遥感图像融合c代码（遥感图像应用）

本篇文章给大家谈谈遥感图像融合c代码，以及遥感图像应用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、遥感融合，erdas操作请教
• 2、遥感图像融合的C++代码 不需要调试直接能用的
• 3、ENVI遥感影像融合-HSV图像融合
• 4、图像融合处理技术
• 5、基于PCA的图像融合的代码

遥感融合，erdas操作请教

分辨率融合（Resofution Merge ）是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使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，从而达到图像增强的目的。图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准（Rectification ）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，则取决于被融合图像的特性以及融合的目的，同时，需要对融合方法的原理有正确的认识。

方法1：主成份替换，累积变换和Brovey变换法。在ERDAS 图标面板菜单条，单击Main ! Image Intereter } Spatial Enhancement } Resolution Merge 命令，打开Resolution Merge

在ERDAS 图标面板工具条，单击Interpreter 图标｝Spatial Enhancement } Resolution Merge 命令，打开Resolution Merge 对话框。

在Resotution Merge 对话框中，需要设置下列参数：

( 1 ）确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File ）

( 2 ）确定多光谱输入文件（Multispectral Input File ）

( 3 ）定义输出文件（OutPut File ）

( 4 ）选择融合方法（Method ）

（5 ）选择重采样方法

（6 ）选择输出数据

（ 7）选择波段输出

方法2：HLS(IHS)亮度图像替换法。在ERDAS 图标面板菜单条，单击Main ! Image Intereter } Spatial Enhancement } Mod.IHS Resolution Merge 命令，打开对话框。

在Mod. IHS Resotution Merge 对话框中，需要设置下列参数：

( 1 ）确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File ）

( 2 ）确定多光谱输入文件（Multispectral Input File ）

( 3 ）定义输出文件（OutPut File ）

( 4 ）选择融合方法（Method ）注意选择高分图像的种类

（5 ）选择重采样方法

（6 ）选择输出数据

（ 7）选择波段输出

方法3：HPF融合法，方法同前，选择HPF Resolution Merge

方法4：小波分析法，方法同前，选择Wavelet Resolution Merge

近日，作一项目需要将spot 10 米的影像和 landsat7 多光谱的影像融合，一直不得要领，效果很不理想。

前几天一朋友出主意如下，

1.先在erdas里将tm和spot统一重采样成10米分辨率（必须是做过正射纠正并统一坐标系和投影）

2.将tm和spot统一导出为tiff格式

3.在photoshop中配准，全色spot在下，多光谱tm在上，给spot图层做锐化（usm锐化：100，1，0）以增强边缘，

4.将tm图层透明度改为50％，合并图层,ok。

效果还算看得过眼，但有一大问题，融合后的图象颜色减淡，难以进一步增强；

这两天，自己琢磨出另一途径，效果不错，供大家参考

1.先在erdas里将tm和spot统一重采样成10米分辨率（必须是做过正射纠正并统一坐标系和投影）

2.将tm影像作RGB至IHS颜色空间转换，保留HS通道信息。

3.将SPOT影像替换tm影像亮度通道

4.将结果作IHS至RGB颜色空间转换，OK！

此方法，更大程度复合了SPOT影像高空间分辨率，和tm影像多光谱信息，具有较高

遥感图像融合的C++代码 不需要调试直接能用的

手头上只有影像匹配的，融合的没有现成的，不过我记得遥感影像融合的代码网上有好多的，你可以去csdn看看~

ENVI遥感影像融合-HSV图像融合

1.图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱影像与高空间分辨率影像重采样生成高空间分辨率多光谱的影像的过程。

2.envi提供六种种图像融合方法。不同的融合方法具有不同融合优缺点，可根据实际情况进行选择。

3.本次主要介绍HSV图像融合，

应用软件：envi

数据：高空间分辨率单波段的影像一幅；同地区已配准低空间分辨率的多光谱影像一幅

4.具体步骤：

4.1打开HSV图像融合工具选项卡；

4.2选择RGB波段

4.3选择高空间间分辨率影像（全色）

4.4设置输出选项设置

4.5目视检查融合效果。

图像融合处理技术

多种遥感数据源获取的遥感数据在时间、空间、光谱、方向及分辨率等方面各不相同，它们反映了同一地区地物波谱的不同方面或不同分辨率的遥感信息。所以，单一遥感数据一般不能提取足够的信息完成某些应用，而多遥感类型数据通过融合可以得到多个遥感数据的互补信息，提高遥感数据的利用率。目前，应用于地学领域较多的是基于像元的融合方法。

1.ISH变换

在色度学中，存在有两种彩色坐标系统：一是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色构成的彩色（RGB）空间；另一是由亮度（I）（或称明度、强度）、色调（H）、饱和度（S）构成的色度（IHS）空间（亦称孟塞尔坐标）。这两个系统的关系可用图4-1表示，此时，IHS的范围呈现为一圆锥体；在垂直于IHS圆锥轴的切面上，二者则呈现为图4-1所示的关系。该图中，过S=0，白光点，沿Ⅰ轴只有亮度明暗（白－黑）差异；圆周代表H的变化，并设定红色为H=0；半径方向代表饱和度，圆心处S=0，为白色（消色），圆周处S=1，彩色最纯。

图4-1　ISH与RGB空间示意图

很明显，这两个坐标之间可以互相转换，这种转换即称为IHS变换，或彩色坐标变换（也称孟塞尔变换）。通常把RGB空间变换到IHS空间称之为正变换，反过来，由IHS变换到RGB称反变换。当不直接采用三原色成分（R、G、B）的数量表示颜色，而是用三原色各自在R、G、B总量中的相对比例r、g、b来表示，即

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

式中：r+g+b=1。此时，如g=b=0，则r=1，为红色；白色（r=g=b）则为W（

，

）。两个坐标之间的转换关系，可简化为

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

对I进行反差扩展，H及S进行直方图规一化处理后

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

目前在遥感数字图像处理中，IHS变换多用于以下研究。

2.彩色合成图像的饱和度增强

当用以合成的3个原始图像相关性较大时，常规处理往往合成图像的饱和度会不足，色彩不鲜（纯），像质偏灰，且较模糊、细节难辨。通过IHS变换，在IHS空间中增强（拉伸）饱和度S，用反变换求R、G、B进行彩色显示，则可显著改善图像的颜色质量和分辨能力。

3.不同分辨率遥感图像的复合显示

直接把不同分辨率图像输入R、G、B通道作彩色合成复合显示，即使几何配精度很高，也难以获得清晰的图像（低分辨率图像使像质模糊）。采取将最高分辨率图像置作“I”、次高置作“H”、低分辨率者置作“S”，然后反变换，求出R、G、B作复合彩色显示，则基本可使合成图像保持有高分辨率图像的清晰度。对TM（常取其中两个波段）和SPOT（常取全色波段）图像作此种复合，既可获得SPOT的高分辨率，又可充分利用TM丰富的波谱信息。

4.特殊矿化蚀变遥感信息提取

除前述方法外，用下列公式（Kruse,1984）进行RGB到ISH坐标变换：

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

其中：

；R、G、B分别为红波段、绿波段、蓝波段像元。

经对I、S反差扩展，并对S直方图规一化处理，再反变换回到RGB彩色空间，公式如下：

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

式中：Bi=S·sinH;Xi=S·cosH。

郭华东（1995）及张旺生（1999）用上述处理方法提取石英脉，曾取得过很好的效果。

前人及笔者图像处理经验表明，上述常用图像处理方法对于解决一般的遥感信息提取与增强，一般都会得到较好效果，但不同的地区自然地理条件、提取图像信息的目的及所用的数据时相的差别，都是影响图像信息提取效果的重要因素。另外，针对某种特殊目的进行图像信息提取，更需要根据实际情况进行特别算法设计。这也正是遥感图像处理方法能够取得不断创新的主要原因之一。

基于PCA的图像融合的代码

private void lbl_CutImage_Paint(object sender, PaintEventArgs e)

{

int imgWidth = this.lbl_CutImage.Width - 4;

int imgHeight = this.lbl_CutImage.Height - 4;

if (imgWidth 1) { imgWidth = 1; }

if (imgHeight 1) { imgHeight = 1; }

// 创建缓存图像，先将要绘制的内容全部绘制到缓存中，最后再一次性绘制到 Label 上，

// 这样可以提高性能，并且可以防止屏幕闪烁的问题

Bitmap bmp_lbl = new Bitmap(this.lbl_CutImage.Width, this.lbl_CutImage.Height);

Graphics g = Graphics.FromImage(bmp_lbl);

// 将要截取的部分绘制到缓存

Rectangle destRect = new Rectangle(2, 2, imgWidth, imgHeight);

Point srcPoint = this.lbl_CutImage.Location;

srcPoint.Offset(2, 2);

Rectangle srcRect = new Rectangle(srcPoint, new System.Drawing.Size(imgWidth, imgHeight));

g.DrawImage(this.screenImage, destRect, srcRect, GraphicsUnit.Pixel);

SolidBrush brush = new SolidBrush(Color.FromArgb(10, 124, 202));

Pen pen = new Pen(brush, 1.0F);

关于遥感图像融合c代码和遥感图像应用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。