遥感——影像融合.docVIP

实验名称：影像融合 实验内容1TM影像和SPOT影像进行HSV数据融合。2.利用均值、标准差、特征值等参数对融合效果进行评价。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），英国伦敦的TM影像数据lon_tm和SPOT影像数据lon_spot。 定义：图像（影像）融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。目的：1提高图像空间分辨率；2改善分类；3多时相图像融合用于变化检测（二）HSV数据融合 HSV变换法的主要原理为：首先将多光谱图像经HSV变换得到H、S、V三个分量。然后将高分辨率的全色图像代替V分量，保持H、S分量不变。最后在进行HSV反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。 Brovey变换 Brovey融合也称为色彩正规化( color normalization)变换融合, 由美国学者Brovey推广而得名。其算法是将多光谱影像空间(multispectral image space)分解为色度和亮度成分, 并进行计算。其特点是简化了影像转换过程的系数, 以最大限度地保留多光谱数据的信息。Brovey融合法的表达式: 红色通道=R / (R +G +B ) ×1 绿色通道=G / (R +G +B ) ×1 蓝色通道=B / (R +G +B ) ×1 其中: R、G、B , I为高空间分辨率影像。 该方法对RGB图像和高分辨率数据进行数学合成，即RGB图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与RGB图像波段总和的比值。然后自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到高分辨率像元尺寸。要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小均值与标准方差 上述两个公式中，。信息熵对于灰度范围{0,1.…，L-1}的图像直方图，Pi为灰度值等于i的像素数与图像总像素数之比，L为灰度级总数，其信息熵定义为： 1.实验步骤： （1）HSV变换融合 打开envi 软件→file→ Open Image File→log_tm和lon_spot文件，并分别进行显示(图1、图2)。 图1 log_tm影像 图2 lon_spot影像 选择Basic Tools→Resize Data(Spatial/Spectral)菜单，输入文件log_tm，单击ok。在Resize Data Parameters对话框中的xfac文本框中输入2.8，yfac2.8017（为了使影像正确地匹配，必须输入2.8017以在y方向上增加额外的像素值，而不是2.8），单击memory→单击ok，新建窗口并显示调整大小后的TM影像（图3）。 图3 调整大小后的TM影像 在ENVI的主菜单中选择Transform→Image Sharpening→HSV→在Select Input RGB窗口中选择Display #3（如果调整过大小的TM彩色影像已经在显示窗口中，则可以在Select Input RGB窗口中直接选择对应的影像，否则就要在Select Input RGB Input Bands对话框中选择Available Bands Lists，输入调整大小过后的TM影像所对应的R，G，BHigh Resolution Input File对话框中选择Spot影像→单击ok→单击Memory→ok,在新建窗口中显示融合后的图像（图4）。 图4 HSV变换融合后的影像 图5 Brovey方法影像融合 （2）Brovey变换融合 用Brovey的方法融合影像的步骤与HSV类似，将TM影像调整大小后，在ENVI的主菜单中选择Transform→Image Sharpening→Brovey→在Select Input RGB窗口中选择Display #4→单击OK→从High Resolution Input File对话框中选择Spot影像→单击OK→单击Memory→OK,在新建窗口中显示融合后的图像（图5）。 2.结果分析 经比较图1、图2、图3，融合后的影像和全色影像比较，融合后的影像色彩信息更加丰富 ，影像的分辨率基本没变。融合后的影像与多光谱影像相比较，影像的分辨率有了很大的提高，色彩的亮度、色度、饱和度都有明显的改变，彩色分布与地物本身的信息的吻合度高，使得地物信息得到极大的丰富，符合人眼识别特点，便于人眼辨别和分析。 Brovey融合后的影像（图5）与多光谱影像（TM影像）相比较，影像上的地物的清晰程度有很大提高，分辨率挺高，但是影响中的