圖像決策層融合方法包括哪些

1. 圖像融合的定義

圖像融合（Image Fusion）是指將多源信道所採集到的關於同一目標的圖像數據經過圖像處理和計算機技術等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最後綜合成高質量的圖像，以提高圖像信息的利用率、改善計算機解譯精度和可靠性、提升原始圖像的空間解析度和光譜解析度，利於監測。 待融合圖像已配准好且像素位寬一致，綜合和提取兩個或多個多源圖像信息（參考文獻：陳浩，王延傑。基於小波變換的圖像融合技術研究. 微電子學與計算機, 2010 ,27( 5 )：39-41）。兩幅（多幅）已配准好且像素位寬一致的待融合源圖像，如果配准不好且像素位寬不一致，其融合效果不好。

2. 衛星地圖圖像融合技術的原理是什麼

圖像融合就是通過一種特定演算法將兩幅或多幅圖像合成為一幅新圖像。該技術有基本的體系，主要包括的內容有：圖像預處理，圖像融合演算法，圖像融合評價，融合結果。圖像融合系統的層次劃分為：像素層融合、特徵層融合、決策層融合，目前絕大多數融合演算法研究都集中在這一層次上。圖像預處理技術主要包括兩個方面的任務：圖像去噪、圖像配准；圖像融合演算法從最初簡單的融合演算法（加權、最大值法）發展為復雜多解析度的演算法（金字塔、小波法等）；圖像融合的性能評價主要有兩個大的方面：主觀評價及客觀評價，由於在實際中不存在理想圖源，所以一般採用較易實現的評價標准，結合主觀視覺給出最合理的評價
參考資料：
http://wenku..com/link?url=_aO8a9mag3SA_xA1Lv7c_MFl4Fi-KFwSDpIBK

3. 圖像融合的方法主要有哪些類型

這個評價是相當難的啊，有多種方式，首先目視，融合後可視化是否更好，地面解析度或者光譜解析度是不是有所提高，但顯然這種方式沒有客觀的評價指標，不好把握

還有，可以從信息熵，圖像的平均梯度，以及灰度級差等來衡量，這個有待把握，看寫論文吧，這個挺前沿的，可以多交流，我也是學遙感的，哈哈

4. 圖像融合的層次

一般情況下，圖像融合由低到高分為三個層次：數據級融合、特徵級融合、決策級融合。數據級融合也稱像素級融合，是指直接對感測器採集來得數據進行處理而獲得融合圖像的過程，它是高層次圖像融合的基礎，也是目前圖像融合研究的重點之一。這種融合的優點是保持盡可能多得現場原始數據，提供其它融合層次所不能提供的細微信息。
像素級融合中有空間域演算法和變換域演算法，空間域演算法中又有多種融合規則方法，如邏輯濾波法，灰度加權平均法，對比調製法等；變換域中又有金字塔分解融合法，小波變換法。其中的小波變換是當前最重要，最常用的方法。
在特徵級融合中，保證不同圖像包含信息的特徵，如紅外光對於對象熱量的表徵，可見光對於對象亮度的表徵等等。
決策級融合主要在於主觀的要求，同樣也有一些規則，如貝葉斯法，D-S證據法和表決法等。
融合演算法常結合圖像的平均值、熵值、標准偏差、平均梯度；平均梯度反映了圖像中的微小細節反差與紋理變化特徵，同時也反映了圖像的清晰度。目前對圖像融合存在兩個問題：最佳小波基函數的選取和最佳小波分解層數的選取。

5. 圖像融合處理技術

多種遙感數據源獲取的遙感數據在時間、空間、光譜、方向及解析度等方面各不相同，它們反映了同一地區地物波譜的不同方面或不同解析度的遙感信息。所以，單一遙感數據一般不能提取足夠的信息完成某些應用，而多遙感類型數據通過融合可以得到多個遙感數據的互補信息，提高遙感數據的利用率。目前，應用於地學領域較多的是基於像元的融合方法。

1.ISH變換

在色度學中，存在有兩種彩色坐標系統：一是由紅（R）、綠（G）、藍（B）三原色構成的彩色（RGB）空間；另一是由亮度（I）（或稱明度、強度）、色調（H）、飽和度（S）構成的色度（IHS）空間（亦稱孟塞爾坐標）。這兩個系統的關系可用圖4-1表示，此時，IHS的范圍呈現為一圓錐體；在垂直於IHS圓錐軸的切面上，二者則呈現為圖4-1所示的關系。該圖中，過S=0，白光點，沿Ⅰ軸只有亮度明暗（白－黑）差異；圓周代表H的變化，並設定紅色為H=0；半徑方向代表飽和度，圓心處S=0，為白色（消色），圓周處S=1，彩色最純。

圖4-1ISH與RGB空間示意圖

很明顯，這兩個坐標之間可以互相轉換，這種轉換即稱為IHS變換，或彩色坐標變換（也稱孟塞爾變換）。通常把RGB空間變換到IHS空間稱之為正變換，反過來，由IHS變換到RGB稱反變換。當不直接採用三原色成分（R、G、B）的數量表示顏色，而是用三原色各自在R、G、B總量中的相對比例r、g、b來表示，即

西天山吐拉蘇盆地與火山岩有關的金礦遙感找礦研究

式中：r+g+b=1。此時，如g=b=0，則r=1，為紅色；白色（r=g=b）則為W（

，

）。兩個坐標之間的轉換關系，可簡化為

西天山吐拉蘇盆地與火山岩有關的金礦遙感找礦研究

對I進行反差擴展，H及S進行直方圖規一化處理後

西天山吐拉蘇盆地與火山岩有關的金礦遙感找礦研究

目前在遙感數字圖像處理中，IHS變換多用於以下研究。

2.彩色合成圖像的飽和度增強

當用以合成的3個原始圖像相關性較大時，常規處理往往合成圖像的飽和度會不足，色彩不鮮（純），像質偏灰，且較模糊、細節難辨。通過IHS變換，在IHS空間中增強（拉伸）飽和度S，用反變換求R、G、B進行彩色顯示，則可顯著改善圖像的顏色質量和分辨能力。

3.不同解析度遙感圖像的復合顯示

直接把不同解析度圖像輸入R、G、B通道作彩色合成復合顯示，即使幾何配精度很高，也難以獲得清晰的圖像（低解析度圖像使像質模糊）。採取將最高解析度圖像置作「I」、次高置作「H」、低解析度者置作「S」，然後反變換，求出R、G、B作復合彩色顯示，則基本可使合成圖像保持有高解析度圖像的清晰度。對TM（常取其中兩個波段）和SPOT（常取全色波段）圖像作此種復合，既可獲得SPOT的高解析度，又可充分利用TM豐富的波譜信息。

4.特殊礦化蝕變遙感信息提取

除前述方法外，用下列公式（Kruse,1984）進行RGB到ISH坐標變換：

西天山吐拉蘇盆地與火山岩有關的金礦遙感找礦研究

其中：

；R、G、B分別為紅波段、綠波段、藍波段像元。

經對I、S反差擴展，並對S直方圖規一化處理，再反變換回到RGB彩色空間，公式如下：

西天山吐拉蘇盆地與火山岩有關的金礦遙感找礦研究

式中：B_i=S·sinH;X_i=S·cosH。

郭華東（1995）及張旺生（1999）用上述處理方法提取石英脈，曾取得過很好的效果。

前人及筆者圖像處理經驗表明，上述常用圖像處理方法對於解決一般的遙感信息提取與增強，一般都會得到較好效果，但不同的地區自然地理條件、提取圖像信息的目的及所用的數據時相的差別，都是影響圖像信息提取效果的重要因素。另外，針對某種特殊目的進行圖像信息提取，更需要根據實際情況進行特別演算法設計。這也正是遙感圖像處理方法能夠取得不斷創新的主要原因之一。

6. 什麼叫「圖像增強/圖像融合、目標檢測」能否簡單解釋一下啊，謝謝，越通俗越好

簡單的說
圖像增強就是通過技術手段將原來不清晰的圖像變得清晰或突出某些我們需要關注的特徵
圖像融合是把通過多種途徑獲得的圖像經過處理，合成一張我們想要的圖像
目標檢測，也叫目標提取，就是找出圖像上感興趣的目標點

7. 何謂融合成像它包括哪幾種醫學影像的融合

醫學圖像的配准和融合是醫學圖像處理的一個新的領域,其目的是為醫生提供更多的診斷信息。本文介紹了五種融合顯示的方法,有插入像素式融合顯示演算法、獨立通道融合顯示演算法、圖層融合顯示演算法、邊緣融合顯示演算法以及基於小波變換的融合顯示演算法。

8. 什麼是圖像融合

是指將多源信道所採集到的關於同一目標的圖像數據經過圖像處理和計算機技術等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最後綜合成高質量的圖像，以提高圖像信息的利用率、改善計算機解譯精度和可靠性、提升原始圖像的空間解析度和光譜解析度，利於監測。

9. GIS不同格式數據之間的融合有哪些方法

從表現形式上,地學數據可分為以下幾類:①地質、物探、化探等測量數據;②地形圖、地質圖、遙感圖等圖形、圖像數據;③各種經驗性、描述性數據。鑒於目前的研究現狀,我們認為地學數據融
合的關鍵問題如下:①空間遙感數據與地面測量數據的融合;②各地面測量數據之間的融合;③不同空間測量手段獲取的數據間的融合;④定量數據與經驗性、知識性數據的融合

①一般的地學數據整合模式是：
1、數據包括感測器收集數據的直接數據和專家經驗知識和描述性文字等間接數據；
2、首先是初級濾波，主要是對各種數據源的、有不同量級、不同量綱、不同表現形式的數據作第一次規整；
3、然後是一級處理是對各種數據集的操作,包括校對、識別、相關分析、數據或變數的綜合等,形成的結果有的可直接進入到數據管理系統供用戶使用,有的進入到二級處理；
4、二級處理是對目標的評估,即根據前面的操作,協同利用各數據源對目標進行識別和評估,並盡可能給出評估的精度,最後將結果送至數據管理系統。
5、最後利用GIS的空間數據管理能力,將結果轉換為空間圖層的方式,可極大地方便用戶的使用和對空間分析功能的支持。

②遙感圖像處理中的數據融合
1、「融合」這一術語在遙感圖像的處理中已不是新名詞了。它主要是對不同感測器、不同波段、不
同時相的影像進行融合處理,處理的目的多是為提高圖像光譜解析度和空間解析度。
2、應用圖像處理方法時,首先對原始圖像進行嚴格的配準是非常必要的。目前基於圖像處理的數據融合主要有以下3個方面:①基於像元的融合（來自兩個不同特性的影像的加權融合）;②基於特徵的融合（是在①的基礎上加入特徵的提取與分離）;③基於判決水平的融合（高層次的決策融合，通常是面向特定應用的融合）。

③VGE中的數據融合
1、VGE即虛擬地理環境，它是一種綜合應用各種技術製造逼真的人工模擬環境,並能有效地模擬人在自然環境中的各種感知系統行為的高級的人機交互技術。為了達到對現實世界的真實模擬必然需要用到大量的地理數據，其中3維數據的應用尤為重要！
2、由於獲取的數據，包含有不同的領域，不同的格式，所以需要設計統一的數據介面，這個可以通過FME實現。
3、由於部分領域數據可能不具有明確的地理坐標，所以還需要根據其地理參考信息做出一系列的配准，投影轉換等操作。
4、建立統一的空間資料庫，對數據加以統一組織，存儲與管理。
5、最後就是多源數據的可視化與交互，這個涉及到具體的計算機技術就不做展開了。

以上回答為個人總結，希望對你有幫助~