遥感原理实习报告.docx
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遥感原理实习报告
目录
一、原理介绍3
1、加权融合：
3
2、非加权融合4
3、IHS变换融合4
二、算法设计4
三、实现方法与过程4
1、波段合成：
4
2、加权融合：
5
3、非加权融合5
4、IHS变换融合5
四、实验与分析6
五、结束语9
参考文献……………………………………………………………………….10
摘要：
对三个波段的TM影像进行合成，并对合成结果与高分辨率影像进行三种方法的融合，并对其结果进行评定。
关键词：
TMSPOT影像融合加权非加权IHS
一、原理介绍
利用TM影像的多波段性质和SPOT影像的高分辨率性质将二者进行融合，从而获得具有多波段性质的分辨率较高的图像。
1、加权融合：
目前，数据融合理论己广泛应用于状态估计领域，其中加权融合算法又是较为成熟的一种，许多研究结果己经证明该算法的最优性、无偏性、均方误差最小等特性。
加权融合算法的关键在于权系数的确定，
在对SPOT全色图像与其多光谱图像的融合时，由于多光谱中的绿、红波段与全色波段相关性较强，而与红外波段相关性较小，可以采用全色波段图像与多光谱波段图像的相关系数来融合。
其过程如下：
分别计算全色波段与多光谱波段图像的相关系数；
（2）
其中：
为全色波段与多光谱波段（j=1，2，3）图像的相关系数；PKL为全色波段（K，L）的像素灰度值；
为
全色波段图像灰度平均值；SkLj为第j波段图像在（K，L）处的像素灰度值；
为第j波段图像灰度平均值。
之后用全色波段图像和多光谱波段图像按下式组合。
其中：
Gj就是SPOT全色图像与多光谱图像的其中一个波段融合以后的图像。
这种算法的优点在于简单易行,基本体现出了TM的多光谱信息及SPOT的高分辨率信息。
2、非加权融合
即把两幅图的权值均设为0.5，即权系数为0，使二者所占比重相同。
3、IHS变换融合
（1）颜色变换：
颜色可以用R、G、B三分量来表示，也可以用亮度（I）、色别（H）和饱和度（S）来表示，它们称为颜色的三要素。
把彩色的R、G、B变换成I、H、S成为HIS正变换，而由I、H、S变换成RGB称为HIS反变换。
（2）HIS变换融合方法：
影相融合是采用某种算法将覆盖同一地区（或对象）的两幅或多幅空间配准的影像生成满足某种要求的影像的技术。
二、算法设计
1、首先进行TM图像的多波段合成。
由于在融合时要对多波段TM影像进行处理，所以最开始要进行合成。
2、图像匹配：
SPOT图像与TM影像大小不同、分辨率不同，根据给出的*.txt文件将两幅图像进行坐标的配准，把重叠区域进行融合。
3、加权融合：
根据公式把权系数算出，计算出融合后图像的R、G、B分量，进行显示。
4、非加权融合：
直接把权系数赋为0，其余与加权融合类似。
5、IHS变换融合：
将TM影像的三个波段变换到IHS空间，的搭配色别H、明度I、饱和度S三分量；将SPOT影像进行直方图匹配，使之与I分量有相同的均值和方差；用拉伸后的高空间分辨率影像代替I分量，同H、S进行IHS逆变换得到空间分辨率提高后的融合影像。
三、实现方法与过程
1、波段合成：
（1）将三个波段的行列等信息分别存入bmpFile1，bmpFile2和bmpFile3。
（2）新建bmpFile4，使行列数等于单波段图像的行列数，且分别将bmpFile1、bmpFile2、bmpFile3的灰度定为新图像的B、G、R分量，并存在bmpFile4中。
2、加权融合：
（1）新建bmpFile文件，读取SPOT影像，将行列存入bmpFileWS。
（2）新建bmpFile文件，读取TM多波段影像，将行列存入bmpFileWT。
（3）由于TM图像分辨率为30米，而SPOT影像分辨率为10米，所以要将TM影像放大三倍以后才可以和SPOT影像进行匹配。
新建bmpFile文件，存储放大后TM影像，将行列和RGB分量存入bmpFileZoom。
（4）根据txt文件，确定SPOT和TM的重叠区域，并计算权系数。
（5）将系数代入融合后图像RGB分量公式，计算新的RGB，存入新建的bmpFileG，并输出。
3、非加权融合
（1）新建bmpFile文件，读取SPOT影像，将行列存入bmpFileNS。
（2）新建bmpFile文件，读取TM多波段影像，将行列存入bmpFileNT。
（3）同理，将放大后TM影像的行列和RGB分量存入bmpFileZoom。
（4）权系数为0，无需计算。
（5）将系数0代入融合后图像RGB分量公式，计算新的RGB，存入新建的bmpFileG，并输出。
4、IHS变换融合
（1）新建bmpFile文件，读取SPOT影像，将行列存入bmpFileIS。
（2）新建bmpFile文件，读取TM多波段影像，将行列存入bmpFileIT。
（3）同理，将放大后TM影像的行列和RGB分量存入bmpFileZoom。
（4）根据公式，计算I、H、S的值，开辟存储空间进行存储。
（5）计算SPOT影像灰度最大最小值。
（6）计算I分量最大最小值。
（7）拉伸高分辨率图像，将结果保存在I分量中。
（8）由IHS变换到RGB，新建bmpFileIHS，存储RGB分量，释放内存，进行结果的输出。
四、实验与分析
程序界面：
TM431波段融合后影像：
TM431波段与SPOT影像经过加权融合的影像：
TM431波段与SPOT影像经过非加权融合的影像：
TM431波段与SPOT影像经过IHS变换融合的影像：
由实验结果可以看出，经过融合后的图像比只进行了波段合成的图像更加清晰，即分辨率提高。
非加权和加权融合由于只进行了系数的更改，所以融合的结果也相似，而IHS变换融合进行了更多的步骤，如直方图匹配和线性拉伸，并赋予到I分量中，所以融合结果与前二者差异较大，图像更加明亮，边缘更清晰。
五、结束语
经过本次实习对图像的融合作业，我对图像的读入、输出、存储以及处理又有了更深刻的认识，熟练程度也有所增加，在给定公式的基础上对融合的原理进行理解。
在编程过程中，遇到了很多问题，比如配准的时候，最开始我是对重叠区域从上到下读数据，但最后得到的是一张黑色的图，经过思考，发现xy的坐标原点在左下角，读数据的起始位置也应该是从下向上、从左到右。
改正了这个错误之后，图就能正确显示了。
另一个问题是在IHS变换时，忽略了H的取值范围的问题，当G>B的时候arccos取的是正值，可当G≤B的时候，就要用2π减去原来的角度，所以改正后，图像同一区域的颜色才没有继续以错误的颜色显示。
同时，还有一些问题需要改善，比如在输入路径的时候，没有默认的图像格式，输出时就非常麻烦；还有在对话框中可以有一个复选框可以选择是否需要在点击确定时同时显示输出图像。
在这些方面还可以进行改进。
这次实习让我得到了一次锻炼，了解了对图像进行最基本的编程操作时的重点和易出错的地方，为我们之后的学习和工作奠定了基础。
参考文献：
贾永红崔卫红余卉编著/数字图像处理实习教程--武汉大学出版社2007.1
成绩评定
项目
得分
文字正确、语句通顺，内容充实、详略得当（10分）
原理叙述清楚（10分）
算法设计正确（20分）
过程清楚、步骤详细（20分）
对实验结果分析恰当、能分析算法的优点和不足，并叙述正确（20分）
成果验收答辩讲叙清楚、回答问题正确（20分）
发现有拷贝、雷同、抄袭（视情况扣大于30分）
总成绩
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