遥感图像融合

《遥感原理与制图》遥感图像融合目录CONTENTS0102图像融合的定义图像融合的意义03图像融合的分类图像融合的意义01

遥感技术的发展为人们提供了丰富的多源遥感数据，这些来自不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的极化方式。单一传感器获取的图像信息量有限，往往难以满足应用的需要，通过图像融合，可以从不同的遥感图像中获得更多更多的有用信息，补充单一传感器的不足。01图像融合的意义遥感图像融合图像融合的定义02

遥感图像融合（ResolutionMerge)是将不同种类传感器获得的同一区域的影像数据进行处理，采用一定算法提取各自信息，处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图像的目的。02图像融合的定义遥感图像融合

例如：全色图像一般具有较高空间分辨率，多光谱图像光谱信息较丰富，为提高多光谱图像的空间分辨率，可以将全色图像融合进多光谱图像。通过图像融合，既提高多光谱图像空间分辨率，又保留其多光谱特性。02图像融合的定义遥感图像融合

图像融合的关键是融合前两幅图像的配准以及处理过程中融合方法的选择，只有将不同空间分辨率的图像精确地进行配准，才可能得到满意的融合效果；而对于融合方法的选择，则取决于被融合的图像的特性以及融合的目的。02图像融合的定义遥感图像融合图像融合的分类03（1）主成分变换融合

（2）乘积变换融合（3）比值变换融合（4）HPF融合（5）小波变换融合遥感图像融合的方法：03图像融合的分类遥感图像融合主成分变换融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更确切地揭示多波段数据结构内部的遥感信息。常常是以高分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。（1）主成分变换融合03图像融合的分类遥感图像融合具体过程：首先是对输入的多波段数据进行主成分变换，然后以高分辨率遥感数据替代变换以后的第一主成分，再进行主成分逆变换，生成具有高分辨率的多波段融合图像。（1）主成分变换融合03图像融合的分类遥感图像融合（2）乘积变换融合

乘积变换融合是应用最基本的乘积组合算法直接对两个空间分辨率的遥感数据进行合成，即融合以后的波段数值等于多波段图像的任意一个波段数值乘以高分辨率遥感数据。03图像融合的分类遥感图像融合（3）比值变换融合

比值变换融合是将输入遥感数据的三个波段用下式计算，获得融合以后多波段的数值。03图像融合的分类遥感图像融合（4）HPF融合

HPF融合是使用HPF（HighPassFiltering）算法来实现遥感图像融合的。一般来说，一幅图像由不同频率的成分组成。根据图像频谱的概念，高的空间频率对应图像中灰度急剧变化的部分，而低的频率代表图像中灰度缓慢变化的部分。对于遥感图像来说，高频分量包含了图像的空间结构，低频分量则包含了图像的光谱信息。用高通滤波器算子提取出高空间分辨率全色图像的空间信息，然后采用像元相加的方法加到低空间分辨率的多光谱图像上，这样可以实现遥感图像融合。03图像融合的分类遥感图像融合（5）小波变换融合小波变换可以使图像的压缩、传输和分析更加快捷。小波变换基于一些小型波，具有小型波变化的频率和有限的持续时间。对于图像而言，小波变换就是将图像分解成频率域上各个频率上的子图像，以代表原始图像的