4-遥感图像预处理.ppt

ENVI/IDL 4.6Image to Image自动配准 第二步生成匹配点（同名点) 参数说明 （1）number of tie points寻找最大匹配点数量 （2）search windows size：有哪些信誉好的足球投注网站窗口大小。参数越大，找到匹配点的数量也就越多。 （3）Moving windows size：移动窗口大小，参数必须为奇数，使用较大的移动窗口将会获得更加可靠的匹配结果，但是需要更多的处理时间。移动窗口与分辨率关系①≥10m的，设置范围为9-15,②5-10m的，设置范围为11-21，③1-5m的，设置为15-41，④小于1m的设置为21-81 （4）area chip size设定用于提取特征点的区域切边大小，默认值128，最小值为64，最大值2045 （5）minimum correlation：最小相关系数，设定可以被认为是候选匹配点的最小相关系数，默认值0.7，如果使用了很大的移动窗口，这个值调小一些 ENVI/IDL 刘海星 （6）point oversampling：采样点的数量，设定在一个图像切片中采集匹配点的数目，这个值越大，找到的匹配点数量越多，所花费的时间也就也多，如果想获取高质量的匹配点，而且不想检查匹配点，建议使用2 （7）interest operator：设定感兴趣运算的算法 ①Moravec，该运算计算某个像素和它周围邻近像素的灰度值差异，运算速度比forstner要快 ②forstner；该运算计算并分析某个像素与它周围像素的灰度梯度矩阵，精度比moravec高 （8）examine tie point before warping：校正图像之前是否需要进行检查，默认为yes。 ENVI/IDL 4.6Image to Image自动配准 第三步 检查匹配点 在image to image gcp list对话框中选择option-order point by error,删除误差大的点，一直调整到误差小于一个像素 如寻找的点的数量不够，在ground control points selection对话框中选择option- automatically generate tie points，重新设置参数，直到满足要求。 第四步 输出成果 校正模型选择多项式 多项式次数为3 第五步 检验结果 使用link连接来检查 ENVI/IDL 4.7 图像融合 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不同影像中，得到的结果往往会不一样。 注：GS 和Pansharpening 融合方法是通过统计分析方法对参与融合的各波段进行最佳匹配，避免了传统融合方法某些波段信息过度集中和新型高空间分辨率全色波段波长范围扩展所带来的光谱响应范围不一致问题。 ENVI/IDL 4.7 图像融合 （1） 主菜单-File-Open Image File，将SPOT（bldr_sp.img） 和Landsat TM （tm_30.img）数据分别打开 （2） 选择主菜单-Transform-Image Sharpening-Gram-Schmidt Spectral Sharpening。 （3） 将Landsat TM 影像作为低分辨率多光谱影像，SPOT 影像作为高分辨率影像输入。 （4） 在Gram-Schmidt Spectral Sharpening 参数设置面板中 选择降低高分辨率全色波段的方法，有四种方法 ①利用多光谱波段的平均值来模拟低分辨率的波段 ②从外部文件中选择一个波段并且与多光谱数据尺寸大小相同的图像来模拟低分辨率的全色波段 ③选择一种传感器来模拟低分辨率的全色波段 ④选择一个滤波函数来模拟低分辨率的全色波段 （5） 点击OK 按钮执行。 ENVI/IDL 4.7 图像融合——各类融合方法 （1）HSV变换 使用该功能可以进行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。 （2）彩色标准化（Brovey）变换 Color Normalized（Brovey）融合方法对彩色图像和高分辨率数据进行数学合成，从而使图像融合。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