直接进行平均运算。在数学上可以证明，多幅图像平均的结 果是使图像的方差降低，这虽然有利于降低图像的噪声，但 同时也使得图像的边缘、轮廓等重要信息变得模糊。
图像信息融合
（2）减法 可以用于：①区分不同的地物。假如物体甲对不同频率
电磁波的反射能力基本相同，而物体乙却有差异，那么对这两 种物体的遥感图像进行相减操作，就可以提供一些区分这两类 物体的信息；②提取地物变化的趋势。将同一地区不同时间的 遥感图像进行相减，可以从中得出这一地区地物光谱变化的信 息。
最低层次的融合。是基于最原始的图像数据，能更多地保留 图像原有的真实感，提供其他融合层次所不能提供的细微信 息，因而被广泛应用。 。
图像信息融合
② 特征级融合
是指运用不同算法，首先对各种数据源进行目标识别的 特征提取如边缘提取、分类等，即先从初始图像中提取 特征信息—空间结构信息如范围、形状、领域、纹理等； 然后对这些特征信息进行综合分析与融合处理。
着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据， 按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一 数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波 谱、时间特征的合成图像。
图像信息融合
1）遥感图像融合的三个层次 ① 像元级融合 是指直接在采集的原始数据层上进行融合。它强调不同图像 信息在像元基础上的综合，先对栅格数据进行相互的几何配 准，在各像元一 一对应的前提下进行图像像元级的合并处理， 以改善图像处理的效果，使图像分割、特征提取等工作在更 准确地基础上进行，并可能获得更好的图像视觉效果。
图像信息融合
二、遥感图像融合方法
像素级融合
代数法 IHS方法 HPF方法 小波变换方法 回归模型法
PCA法
卡尔曼滤波法
特征级融合
贝叶斯方法 证据理论 神经网络法 小波变换 熵法
决策级融合
模糊判断 贝叶斯方法 神经网络方法 可靠性理论
图像信息融合
1）像素级的图像融合算法 1、代数法
（1）加法 像素级融合的最直接的方法就是对待融合的多幅图像
进入其它应用领域,如:遥感图像处理、智能机器人、 军事、医学、控制等领域得到了广泛的应用。 ✓ 图像融合是数据的融合重要的分支之一。
图像信息融合
➢数据融合的定义
概念(军事领域，美国国防部): 数据融合是一个对多源数据进行多层次、多方面自动检
测、联合、相关、估计和结合的过程。这个定义是数据融合 的广泛定义.
图像信息融合
图像1 图像2 … 图像n
图像1 图像 … 图像n 图像1 图像2 … 图像n 2
融合 评价 结果
像元级
处 理 过 程
特征提取
融合 评价
特征级
处 理 过 程
特征提取 特征识别
融合 评价
处 理 过 程
决策级
结果
结果
图像融合的三个层次
图像信息融合
2）遥感图像融合的技术 ① 同一传感器遥感数据的融合
③ 各类非遥感数据（包括地学常规手段获得的信息） 也有它自身的特点和局限性
融合的目的在于提高图像的信息可用程度，同时增加对
研究对象识别的可靠性，或者为进一步的专题信息的
高效提取奠定基础。
图像信息融合
➢发展历程
✓ 20世纪70年代:多源相关\多传感器融合\多数据融合 概念;
✓ 20世纪80年代:数据融合; ✓ 20世纪90年代以后:应用范围得到拓展,由军事领域
图像信息融合
③ 决策级融合
是指在图像理解和图像识别基础上的融合。是经“特征提 取”和“特征识别”过程后的融合。首先从待处理的图像 （原始图像、像元级或特征级图像）分别进行信息提取 （分类），再将得到的增值信息或分类结果通过一定的决 策规则进行融合来解决不同数据所产生的结果的不一致性， 从而提高对研究对象的辩识程度。它是一种高层次的融合， 往往直接面向应用，为决策支持服务。
例：TM和SPOT影像融合
（L ） L R 融 A L SP L R O / T T R M T L G M T L B M TM （L ） L G 融 A L SP L G O /T T R M T L G M T L B M TM
图像信息融合
（3）比值变换融合
比值变换融合算法： [B1/（B1+B2+B3）]D=DB1 [B2/（B1+B2+B3）]D=DB2 [B3/（B1+B2+B3）]D=DB3
式中：Bi（i=1,2,3）----多光谱图像； D—高分辨率图像；
DBi（i=1,2,3）--比值变换融合图像；
图像信息融合
特征级不要求数据来自同类的数据源，因此理信息的覆 盖范围更大，比如可以将遥感图像信息和地面信息融合。 特征级融合是中等层次的融合，它首先将各种待融合的 数据分别按照各自的处理方法进行待征提取，然后对提 取出的特征进行融合。特征层处理的特点相当于对原始 的信息进行了一次压缩处理，因此该种方法在预处理阶 段处理的信息量比像元级融合更大，融合中的计算量比 像元级融合低，缺点是丢失了部分信息，因此精度比像 元级融合差。
1)强调了融合的多元性; 2)强调融合的过程性。
目前定义: 数据融合是一个公共的规范框架，框架包含用于联合
源于不同传感器的数据的方法和工具。 融合的目的是得到更高质量的信息，对信息质量的评
价随着应用的不同而异。
图不同类型传感器获取的同一地区的图像数据 进行几何配准，然后采用一定的算法将各图像数据中所含 的信息优势或互补性有机地结合起来产生新图像数据的技 术。
遥感信息融合
图像信息融合
教学内容
1、概述 2、遥感图像融合方法 3、像元级融合算法
图像信息融合
一、概述
✓ 图像融合是通过一定的算法将两个以上的图像数据 结合在一起生成一个新的图像 ;
① 在实际的遥感应用中会涉及到各种各样的遥感数据;
② 任何一个单一遥感器的遥感数据都不能全面反映目 标对象的特征，也就是都有一定的应用范围和局限 性;
•同一传感器对同一地区在不同时间扫描所得数据的融合； •同一传感器在不同的波段所得数据的融合； •同一传感器在不同的偏光下所得数据的融合； •同一传感器在不同的高度下所得数据的融合； ② 不同传感器遥感数据的融合 ③ 遥感与非遥感数据的融合
图像信息融合
3）遥感图像融合的目的 1、提高空间信息、光谱信息 2、动态变化监测 3、增强特征 4、提高分类识别精度 5、信息互补