SPOT多光谱影像与全色波段融合
SPOT多光谱影像与全色波段融合
SPOT多光谱影像的分辨率为20m分辨率，全色为10m分辨率
1、在实习数据路径下打开s_0417_2.bil（多光谱数据）和s_0417_1.bil（全色波段数据），加载到显示窗口中，查看其范围和大小（前者为1418x1114，后者为2835x2227），确定采样系数。
2、在主菜单中选择Basic Tools-Resize Data(Spatial/Spectral)，选择多光谱文件（s_0417_2.bil）单击OK。
3、在Resize Data Parameters对话框中的xfac和yfac文本框中分别键入1.999，以使重采样后的图像大小与全色波段一致。键入输出文件名，单击OK。
4、与前述一样，将重采样图像加载到显示窗口中，在主菜单中选择
Transform-Image Sharpening-HSV，选择重采样图像的显示索引号，单击OK，再选择全色波段作为高分辨输入图像：
5、单击OK，键入输出文件名，单击OK，执行融合，查看结果，并比较其与多波段合成影像与全波段灰度影像的区别。下图为融合图像：
多光谱图像
多光谱图像 图像理解是在数字图像处理、计算机技术和人工智能不断发展的基础上产生的一种模拟人的图像识别机理的理论，它与计算机视觉理论有许多共同的部分，或者说有许多交叉的部分，它与人工智能、专家系统也有着一些共同的地方。 图像理解主要包括三个层次，其低层为一般图像处理；中层为图像中特征的符号化组织过程；高层为抽象的符号推理。因此，计算机视觉主要与其低层，人工智能主要与其高层产生重叠。目前，就图像理解这一理论的研究探讨有了专门的期刊；有关大学设置了专门的课程；有关专家学者写了专著。比如国防科技大学的王润生教授就系统地介绍和总结了图像理解的基本理论、方法和国内外研究现状等〔1〕。这一方面的基础理论和方法引起了有关学者和科研人员的注意和浓厚兴趣，他们结合自己的工作领域，进行了更深入的研究。应当说，有关的理论和方法已经被极大地丰富了。比如，有关图像纹理分析这方面的论文、论著数不胜数，其中，有关新理论新方法(如分形分维方法)的应用，更为这一理论注入了新内容；再如，我国数字摄影测量界已经将“双目”图像的分析理论和方法推向了具有世界先进水平的境界。 尽管如此，图像理解的理论与方法仍有严重不足之处。这并不是指这一理论尚未成熟，而是指它的理论与方法还存在着片面性，还没有成为一个完整的体系。因为图像理解的对象是各类图像，并没有限定是某一类图像，那么，现在的问题就是遥感图像理解(主要是多光谱图像理解)的理论十分贫乏。以人类生存环境及地球资源为主要研究目标获取的各种遥感图像已经得到越来越广泛的应用，丰富的光谱信息及其在时间空间域的分辨率的提高，配合着地理信息系统技术，全球定位系统技术和因特网技术的发展和普及，为图像信息的广泛应用创造了空前繁荣的局面，成为信息时代的显著特征，在信息高速公路和数字地球战略中占据着极其重要的地位。然而，现有的图像理解理论和方法在如此丰富的信息面前却显得苍白无力。应当说，面对丰富的遥感信息，人们一直在研究如何处理和应用，有关这方面的理论和方法的研究成果也是不少的，但似乎并没有从图像理解的角度加以总结、提练，有的方面甚至缺乏系统的研究。如对于多光谱图像边缘提取、区域分割等应以什么理论为基础，应采取什么方法；在纹理分析方面，多光谱图像的纹理具有怎样的意义，或者多光谱图像的纹理概念是什么，需要采取什么方法进行分析；时序多光谱图像又应当采取什么分析方法；针对多光谱图像的符号化工作应当如何进行，在此基础上如何利用知识进行推断，如何在模拟人的思维模式方面更深入地开展研究，等等，这些都是应当考虑的问题。这些问题在图像理解的理论与方法之中尚没有或很少有现成的答案。应该承认，对上述一些问题已有一些研究，至少我们自己就已经在一些方面作了初步的研究，但这些研究还不够，研究的成果还未加以总结。 在现实工作中，多光谱图像的分析具有非常重要的意义。丰富的光谱信息为地物的边界和地物目标的识别创造了良好的条件，比起单色图像，多光谱图像具有极大的优越性。随着多光谱图像空间分辨率的提高和地理信息系统技术的发展，人们的信心更加增强，对多光谱图像处理的要求也越来越高。比如，在地形图更新生产中，如果以多光谱图像为背景，就可以半自动地确定地物分布的边缘或跟踪线状地物的“骨架线”，从而大大减轻人工劳动强度，提高效率；又如，利用多光谱图像和各种背景数据如地貌、土壤信息，即将遥感与地理信息系统结合，引入人工智能方法，就象已有的图像理解系统那样，更好、更准确地提取地物目标信息，为土地利用分析、资源环境调查，提供更高质量的成果，已经是许
高光谱图像分类
《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 35 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月
一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为 21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。
全色卫星影像 多光谱卫星影像 高光谱卫星影像
北京揽宇方圆信息技术有限公司 全色卫星影像多光谱卫星影像高光谱卫星影像 随着光谱分辨率的不断提高，光学遥感的发展过程可分为：全色（Panchromatic）→彩色（Color Photography）→多光谱（Multispectral）→高光谱（hyspectral）。 注： 全色波段（Panchromatic band），因为是单波段，在图上显示是灰度图片。全色遥感影像一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。实际操作中，我们经常将之与波段影象融合处理，得到既有全色影象的高分辨率，又有多波段影象的彩色信息的影象。 全色波段，一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段，即从绿色往后的可见光波段。全色遥感影象也就是对地物辐射中全色波段的影象摄取，因为是单波段，在图上显示是灰度图片。全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。 多光谱遥感 多光谱遥感：将地物辐射电磁破分割成若干个较窄的光谱段，以摄影或扫描的方式，在同一时间获得同一目标不同波段信息的遥感技术。 原理：不同地物有不同的光谱特性，同一地物则具有相同的光谱特性。不同地物在不同波段的辐射能量有差别，取得的不同波段图像上有差别。 优点：多光谱遥感不仅可以根据影像的形态和结构的差异判别地物，还可以根据光谱特性的差异判别地物，扩大了遥感的信息量。 航空摄影用的多光谱摄影与陆地卫星所用的多光谱扫描均能得到不同普段的遥感资料，分普段的图像或数据可以通过摄影彩色合成或计算机图像处理，获得比常规方法更为丰富的图像，也为地物影像计算机识别与分类提供了可能。
高光谱 高光谱遥感起源于20世纪70年代初的多光谱遥感，它将成像技术与光谱技术结合在一起，在对目标的空间特征成像的同时，对每个空间像元经过色散形成几十乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖，这样形成的遥感数据可以用“图像立方体”来形象的描述。同传统遥感技术相比，其所获取的图像包含丰富的空间、辐射和光谱三重信息。 高光谱遥感技术已经成为当前遥感领域的前沿技术。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： 1）波段多：可以为每个像元提供十几、数百甚至上千个波段； 2）光谱范围窄：波段范围一般小于10nm； 3）波段连续：有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； 4）数据量大：随着波段数的增加，数据量成指数增加； 5）信息冗余增加：由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： 1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； 2）有利于采用各种光谱匹配模型； 3）有利于地物的精细分类与识别； 异同点 国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ/10数量级范围的称为多光谱(Multispectral)，这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段，如美国LandsatMSS，TM，法国的SPOT等；而光谱分辨率在λ/100的遥感信息称之为高光谱遥感(HyPerspectral)；随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到λ/1000时，遥感即进入超高光谱(ultraspectral)阶段(陈述彭等，1998)。 高光谱和多光谱实质上的差别就是：高光谱的波段较多，普带较窄。（Hyperion有233~309个波段，MODIS有36个波段） 多光谱相对波段较少。（如ETM+，8个波段，分为红波段，绿波段，蓝波段，可见光，热红外（2个），近红外和全色波段） 高光谱遥感就是多比多光谱遥感的光谱分辨率更高，但光谱分辨率高的同时空间分辨率会降低。
谈医学影像的融合(一)
谈医学影像的融合(一) 科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。 1医学影像融合的必要性 1.1影像的融合是技术更新的需要随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 1.2影像的融合弥补了单项检查成像的不足目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 1.3影像的融合是临床的需要影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。 2医学影像融合的可行性 2.1影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT 检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT 检查则可以弥补功能测定的不足。 2.2医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。 3医学影像融合的关键技术 信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织
多模态医学图像的融合研究
第22卷 第2期2004年6月 广西师范大学学报(自然科学版)JOU RNAL O F GUAN GX INORM AL UN I V ERS ITY V o l .22 N o.2June 2004收稿日期:2004203218 基金项目:广西教育厅科研基金资助项目 作者简介:王修信(1963—),男,广西桂林人,广西师范大学副教授,硕士. 多模态医学图像的融合研究 王修信1,张大力2 (11广西师范大学物理与信息工程学院,广西桂林541004;21清华大学自动化系,北京100084) 摘 要:图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于医学图像、军事、遥感、机器视觉等领域.基于 小波变换的图像融合是一种新的多尺度分解像素级融合方法,利用小波变换分别对CT ,M R I 医学图像进行 分解处理,按照融合规则构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像,重构 后的融合图像完好地显示源图像各自的信息.实验图像使用互信息量化判据来评价融合效果,结果表明小波 变换比传统的像素级加权平均融合算法效果更好. 关键词:医学图像;融合;小波变换 中图分类号:T P 391141 文献标识码:A 文章编号:100126600(2004)022******* 医学影像学为临床提供了超声图像、X 射线、 电子计算机体层扫描(CT )、磁共振成像(M R I )、数字减影成像(D SA )、正电子发射体层扫描(PET )、单光子发射断层成像(SPECT )等多种模态影像信息[1～3].不同的医学影像可以提供人体相关脏器和组织的不同信息,如CT 和M R I 提供解剖结构信息,而PET 和 SPECT 提供功能信息 .在实际临床应用中,单一模态图像往往不能提供医生所需要的足够信息,通常需要将不同模态图像融合在一起,得到更丰富的信息以便了解病变组织或器官的综合信息,从而做出准确的诊断或制订出合适的治疗方案.例如,CT 利用各种组织器官对X 射线吸收系数的不同和计算机断层技术对人体进行成像,它对于骨、软组织和血管的组合成像效果很好,而对软组织则近乎无能为力.M R I 利用水质子信息成像,对软组织和血管的显像灵敏度比CT 高得多,但对骨组织则几乎不显像.由此可见不同成像技术对人体同一解剖结构所得到的形态和功能信息是互为差异、互为补充的,因此对不同影像信息进行适当的集成便成为临床医生诊断和治疗疾病的迫切需要. 小波变换具有多分辨率分析特点,可聚焦到分析对象的任意细节,特别适合图像信号非平稳信源的处理[4].基于小波变换的图像融合是一种新的多尺度分解像素级融合方法,已有的应用研究主要是热图像和可视图像的融合[5,6].本文利用小波变换分别对CT ,M R I 医学图像进行分解处理,按照融合规则构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像,重构后的融合图像完好地显示源图像各自的信息.实验图像使用互信息量化判据来评价融合效果,结果表明小波变换比传统的像素级加权平均融合算法效果更好. 1 基于小波变换的图像融合原理 小波变换是用一族小波函数系去逼近一信号,而小波函数系是通过一个基本小波函数在不同尺度下经伸缩和平移构成[7]. 7a ,b (x )=1?a ? 7x -b a , a ,b ∈R ,a ≠0其中a 为伸缩因子,b 为平移因子. 对于二维情况,设V 2j (j ∈Z )是空间L 2(R 2)的一个可分离多分辨率分析,对每一个j (j ∈Z )来说,尺度
多模态图像融合算法综述
多模态图像融合算法综述 多模态图像融合能最大限度地提取各模态的图像信息，同时减少冗余信息。文章提出一种新的图像融合算法的分类体系，在分析新体系的基础上，阐述了各体系下的代表性算法，论述图像融合的研究背景及研究进展，最后提出了未来趋势的新目标。 标签：图像融合；像素级；特征级；决策级；图像融合算法 引言 不同模态传感器关于同一场景所采集到的图像数据经过相关技术处理相融合的过程称为多模态图像融合，本文站在新的角度，提出一种新的分类体系，同时阐述各体系下的代表性算法，论述图像融合领域的发展现状。 1 图像融合的体系 根据融合的对象，图像融合一般分为三个等级：像素级、特征级及决策级[1]。像素级的处理对象是像素，最简单直接，特征级建立在抽取输入源图像特征的基础上，决策级是对图像信息更高要求的抽象处理，本文在此基础上提出一种不同的的分类体系，即直接融合和间接融合。 1.1 直接图像融合算法 直接图像融合算法分基于像素点和基于特征向量的融合方法，基于像素点的融合主要针对初始图像数据而进行[2]，是对各图像像素点信息的综合处理[3]。 1.2 间接图像融合算法类 间接图像融合算法是指对图像进行变换、分解重构或经神经网络处理后，通过逻辑推理来分析多幅图像的信息。 2 直接图像融合算法类 直接图像融合算法分基于像素点和基于特征向量的图像融合算法。 2.1 基于像素点的直接图像融合算法 设待融合图像X、Y，且X（i，j）、Y（i，j）为图像X、图像Y在位置（i，j）的灰度值，则融合后的图像Z（i，j）=x X（i，j）+y Y（i，j），x、y是加权系数且x+y=1。算法简单、融合速度快，但减弱了图像的对比度[4]。 2.2 基于特征向量的直接图像融合算法
卫星全色和多光谱模式介绍
QuickBird卫星全色和多光谱模式 时间:2009-08-24 众所周知，遥感是使用各种传感器远距离探测目标所辐射、反射或散射的电磁波，经加工处理变成能够识别和分析的图像和信号，以获取目标性质和状态信息的综合技术。 遥感根据获取目标的手段不同可分为狭义遥感和广义遥感。 狭义遥感以电磁辐射为感测对象，而广义遥感还包括磁力、重力等地球物理的测量和属于地球物理测量范畴的地震波、声波等弹性波。 我们通常所说的遥感概念则专指以电磁辐射为特征的狭义遥感。不同的目标物受到太阳或其他辐射源的电磁辐射时，它们所特有的反射、发射、透射、吸收电磁辐射的性质是不同的。通过获取目标物对电磁辐射的显示特征，可识别目标的属性和状态。所以传感器谱段的设置与目标物的光谱特性有着密切的关系。 目前世界上用于卫星遥感的传感器有两大类：光学遥感和微波遥感。 光学遥感: 光学遥感指利用光学设备探测和记录被测物体辐射、反射和散射的相应谱段电磁波，并分析、研究其特性及变化的技术。 光学遥感覆盖了红外、可见光和紫外三个谱段，常用的有以下三种： 可见光遥感: 其工作波长为0.4～0.76微米，一般采用感光胶片或光电探测器作为感测元件，属于摄影成像遥感。它主要使用可见光远摄镜头照相和可变焦距电视摄像等，感测的是目标及背景反射或自身发出的可见光，记录的信息或拍摄的图像是物体反射光或发光强度的空间分布。可见光遥感是光学遥感中历史最长的一种，是对地观测和军事侦察的主要手段之一。摄影成像的分辨率(G)很高，可以近似地表示为： G=f×R/H 其中f为镜头焦距，R为镜头与底片的综合分辨率，H为高度(或距离)。 红外遥感器: 主要包括红外扫描仪、红外辐射仪等。红外遥感通过探测红外辐射获取目标和背景的辐射温度或热成像。其探测能力取决于目标、背景与周围环境的温度差。红外遥感的最大优点是可获取无光照或薄云下目标和背景的图像。 多谱段遥感： 使用几个不同的谱段同时对一目标或地区进行感测，从而获得与各谱段相对应的各种信息。将不同谱段的遥感信息加以组合，可获取目标物更多的信息。多谱段遥感是在可见光和红外遥感的基础上发展起来的，它能明显地分辨多种目标和背景特性，兼有可见光和红外遥感技术的优点。也为高光谱和超高光谱的发展提供了依据。微波遥感： 微波遥感是利用微波遥感设备，对地物目标和环境的微波辐射、反射或散射能量实施探测的技术，其波长为1～1000毫米． 微波遥感按工作模式的不同可分为两种： 有源微波遥感: 主要由成像雷达、微波散射计和微波高度计组成。在卫星遥感中应用较多的是合成孔径雷达，它是利用平台与目标的相对运动产生的多普勒频移，经二维相关处理或匹配滤波处理而获得高分辨率的图像。 无源微波遥感: 主要指各种微波辐射计，它是通过测量自然界各种物体发出的微弱微波辐射来测量目标的辐射特性和实际温度。
基于多模态融合的情感识别研究
基于多模态融合的情感识别研究 多模态情感识别在情感计算中是一个具有挑战性的课题,因为从多模态数据中提取出具有判别性的特征来识别人类情感中的细微差 距仍有很高的难度。当前的研究中,基于现有的三种多模态融合的策略:特征层融合、决策层融合和模型层融合提出的算法都是偏向浅层的特征融合方案,容易造成联合特征表达的判别性不足。而设计精巧的融合模型或大型神经网络由于复杂的设计和庞大的参数,又使得特征提取的耗时过长。为了解决多模态联合特征判别性不足和特征提取耗时之间的矛盾,本文提出了一种深度模态融合的网络模型来完成多模态数据融合的情感识别任务。该模型首先利用滑动窗口将音视频信号切割成数据片段,获得最小边框标记的人脸关键帧图像和语音信号的三维梅尔倒频谱,对两路输入信号分别使用带残差的深度方向可分离的卷积核进行特征提取和特征融合,最后在联合特征上训练分类器,实现包括喜悦、悲伤、惊喜、厌恶、愤怒、恐惧和正常在内的七种不同情感的分类任务。本文在RML、eNTERFACE05和BAUM-ls音视频情感识别公开数据集上进行了训练和测试,实验结果取得了较好的分类效果。为了能够拓宽情感识别技术在各个领域中的应用,本文设计并实现了一个多模态情感识别分析系统,系统包含了数据采集输入、数据预处理、情感识别算法、数据分析计算、前端可视化和系统管理等六个模块。该系统可以根据数据模态的不同,选择不同的识别算法, 实现对离线图片、音频、视频文件等多种模态数据的情感识别,支持对视频数据进行视频情感成分分析和实时视频情感识别两类任务。本
文对该系统进行了详细的设计和实现,测试了系统各项功能,并将系 统应用于社交媒体中的视频观点分析和医疗康复中的视频识别辅助。
多光谱和全色图像研究背景及意义
1、 研究背景及意义 遥感影像具有成像区域面积大（一幅图像可以包括的地表的面积可达几十*几十平方公里，甚至上百），在外太空可以不受天气影像，成像快速等特点，在工农业生产、军事侦察打击，地球资源普查等方面有着重要应用。一般遥感卫星上具有一个全色传感器，可以对大范围的光谱进行光谱响应，形成全色图像。全色图像是灰色图像，具有高的空间分辨率，但是因为只有一个光谱带，因此光谱分辨率较低，不能确定地物的类型，对地物类型识别极为不利。为了弥补全色图像的不足，卫星上一般同时搭载一个多光谱传感器（常见的有红、绿、蓝、近红外、远红外光谱带等）。由于物理器件的限制，多光谱传感器具有高的光谱分辨率，但是空间分辨率较低。多光谱和全色图像融合就是结合全色图像具有高的空间分辨率，多光谱图像具有高的光谱分辨率的优点，合成具有全色的空间分辨率和多光谱图像的光谱分辨率的融合图像。 2、 研究现状 早期多光谱和全色图像的融合方法有比率法(brovey 方法)和成分替换法（HIS 方法、PCA 方法等），后来随着多尺度分析工具的出现，出现了多尺度图像融合(高通滤波，小波变换，contourlet 变换，NSCT 等变换的多尺度图像融合方法)，最近有基于变分方程能量函数最优解的图像融合和基于稀疏表示的图像融合以及两类方法的结合(如HIS 和多尺度分析的结合)的融合方法。 比率方法图像融合的一般化模型是： i i P F MS S ↑= 其中Fi 融合图像的第i 带，P 是全色图像，S 是合成图像，MSi 是上采样后的第i 带多光谱图像。其中合成图像S 是关键，早期是通过多光谱带的平均得到合成图像S ，后来通过多光 谱图像的加权平均得到，现在是通过求最小化差异函数2min P S -P P 得到。该方法得到的
高光谱图像分类讲解学习
高光谱图像分类
《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 2111603035 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月
一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。高光谱遥感技术虽然是遥感领域的新技术，但是高光谱图像的分类一直制约着高光谱遥感的应用[3,4]，因此对其进行研究显得尤为重要。 高光谱遥感图像较高的光谱分辨率给传统的图像分类识别算法提出严峻的挑战。波段维数的增加不仅加重了数据的存储与传输的负担，同时也加剧了数据处理过程的复杂性，并且由于波段与波段间存在着大量的冗余信息，从而使得传统图像分类算法并不适用于高光谱遥感图像的分类。传统
基于多模态融合的情感计算研究
基于多模态融合的情感计算研究 移动终端和智能设备目前与人类生活、学习和工作息息相关,基于智能设备的情感计算技术已成为国内外学者的研究热点。随着人口老龄化趋势加剧,老年人的家庭护理需求日益增多,通过对老年人的情感状态、行为姿态进行研究可以更好的理解和关注老年人的身心健康。利用情感计算可以建立和谐的人机环境,但是目前情感计算仍存在一些急需解决的问题,在行为姿态识别中,虽然选择手机传感器的底层统计特征对人体行为进行识别可取得较好效果,但是这些底层特征忽略了行为的高层语义表达,对训练集中有限样本行为的识别率较差。而在情感识别中,人的情感在表达时由生理、心理、表情和音调等多个模态信息共同组成,使用单模态进行情感识别时,由于情感表示信息不足容易导致一些情绪的识别率较差等问题。针对以上两种分类识别所面临的问题提出两种识别方法,主要工作包括如下两方 面:(1)针对现有日常行为识别中跌倒样本采集困难,跌倒行为样本规模较少导致识别率较差的问题,提出一种基于低层特征与高层语义的人体行为识别方法。该方法引入语义属性特征以便在某些行为样本较少的情况下能够共享行为之间的低层特征信息,通过构建属性-行为矩阵,利用低层特征信息训练语义属性检测器,得到语义属性特征,对属性特征与低层特征分别进行预分类,融合两种特征的预分类结果得到最终判决的人体行为类别。实验结果表明,与过采样算法、欠采样算法和最小二乘支持向量机相比,本文所提方法获得了更好的分类结果。(2)一般多模态特征融合方法仅通过简单的拼接来组合特征,或将
所有模态信息直接利用深度模型进行融合,这样会导致特征冗余和关键特征不足等问题,本文提出多模态深度信念网络对各模态特征分别进行融合,以解决所有模态直接融合后进行特征选择带来的实验成本过高的问题,并提高各情绪识别性能。通过多模深度信念网络优选生理信号和视频信号的初始特征,再利用双模深度信念网络将各模态统一结构化的特征进行融合,得到多模态高层表示特征,利用支持向量 机对该特征进行分类识别。在The BioVid Emo DB数据集上对高兴、难过、生气、恐惧和厌恶这五种情绪的平均识别率是80.89%,实验表明该方法在降低融合成本的同时,对多模态情绪识别性能也有较好的改善。
基于极大后验概率估计的高光谱图像融合算法研究
基于极大后验概率估计的高光谱图像融合算法研究 【摘要】本文研究了基于PCA和极大后验估计的高光谱图像融合算法。该算法首先挖掘影像内在的观测模型，建立极大后验估计的目标函数。针对高光谱影像数据量大的特点，通过简化观测模型获得参数估计。融合实验结果表明，基于极大后验估计的高光谱影像融合算法不仅理论严密，而且图像融合效果较其他的增强方法的效果好。 【关键词】高光谱图像融合；极大后验概率（MAP）；随机解混模型；主成分变换（PCA） 1.引言 随着航空航天遥感技术的发展，高光谱遥感技术已经广泛应用于矿物探测、环境调查及军事侦察等诸多领域。但是高光谱较低的空间分辨率给数据处理如目标检测与识别、混合像素解译、精准匹配等技术带来了巨大的困难，所以提高高光谱图像的空间分辨率有很大的研究价值和意义。针对高光谱图像融合，人们已经研究了多种融合方法，包括主成分替换方法、小波变换方法，最小二乘估计方法，统计方法等。这些融合方法主要是将高分辨率影像信息替换高光谱影像的某部分信息，而高光谱其他部分的信息并未得到增强[1][2]。 近期Estiman等人提出运用极大后验估计（MAP）方法，在高分辨率全色影像的支持下实现高光谱影像分辨率的增强。通过全色影像和原始高光谱影像间关系的挖掘，实现了高光谱影像空间整体信息的增强，避免了在传统方法下影像只得到部分信息增强的缺点。下面主要介绍MAP估计的观测模型，随后分析了MAP目标函数，并根据高光谱影像的数据特性，分别给出了基于MAP的显示MAP估计和隐式MAP估计，最后通过实验数据进行验证[3]。 2.观测模型建立 假设有某一地区的高光谱影像和全色影像，高光谱影像的空间分辨率较全色影像的空间分辨率是较低的。全色影像可以表示为一维向量，N为全色影像的像素总数。同样低分辨率的高光谱图像也可以表示为一维向量，其中yj是一个有K个元素矢量，表示在空间位置j的K个波段的信息，M是高光谱图像的空间像素总数。我们期望的分辨率增强的高光谱图像表示为： ，其中zi是一个有K个元素矢量，N是分辨率增强的高光谱图像的像素总数[4]。 于是根据文献[5]，x、y、z之间的关系为： 其中S为光谱响应矩阵，H为空间响应矩阵，H每一行对应低分辨率全色图像的点扩散函数。其中是一个空间独立均值为0标准差为的正态分布随机过程。
实验5多光谱彩色合成
实验5 多光谱图像合成 一、实习目的和要求 1、了解彩色的基本特性和相互关系。 2、掌握三原色及其补色，掌握加色法及其减色法。 3、认识彩色正负像片的产生过程。 4、彩色合成原理 二、材料和工具 卫星图像、计算机,遥感图像处理软件等。 三、原理与方法 遥感图像光学处理的目的是通过光学手段增强目标地物的影像差异或影响特征，将目标地物从环境背景信息中突出出来。 1、色度学的基础知识 （1）颜色与视觉：在电磁波谱中，波长在0.38~76um范围的电磁波能够引起视觉反应，产生色觉的差异。物体的颜色取决于两方面的因素，对发光体而言，物体的颜色由其发出的光所具有的波长而定。常见的地物多为非发光体，其颜色取决于地物对可见光各波段的吸收、反射和透射等特性。对不透明地物而言，其颜色取决于地物对可见光的吸收、反射特性。地物对可见光各波段具有选择性的吸收和反射，则产生了彩色；地物对可见光各波段不具有选择性的吸收和反射，即对各波段具有等量吸收和反射，则产生非彩色。 （2）彩色的基本特性：明度、色调和饱和度为彩色的基本特性。明度是指彩色的明亮程度，是人眼对光源或物体明亮程度的感觉，彩色光亮度越高，人眼感觉越明亮，即有较高的明度。明度的高低取决于光源光强及物体表面对光的的反射率。色调是色彩彼此相互区分的特性，色调取决于光源的光谱组成和物体表面的光谱反射特性。饱和度是彩色的纯洁性，取决于物体表面的反射光谱的选择性程度，反射光谱越窄，即光谱的选择性越强，彩色的饱和度就越高。非彩色，即黑白色只用明度来描述，不使用色调和饱和度。 （3）颜色立体：下左图是表示明度、色调和饱和度三者之间关系的理想模型。模型呈枣核形，中间垂直轴代表明度，从底端到顶端，由黑到灰再到白，明度逐渐递增。中间水平面的圆周代表色调，顺时针方向由红、黄、绿、蓝到紫逐步过渡。圆周上的半径大小代表饱和度，半径最大饱和度最大，沿半径向圆心移动时饱和度逐渐降低，到了中心便成了中灰色。如果离开水平圆周向上、下（白或黑）的方向移动，也说明饱和度降低。 （4）互补色、三原色和彩色相加：当两种颜色混合产生白色或灰色时，这两种颜色为互补色。当三种颜色相混合时，其中的任一种不能由其余两种颜色混合相产生，这三种
多光谱影像分类实践
多光谱影像分类实践 杨沈斌 南京信息工程大学应用气象学院 概述 遥感影像分类是遥感应用的重要内容之一。多光谱遥感图像通过亮度或像元值的高低差异，即地物光谱信息在各波段图像上的反映，以及地物分布的空间特征来表示不同地物的差异。因此，不同地物的光谱特征差异及空间分布特性是区分不同地物的物理基础。遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照特定的规则或算法划分为不同的类别，识别不同地物，并获取不同地物的空间分布。遥感图像分类主要分为两种方法：监督分类与非监督分类。另一种是将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。 监督分类方法的一般过程： 1)定义训练样本 2)执行监督分类 3)评价分类结果 4)分类后处理 非监督分类方法的一般过程： 1)执行非监督分类 2)类别定义 3)合并子类 4)评价结果 监督分类方法的实践操作 以ENVI软件自带的Landsat TM数据can_tmr.img为例，运用最大似然分类算法（Maximum Likelihood Classification）进行影像分类的操作。按照该分类方法的一般过程执行，步骤如下： 1. 启动ENVI，使用File—Open Image File命令并打开ENVI软件默认路径下的can_tmr.img影像。打开后，使用波段组合R=7、G=4、B=2方式Load RGB显示，如图1所示。从Available Bands List中可以看出，该影响不带投影坐标系统（即没有蓝色的小地球图标）。从打开的图像中，基本上可以看出，绿色对应植被区域，山区有植被覆盖（深绿色），山的背阳面为黑色，白色的区域主要对应裸地（但笔者不是非常确定）。利用Z Profile（Spectrum）工具提取植被、河流、裸地的波段光谱曲线，如图2所示。从图中可以看出，不同地物的光谱曲线差异明显。
全色与多光谱并用空间相机的混叠问题
第43卷第5期 光电工程V ol.43, No.5 2016年5月Opto-Electronic Engineering May, 2016 文章编号：1003-501X(2016)05-0035-06 全色与多光谱并用空间相机的混叠问题 田富湘，何欣 ( 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春 130033 ) 摘要：目前大多数空间相机不仅具有高分辨力的全色谱段，还包含越来越多的多光谱谱段。对于这种全色与多光谱并用空间相机，为使多光谱谱段具有足够高的信噪比，多光谱谱段像元尺寸普遍较大，Fλ/d较小，容易出现混叠问题。从采样式光学成像系统的模型出发，对混叠产生的机理进行详细分析，介绍了采用虚假响应来度量混叠程度的方法。以Wordview-2为例，采用虚假响应法对全色与多光谱并用空间相机的混叠问题进行了定量计算分析。 结果表明，Wordview-2全色谱段的混叠大小为7.35%，而多光谱谱段的混叠大小为14.76%~18.15%，后者是前者的2~2.5倍。最后，分析了混叠的影响和抑制混叠的措施。 关键词：空间相机；多光谱；混叠；虚假响应 中图分类号：V445.8 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2016.05.006 Aliasing Problems of Space Cameras including Panchromatic and Multispectral Bands TIAN Fuxiang，HE Xin ( Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China ) Abstract: At present, most space cameras contain not only panchromatic band with high resolution but also more and more multispectral bands. In order to obtain high signal to noise ratio of multispectral bands for this kind of space camera, sensors with big size element was applied for multispectral bands , so the system parameter Fλ/d turned smaller, and then aliasing problems appeared. Started from the model of sampling optical imaging system, the reasons for aliasing were analyzed, and the method to denote the extent of aliasing by spurious response was introduced. WordView-2 was taken as an example to analyze the aliasing problems of space cameras with panchromatic and multispectral bands. The results show that the aliasing of WordView-2’s panchromatic band is 7.35%, the aliasing of WordView-2’s multispectral bands is 14.76%~18.15%, and the latter is 2~2.5 times of the former. At last, the effects of aliasing and the measures to restrain aliasing were illustrated. Key words: space camera; multispectral bands; aliasing; spurious response 0 引 言 目前空间相机普遍采用以光电探测器为感光元件的采样式光学成像系统。采样式光学成像系统包含采样环节，具有采样的移变特性，调制传递函数(MTF)与景物和采样点间相位有关，欠采样会产生混叠[1]。根据采样定理，要不失真地恢复被采样信号，采样频率必须大于2倍的被采样信号最高频率[2]。为保证奈奎斯特频率处具有足够高的MTF，目前空间相机普遍为欠采样光学成像系统。对于欠采样光学成像系统，采样后信号的频谱会产生重叠，高于奈奎斯特频率的频率成分将被重建成低于奈奎斯特频率的信号，即产生混叠。混叠会在最终输出图像中引入伪像和畸变，影响图像判读[3]。混叠在采样式空间光学遥感器中普遍 收稿日期：2015-08-21；收到修改稿日期：2015-12-16 基金项目：中国科学院三期创新工程(07423JN70) 作者简介：田富湘(1983-)，男(汉族)，福建三明人。助理研究员，硕士，主要研究工作是光学仪器光机结构设计。E-mail:tian.fuxiang@https://www.360docs.net/doc/72541569.html,。 https://www.360docs.net/doc/72541569.html,
视频多模态融合
帧(Farme):帧是视频数据流中的基本组成单元,每一帧均可看成一个独 立的图像。视频数据流就是由这些连续的图像帧构成的,在PAL视频格式中,视频采样率 为25帧/秒,在NTSC视频格式中,视频采样率为30帧/秒。 镜头(Shot):镜头是摄像机拍下的不间断的帧序列,是视频数据流进一步 结构化的基础结构层。 关键帧(KeyFarme):关键帧是可以用来代表镜头内容的图像。在切分出 镜头结构以后,关键帧就被用来表示各个镜头的底层特征,从而进行进一步的视频结构化。 在一个视频镜头中,一般关键帧的数目要远远小于镜头所包含的图像帧数目。 场景(Secne):语义上相关和时间上相邻的若干组镜头组成了一个场景,场景是视频所蕴涵的高层抽象概念和语义表达。 组(Gmup ：组是介于视频镜头和语义场景之间的结构。例如:一段采访 录像,镜头在主持人与被采访者之间频繁切换,整个采访过程属于一个场景,而那些关于主 持人的所有镜头属于一组,关于被采访者的所有镜头属于另外一组。 视频镜头边缘检测 视频可以看作是一系列时间上相互依赖的图像帧组成的数据流。通常而言,在视频情节内容发生变化时,会出现镜头切换,从一个镜头内容转移到另外一个镜头内容。 视频蕴涵有丰富的视觉、听觉和字幕信息,所以这些底层特征可以是颜色、纹理、形状、音调和文本等,然后可以采用单模态分析方法,即只使用一种模态信息进行处理,或是采用多模态分析方法,即同时使用两种或是两种以上的模态信息进行处理。基于这些提取的底层特征,我们可以将视频片段索引到相关的语义概念上,例如,汽车、冰球、海滩、采访等场景。目前,多数实验结果表明,多模态视频融合分析能够产生有效的视频索引,方便视频片段的分类。 鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参
遥感数据融合
遥感图像的融合 1、目的与要求 1、了解遥感图像融合的原理和方法 2、熟悉高、低分辨率的影像的融合步方法骤 3、掌握遥感软件中常用的遥感数据融合的步骤与方法 2、实验内容 选择ETM8波段的数据与假彩色合成波段的数据做融合处理。融合的方法主要是高、低分辨率遥感数据的融合。 数据要求：在融合之前，第8波段和合成波段数据都已经经过了几何校正和辐射校正等预处理。 3、实验步骤 1、空间分辨率融合 选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Resolution Merge”命令，打开“Resolution Merge”对话框。设置如下参数： 文件设置：高空间分辨率的输入图像、多光谱输入图像和输出文件。 融合方法的选择： ¤主成分变换法 ¤乘积变换法 ¤比值变换法 主成分变换法：
融合前融合后乘积变换法：
融合前融合后 2、IHS融合 选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Mod.IHS Resolution Merge”命令，打开”Mod.IHS Resolution Merge”对话框，在输入、层选择和输出3个页面中设置参数。
融合前融合后 3、高通滤波融合 选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”HPF Resolution Merge”命令，
打开”HPF Resolution Merge”对话框,设置如下参数： R值：多光谱图像分辨率与高分辨率图像的分辨率的比值。通过它可以调整卷积核的大小和中心值。 Kernel Size:高通滤波卷积核的大小，有R值决定。 Center Value:卷积核的中心值。 Weighting Factor:权重影响因子。 2Pass Processing :二次滤波选项。当R值大于或等于5.5时，此选项才生效。