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1 ENVI中的矢量操作 2 多源数据融合 3 彩色融合 4 DEM与遥感图像的融合
1 矢量图形操作
1）ENVI 软件可以打开的文件格式：
常用的矢量文件格式 *.E00 ARC/INFO 交换文件格式 *.SHP *.SHX, *.DBF ARCVIEW 文件格式 *.DXF AUTO-CAD 文件格式 *.DGN MICROSTATION *.MIF MAPINFO 空间数据转换标准格式 USGS SDTS *.EVF ENVI 矢量文件格式 *.ann 注记文件 *.roi 区域定义文件
决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法
Dempater-shafer推理法
2.2 基于像素的图像融合技术



分为波谱域变换、空间域变换、算术运算3类。 光谱域变换首先将多光谱波段转换到另一光谱域,并用全 色高分辨率图像替换其中的相关波段,然后通过反变换回 到原始光谱域,主要包括IHS(明度、色调、饱和度)变换、 主成分变换、Gram Schmidt变换(简称GS变换)等。 空间域变换提取高分辨率图像的高频结构信息,并与多光 谱波段融合以提高其空间分辨率,同时保持丰富的光谱信 息,如高通滤波、小波变换等。 通过加减乘除混合运算或各波段图像数据间的相关性加 权运算,可以不同程度的消除大气影响,增强相关信2年由美国国家电视标准委员会(National Television System Committee ) 指定的彩色电视广播标准NTSC，它对色差信号采用正交平衡调幅的技术 方式，故也称为正交平衡调幅制。NTSC制式的标准，当白光的亮度用Y 来表示时，它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下：
3.1 彩色空间和彩色变换（续2）
同一物体因受光不同会产生亮度上的变化
照射的光越强，反射光也越强，看起来越亮。显然，如果彩色光的强度降 到使人看不到了，在亮度标尺上它应与黑色对应。同样，如果其强度变得很大， 那么亮度等级应与白色对应。亮度是非彩色属性，彩色图像中的亮度对应于黑 白图像中的灰度。
3.1 彩色空间和彩色变换（续3）
这些文件都可以转换为其它的矢量文件。
1 矢量图形操作（续）
2） 矢量图形文件的打开和浏览 3） 在图像上叠加矢量图形 4 ）矢量图形的编辑 5 ）方便(矢量)图形存取的操作 6 ）输出没有图像的矢量文件为一个图像 (和矢量转栅格的区别)
2. 多源数据融合



产生背景:产生于70年代, 90年代后迅速发展 数据融合（Data Fusion）：将同一地区的冗余或互 补的多源数据按一定的规则或算法进行处理,获得比任 何单一数据更精确、更丰富的信息,生成一幅具有新空 间和波谱特征的合成图像. 实质：在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅 遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能 有效表示该目标的图像信息。 目的：将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器 所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能 存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥感信息的质量。
1）RGB空间
如果将 R、 G、 B 看成三 个变量, 就形成一个三维 彩色空间。可以用一个三 维的立方体来表示它们能 组成的所有颜色 。RGB色 彩空间采用物理三基色表 示，因而物理意义很清楚， 适合彩色显象管工作。 用 RGB 坐标系表示颜色 也有不方便之处。由于不 能直接得到亮度, 所以在 转换成黑白图像时稍有不 便之处。
Y＝0.3 R + 0.59 G + 0.11B 这就是常用的亮度公式。色差U、V是由B－Y、R－Y按 不同比例压缩而成的。YUV色彩空间与RGB色彩空间的转换 关系如下：
PAL制式


逐行倒相制式(PAL) Phase Alternation Line 由西德在1962年制定的彩色电视广播标准，他 克服了NTSC制式因相位敏感造成的色彩失真 的缺点。 西德、英国、新加坡、中国大陆、香港、澳大 利亚、新西兰等国家均采用这种制式。
(1) Lhc 彩色立体
(2) 明度 L=42% 时的 hc 平面
3.1 彩色空间和彩色变换（续7）
3） YUV（Lab）色彩空间
在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD（电子耦 合器件）摄像机，它把摄得的彩色图像信号，经分色、分别放大校正得 到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R－Y、B －Y，最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送 出去。这就是我们常用的YUV色彩空间。 采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。 如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图就是黑白灰度 图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白 电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色信号。
2. 多源数据融合
多源数据融合步骤分为预处理和数据融合。 1）预处理: 遥感影像的几何纠正、大气订正、辐射校正及空间配准 2）数据融合:根据融合目的选择合适的融合算法。
影像数据配准
基于像元的影 像融合
基于特征的 影像融合
基于类别的影 像融合
融合影像输出`评价和应用
2.1 融合方法分类
融合框架 信息 损失 小 实时 性 差 精度 高 容错性 差 抗干 扰力 差 工作量 小 融合水 平 低
3.1 彩色空间和彩色变换（续14）
左图是一些典型设备在1931 CIEXYZ系统中所能表现的色彩范围 （色域）。其中，三角形框是显 示器的色彩范围，灰色的多边形 是彩色打印机的表现范围。 从色域图上可以看到，沿着x轴正 方向红色越来越纯，绿色则沿y轴 正方向变得更纯，最纯的蓝色位 于靠近坐标原点的位置。所以， 当显示器显示纯红色时，颜色值 中的x值最大；类似地，显示绿色 时y值最大；根据系统的定义，在 显示蓝色时则是1-x-y的结果最大。


3.1 彩色空间和彩色变换（续9）
4） CMYK 色彩空间
彩色印刷或彩色打印的纸张是不能发射光线的，因而印刷机或彩色 打印机就只能使用一些能够吸收特定的光波而反射其它光波的油墨或颜 料。油墨或颜料的三基色是青（Cyan）、品红（Magenta）和黄 （Yellow），简称为CMY。青色对应蓝绿色；品红对应紫红色。 理论上说，任何一种由颜料表现的色彩都可以用这三种基色按不同 的比例混合而成，这种色彩表示方法称CMY色彩空间表示法。彩色打印 机和彩色印刷系统都采用CMY色彩空间。在实际调色中，青、品和黄色三色
3.1 彩色空间和彩色变换（续15）
6) 几种彩色座标系之间的关系
3.2 HSI彩色融合
3.1 彩色空间和彩色变换（续10）
RGB 相加混色 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 CMY 相减混色 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 对应色彩
3.1 彩色空间和彩色变换（续11）
基于像元级的
融合 基于特征级 的融合
中 中 中 中 中 中 中
基于决策级 的融合
大
优
低
优
优
大
高
2.1 融合方法分类
像元级 代数法 彩色变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法 滤波法 特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法
Dempater-shafer推理法
3 彩色融合
3.1 彩色空间和彩色变换 3.2 彩色融合 3.3 颜色归一化融合 3.4 PC Spectral Sharpening 3.5 CN Spectral Sharpening 3.6 Gram-Schmidt Spectral Sharpening 3.7 融合图像的效果评价
3.1 彩色空间和彩色变换
3.1 彩色空间和彩色变换（续12）
因此，在1931年CIE组织建 立了三种假想的标准原色X （红）、Y（绿）、Z （蓝），以便使我们能够得 到的颜色匹配函数的三值都 是正值，而x、y、z的表达 方式仍类似上面的那组公式。 由此衍生出的便是1931 CIE-XYZ系统（如图4）， 这个系统是色度学的实际应 用工具，几乎关于颜色的一 切测量、标准以及其他方面 的延伸都以此为出发点，因 而是颜色视觉研究的有力工 具。
很难叠加成真正的黑色，最多不过是深褐色，所以又加入了黑色－K(black)。以 强化暗调，拉开明暗层次。
由CMY混合的色彩又称为相减混色。因为CMY空间正好与RGB空间 互补，也即用白色减去RGB空间中的某一色彩值就等于同样色彩在CMY 空间中的值。RGB空间与CMY空间的互补关系.
由于CMYK模式是直接对颜料色定义的模式，系统在通道中已直接将色彩解 读为CMYK四个通道，所以对于四色印刷的分色制版来说既方便又不损失颜色， 还原性好。
3.1 彩色空间和彩色变换（续1）
2） HIS空间
色度：色调（Hue）和饱和度 (Saturation)的通称。用来表示 颜色的类别与深浅程度。由于 人的视觉对亮度（Intensity）的 敏感程度远强于对颜色浓淡的 敏感程度，为了便于色彩处理 和识别，人的视觉系统经常采 用HSI色彩空间，它比RGB色彩 空间更符合人的视觉特性。在 图像处理和计算机视觉中大量 算法都可在HSI色彩空间中方便 地使用，它们可以分开处理而 且是相互独立的。因此，在HSI 色彩空间可以大大简化图像分 析和处理的工作量。 HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一 物理量的不同表示法，因而它们之间存 在着转换关系，如公式所示。
实际应用中， 一幅图像在计算机中用RGB空间显示；
用RGB或HIS空间编辑处理；
打印输出时要转换成CMY空间； 如果要印刷，则要转换成CMYK四幅印刷 分色图，用于套印彩色印刷品。
3.1 彩色空间和彩色变换（续12）
5) CIE 系统
选三原色: 红 =700nm(R), 绿 =546.1nm(G), 蓝 =435nm(B)。 r=R/(R+G+B), g=G/(R+G+B), b=B/(R+G+B)。 由于 r+g+b=1, 所以只用给 出 r 和 g 的值, 就能唯一地 确定一种颜色。将光谱中的 所有颜色表示在 CIE 1931 RGB 系统色度图中, 如图 所 示。