第五章遥感影像镶嵌融合PPT资料.ppt

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重叠区域的确定计算法影像配准相对配准在同一坐标空间内获取两者的重叠度1）获取同名像点2）计算相对配准系数3）根据配准后的空间进行镶嵌处理色调调整方差均值法设要进行色调调整的相邻两幅图象为设要进行色调调整的相邻两幅图象为f（x,yf（x,y）和和g（x,yg（x,y），xx和和yy是图象上每个像元的采样行号和列号，希望把图象是图象上每个像元的采样行号和列号，希望把图象f（x,yf（x,y）的色调调整到与的色调调整到与g（x,yg（x,y）图象一致。

图象一致。

设设（x,y（x,y）是是f（x,yf（x,y）图象相对于图象相对于g（x,yg（x,y）图象记录增益变化，是图象记录增益变化，是ff（x,yx,y）图象相对于图象相对于g（x,yg（x,y）图象的零线漂移量。

使图象的零线漂移量。

使f（x,yf（x,y）图象的图象的色调调整到色调调整到g（x,yg（x,y）图象的技术问题，可归结到求图象的技术问题，可归结到求和和。

色调调整直方图法AB032246540154162801.取出重叠部分，保证和A与B图象在行数上要一致，一定不要小于A和B所具有的行数，并且在取样时，要有足够的样本数。

然后，在直方图上找出两幅图象相应的频率像元所对应的灰度值对。

从直方图上读出灰度值对应的点对，用分段拉伸的功能，把图象上的灰度值0，3，22，46，54对应地拉伸到相应的图象上的灰度值0，15，41，62，80。

这些点中间的灰度值按线性比例内插.2.色调调整效果检查。

利用图象处理系统的显示功能，使图象分别显示于屏幕左右两边。

如果色调调整成功，在屏幕上应看不出左、右两幅图象的差别。

如果还有差别，则修改拉伸时的点对值，进行拉伸处理，直到在终端屏幕上看不到差异为止。

3.用最后得到的拉伸点值，对相邻的两幅整图象A和B的色调进行调整，即分波段把A图象的灰度值拉伸到B图象相应的灰度值，从而完成相邻两幅图象A和B的色调调整。

接缝线的确定使镶嵌后影像按照这条曲线拼接后曲线两侧的亮使镶嵌后影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的曲线度变化不显著或最小的曲线假定现在要对左右两幅相邻图象假定现在要对左右两幅相邻图象AA和和BB进行镶嵌，进行镶嵌，这两幅图象间存在一宽为这两幅图象间存在一宽为LL的重叠区域，要在重叠的重叠区域，要在重叠区内找出一接缝线。

此时只要找出这条线在每一区内找出一接缝线。

此时只要找出这条线在每一行的交点即可，为此可取一长度为行的交点即可，为此可取一长度为dd的一维窗口，的一维窗口，让窗口在一行内逐点滑动，计算出每一点处让窗口在一行内逐点滑动，计算出每一点处AA和和BB两幅图象在窗口内各个对应像元点的亮度值绝对两幅图象在窗口内各个对应像元点的亮度值绝对差的和，最小的即为接缝线在这一行的位置，其差的和，最小的即为接缝线在这一行的位置，其计算公式为：

计算公式为：

重叠区亮度确定

（1）1）把两幅图象对应像元的平均值作为重叠区像元点的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，即：

亮度值，即：

（2）

（2）把两幅待镶嵌图象中亮度值最大的亮度值作为重叠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，即：

区像元的亮度值，即：

（3）（3）取两幅图象对应像元亮度值的线性加权和，即：

取两幅图象对应像元亮度值的线性加权和，即：

影像融合目的：

将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供目的：

将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确定性，减少模糊度，以增和矛盾，加以互补，降低其不确定性，减少模糊度，以增强影象中信息透明度，改善解译的精度、可靠性以及使用强影象中信息透明度，改善解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标的完整一致的目标描述，率，以形成对目标的完整一致的目标描述，影像融合的分类像元级：

融合的作用是增加图象中有用信息成分，以便改善如分割和特征提取等处理的效果；

特征级：

融合使得能够以高的置信度来提取有用的影象特征；

符号级：

融合允许来自多个源的信息在最高抽象层次上被有效的利用。

影像融合的步骤影像预处理：

将待融合的不同图象进行处理，使其比例尺相同，点位一一对应。

采用的方法：

影像配准影像数据融合：

在制定坐标空间中按照相应的数学模型对数据进行融合影像融合方法加权平均直接按照多光谱影像和高分辨率影像的原始像元值，按照一定的加权系数计算出融合后的像元值加权融合影像融合方法HIS变换将三个波段的低分辨率的数据通过HIS变换转换到HIS空间将单波段高分辨率图象进行对比度拉伸以使其灰度的均值与方差和HIS空间中亮度分量图象一致将拉伸过的高分辨率图象作为新的亮度分量代入HIS反变换到原始空间中。

影像融合方法KL变换将低分辨率的图象（三个波段或更多）作为输入分量进行主成分分析将高分辨率图象拉伸使其具有于第一主成分相同的均值和方差用拉伸后的高分辨率影象代替主成分变换的第一分量进行逆变换。

影像融合方法小波变换利用离散的小波变换，将N幅待融合的图象的每一幅分解成M幅子图象，然后在每一级上对来自N幅待融合图象的M幅子图象进行融合，得到该级的融合图象。

在得到所有M级的融合图象后，实施逆变换得到融合结果。

影像融合技术的发展缺乏统一的数据融合模型，特别是数学模型。

缺乏统一的数据融合模型，特别是数学模型。

目前的状态是各种模型并存，而每种模型之上目前的状态是各种模型并存，而每种模型之上又建立了若干融合方法。

各种模型都存在着优又建立了若干融合方法。

各种模型都存在着优缺点，使用范围都比较狭窄，模型之间的相互缺点，使用范围都比较狭窄，模型之间的相互转换也比较困难。

转换也比较困难。

缺乏对数据融合结果的有效评价手段。

对数据缺乏对数据融合结果的有效评价手段。

对数据融合结果的评价往往依赖于融合的目的，不同融合结果的评价往往依赖于融合的目的，不同的应用目的需要不同的评价标准。

但是现有的的应用目的需要不同的评价标准。

但是现有的评价标准都过于简单，缺乏灵活性，无法适应评价标准都过于简单，缺乏灵活性，无法适应技术发展的需要。

技术发展的需要。