影像融合流程
影像融合
特点：其能对任意波段进行融合
（3）基于算术运算的融合技术 乘积变换(Multiplication Transform, MT )和加法变换等 特点：模型简单可以对任意波段进行融合
2.2 特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合，先是将各遥感影像数 据进行特征提取，提取的特征信息应是原始信息的充分表 示量或充分统计量，然后按特征信息对多源数据进行分类、 聚集和综合，产生特征矢量，而后采用一些基于特征级融 合方法融合这些特征矢量，作出基于融合特征矢量的属性 说明。
特点：它将参与RGB组合的每个波段与该组合波段总和 做比值计算进行正规化，以保持低分辨率影像的光谱分辨 率，然后将比值结果乘以高分辨率波段的亮度以获取高频 空间信息 。
具有很高的光谱信息保真度。
缺点：对中高光谱的低空间分辨率RGB组合选择比较麻烦。 如TM/ETM+的RGB组合多大20种。
主成分变换（PCT）
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数据——特征提 取——属性说明——属性融合——融合属性说明。
三级融合层次的特点
融合层 次
信息 损失
实时 性
精度
容错 性
抗干 扰力
工作量
融合 水平
像素 级
小
差
高
差
差
小
低
特征 级
中
中
中
遥感影像融合方法分析
遥感影像融合方法分析遥感影像的融合是对来自同一区域的多源图像数据进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。
由于遥感影像融合的这一特点，使得这一技术在遥感中有着很重要的作用，这一技术也成为近几年国际遥感界的研究热点。
本文研究了目前学术界提出的几种较为流行的影像融合算法，对它们的特点进行了分析，同时给出了影像融合的效果的评价准则。
标签：遥感；影像；融合引言随着遥感技术的发展，各种各样的传感器也不断出现，对于同一地区，我们可以得到用不同传感器获取的不同尺度、不同时相特别是不同光谱信息的遥感影像数据。
不同源的数据反映了区域的不同方面的特征，如何合理的综合利用这些多源数据，对于遥感应用十分关键。
显然，影像融合为我们提供了一个很好的途径。
影像融合就是将不同源的数据配准后变换到同一尺度、同一坐标系，然后采用一定的融合方法将各种数据的信息充分的结合起来，产生一种更适合应用的影像数据的新技术。
图像融合一般分为三个层次：①像素级融合。
像素级融合也称数据级融合，是指对传感器采集来的数据进行采集、分析和处理，生成目标特征而获得融合图像；②特征级融合。
是指对预处理和特征提取后获得的景物信息如边缘、形状、轮廓、方向、区域和距离等信息进行综合与处理；③决策级融合。
是指根据一定的准则以及每个决策的可信度作出最优决策，数据融合的容错能力即由此而来。
图像融合的算法有很多，传统的算法主要有：HIS变换的融合、小波变换融合、主成分变换融合、高通滤波变换法、比值运算法、Brovey变换法等等，最近也提出了一些新的或改进型的图像融合算法，比如Contourlet变换融合、基于HSV变换与atrous变换的图像融合、一种基于最大区域熵值的图像融合方法、基于小波包的融合等等。
下面本文将对其中一些算法进行介绍并分析。
1 目前较为流行的影像融合算法分析1.1 小波变换法1.2 Brovey变换法Brovery变换（Brovery Transform，BT）：是一种用来对来自不同传感器的数据进行融合的较为简单的融合方法，该方法将多光谱各波段进行归一化，然后将高分辨率全色影像与归一化后的各波段相乘得到融合后的影像。
遥感影像融合处理方法
遥感影像融合处理方法摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。
关键词：遥感影像融合融合评价1、前言将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。
全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。
通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。
2、遥感影像融合一般步骤遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。
图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。
几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。
3 常用融合方式3.1 IHS融合IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。
由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。
RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。
IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。
3.2 小波融合小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。
3.3 Pansharping融合Pansharping算法用于高分辨率全色影像和多光谱影像的融合生成高分辨率彩色影像，此方法要求全波段影像和多波段影像同平台、同时间（或间隔很短）获得。
影像融合技术在地学信息处理中的应用
关键词 ：遥射 纠正。
１ 引言 遥 感 是 以不 同空 间 、 时 间、波 谱 、辐 射 分辨 率 提 供 电磁 波谱 不 同谱 段 的数 据 。 由于 成 像 原理 和 技 术 条件 的限制 ，越 来越 多新 传 感器 的使 用 ，遥 感 影
很 大提 高 ，但 是任 何 一个 单 一 的遥 感 器 的遥感 数 据
以突 出有用 的专 题 信 息 ，消 除 或抑 制 无 关 的信 息 ， 改善 目标 识别 的影 像环 境 ，从而 增强 解译 的可 靠性 ， 减 少 模 糊性 、改 善 分类 、扩 大应 用 范 围 和效 果 。影 像 融 合 的集 体 目标在 于提 高 影像 空 间分 辨率 、改善
在 影像 的融 合及 处理 上提 供 了参 考 。
在 实 际应 用 中 ，影 像 融合 目前 最 常用 的有 以下 据 的 融合 、多类 型遥 感 数据 的融 合 、遥 感 信 息 与地 在 实 际应 用 中 ，不 可 能仅 仅 依靠 一 种 融 合就 解 叉 。本次 实验 采 用乘 积法 融合 影 像 ，针对 Ｔ Ｍ影像 、 ＳＯ 一 影像 以及 ＳＯ一 影 像几 种不 同分 辨率 数据 的 ＰＴ ４ ＰＴ ５
１ ）数 据 来源及 预 处理 ① 数 据 分析 一般 地 说 ，遥 感 系 统 的 空 间分 辨 率 越 高 ，其 识
不 仅仅 是 数据 间 的简单 复合 ，还 强 调信 息 的优 化 ， 别 物 体 的 能力 越 强 。但 实 际 上 每一 个 目标在 图像 的
提 高变 化检 测 能力 、替代 或修 补 影像 数据 的缺 陷等 。
像 的 空 间分辨 率 、辐射 分 辨 率 和光 谱 分 辨 率 都有 了 影 像 几何精 度 、增 强特 征显 示 能力 、改善 分类 精度 、 都 不 能全面 反 映 目标对 象 的特 征 ，也 就 是 都有 一 定 的应 用 范 围和 局 限性 。这 种 局 限性 使 得 单 一传 感 器 数据 越 来越 难 以满足 区域 实 际应 用 的需 求 。遥 感 应 用 的实 用化 ，首 先 是遥 感 数 据源 的改 善 。空 间分 辨
arcgis图像融合操作流程
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测绘技术中的遥感可见光影像处理流程讲解
测绘技术中的遥感可见光影像处理流程讲解遥感可见光影像是测绘技术中常用的一种数据源，通过对遥感可见光影像进行处理，可以得到地表物体的空间分布信息。
本文将从遥感影像获取到处理流程进行讲解，为读者介绍遥感可见光影像处理的基本原理和方法。
一、遥感可见光影像获取遥感可见光影像获取是遥感技术的第一步，它利用遥感卫星或其他传感器获取地表物体的图像信息。
在遥感可见光影像中，不同地物会反射或发射出不同的可见光波段能量，通过接收和记录这些能量，得到遥感影像。
二、遥感可见光影像预处理在进行进一步的遥感可见光影像处理之前，需要对原始影像进行预处理工作。
预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等环节。
1. 辐射校正：辐射校正是将遥感影像的原始数据转换为辐射亮度数据的过程。
由于接收器特性不同，遥感影像在记录过程中会受到仪器响应和大气散射等因素的影响，因此需要进行辐射校正来消除这些干扰因素。
2. 大气校正：大气校正是根据大气传输模型消除大气散射对遥感影像的影响。
大气散射会导致影像中出现雾化现象或者颜色变暗等问题，通过大气校正可以获得更真实的地表物体光谱信息。
3. 几何校正：几何校正是指将遥感影像转换为地理坐标系下的数据。
遥感影像记录时可能会存在扭曲或者偏差，在几何校正过程中，需要通过内参数和外参数的计算来对遥感影像进行校正，使其能够与地理坐标系对应。
三、遥感可见光影像分类与分析遥感可见光影像分类和分析是遥感技术中的关键环节，其目的是对影像中不同地物进行精确的识别和分类。
1. 影像分类：影像分类是将影像中的像元按照其所属地物类型划分的过程。
遥感可见光影像中的像元通常由坐标、亮度和光谱等信息描述，通过像元的亮度和光谱信息可以对地物进行分类，常用的分类方法包括基于阈值、基于统计学和基于机器学习等方法。
2. 图像分割：图像分割是将遥感影像中的各个地物分割成不同的区域或对象的过程，其目的是得到更精细的地物边界和形状信息。
图像分割方法主要有基于阈值、基于区域和基于轮廓等方法。
ERDAS影像融合操作流程
影象融合流程影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有，但是雷达模块中的处理效果要相对好一些，下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。
一、影象解译模块（Interpreter）1）单击，在弹出的Interpreter菜单中选则Spatial Enhancement（空间增强）弹出Spatial Enhancement菜单，再选择Resolution Merge（分辨率融合）选项。
弹出对话框如下在Resolution Merge对话框中需要设置下列参数（1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）；（2）选择影象波段；（3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）；（4）定义输出文件；（5）选择融合方法。
在分辨率变换中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、Multipalcative(乘积变换)、Brovey transform(比值变换)。
其图象分别如下：Principal Component(主成分变换法)Multipalcative(乘积变换)Brovey transform(比值变换)（6）选择重采样方法。
系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）、Bilinbear Interpolation（二次线形内插）和Cubic Convolution（立方卷积）。
其中以Cubic Convolution方法最为平滑。
（7）确定Output Options输出图象选项。
选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为0的像素；（8）确定Layer Selection(输出图象波段组合)；（9）确定Data Type(输出数据类型)；（10）击OK按钮执行操作。
2）在Spatial Enhancement菜单中选择wavelet Resolution Merge（小波融合），弹出对话框如下：在wavelet Resolution Merge对话框中我们要设置参数：（1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）；（2）选择影象波段；（3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）；（4）定义输出文件；（5）选择融合方法在小波融合中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、ISH(色彩变换)、Single Band(单波段变换)。
图像融合的原理及基本步骤
所得到的值为新影像在该坐标上的像元值。像素级 融合对原始图像及预处理各阶段上所产生的信息分
别进行融合处理, 它主要是增加图像中有用的信息 成分, 改善图像处理效果。具有较高的精度, 但是需
要处理的数据量大、代价高、数据传输量大、抗干扰 能力差、对传感器的要求高等。
图像融合首先要求多源图像精确配准, 分辨率 不一致时, 要求重采样后保持一致; 其次, 将图像按 照某种变换方式分解成不同级的子图像, 同时, 这种 分解变换必须可逆, 即由多幅子图像合成一幅图像, 即位图相融合。这时多幅子图像中包含了来自其他 需要融合的经图像变换的子图像。 2 影像融合的基本步骤
合的优点是信息丢失少, 缺点是计算量大、处理速度
慢。特征级融合是指对图像的特征进行的融合, 对不
同图像进行特征提取, 按各图像上相同类型的特征
进行融合处理, 典型的图像特征包括边缘、角点、线
等。特征级图像融合与像素级融合相比信息丢失较
多, 但计算量较小。决策级融合是最高层次的融合,
首先按照应用的要求对图像进行初步的分类, 然后
X 收稿日期: 2011- 11- 15 作者简介: 王云男( 1986- ) 女, 内蒙古赤峰人, 测绘助理工程师, 长期从事矿山测绘工作。
·112·
王云男, 等 · 图像融合的原理及基本步骤
来改善多光谱图像空间分辨率的融合中, 由于多光 谱图像和全色图像时相相差较大, 它们之间的像素 灰度值也明显不同, 如果直接对两者进行融合, 则会 造成多光谱图像的原有光谱信息的丢失或破坏, 因 此有必要在融合之前进行直方图匹配。
像素级
小
差
高
差
差
小
低
特征级
中
中
中
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影像融合流程
影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有，但是雷达模块中的处理效果要相对好一些，下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。
一、影象解译模块（Interpreter）
1）单击，在弹出的Interpreter菜单中选则Spatial Enhancement（空间增强）弹出Spatial Enhancement菜单，再选择Resolution Merge（分辨率融合）选项。
弹出对话框如下
在Resolution Merge对话框中需要设置下列参数
（1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）；
（2）选择影象波段；
（3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）；
（4）定义输出文件；
（5）选择融合方法。
在分辨率变换中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、Multipalcative(乘积变换)、Brovey transform(比值变换)。
其图象分别如下：
Principal Component(主成分变换法)
Multipalcative(乘积变换)
Brovey transform(比值变换)
（6）选择重采样方法。
系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）、Bilinbear Interpolation（二次线形内插）和Cubic Convolution（立方卷积）。
其中以Cubic Convolution方法最为平滑。
（7）确定Output Options输出图象选项。
选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为0的像素；
（8）确定Layer Selection(输出图象波段组合)；
（9）确定Data Type(输出数据类型)；
（10）击OK按钮执行操作。
2）在Spatial Enhancement菜单中选择wavelet Resolution Merge（小波融合），弹出对话框如下：
在wavelet Resolution Merge对话框中我们要设置参数：
（1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）；
（2）选择影象波段；
（3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）；
（4）定义输出文件；
（5）选择融合方法在小波融合中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、ISH(色彩变换)、Single Band(单波段变换)。
其图象分别如下：
Single Band(单波段变换)
ISH(色彩变换)
Principal Component(主成分变换法)
（6）选择重采样方法。
系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）和Bilinbear Interpolation（二次线形内插）。
（7）如果选择ISH融合方法，则还需要确定ISH替换波段的成分。
（8）确定Layer Selection(输出图象波段组合)；
（9）确定Data Type(输出数据类型)；
（10）确定Output Options输出图象选项。
选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为0的像素。
（11）确定输出影象波段组合。
（12）单击OK，关闭对话框。
二、雷达模块
在ERDAS图标面版工具条中，单击Radar/Radar Interpreter/Image Enhancement/Sensor merge命令，打开Sensor Merge对话框如下：
在Sensor Merge对话框中，需要设置如下参数；
（1）确定输入的Gray Scale Image（灰阶影象）；
（2）选择影象波段；
（3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）；
（4）定义输出文件;
（5）选择融合方法。
我们可以看到共有三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、ISH(色彩变换)、Multiplycation（乘积变换）；
（6）选择重采样方法。
系统提供了三种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）、Bilinbear Interpolation（二次线形内插）和Cubic Convolution（立方卷积）。
其中以Cubic Convolution方法最为平滑。
（7）选择不同的融合方法有不同的操作步骤，分别如下：
A主成分变换
应用主成分变换技术，可以有四种选择来改变图象的灰阶：
·Resampe：按第一主成分（PC-1）来重新划分图象的灰阶。
·Hist.Match：将灰阶图象与第一主成分（PC-1）进行直方图匹配。
·Multiply：将灰阶图象划分为0~1的取值范围，与第一主成分（PC-1）的乘法运算。
·None：以输入的灰阶图象来代替第一主成分。
B色彩变换
应用色彩变换时，有两种选择
·Intensity：将输入灰阶图象重新定阶到I（Intensity-亮度）的任意数值范围，然后代替I。
·Saturation：将输入灰阶图象重新定阶到S（Saturation-饱和度）的任意数值范围，然后代替S。
C乘积变换
（8）确定Data Type(输出数据类型)；
（9）确定Layer Selection(输出图象波段组合)；
（10）确定Output Options输出图象选项。
选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为0的像素。
（11）单击OK按钮执行操作。
三、例子
（一）、分辨率融合
（二）、传感器融合
Sensor merge对话框对于第一种方法也可以用这种方法来检查。