遥感图像的假彩色合成知识交流
实验3-波段合成-假彩色合成
波段合成-假彩色合成
彩色合成（RGB加色法）
赋予RGB三个通道相应波段实现彩色合成； 试用不同的颜色合成方案； 观察图像中任何一类目标区域（如水体、植被等）的颜色及 其三个通道的值，领会图像加色法的原理。
School of Urban and Environment Science, Central China Normal University
波段合成-假彩色合成 假彩色合成
步骤1：在Viewer中打开影像。点击打开图标，File中选择刚才合成 的文件；Raster Options中选择一种颜色合成方案。
*可任意选择3个波段依次赋给RGB通道。若选择432，则为标准假彩色合成。 School of Urban and Environment Science, Central China Normal University
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波段合成-假彩色合成 单波段影像查看
四、实验步骤
步骤1：打开ERDAS软件。 步骤2：在Viewer中依次打开单个波段的影像。 步骤3：进行放大、缩小、漫游等操作。 步骤4：进行像素值查询操作。 *像素值查询方法：点击菜单上的十字按钮，打开Inquire Cursor 对话框
实验成与假彩色合成
一、实验目的：
进行遥感影像的波段合成、假彩色合成、颜色表查询等操
作，加深对遥感影像的理解。 二、实验内容
1.基于单波段遥感影像进行波段合成；
2.进行RGB三波段假彩色合成显示； 3.像素值和颜色表查询。
三、实验要求
能利用遥感软件进行初步的遥感影像预处理。
遥感——彩色增强
实验二彩色增强一、实验内容1、对一幅灰阶影像进行伪彩色增强。
2、利用三个波段的遥感影像进行假彩色增强。
3、利用TM1，2，3，波段的遥感影像进行真彩色合成。
4、理解伪彩色增强、假彩色增强、真彩色合成的原理、办法及三种方法之间的区别和联系。
5、掌握三大典型地物在假彩色合成影像呈现不同色彩的原因。
6、会利用相关系数、灰度阈值方法进行最佳假彩色合成分量的选择。
二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），遥感影像文件bhtmref.img三、实验原理1、伪彩色增强伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。
伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级一彩色变换法和频率域伪彩色增强法三种。
本实验中用到的是密度分割。
密度分割是一种用于影像密度分层显示的彩色增强技术。
原理是将具有连续色调的单色影像按一定密度范围分割成若干等级，经分层设色显示出一种新彩色影像。
2、假彩色增强将一副自然彩色图像或者是同一景物的多光谱图像通过映射函数变换成新的三基色分量进行彩色合成,使增强图像中呈现出与原图像中不同的彩色的技术称为假彩色增强技术。
3、真彩色合成真彩色合成是指从多波段图像中选择其中三幅影像在显示屏上合成一幅图像，该三幅影像的波段范围与自然界中的红绿蓝光的波长范围大致一致。
TM卫星影像中1、2、3波段的波谱范围大致与自然界中的蓝、绿、红相仿，所以将TM1TM2、TM3按照蓝、绿、红的顺序进行合成可以得到一幅真彩色图像。
4、伪彩色变换伪彩色变换是指由输入的单波段影像，通过3个独立的数学变换，产生R、G、B三个分量影像，然后合成为伪彩色影像的过程。
彩色的含量由变换函数的形状决定。
5、最佳假彩色合成变量选择最佳假彩色合成变量选择方法依赖于对遥感图像信息特征的分析和研究目的，有信息分析法（选择信息量最大的波段，但不一定得到研究所需要的信息）、影像灰度阈值分析法（对影像灰度阈值进行分析，选择灰度阈值最大的波段）和波段间的相关系数分析法（对各波段的相关系数分析，选择相关系数小的波段）。
多波段遥感图像彩色合成处理解析——遥感图像彩色合成处理教学设计
2012年第29期(总第44期)科技视界Science &Technology VisionSCIENCE &TECHNOLOGY VISION科技视界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。
1.1MSS 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。
1.2ETM+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。
1.3授课需特别讲明的问题1.3.1光学和数字假彩色合成原理区别遥感图像彩色合成处理的对象或基础是多波段遥感图像,单波段图像是地物在此波长范围内的反射波谱特性的直观显示,关键是如何理解对模拟图像的光学图像处理时和对数字图像的计算机处理时不同显示方式的表象和实质。
遥感数字图像处理复习资料(1-4章)
第一章概论1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。
数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。
模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。
2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。
1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。
图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。
图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。
2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。
注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。
3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。
包括图像分割、分类等。
图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。
分割的结果可作为监督分类的训练区。
图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。
3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。
4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域）2.遥感图像的获取和存储1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。
遥感的实施依赖于遥感系统2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
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。
假彩色合成方法
假彩色合成方法
嘿，你知道假彩色合成方法吗？这可真是个超有意思的技术呢！
假彩色合成方法呀，简单来说就是将多波段遥感图像根据特定的规则进行合成，生成一幅假彩色图像。
步骤呢，首先要选取合适的波段，这就像做菜选食材一样重要，选对了才能有好味道。
然后，根据设定的合成规则，将这些波段进行组合。
这里要注意哦，不同的应用场景可能需要不同的波段组合和规则呢，可不能马虎！而且呀，在操作过程中一定要仔细认真，不然可能就会得到不理想的结果。
在这个过程中，安全性和稳定性也是很重要的呢！就像走钢丝一样，必须稳稳当当的。
要确保数据的准确性和完整性，不能有任何差错，不然合成出来的图像可能就会变得怪怪的。
而且系统也要稳定运行，不能关键时刻掉链子呀！
那它的应用场景可多啦！在资源调查、环境监测等领域都大显身手呢！它的优势也很明显呀，能让我们更直观地看到一些原本不容易察觉的信息，这就好比给我们戴上了一副特殊的眼镜，让我们看到了不一样的世界。
它可以快速准确地提供大量有价值的信息，帮助我们更好地了解和研究各种现象。
比如说在农业领域，通过假彩色合成可以清楚地看到农作物的生长状况，是不是很神奇呀！就像有一双神奇的眼睛在时刻关注着它们。
还有在地质勘探中，能帮助找到隐藏的矿产资源呢，这可真是个宝贝方法呀！
总之呀，假彩色合成方法真的是超级棒的技术，给我们的生活和工作带来了巨大的帮助和便利！它就像一把神奇的钥匙，打开了一扇通往未知世界的大门，让我们能看到更多的精彩和可能！。
31_遥感图像处理课件
居民地信息提取 居民地的反射光谱特征应该是表现为混合物的 反射光谱特征，居民地大部分是由水泥物质构 成，然后是居民地由于人居住的比较集中，活动 量较大，所以其温度会比周围其它地物的要高。 房屋的尺寸高矮不同，所以表面会有星星点点的 纹理。在图上显示为浅蓝色，表面有星星点点的 纹理，不规则分布的区域我们判断为居民地，其 中，有大片的较集中的居民地，可以判断为城镇 地区，也有小面积的零星分布的，可判断为乡村 的居民地。
彩
色
色
合
图
成
像
色分量
假彩色合成（False color composition；Pseudocolor）只是在三个通道内输入其它波 段影像数据，合成的图像就是假彩色图像
真彩色合成： 3R2G1B 假彩色合成： 4R3G2B
4R3G2B：遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准 假彩色图像。它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合 成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿 色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合 成的结果。
321真彩色 合成影像
真彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 相一致的图像；
假彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 不一致的图像。432假彩色合成影像是标准的假彩色图 像，大片红色是植被，因为植被在近红外4波段的反射 率非常的高，因此，呈现红色，而且可以通过红色的 饱和度和亮度反映出植被的健康状态和年龄等隐性信 息,纯净的水体呈黑色。
上并用黄色表示出来；按住shift键的同时分别单 击red green blue三个字段，则该字段将分别从选 择中被清除；单击apply按钮分类属性表中显示的 字段发生变化。如图
在Viewer窗口中点击 ，打开Raster工具面板 选择 按钮，进入多边形AOI绘制状态，在图像上选择深蓝 色
实验二、遥感图像增强(彩色合成、假彩色密度分割、波段运算)
实验二、遥感图像增强（彩色合成、假彩色密度分割、波段运算）一、彩色合成将不同波段的影像分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。
如分别赋予TM图像2，3，4波段色彩R，G，B；1. 从 Available Bands List 内，选择“RGB Color” 切换按钮。
2. 在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名（或在每个R、G 或 B 波段使用切换按钮）。
3. 一旦波段名导入到标签为“R:”、“G:”、“B:” 的文本框中，点击“Load RGB” 来显示彩色合成图像。
二、假彩色密度分割将亮度值等间隔分割分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。
如分别赋予TM图像2波段亮度值0-9赋予R，10-19赋予G ，20-29赋予Y等。
1. 在主图像窗口，选择 overlay > Density Slice. 将出现 #n Density Slice对话框（其中“#n” 是用于启动功能的显示号）在“Defined Density Slice Ranges” 下列有八个系统默认范围。
这些范围由滚动窗口计算的最小值和最大值来限定，并显示在“Min” 和“Max” 文本框中。
2. 在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值，来改变密度分割的范围。
· 要重新设置数据范围到初始值，点击“Reset”。
3. 通过选择对话框时底部“Windows” 傍所需要的复选框，来选择是否将密度分割颜色应用到图像窗口、滚动窗口或这两个窗口。
4. 点击“Apply” ，将系统默认的范围和颜色应用于图像上。
· 要编辑数据范围：A. 选择一个数据范围，并点击“Edit Range” 来改变范围值或颜色。
B. 当出现 Edit Density Slice Range 对话框时，输入所需要的最小和最大值，并从“Color” 菜单中选择一种颜色。
C. 点击“OK” ，执行改变“Defined Density Slice Ranges” 列表中的范围。
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遥感图像的假彩色合成北京化工大学学士学位论文遥感图像的假彩色合成姓名：刘晓璐班级：信息与计算科学0304班学号：200362102遥感图像的假彩色合成摘要：遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内及其我国的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。
在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时，处理技术也更加成熟；在应用上，结合了地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），向着更系统化，更定量化方向发展，使遥感数据的应用更加广泛和深入。
假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更加醒目的目的。
本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。
在遥感的多光谱图像中，有些是不可见光波段的图像，如近红外，红外，甚至是远红外波段。
因为这些波段不仅具有夜视能力，而且通过与其他波段的配合，易于区分地物。
用假彩色技术处理多光谱图像，目的不在于使景物恢复自然的彩色，而是从中获得更多的信息。
为了实现这样的目的，本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法，并对其进行对比，得出最优的合成图像。
关键词：图像融合，假彩色合成，彩色增强，灰度级，RGB图像，False color mapping for image fusionAbstract: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities.The resulting images have a higher information content than each of the originalimages and retain sensor specific image information. The unique component ofeach image modality is enhanced in the resulting fused color image representation.First, the component of two original input images is determined. Second, thecommon component of each image. Third, the unique component of each imagemodality is subtracted from the image of the other modality. This step serves toenhance the representation of sensor-specific details in the final fused result.Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting fromthe last step through, respectively, the red and green channels of a color display.The method is applied to fuse thermal and visual images. The results show thatthe color mapping enhances the visibility of certain details and preserves thespecificity of the sensor information. The fused images also have a fairly naturalappearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixels.The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images canbe enhanced and their noise can be reduced by standard image processingtechniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This impliesthat the investigated approaches can eventually be applied in real time and thatthe hardware needed is not too complicated or too voluminous(an importantconsideration when it has to fit in an airplane, for instance).Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images前言点明毕业论文的论题、学术意义以及其与所阅读文献的关系，简要说明文献收集的目的、重点、时空范围、文献种类、核心刊物等方面的内容。
一．遥感图像假彩色合成的重要意义：对过去和历史的介绍及科学成就应用领域。
遥感的英文是“Remote Sensing"，意为“遥远的感知”。
其科学含义一般理解为:在遥远的地方，感测目标的“信息”，通过对信息的分析研究，确定目标的属性及目标物之间关系。
也就是说:不与目标物接触，凭借其发出的某些信息识别目标，所以有人将遥感技术作为一种侦查技术。
目前，对遥感比较一致的定义是:在远离被测物体或现象的位置上，使用一定的仪器设备，接收、记录物体或现象反射或发射的电磁波信息，经过信息的传输、加工处理及分析与解译，对物体及现象的性质及其变化进行探测和识别的理论与技术。
1958年，世界上第一张航空像片获得后，出现的航片判读技术是现代遥感技术的雏形。
1956年，世界上第一颗人造地球卫星发射成功，为遥感技术的发展创造了新的条件。
同时计算机技术的发展和应用使海量卫星数据的处理等方面快速有效，尤其在图像的压缩、变换、复原、增强和信息提取方面更显示了它的优越性。
现代遥感史以20世纪60年代末人类首次登上月球为重要里程碑，随后美国宇航局(NASA)、欧空局(ESA)和其他一些国家，如加拿大、日本、印度和中国先后建立了各自的遥感系统。
所有这些系统已提供了大量从太空向地球观测而获得有价值的数据和图片。
随着信息技术和传感器技术的飞速发展，卫星遥感影像分辨率有了很大提高，包括空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星(ERTS-1)后更名为陆地卫星1号(Landsat-1)，标志着地球遥感新时代的开始。
1972年以后，美国发射了一系列陆地卫星，包括陆地卫星1号至7号，所携带的传感器由四波段的多光谱扫描仪(MSS的分辨率为80m)发展到80年代初投入使用的专题制图仪(TM影像有7个波段，分辨率除第6波段的120m外，其余皆为30m)，再到1999年4月发射升空的陆地卫星7号所搭载的增强型专题制图仪ETM十(第6波段的分辨率提高到60m，增加了分辨率为15m的全色波段)。
80年代后期至90年代初，法国发射的SPOT卫星上载有20m (10m)的高分辨率传感器(HRV分辨率为20m,全色波段为10m)，SPOT 能在邻近的轨道间实现立体覆盖，主要目的是对同一感兴趣的地区进行重复观测监视它的动态变化。
1999年9月，美国空间成像公司(Space Imaging Inc.)发射成功的小卫星上载有1KONOS传感器，能够提供10m的全色波段和4m的多光潜波段，是世界上第一颗商用1m 分辨率的遥感卫星。
此外，SPIN-2卫星数据由俄国返回式卫星从80年代至今获得，它提供2m 和10m 分辨率全色影像数据及DEM 和立体像对。
由韩国太空研究院所有的KOMPSAT卫星数据从2000年开始可以提供6.6m分辨率的全色波段数据和13m多光谱(四个波段)数据。
另一方面，低空间、高时相的AVHRR(气象卫星NOAA系统系列，星下点分辨率为lkm)以及其他各种航空航天多光谱传感器亦相继投入运行，形成现代遥感技术高速发展的盛期。
除了常规遥感技术迅猛发展外，开拓性的成像光谱仪的研制己在80年代开始，并逐渐形成了高光谱分辨率的新遥感时代。
2001年发射的OrbView卫星能同时提供更高空间分辨率和光谱分辨率的数据。
它提供lm全色波段影像和4m或5m的多光谱波段及空间分辨率为8m的200个波段的高光谱数据。
遥感及遥感影像的发展不仅仅表现在传感器空间分辨率的提高上，其他各个方面发展也十分快，遥感平台由遥感卫星、宇宙飞船、航天飞机有一定时间间隔的短中期观察，发展为以国际空间站为主的多平台多层面，长期的动态检测。
遥感图像处理硬件系统也从光学处理设备转向数字处理系统，处理速度急速增加，使海量数据的处理成为现实。
遥感图像处理软件系统不断翻新，从人机对话(ARIESI Z S101等)发展到视窗方式<E RDAS, ENVI等)，未来将向智能化方向发展。
另一个特点是与GIS的集成，有代表性的是ERDAS与ARC/INFO的集成。
遥感软件的组件化也是一个发展方向。
总之，信息技术和传感器技术的飞速发展带来了遥感数据源的极大丰富，每天都有数量庞大的不同分辨率的遥感信息，从各种传感器上接收下来。
这些高质量的遥感数据为遥感定量化、动态化、网络化、实用化和产业化及利用遥感数据进行地物特征的提取提供了丰富的数据源。
二．假彩色合成技术国内外发展状况：近年来的科学成就国内外发展了许多针对彩色图像的增强处理方法，比如灰度图像增强和彩色图像增强。
灰度增强是一种点处理方法，灰度增强主要突出像元之间的反差(或称对比度)，所以也称“反差增强”，“反差扩展”，或“灰度拉伸”等。
目前几乎所有遥感图像都没有充分利用遥感器的全部敏感范围，各种地物目标的灰度值往往局限在一个比较狭小的灰度范围内，使图像看起来不鲜明清晰，许多地物目标和细节彼此相互遮掩，难于辨认。
通过灰度拉伸处理，扩大图像灰度值动态变化范围，可加大图像象元之间的灰度对比度，因此有助于提高图像的可解译性。