图像和激光融合算法

⑴ 卫星地图图像融合技术的原理是什么

图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。该技术有基本的体系，主要包括的内容有：图像预处理，图像融合算法，图像融合评价，融合结果。图像融合系统的层次划分为：像素层融合、特征层融合、决策层融合，目前绝大多数融合算法研究都集中在这一层次上。图像预处理技术主要包括两个方面的任务：图像去噪、图像配准；图像融合算法从最初简单的融合算法（加权、最大值法）发展为复杂多分辨率的算法（金字塔、小波法等）；图像融合的性能评价主要有两个大的方面：主观评价及客观评价，由于在实际中不存在理想图源，所以一般采用较易实现的评价标准，结合主观视觉给出最合理的评价
参考资料：
http://wenku..com/link?url=_aO8a9mag3SA_xA1Lv7c_MFl4Fi-KFwSDpIBK

⑵ 图像融合处理技术

多种遥感数据源获取的遥感数据在时间、空间、光谱、方向及分辨率等方面各不相同，它们反映了同一地区地物波谱的不同方面或不同分辨率的遥感信息。所以，单一遥感数据一般不能提取足够的信息完成某些应用，而多遥感类型数据通过融合可以得到多个遥感数据的互补信息，提高遥感数据的利用率。目前，应用于地学领域较多的是基于像元的融合方法。

1.ISH变换

在色度学中，存在有两种彩色坐标系统：一是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色构成的彩色（RGB）空间；另一是由亮度（I）（或称明度、强度）、色调（H）、饱和度（S）构成的色度（IHS）空间（亦称孟塞尔坐标）。这两个系统的关系可用图4-1表示，此时，IHS的范围呈现为一圆锥体；在垂直于IHS圆锥轴的切面上，二者则呈现为图4-1所示的关系。该图中，过S=0，白光点，沿Ⅰ轴只有亮度明暗（白－黑）差异；圆周代表H的变化，并设定红色为H=0；半径方向代表饱和度，圆心处S=0，为白色（消色），圆周处S=1，彩色最纯。

图4-1ISH与RGB空间示意图

很明显，这两个坐标之间可以互相转换，这种转换即称为IHS变换，或彩色坐标变换（也称孟塞尔变换）。通常把RGB空间变换到IHS空间称之为正变换，反过来，由IHS变换到RGB称反变换。当不直接采用三原色成分（R、G、B）的数量表示颜色，而是用三原色各自在R、G、B总量中的相对比例r、g、b来表示，即

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

式中：r+g+b=1。此时，如g=b=0，则r=1，为红色；白色（r=g=b）则为W（

，

）。两个坐标之间的转换关系，可简化为

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

对I进行反差扩展，H及S进行直方图规一化处理后

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

目前在遥感数字图像处理中，IHS变换多用于以下研究。

2.彩色合成图像的饱和度增强

当用以合成的3个原始图像相关性较大时，常规处理往往合成图像的饱和度会不足，色彩不鲜（纯），像质偏灰，且较模糊、细节难辨。通过IHS变换，在IHS空间中增强（拉伸）饱和度S，用反变换求R、G、B进行彩色显示，则可显着改善图像的颜色质量和分辨能力。

3.不同分辨率遥感图像的复合显示

直接把不同分辨率图像输入R、G、B通道作彩色合成复合显示，即使几何配精度很高，也难以获得清晰的图像（低分辨率图像使像质模糊）。采取将最高分辨率图像置作“I”、次高置作“H”、低分辨率者置作“S”，然后反变换，求出R、G、B作复合彩色显示，则基本可使合成图像保持有高分辨率图像的清晰度。对TM（常取其中两个波段）和SPOT（常取全色波段）图像作此种复合，既可获得SPOT的高分辨率，又可充分利用TM丰富的波谱信息。

4.特殊矿化蚀变遥感信息提取

除前述方法外，用下列公式（Kruse,1984）进行RGB到ISH坐标变换：

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

其中：

；R、G、B分别为红波段、绿波段、蓝波段像元。

经对I、S反差扩展，并对S直方图规一化处理，再反变换回到RGB彩色空间，公式如下：

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

式中：B_i=S·sinH;X_i=S·cosH。

郭华东（1995）及张旺生（1999）用上述处理方法提取石英脉，曾取得过很好的效果。

前人及笔者图像处理经验表明，上述常用图像处理方法对于解决一般的遥感信息提取与增强，一般都会得到较好效果，但不同的地区自然地理条件、提取图像信息的目的及所用的数据时相的差别，都是影响图像信息提取效果的重要因素。另外，针对某种特殊目的进行图像信息提取，更需要根据实际情况进行特别算法设计。这也正是遥感图像处理方法能够取得不断创新的主要原因之一。

⑶ 图像融合的三大方法

按照层次融合的方法可以划分为三类，像素级融合，特征级融合，决策级融合

⑷ 加权平均法图像融合算法原理是什么

加权平均法图像融合算法的原理就是：对原图像的像素值直接取相同的权值，然后进行加权平均得到融合图像的像素值，举例说比如要融合两幅图像A，B，那它们的融合后图像的像素值就是A*50%+B*50%，就这么简单

⑸ 用matlab图像处理确定激光光斑的中心的详细过程和算法

这个不难的：
-
图像预处理，自动阀值方法二值化，然后滤掉噪声点，得到比较干净的圆形光斑离散点集；
-
用以下这个程序拟合出离散点的圆，并找出圆心。

⑹ 设计一种图像数据融合算法，对多聚焦图像进行融合

融合算法fusion
algorithm
如：（多传感器单目标位置融合算法）
经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数
融合算法fusion
algorithm
如：（多传感器单目标位置融合算法）
经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数

⑺ 简单的图像融合算法:像素灰度值取大/小图像融合方法matlab代码。就是比较2幅图同一点的像素值取大/小。

im1=imread('c:\1.bmp'); % 读入两个图像
im2=imread('c:\3.bmp');
im3=im1-im2; %两图相减
a=im3>0; %图1比图2大的像素点
b=im3==0; %图1比图2小的像素点

% 合成大像素值的图像
im_large=uint8(a).*im1+uint8(b).*im2;
%合成小像素值的图像
im_small=uint8(b).*im1+uint8(a).*im2;

%显示结果
imshow(im_large)
figure, imshow(im_small)

%希望你是这个意思。。

⑻ 三维激光扫描仪怎么跟影像进行融合得到三维建模

三维激光扫描仪采集出来的是点云数据，首先根据点云数据导入建模软件，如3Dmax

等软件，根据点云数据建立塑模，数模建立后再将照片贴到模型上，就得到带有纹理信息的彩色模型了。