ENVI实验图像融合实验报告.docVIP

华北水利水建学院与环境学院 《遥感》课程实习报告 实习内容：图像融合 实习时间：2012年5月22日 报 告 人：张国洋 学 号：201000815 指导老师：邓荣鑫 实验三 图像融合 说明：融合方法有很多，典型的有HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。ENVI 里除了SFIM 以外，上面列举的都有。 HSV 可进行RGB 图像到HSV 色度空间的变 换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB 色度空间。输出的RGB图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。 Brovey 锐化方法对彩色图像和高分辨率数 据进行数学合成，从而使图像锐化。彩色图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与彩色波段总和的比值。函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3 个彩色 波段重采样到高分辨率像元尺寸。输出的RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。 Gram-Schmidt 可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。第一步，从低分辨率的波谱波段中复制出一个全色波段。第二步，对该全色波段和波谱波段进行Gram- Schmidt 变换，其中全色波段被作为第一个波段。第三步，用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。最后，应用Gram-Schmidt 反变换构成pan 锐化后的 波谱波段。 PC 可以对具有高空间分辨率的光谱图像进行锐化。第一步，先对多光谱数据进行主成分变换。第二步，用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段 已被缩放匹配到第一主成分波段，从而避免波谱信息失真。第三步，进行主成分反变换。函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将高光谱数据重采样到高分辨 率像元尺寸。 CN 波谱锐化的彩色标准化算法也被称为能量分离变换（Energy Subdivision Transform），它使用来自锐化图像的高空间分辨率（和低波谱分辨率）波段对输入图像的低空间分辨率（但是高波谱分辨率）波段进行增强。该功能仅对 包含在锐化图像波段的波谱范围内的输入波段进行锐化，其他输入波段被直接输出，不发生变换。锐化图像波段的波谱范围由波段中心波长和FWHM（full width-half maximum）值限定，这两个参数都可以在锐化图像的ENVI 头文件中获得。 两种常用的图像融合方法： 1. 自动融合（以HSV自动融合为例）：（注意：在两幅图像有相同地理坐标系统的情况下，融合前无需调整两幅图像分辨率一致，尺寸一致，ENVI 系统会自动完成这一过程，输出图像的分辨率与高分辨图像保持一致） Transform－Image Sharpening－HSV HSV（hue, saturation, and value：色调，饱和度，亮度值） 选择Transforms Color Transforms RGB to HSV。当出现Select RGB Input Bands 对话框时，从一个显示的彩色图像或可用波段列表中选择三个波段进行变换（TM 影像假彩色合成选432，真彩色合成可以选择321），接着将出现 High Resolution input File 对话框，这是选择高分辨率影像，将出现HSV Sharpening Parameters 窗口，选择输出到“File”或“Memory”。点击“OK”开始处理。 2. 手动融合：融合图像间需要精确几何配准，并将多光谱图像采样与全色相同的分辨率，尺寸一致（行列数相等）。 A、选择多光谱波段组合，调色，突出地物反差，存储（可选）； B、高分辨率全色波段增强（滤波等），存储；（可选） C 多光谱影像和多分辨率全色波段需要调整为统一空间分辨率（Map---Registration---Select GCPs: Image to Image 中已经完成），且裁为尺寸大小一致（用Basic Tools—Resize Data 可实现空间重采样和取子区，可利用地理坐标进行精确裁剪，保证两融合图像行列数相同）； D、对多光谱影像进行彩色空间变换；（Transform－Color Transforms－RGB to E、将高分辨率全色波段与彩色空间变换后的V 波段进行直方图匹配，并存为V 波段的数据类型（Float point 类型） （1）分别将高分辨率全色波段和V 波段的直方图打开（Image 窗口：Enhance－Interactive Stretching）； （2）分别在高分辨率全色波段影像和V 波段的直方图窗口中，选择Histogram_Source---band； （3）在高分辨率全色波段影像的直方图窗口中，将Stretch