file→专题指导CD1→envidata →bldr_reg→bldr_sp.img之后就可以load band,导入影像2. 导入待配准影像:在ENVI菜单中,选择Fil e→Open image file→专题指导CD1→envidata →bldr_reg→bldr_tm.img→在列表中选中波段3→new display→点击load band ,把TM 第3波段的影像加载到新的显示窗口中。

3. 进行影像配准和加载地面控制点:①Map→Registration→Select GCPs:Image to Image →在 Image to Image Registration中,点击Disply #1(SPOT影像),作为Base Image,点击Disply #2(TM影像)作为Warp Image,点击ok。

②然后,在两个缩放窗口中,查看光标所处的位置,如果需要,在每个缩放窗口所需位置上,点击鼠标左键,调整光标所处的位置,在Ground Conrol Points Selection对话框中,点击Add Point,把该地面控制点添加到列表中。

③添加的控制点,可在Show List中查看,根据Show List中的PMS误差值进行取舍,尽量把PMS值控制在1以内。

另外,控制点尽量选5个以上。

(本次选了6个)④在Ground Conrol Points Selection对话框中,选择Options→Clear All Points,可以清楚掉所有已选择的地面控制点。

⑤在Ground Conrol Points Selection对话框中,选择File→Restore GCPs from ASCⅡ,在Enter Ground Conrol Points Filename对话框中,选择文件bldr_tm.pts,然后点击ok,加载预先保存过的地面控制点坐标。

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Harbin Institute of Technology
多时相遥感图像配准
实验报告
课程名称:遥感信息处理导论
院系:电子与信息工程学院
姓名:
学号:
授课教师:
哈尔滨工业大学
1. 实验目的
对于通过遥感平台获取的遥感数字影像,由于扫描过程中受地球曲率、地球自转、平台姿态、扫描方式等因素的影响,所获取的图像往往会产生不同程度的几何误差,这些误差如若不经处理,对图像的后续应用如分类、目标检测等会产生很大影响。

本实验的目的就是利用多项式映射和重采样等方法对两幅不同时间采集的遥感图像进行几何校正处理,从而方便从配准图像中找到不同时相内发生变化的地物目标信息。

2. 实验原理
图像的配准过程主要可以分为三个过程:控制点对选取(自动或手动)、坐标映射函数拟合、映射后像素重采样。

1) 控制点对选取
对于图像匹配过程,首先要通过控制点对建立两幅图像间的坐标联系。

控制点的选取有可分为自动和手动两种方式。

对于自动选取,可以采用SIFT 等算法实现;对于手动选取,需要实验人员通过目测观察的方法找到不同时相的遥感图像中的相同目标,这些控制点可以是建筑物的顶点、道路等的交叉点等或其他较容易分辨的位置。

选出控制点后将这些点的坐标信息记录下来,值得注意的是所选控制点的数量、分布情况以及精度会直接影响配准结果的精度和质量。

2) 图像几何校正
图像的配准实质上就是通过图像的几何校正,将产生几何失真的图像转换为标准的数字图像。

采用的方法就是通过一定的映射函数将原图像的像素坐标转换为标准图像中的坐标
(,)u f x y = (,)v g x y =
其中(,)x y 表示原图像中的像素坐标值,(,)u v 表示参考图像中的像素坐标值。

映射函数的选择可以有多种形式,一般较为简单常用的是多项式函数,以二次多项式函数为例,映射函数的具体形式为
22
01234522
012345u a a x a y a xy a x a y v b b x b y b xy b x b y
⎧=+++++⎨=+++++⎩ 其中,05,
,a a ,05,
,b b 分别表示二次多项式横纵坐标映射函数中对应项的系
数,通过选定控制点,可以将这些系数项求解出来。

假设在两幅图像中总共选择了n 对控制点,根据n 对控制点的坐标
(,)~(,)i i i i x y u v 可以得到如下两个方程组,
221011213114151222012223224252
22012345n n n n n n n u a a x a y a x y a x a y u a a x a y a x y a x a y u a a x a y a x y a x a y ⎧=+++++⎪=+++++⎪⎨

⎪=+++++⎩ 22
1011213114151222012223224252
22012345n n n n n n n
v b b x b y b x y b x b y v b b x b y b x y b x b y v b b x b y b x y b x b y ⎧=+++++⎪=+++++⎪⎨

⎪=+++++⎩ 如果另()1,
,T
n U u u =,()1,,T
n V v v =,05(,
,)T a a α=,05(,,)T b b β=,
2211
11112222
2222
22111n n
n n n n x y x y x y x y x y x y A x y x y x y ⎡⎤

⎥⎢
⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
那么上述两个方程组的向量和矩阵形式便可以写作
U A V A αβ
==
对于二次多项式来讲,每个方程组都有6个未知数,所以至少需要6对控制点才可以求解出各次项的系数,在实际实验中,为了使得到的模型更加准确,一般会选择多于6对的控制点进行计算,求解出最小二乘意义下最优系数α和β。

此处的误差根据映射后的待配准像素坐标和参考像素坐标间差的绝对值求平均来计算,横纵坐标的误差计算公式分别为
11
_error x A U n α=
- 11
_y error A V n
β=-
其中,1•表示向量或矩阵中所有元素的绝对值之和。

在计算出多项式系数后便得到了图像的几何校正多项式模型,根据待配准图像中每一像素的坐标值(,)i i x y 便可以计算出其在参考图像中的位置(,)i i u v 。

3) 图像重采样/栅格化
经过二次多项式映射后的各像素坐标并不能保证在参考图像的坐标系中处于整数点位置,它们在二维平面中的分布可能是散乱的无规律点,所以需要经过一个重采样/栅格化过程,根据这些无规律分布点的像素值将其对应的整数点位置的像素值计算出来。

一般常用的方法有最近邻插值、双线性插值、三次卷积插值。

其原理示意图如下所示:
g(u,v)f(x,y)
g(u,v)=f(x,y)
图1(a) 最近邻插值
图1(b) 双线性插值
图1(c) 三次多项式插值
3.实验步骤
本次遥感图像配准实验是在MATLAB平台下实现的,大致步骤如下:
1) 图像数据的导入和控制点选择
首先将两幅不同时间获取的遥感影像数据600X900_20121124.jpg和
600X900_20140705.jpg导入到MATLAB的工作区中,可以看到两幅图像分别存储在矩阵变量x600X900_20121124和x600X900_20140705中。

然后用cpslect函数实现控制点的手动选取,命令为
cpslect(‘x600X900_20121124’,’x600X900_20140705’);
其中前者为待配准图像,后者为参考图像。

在控制点选择窗口中,通过目测观察,寻找两幅图像中较为明显的相同的地物目标,并将其贴上相同的标签号码,本实验共选取了27对控制点,并使其在图像范围内分布较为均匀。

下图2即为控制点选择结果。

图2 控制点对选择结果图
在完成控制点对的选择后,在控制点选择窗口中选择file→Export Points to Workspace 命令,将选取的控制点对信息保存,然后在MATLAB 的工作区中就会出现两个变量,其中,movingPoints 中存储的是待配准图像中的控制点坐标,fixedPoints 中存储的是参考图像中的控制点坐标。

2) 几何校正模型参数计算及坐标映射
以选择二次多项式校正模型为例,根据控制点坐标信息(),i i x y 计算出待配准控制点信息矩阵A ,然后结合参考控制点坐标(),i i u v 计算出二次多项式系数的最小二乘解α、β,从而确定坐标映射函数的具体形式。

下面两个表格分别给出了一次和二次多项式映射函数的系数。

对于待配准图像中的每一像素坐标(,)i i x y ,通过多项式映射函数计算出其对应的参考图像坐标系中的坐标(,)i i u v ,
表1 一次多项式映射系数
i 0 1 2
α41.5969 0.9998 9.00e-04
β10.5613 4.22e-04 0.9987
表2 二次多项式映射系数
i 0 1 2 3 4 5
α41.3574 1.0000 0.0024 -1.79e-06 4.82e-07 -1.46e-06
β11.0188 -3.17e-04 0.9954 3.32e-06 -4.32e-07 2.05e-06
3) 图像重采样/栅格化
通过多项式映射后的像素坐标大多情况下不是整数,需要通过重采样过程得到映射后的栅格点像素值。

本实验运用griddata函数实现的重采样/栅格化功能,采用的是双线性插值的方法,得到的结果如下图
图3 映射结果经重采样得到的栅格图像
4.实验结果与分析
下表为采用一次和二次多项式映射后的平均坐标误差。

表3 映射坐标误差
多项式次数一次二次
error x0.2869 0.2699
_
error y0.4132 0.3899
_
下图是以二次多项式函数为映射函数采用双线性插值的方法的配准效果图
图4 二次多项式映射配准结果图
由表1和表2可以看出,横坐标方向的几何畸变主要是由由固定偏移量0a 和
x 坐标引起的,y 坐标的影响比较小;纵坐标方向的几何畸变主要是由由固定偏
移量0b 和y 坐标引起的,x 坐标的影响比较小。

对比表1和表2,并结合表3的坐标映射误差来看,多项式次数的提高对图像的几何校正并没有太大的改善效果,由此可以推测造成这两幅图的几何畸变的主要原因是线性畸变(平移、旋转)。

5. 程序源代码
%加载图像数据
%cpselect(x600X900_20121112,x600X900_20140705); %以前者为待配准图
参考图像
待配准图像
配准后图像
配准效果。

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