地理信息系统应用 不同数据格式图像之间的转换和融合，图像裁剪 不同图像之间的转换和融合，裁剪--教案.doc

教 案 模块三 空间数据处理 知识点 不同图像之间的转换、融合和裁剪 在工作中经常要对图像进行预处理（图像之间的转换、融合与裁剪等），以提高工作效率以及满足软件对特定数据格式的要求。 一、图像格式的转换 图像之间的转换主要是指对图像进行不同格式的转换。常见的图像格式有如下几种: Tiff、Jpg、BMP、GRD、MSI等格式(如下图3.1)。 在MapGIS K9软件中，遥感影像处理平台下“数据转换”提供了MapGIS专用的影像文件格式(*.msi)与常用的各种影像数据格式文件(如Tiff，GeoTiff，Raw，Bmp，Jpeg，Jpeg2000，hdf5等)的输入输出转换，以及其他格式类型影像文件如HDF4文件与MSI文件的转换；提供了将其它格式的矢量数据导入为MapGIS的矢量数据格式，也可以将MapGIS的矢量数据格式导出为其它格式的矢量数据；提供了将文件格式的影像导入数据库的功能，也可以将数据库中的影像数据导出为文件格式的影像数据；提供了将各种文件格式的高程数据导入数据库的功能，也可以将数据库中的高程数据导出为各种文件格式的高程数据；提供栅格转矢量和矢量转栅格的功能。 Tiff Tiff Jpg MSI BMP GRD 常见的图像格式 图3.1 图3.1 二、图像融合 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雷达极化方式。单一传感器获取的图像信息量有限，往往难以满足应用需要，通过图像融合，可以从不同的遥感图像中获得更多的有用信息，补充单一传感器的不足。 图像融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程。着重于把那些在空间和时间上冗余或互补的多源数据，按照一定的规则进行运算处理，获得比任何一种数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。 例如：将多光谱遥感图像与全色遥感图像进行图像的融合处理，这样融合之后的新图像既结合了多光谱信息，又提高了遥感图像的分辨率。 遥感图像融合流程图如下3.2所示： 图3.2 图3.2 融合方式的确定应根据目标空间分布、光谱反射特性及时相规律方面的特征选择不同的遥感图像数据，它们在空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率方面相互补充，以形成一个更有利的识别环境，来识别所要识别的目标或类型。 影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配准精度直接影响融合影像的质量。通常情况下，不同类型的传感器影像之间融合时，由于它们成像方式的不同，则其系统误差类型也不同。如SPOT与TM数据融合时，SPOT的传感器是以CCD推帚式扫描成像的，而TM则是通过光机扫描方式成像的，因而不同类型影像进行融合时必须经过严密的几何校正，分别在不同数据源的影像上选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算对分辨率较低的图像进行重采样，改正其误差，将影像投影到同一的地面坐标系统上，为图像配准奠定基础。 在MapGIS K9软件中，遥感影像处理平台“影像预处理”下“影像融合”，融合方法包括加权融合法、HIS彩色空间变换融合、基于小波的HIS变换融合、基于小波的特征融合、PCA变换融合。 加权融合权值：进行加权融合时R,G,B各分量所占的比例。该参数仅在选用加权融合法时有效。 HIS彩色空间变换融合表示色调，亮度和饱和度，是人们认识颜色的3个特征．HIS彩色空间变换融合是指首先将图像分解成亮度I，色调H和饱和度S，然后用全色波段替换I，并进行反变换。 PCA变换融合是在统计特征基础上的多维(多波段)正交线性变换，它将一组相关变量转化为一组变量不相关的线性组合。 融合结果性能评价指标的选取一般根据融合的目的而定。一般从下述四方面进行考虑： 1.提高分辨率 (1)均值：为像素的灰度平均值，对人眼反映为平均亮度。 (2)标准差：反映了灰度相对于灰度均值的离散情况，标准差越大，则灰度级分布越分散。 (3)偏差：用来反映融合图像与原始图像在光谱信息上的匹配程度。如果偏差指数较小，则说明融合后的图像在提高空间分辨率的同时，较好地保留了原始图像的光谱信息。 (4)均方差：均方差越小说明融合图像与理想图像越接近。 (5)协方差：描述同一目标的低分辨率图像的一个像素涵盖了高分辨率图像的多个像素的信息。如何用低分辨率图像像素信息修正高分辨率图像像素信息，保持其高分辨率，降低其不确定性是不同分辨率图像融合的目的。 2.提高信息量 (1)信息量增加是图像融合最基本的要求，可以通过融合前后图像信息熵的变化反算出来 (2)图像信息熵的定义为图像的平均信息量，其表达式为： 其中为灰度值为的像素在图像中出现的频率，N是像元灰度的范围。 3.提高清晰度 清晰度是用来评价图像模糊程度的重要指标，它反映了图像中微小细节变化与纹理变化的反差特征。