ENVI的图像拼接

本文详细介绍了使用ENVI软件进行影像镶嵌的操作步骤,包括如何设置参数以实现图像间的色彩匹配和羽化处理,以及最终保存处理后的图像。

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 启动ENVI,主菜单中的map—mosaicking中有两个;pixel based(基于象元),georeferenced(基于地理坐标),(你的数据已经做过几何校正了,所以用georeferenced) 启动ENVI后打开要镶嵌的图像,主菜单File---open image file,之后主菜单Map---Mosaicking--- Georeferenced,在弹出的窗口中选择Import---Import Files(导入图像),而Import Files And Edit Properties(导入并设置选项),两者皆可,第一可以随后设置,如:影像打开后,Mosaic窗口下面小的windows中有影响的名字,右键单击后选择Edit Entry进行编辑,Entry中的设置(自己的经验)Data Value to Ignore:设为零,这样图像背景是透明的,Feathering Distance:这个值可以根据实际需求进行设置(如果不懂什么是羽化我就无语了,你自己查查吧),Cutline Feathering:选择已经够建好的羽化线(它的作用就是如果两幅镶嵌的图像重叠太多可以剪掉一部分,并根据剪切线进行羽化处理),Color Balancing(色彩均衡化处理),选择Adjust,指的是此图像与另一幅影像进行匹配,点击OK,镶嵌的第二个影像时,此选项为Fixed。图像导入之后,File中Apply,在弹出的窗口中Output Result to 中可以选择File(文件保存),并在Enter Output Filename中命名并选择选择保存路径;Memory(记忆保存),如果是Memory,则在Available Band List中自动添加,如果是File(文件保存),则要打开文件,之后在Available Band List中选择RGB Color,然后选择要添加的波段给R、G、B,之后Load RGB,在弹出的最大窗口(就是有文件名的那个)中File---Save Image As---Image File,在Output File Type中选择要保存的格式,如TIFF/GeoTIFF(如果记得没错的话可应该是有坐标的栅格文件格式),至此,镶嵌操作完成。 注意:因为不同影像的拍摄时间不同,因此存在色彩上的差别,实验中在ENVI中做到理想的色彩匹配是很困难的,可以在Photoshop中的进行直方图均衡化处理,用到的功能有“图像”—“调整”里的“色阶”、“色彩平衡”、“亮度/对比度”进行调节
### 关于SAR多视角图像拼接技术 #### 多视角SAR图像的特点 尽管合成孔径雷达(SAR)创建的图像可以渲染成可识别的地形,但光学图像和SAR图像间存在显著差异。SAR图像被视作一种非直观数字表示形式,因为其外观并不像人类习惯看到的传统光学影像[^1]。 #### 图像拼接的重要性 对于多个不同角度获得的SAR图像来说,进行有效的图像拼接至关重要。这不仅有助于扩大观测区域范围,还能增强细节表现力并改善整体解析度。尤其当涉及到大范围地理环境监测时,高质量的多视角SAR图像拼接能提供更全面的信息支持。 #### 技术实现流程 要实现SAR多视角图像的有效拼接,一般遵循如下几个关键技术环节: - **特征匹配**:从各个视角下的SAR图像中提取稳定可靠的特征点作为配准基础; - **几何变换模型构建**:依据所选特征之间的对应关系建立合适的数学映射函数来描述两幅或多幅片间的空间转换规律; - **辐射校正与融合处理**:考虑到不同时间拍摄造成的亮度变化等因素影响,在完成位置对齐之后还需要做进一步调整使相邻部分过渡自然平滑。 ```matlab % 假设已知两个视角下相同场景的不同SAR图像I1, I2 % 特征检测与匹配过程省略... matchedPoints = matchFeatures(features_I1, features_I2); % 计算单应矩阵H用于描述两者间的几何变换关系 tform = estimateGeometricTransform(matchedPoints,'affine'); % 应用仿射变换到第二张图像上使其与第一张相吻合 alignedImage = imwarp(I2,tform,'OutputView',imref2d(size(I1))); % 进行简单的平均加权求和操作以达到初步融合效果 fusedImage = (double(I1)+double(alignedImage))/2; imshow(uint8(fusedImage)); ``` 上述代码片段展示了如何利用MATLAB工具箱中的功能来进行基本的SAR图像配准及简单线性融合。实际应用中可能还需考虑更多复杂因素如大气效应补偿等额外预处理步骤。
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