多光谱图像处理
图像处理课程说明
图像处理课程说明二、课程描述《图像处理》课程是电子信息工程专业选修的专业课程。
本课程是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，是电子信息类专业学生的一门重要专业课程。
通过对本课程的学习，使学生了解图像的基本概念、图像形成的原理，掌握图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科研奠定基础。
主要内容：1．图像处理基础（数字图像的采样、量化过程及数字图像的表示形式；常用数字图像文件格式）2．图像增强（灰度变换、直方图增强处理、锐化处理）3．图像复原（图像退化/复原过程的模型、噪声模型）4．图像压缩编码（静止图像压缩编码标准－JPEG；运动图像压缩编码标准－MPEG；基本的图像编码方法，如无失真变长编码、位平面编码、游程编码。
）5．图像分割及特征提取（图像分割的概念、基于边缘检测、阈值的分割方法）6．形态学图像处理（二值形态学的基本运算，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算；二值图像的形态学处理，如形态滤波、边界提取、区域填充、骨架提取、物体识别；击中击不中变换。
）7．彩色与多光谱图像处理（三基色原理和CIE色度图；RGB 模型和HSI 模型；伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换的常用方法。
）三、使用教材及主要参考书或资料使用教材：《数字图像处理》李俊山编，清华大学出版社。
本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。
全书正文有10章，内容包括绪论、数字图像处理基础、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割及特征提取、形态学图像处理、彩色与多光谱图像处理以及目标表示与描述等。
内容基本上覆盖了数字图像处理技术知识专题及发展动向。
本书内容新颖，语言精练，表述通俗，图文并茂，注重实践，系统性强。
本书可作为高等院校信息工程、电子工程、通信工程、信号与信息处理、模式识别与智能系统、生物医学工程、计算机科学与技术、遥感等学科硕士研究生和大学本科高年级学生的专业基础课教材。
第九章彩色与多光谱图像处理解析
9.1.2 CIE色度图(chromaticity diagram)
◆纯色（可见光谱中包含的一系列单色光）是全饱和 的，随着白光的加入饱和度会逐渐降低，也即变成欠饱和。
◆色调与饱和度两者合起来称为色度(chromaticity)， 颜色用亮度和色度共同表示。
9.1.2 CIE色度图
2、CIE色度图
色调(hue)及饱和度(saturation)表示颜色的特性。
9.1.2 CIE色度图
◆在彩色图像中： 亮度反映了该颜色的明亮程度。颜色中掺入的白色越 多亮度就越大，掺入的黑色越多亮度就越小。 色调用于描述纯色（如纯黄色、纯红色），反映了观 察者接收到的主要颜色。 饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量，与加 入到纯色（色调）中的白光成正比（由于加入了白光，观 察者接收到的不再是某种纯色，而是反应该纯色属性的混 合颜色）。
设f(x,y)为输入彩色图像，彩色分量的量化级别 为256，则反色图像g(x,y)与输入图像f(x,y)的R、G、 B分量之间的关系可表示为：
gR(x, y) 255 fR(x, y) gG(x, y) 255 fG(x, y) gB(x, y) 255 fB(x, y)
（9.23）
9.3.1 反色变换
◆ 相减混色的基色为青、品红色、黄。
白色 – 红色 = 青色 白色 – 绿色 = 品红色 白色 – 蓝色 = 黄色 白色 – 绿色 – 红色 – 蓝色 = 黑色
（9.3 a） （9.3 b） （9.3 c） （9.3 d）
9.1.1 三基色原理
◆对不同颜料配色过程的理解：
品红色颜料+黄色颜料=红色颜料=>白色–绿色–蓝色 青色颜料+黄色颜料=绿色颜料 => 白色–红色–蓝色 品红色颜料+青色颜料=蓝色颜料=>白色–绿色–红色 品红色颜料+青色颜料+黄色颜料=黑色颜料
第15章 多光谱图像融合技术与
(c)通过不同时刻的图像序列融合来检测场景/目标的 变化情况；
(d)通过融合多个二维图像产生具有立体视觉的三维 图像，可用于三维重建或立体摄影、测量等；
(e)利用来自其它传感器的图像来替代/弥补某一传感 器图像中的丢失/故障信息。
j)
ij
ij
融合结果
原始微光
原始红外
加权平均
基于Laplace金字塔分解
融合结果
原始微光
原始红外
基于低通比率金字塔分解
基于小波变换
融合结果
4. 彩色图像融合
(1) 直接映射法 (2) TNO融合法 (3)MIT融合法 (4) 基于空间色彩传递的图像融合方法 (5)基于空间色彩传递的图像融合方法
多光谱图像融合的基本方法
像素级融合 特征级融合 决策级融合
1. 加权融合
设A(x,y)和B(x,y)分别为两幅图像A和B的 像素点，经融合后得到的融合结果图像为 F(x,y)，那么对源图像的像素灰度值加权 融合的过程可以表示为：
F(x, y) wA A(x, y) wBB(x, y)
第15章 多光谱图像融合技术与 系统
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
为什么进行图像融合？
多光谱图像融合的概念
冗余信息
图像传感器A
图像传感器B
互补信息
多光谱图像融合是为了克服单一光谱成像系统 图像信息不够丰富的缺点，利用不同光谱图像 的冗余特性和互补特性重新进行信息组合，获 得能反映各种光谱特点的图像的过程。
遥感影像解译的基本方法和技巧
遥感影像解译的基本方法和技巧遥感影像解译是一项基于人工智能和图像处理技术的关键任务，通过对遥感影像进行解译，可以获取到大量的地学信息，为数理地理学、环境科学、农业等领域的研究提供重要数据支持。
本文将介绍一些遥感影像解译的基本方法和技巧。
一、影像预处理在进行遥感影像解译之前，首先需要进行影像的预处理工作，以提高影像质量和减少噪声干扰。
预处理包括对影像进行去噪、辐射校正和大气校正等操作，可以借助专业的遥感软件来完成。
此外，熟悉影像的光谱特征和仪器参数也是预处理的重要基础。
二、影像分类影像分类是遥感影像解译的核心过程，将影像像素根据其光谱特征归类至不同的地物类别中。
常见的分类方法有有监督和无监督分类。
有监督分类需要先采集一些区域内典型的样本数据，然后训练分类器，通过样本数据进行学习，最后将整个影像根据所学模式进行分类。
而无监督分类则是根据像素的光谱相似性进行自动分组。
除了有监督和无监督分类方法外，还可以采用专家知识、规则或决策树等方法进行影像分类。
这些方法要求熟悉地物的光谱特征和遥感数据的特点，并进行适当的图像处理操作。
三、精度评定在完成影像分类后，还需要对结果进行精度评定，以评估分类的准确性。
精度评定可以通过地面调查和对照检查等方法进行。
地面调查需要在实地采集一些典型的样本数据，并与分类结果进行比对；对照检查则是通过选取一些分析区域进行重采样，与原始影像进行对比。
通过精度评定，可以判断影像分类结果的可靠性，并对之后的解译工作进行指导。
四、影像解译技巧除了基本的方法之外，还有一些影像解译的技巧可以帮助提高解译效果。
以下是一些常用的技巧：1. 多光谱图像解译：利用遥感影像多光谱数据提供的不同波长范围的光谱信息，可以有效区分不同地物类别。
通过观察不同波段的光谱特征，可以准确快速地识别地物。
2. 空间分析：将影像数据与其他地理信息进行空间叠加和分析，可以提取更多的地学信息。
例如，可以通过遥感数据和地理信息系统数据相结合，进行土地覆被变化分析、城市规划和环境监测等工作。
融合双光的算法原理
融合双光的算法原理标题：融合双光的算法原理：解析多光谱和热红外融合图像处理技术简介：在现代图像处理领域，融合双光图像技术被广泛应用于众多领域，包括军事、医疗和环境监测等。
本文将深入探讨融合双光图像的算法原理，讨论多光谱和热红外图像的特点、融合方法以及算法的应用。
第一部分：多光谱和热红外图像的特点1. 多光谱图像：介绍多光谱图像的获取方式、特点以及在不同领域的应用。
2. 热红外图像：解释热红外图像的原理、获取方式、特点以及应用领域。
3. 多光谱图像与热红外图像的结合：简要介绍为何将多光谱和热红外图像进行融合，以及融合后的图像在各个领域的应用优势。
第二部分：融合双光图像的方法和算法原理1. 基础融合算法：介绍基于像素级、变换域和特征级的基础融合算法，包括加权平均、小波变换和特征提取等。
2. 基于相关性的融合算法：讨论基于相关性的融合算法，如相关度最大化和相关性系数加权等。
3. 面向目标检测的融合算法：探讨面向目标检测的融合算法，如基于目标特征的融合和基于目标检测的融合等。
4. 基于机器学习的融合算法：介绍基于机器学习的融合算法，如支持向量机、神经网络和随机森林等。
第三部分：融合双光图像算法的应用领域1. 军事应用：讨论融合双光图像在目标探测、军事侦察和夜视设备中的应用。
2. 医疗应用：探讨融合双光图像在医学诊断、皮肤病变检测和血管显影中的应用。
3. 环境监测应用：介绍融合双光图像在气候变化监测、植被识别和资源调查中的应用。
4. 其他领域应用：讨论融合双光图像在无人机、安防监控和交通监测等领域的应用现状。
总结与展望：通过本文的探讨和分析，我们可以了解融合双光图像的算法原理、多光谱和热红外图像的特点以及在各个领域的广泛应用。
未来，随着图像处理技术的不断发展和创新，融合双光图像算法将能够更好地满足不同行业的需求，并带来更多创新的应用。
观点和理解：融合双光图像技术是一种非常有潜力的图像处理技术，可以提高图像的视觉质量和信息内容。
5彩色和多光谱图像处理2教程
2. 目的：
⑴ 目标（物）之于特定彩色中，更引人注目； ⑵ 形成与人眼彩色感觉灵敏度相匹配之彩色；
1. 彩色 → 彩色
f(x,y,r)=[Rf Gf Bf] →[R G B]
三对三映射 举例：{ 红，绿，蓝} → { 绿，蓝，红} 绿，蓝，红 ⎡ Rf ⎤ R 0 0 1 ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎡ ⎤ α β γ R R ⎡ ⎤ ⎡ 1 1 1⎤ f ⎢G ⎥ = ⎢ 1 0 0 ⎥ ⎢G ⎥ ⎢G ⎥ = ⎢α β γ ⎥ ⎢G ⎥ f ⎥ ⎢ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ f 2 2 2 ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ Bf ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ 0 1 0 B ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ B ⎦ ⎣α 3 β 3 γ 3 ⎦ ⎣ B f ⎦
MSS 举例
例如扫描形式成像的MSS，产生 的几何畸变主要是由于扫描镜 的非线性振动和其它一些偶然 因素引起的。在地面上影响可 达395米。
全景畸变：
2
外部因素引起的畸变
影响图像变形的外部因素包括： 1） 地球的曲率 2） 大气密度差引起的折光 3） 地形起伏 4） 地球自传 5） 遥感器轨道位置和姿态等
图象的辐射纠正方法
1）遥感器纠正：遥感器的设计 2）大气辐射纠正： 3）地形辐射纠正：需要DEM 4）地物反射模型纠正：需要和成像 时刻取得同步的地面地物光谱测量 数据。
图象的辐射纠正方法
大气纠正方法
1）以红外波段最低值校正可见光波段
(1)前提假设：大气散射的影响主要在短波波段 ，红外波段中清洁的水体几乎不受影响，反射 率值应当为0。由于散射影响，而使得水体的 反射率不等于0，推定是由于受到了天空辐射 项的影响。 (2)直方图法确定 (3)纠正方法：差值法
彩色图像复原操作步骤
基于多层小波深度聚合网络的高光谱图像超分辨率方法
基于多层小波深度聚合网络的高光谱图像超分辨率方法方健;杨劲翔;肖亮【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2024(52)1【摘要】利用低空间分辨率高光谱(Low Resolution HyperSpectral Image,LR-HSI)和高空间分辨率多光谱图像(High Resolution Multi Spectral Image,HR-MSI)的有机结合,实现高光谱空间分辨率增强,是当前高光谱图像处理的热点问题.目前,深度学习已成为高光谱-多光谱图像融合超分辨率的代表性方法,然而如何有效挖掘两者的互补空谱信息,实现空间结构和细节注入,在提升高光谱图像空间分辨率的同时保持高保真光谱信息,依然存在诸多挑战.本文提出了一种多层小波深度聚合网络(Multilevel Wavelet-Deep Aggregation Network,MW-DAN).该网络有机结合非抽取小波(Un Decimated Wavelet Transform,UDWT)分解和深度残差网络,建立双分支互补信息融合网络,提升图像重建性能.其中,通过深度残差网络中引入跳层汇聚连接,设计信息聚合型结构,并对多光谱图像进行UDWT方向子带分解,逐层注入到网络中间隐层,增强了方向子带结构的细节注入和光谱保真能力.整个网络通过LR-HSI,HR-MSI和HRHSI(High Resolution HyperSpectral Image)端对端训练,能够学习性能优越的空-谱融合的超分辨非线性映射.大量仿真数据集和真实数据集上的大量融合实验表明,本文提出的方法在客观评价指标、光谱保持和视觉效果上优于目前主流的深度学习方法 .【总页数】16页(P201-216)【作者】方健;杨劲翔;肖亮【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院;江苏省光谱成像与智能感知重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.基于小波域的深度残差网络图像超分辨率算法2.基于小波深层网络的图像超分辨率方法研究3.非抽取小波边缘学习深度残差网络的单幅图像超分辨率重建4.Study on the Departure Efficiency of Zhengdong Car Depot5.基于小波深度残差网络的图像超分辨率重建因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
envi图像处理基本操作
使用ENVI进行图像处理主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。
分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。
咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？1、图像合成对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。
对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。
（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。
SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。
操作过程以中巴资源卫星影像为例中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。
在ENVI中的操作如下：（1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。
（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。
（3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff）即可得到我们需要的彩色图像。
2、图像裁减有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。
如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。
裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。
一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。
不指定范围裁减在ENVI中的操作如下：（1）首先将感兴趣区存为AOI文件file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。
在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。
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光谱增强－指数计算（Indices）
指数计算－矿物提取
光谱增强－色彩变换 （RGBIHS)
IHS图像
光谱增强－色彩逆变换（HISRGB）
多光谱图 像 融 合技术
一对矛盾？
空间分辨率与光谱分辨率不可得兼
–高空间分辨率图像具有低的光谱分辨率， 相应的波段数较少（例如SPOT全色波段 分辨率是10米）。
• 缺点
– 不能保持原始图像的辐射特性。如果在分析的时候，原始图像的 辐射特性比较重要的话，这种方法不适用。
空间增强－分辨率融合处理
• 由于高空间分辨率图像具有低的光谱分辨率，相应的波段 数较少，而多光谱图像往往具有低的空间分辨率。 • 在图像解译中，经常采用图像融合技术，将高空间分辨率 图像与多光谱图像进行融合，得到既具有较好的空间分辨 率，又具有多光谱特征的多光谱高分辨率图像，提高了图 像的解译能力，从而达到图像增强的目的。 • 操作过程中关键是融合前图像的配准以及融合过程中的融 合方法的选择。
–多光谱图像往往具有低的空间分辨率 （例如Landsat TM分辨率为30米）。
如何解决矛盾？
• 研究的内容
图像融合
– 充分利用各种类型的图像资源，获得同时具有 较高光谱信息和空间分辨率的对象信息。
• 定义
– 是以图像为研究对象的数据融合，是指在同一 时间，将同一景物的不同波段或来自不同传感 器的两个或两个以上的图像进行处理，形成一 幅合成图像，以获取更多的关于目标信息的图 像处理过程。
• 算法
– 计算主成分，将高分辨率的图像按照PC-1进行拉伸，并用之替换 PC-1，最后进行主成分逆变换。
• 优点
– 这种方式使变换后的输出图像能够较好的保持原始多光谱图像的 景物辐射特性。 – 这种融合模式多用于不同类型传感器融合或同一传感器多时相数 据的动态分析，也可用于特征影像与地面调查数据的融合。
TM图像缨帽变换
1. R1特征量：称为“亮 度”，在数值上等于TM 图像六个波段的加权和， 代表总的电磁波辐射水 平。
2.
R2特征量：称为“绿 度”，反映了可见光与 近红外波段之间的差异。
R3特征量：称为“湿 度”，反映的是 TM1,TM2,TM3,TM4波段与 TM5,TM7波段之间的对比。
3.
[DNB2 / DNB1 + DNB2 + DNBn] x [DNhigh res. image] = NB2_new
• 优点
– 该方法可以增强图像直方图中的两端区域的对比度，即影像低辐射 区和高辐射区的细节反差，（比如阴影部分，水和高辐射区的城市 城市地物）。 – 在合成RGB图像中，低辐射区和高辐射区有较高的对比度。
全色波段图像PA
高分辨率多光谱图像2
高分辨率多光谱图像3
高分辨率图像
IHS融合处
多光谱图像
基于PCA变换的影像融合法
1. 对多光谱图像进行主成分分析，得到第一 主分量，它包含原图像的大量空间信息， 而原图像的多光谱信息主要保留在其它的 分量中。 2. 将高分辨率图像拉伸，使其与第一主分量 具有相同的均值和方差。 3. 用拉伸后的高分辨率图像代替第一主分量， 与其余分量做逆PCA变换即可得到融合的 图像。
代数法
Brovey变换
• 基于高通滤波影像融合法
• 基于小波变换影像融合法
基于彩色空间变换的影像融合法 － HIS变换法
1. 将多光谱图像的RGB彩色空间变换到IHS空间， 即图像由R（红）G（绿）B（蓝）表示变换成I （亮度）H（色调）S（饱和度）表示。 2. 将全色图像和多光谱图像的I进行直方图匹配， 用全色图像I’代替多光谱图像的I，即 IHS→I’HS，多光谱图像的其它两项不变。 3. 多光谱I’HS反变换到RGB，即得到融合图像。
光谱增强－缨帽变换
MSS图像缨帽变换
1. R1特征量：称为“亮度”，在数 值上等于MSS四个波段的加权和， 反映了地物总的电磁波辐射水 平。 2. R2特征量：称为“绿色物”，在 数值上等于MSS6与MSS7的加权 和再减去MSS4与MSS5的加权和， 反映了植物的生长状况。 3. R3特征量：称为“黄色物”，是 MSS5与MSS7的加权和减去MSS4 与MSS6的加权和。 4. R4特征量：称为“其它”。
• 缺点
– 保持辐射特性的准确性，是以高的计算量为代价的，占用较多的 系统资源，因而它是最三种方法当中的较慢的一种。
代数法（Multiplicative）
• • 算法 优点
– – 该方法可以增强影像的细节反差，能够较好的突出城市地物。 采用的是简单的乘积运算，因而运算最快并且占用系统资源最少， 也是三种方法中的最简单的一种。
基于HIS变换的遥感影像融合
多光谱图像XS1
0.5~0.59 μm， 20米
多光谱图像XS2
多光谱图像XS3
重采样
重采样
重采样
0.78~0.89 μm，20米
0.61~0.68 μm，20米
HIS正变换
色调分量H
饱合度分量S
亮度分量I
0.51~0.73 μm，10米
HIS逆变换 高分辨率多光谱图像1
•
缺点 – 然而融合后的图像没有保持原始多光谱图像辐射特性， 相反，能够增强亮度成分，对增强城市信息方法这种方 法较好。
• 算法
基于Brovey 变换的融合方法 （Brovey Transform）
[DNB1 / DNB1 + DNB2 + DNBn] x [DNhigh res. image] = NB1_new
基于PCA变换的影像融合法流程图
多光谱图像XS1 多光谱图像XS2 多光谱图像XS3
重采样
重采样
重采样
PCA正变换
Байду номын сангаас
第二主分量 PCA 逆变换
第三主分量
第一主分量
全色波段图像PA
高分辨率多光 谱图像1
高分辨率多光 谱图像2
高分辨率多光 谱图像3
基于主成分分析法融合（Principal Component）
多光谱图像处理
当前遥感数据的特点
• 来源于不同传感器，具有不同的特点。 • 数据量很大。
• 数据之间存着互补性和冗余性。
多光谱图像处理
• • • • 缨帽变换（Tasseled Cap）
1. MSS图像 2. TM图像
指数计算（Indices） 色彩变换（RGBIHS) 色彩逆变换（HISRGB）
SPOT、TM图像各波段对应的波长
SPOT
TM
融合处理
SPOT-5 10米 多光谱图像
SPOT-5 5m 全色图像
多光谱与5m PAN 融合图像
融合的过程
多源图像精确配准
根据图像的特征及整合的 目的选择合适的融合方法
输出融合图像
目前在遥感图像融合中常用的像素级融合方法
基于彩色空间变换法（HIS变换法） 基于主成分分析法（PCA法）