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如何选择重采样方法

发布时间:2022-12-10 08:18:04

① 遥感融合,erdas操作请教

分辨率融合(Resofution Merge )是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理,使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率,又具有多光谱特征,从而达到图像增强的目的。图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准(Rectification )以及处理过程中融合方法的选择,只有将不同空间分辨率的图像精确地进行配准,才可能得到满意的融合效果;而对于融合方法的选择,则取决于被融合图像的特性以及融合的目的,同时,需要对融合方法的原理有正确的认识。
方法1:主成份替换,累积变换和Brovey变换法。在ERDAS 图标面板菜单条,单击Main ! Image Intereter } Spatial Enhancement } Resolution Merge 命令,打开Resolution Merge
在ERDAS 图标面板工具条,单击Interpreter 图标}Spatial Enhancement } Resolution Merge 命令,打开Resolution Merge 对话框。
在Resotution Merge 对话框中,需要设置下列参数:
( 1 )确定高分辨率输入文件(High Resolution Input File )
( 2 )确定多光谱输入文件(Multispectral Input File )
( 3 )定义输出文件(OutPut File )
( 4 )选择融合方法(Method )
(5 )选择重采样方法
(6 )选择输出数据
( 7)选择波段输出

方法2:HLS(IHS)亮度图像替换法。在ERDAS 图标面板菜单条,单击Main ! Image Intereter } Spatial Enhancement } Mod.IHS Resolution Merge 命令,打开对话框。
在Mod. IHS Resotution Merge 对话框中,需要设置下列参数:
( 1 )确定高分辨率输入文件(High Resolution Input File )
( 2 )确定多光谱输入文件(Multispectral Input File )
( 3 )定义输出文件(OutPut File )
( 4 )选择融合方法(Method )注意选择高分图像的种类
(5 )选择重采样方法
(6 )选择输出数据
( 7)选择波段输出

方法3:HPF融合法,方法同前,选择HPF Resolution Merge

方法4:小波分析法,方法同前,选择Wavelet Resolution Merge

近日,作一项目需要将spot 10 米的影像和 landsat7 多光谱的影像融合,一直不得要领,效果很不理想。
前几天一朋友出主意如下,
1.先在erdas里将tm和spot统一重采样成10米分辨率(必须是做过正射纠正并统一坐标系和投影)
2.将tm和spot统一导出为tiff格式
3.在photoshop中配准,全色spot在下,多光谱tm在上,给spot图层做锐化(usm锐化:100,1,0)以增强边缘,
4.将tm图层透明度改为50%,合并图层,ok。
效果还算看得过眼,但有一大问题,融合后的图象颜色减淡,难以进一步增强;
这两天,自己琢磨出另一途径,效果不错,供大家参考
1.先在erdas里将tm和spot统一重采样成10米分辨率(必须是做过正射纠正并统一坐标系和投影)
2.将tm影像作RGB至IHS颜色空间转换,保留HS通道信息。
3.将SPOT影像替换tm影像亮度通道
4.将结果作IHS至RGB颜色空间转换,OK!
此方法,更大程度复合了SPOT影像高空间分辨率,和tm影像多光谱信息,具有较高

② photoshop cs3怎么进行图像重采样啊

重新取样的方法方法是:
[图像]-[图像大小],然后选上"重定图像像素",再指定一种插值方法,确定即可.

③ 音频重采样实现原理

在声纹识别中,为了满足对不同采样率的要求,常需要对语音进行重采样。重采样即将原始的采样频率变换为新的采样频率以适应不同采样率的要求。实现重采样的传统方法有三种:一是若原模拟信号x(t)可以再生,或是已记录下来,那么可以进行重新采样;二是将x(n)通过数模转换D/A变成模拟信号x(t),对x(t)经模数转换A/D在重新采样;三是L/M倍采样率转换 算法 ,对采样后的数字信号x(n),在“数字域”做采样率转换,以得到新的采样率。方法一所处理的情况比较特殊。方法二再一次引入A/D和D/A量化误差。方法三最为理想。

音频重采样主要步骤是进行插值或抽取。由于抽取可能产生混叠,内插可能产生镜像,因此需要在抽取前进行抗混叠滤波,在内插后进行抗镜像滤波。抗混叠滤波和抗镜像滤波都是使用低通滤波器实现。

假设已对音频信号x(n)(1≤n≤N)以频率L进行采样,现在要对他以新的频率M进行采样,L和M都是实数。M可以比L大或者小。如果M>L,那么就是上采样,反之,就为下采样。让y(k)(1≤k≤K)表示重采样后的信号,明显满足关系K=M/L*N。要导出y(k)的一些基本问题必须考虑:(1)需要多少个x(n)采样点去导出一个y(k)的采样点幅值;这便涉及到窗口大小的问题。(2)什么插值函数比较适合与如何估计逼近精度,这涉及到逼近函数的问题。

对于第一个问题,每个音频信号的采样仅仅决定于一些与它邻近的采样值。实际上窗是非常小的,通常仅仅包含几个采样值,以节省计算量和时间要求。第二个问题,内插函数和逼近函数是数学问题。众所周知任意连续函数可以被任意均匀的多项式或三角多项式表示。逼近的精度可以用泰勒级数和原函数的高阶函数来估计。所以理论上可以选择合适的多项式和三角多项式作为音频重采样的插入函数。

matlab中可以采用resample函数实现重采样。

④ 对于重采样的程序解析

重采样:就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中,重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

中文名重采样

外文名resampling

注 意根据信息内插象元信息

目 的提取出低分辨率影像

定义

重采样:就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。

在 遥感中,重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

重采样方法

常用的重采样方法有最邻近内插法(nearest neighbor interpolation)、双线性内插法(bilinear interpolation)和三次卷积法内插(cubic convolution interpolation)。其中,最邻近内插法最为简单,计算速度快,但是视觉效应差;双线性插值会使图像轮廓模糊;三次 卷积法产生的图像较平滑,有好的视觉效果,但计算量大,较费时。

⑤ 图像镶嵌

在实际工作中,工作区范围很大,一幅图像不能完全覆盖,这就需要进行图像的镶嵌处理。或者工作区位于几幅图像中间,需要先将几幅图像镶嵌,然后再进行图像裁剪。

图 3. 61 在视图中定义 AOI 范围

图 3. 62 将 AOI 保存为一个 AOI 文件

图 3. 63 Subset 对话框

本次工作是将裁剪好内框范围的四幅地形图进行镶嵌,得到一幅完整的地形图。具体过程如下。

1)启动图像拼接工具(Start Mosaic Tools)。图像拼接工具可以通过下列两种途径启动:

图 3. 64 选择 AOI 文件

图 3. 65 Mosaic Tool 视图

ERDAS 图标面板菜单条: Main→Data Preparation→Data Preparation 菜单→选择 MosaicIMAGE→打开 Mosaic Tool 视窗(图 3. 65);

ERDAS 图标面板工具 条: 点 击 Data Prep 图 标 → 打 开 Data Preparation 菜单 → 选择Mosaic IMAGE→打开 Mosaic Tool 视窗(图 3. 65)。

2)加载 Mosaic 图像(Add IMAGES for Mosaic)。

Mosaic Tool 视窗菜单条: Edit → Add IMAGES → 打开 Add IMAGES for Mosaic 对话框(图 3. 66);

Mosaic Tool 视窗工具条: 点击 Add IMAGE 图标→打开 Add IMAGES for Mosaic 对话框(图 3. 66);

在 Add IMAGES for Mosaic 对话框中添加需要进行镶嵌的图像。在 Add IMAGES forMosaic 对话框中,需要设置以下参数:

→拼接图像文件(IMAGE File Name): abgclip. IMG;

→图像拼接区域(IMAGE Area Option): Compute Active Area(Edge);

→Add(图像 wasia1_mss. IMG 被加载到 Mosaic 视窗中);

→同样的过程加载 hnjxclip. IMG、sqclip. IMG 和 xhxclip. IMG;

→Close(关闭 Add IMAGES for Mosaic)。

加载结果如图 3. 67 所示。

3)图像 叠 置 组 合(IMAGES Stacking )。 Mosaic Tool 视窗 工 具 条: 点 击 Set InputMode,进入设置输入图像模式的状态,Mosaic Tool 视窗工具条会出现与该模式对应的调整图像叠置次序的编辑图标。充分利用系统所提供的编辑工具,进行上下层调整,这些调整工具包括如下几种。

→Send IMAGE to Top: 将选择图像置于最上层;

→Send IMAGE up One: 将选择图像上移一层;

图3. 66 Add IMAGES for Mosaic 对话框

图 3. 67 加载结果

→Send IMAGE to Bottom: 将选择图像置于最下层;

→Send IMAGE down One: 将选择图像下移一层;

→Reverse IMAGE Order: 将选择图像次序颠倒;

→调整完成后,在 Mosaic Tool 视窗图形窗口点击一下,退出图像叠置组合状态。

4)设置重采样方法。在图 3. 68 所示 Resample 对话框中选择重采样方法(NearestNeighbor,最邻近点插值法; Bilinear Interpolation,双线性插值法; Cubic Convolution,立体卷积插值法)。

图 3. 68 Resample 对话框

5)图像匹配设置(IMAGE Matching),设置匹配方式和重叠区色调,如图 3. 69 所示。

图 3. 69 图像匹配和重叠区色调调整

6)设置输出参数,在 Output IMAGE Options 对话框中设置输出图像的投影和输出像元大小,如图 3. 70 所示。

7)运行 Mosaic 工具,给出镶嵌结果图像文件名,如图 3. 71 所示。

图 3. 70 Output IMAGE Options 对话框

图 3. 71 Run Mosaic 对话框

单击 OK 得到镶嵌好的图像。

⑥ arcgis怎么重采样改变分辨率

在ArcMap中执行以下步骤。

加载需要重采样的影像,在工具箱中找到重采样工具:

ArcToolBox--DataManagementTools--Raster--RasterProcessing--Resample;

在弹出界面中选择需要重采样的影像,设置输出路径和名称;

将分辨率改为需要的大小,默认值是输入影像的分辨率,数值等于其分辨率(以米为单位)大小;

选择重采样的算法,系统提供的算法依次为:最近邻法,双线性差值,立方(三次)卷积,多数重采样。3S处理技术http://www.dsac.cn/Software?cate=13744,上面有一些实用的技巧、方法

⑦ ArcGIS中的栅格数据重采样方法有哪些

栅格重采样主要包括三种方法:最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中;双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。默认情况下,采用最近邻分配重采样技术,这种方法同时适用于离散和连续值类型,而其他重采样方法只适用于连续数据。另外还可以用ArcGIS中的Resampling工具进行栅格重采样操作。具体操作方法可以去地理国情监测云平台看看,或者从网上搜索下,这个答案我就是从网上找到答案的。回答完毕。

⑧ Arcgis中 为什么要对配准后的数据进行重采样

因为经过配准的不同栅格的像元并不总是对齐的,因为像元大小可能不同,或者像元边界之间会有相对的偏移。当进行栅格合并时,空间分析必须为每一个输出像元指定对应的输入栅格的像元,这个过程就叫做重采样。
重采样的方法有最近邻发、search法、双线性内插法和立方卷积法。前两者适用于离散数据,后两者适用于连续数据。

⑨ 几何校正

几何畸变
几何校正
几何畸变的原因有:

传感器内部的原因
遥感平台因素
地球因素
大气折射和投影方式

几何畸变类型:
系统性畸变 内部
随机性畸变 外部

几何校正类型:
几何粗校正
几何精校正 利用地面控制点做的精密校正

几何校正原理

几何校正过程
1、坐标变换 直接法 间接法 地面控制点的选择 几何校正精度评估
2、灰度值的重采样, 对灰度值的重新计算过程就是重采样 方法有 最近邻法(简单,保留光谱信息 双线性内插法 三次卷积法(破坏图像光谱信息

几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据,回避了成像的空间几何过程,主要借助地面控制点实现校正。
步骤为:
1、对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。
2、选择地面控制点,寻找相同位置的地面控制点对。
3、选择校正模型,例如;多项式校正模型
4、选择合适的重采样方法,根据目的来选择。
5、几何校正的精度分析。位置精度,一个像元左右。

几何校正类型
根据控制点选取来源不同
1、图像到图象的几何校正
一个基准图像和一个畸变图像。
2、图像到地图的几何校正
通过具有地理坐标信息的栅格图像等。
3、具有已知几何信息的几何校正
一般通过输入几何文件和地理位置来查找表
4、 正射校正
考虑到DEM,在高程这一块。地理位置更加精确。
方法:严格的物理模型,和通用经验模型

图像配准
使同名像点在位置上和方位上重合。
几何校正注重的使数据本身的处理。
配准:考虑的是图与图之间的关系。
图像自动配准:要素
提高配准的自动化水平
特征空间,相似度度量。
投影转换,添加投影。

⑩ 涨姿势,怎样让tif数据“飞”起来

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作为一个新兴的三维GIS软件,在加载数据功能上,LocaSpaceViewer可以广泛支持加载多种数据格式,极大地丰富了用户在不同数据源的背景下对数据的浏览需求。在加载不同数据源的同时,加载速度往往成为考验大多数GIS软件的重要关键点。目前在大多数卫星影像数据的存储以及倾斜摄影生成的正射影像的存储上,tif格式文件无疑是最常见的影像储存格式。那么LocaSpaceViewer如何解决tif格式的数据加载缓慢的问题呢?下面跟着我一起来看看吧。

一、tif数据格式解析

tif格式是一种主要用来存储包括照片和艺术图在内的标签图像文件格式(Tagged Image File Format,简写为TIFF)。

TIFF与JPEG和PNG一起成为流行的高位彩色图像格式,它广泛地应用于对图像质量要求较高的图像的存储与转换。由于它的结构灵活和包容性大,它已成为图像文件格式的一种标准,在业界已经得到广泛支持,如Adobe公司的Photoshop、The GIMP Team的GIMP等图像处理应用、QuarkXPress和Adobe InDesign等桌面印刷和页面排版应用,扫描、传真、文字处理、光学字符识别和其它一些应用等都支持这种格式。

一旦体积达到1GB以上,一般的看图软件就不能正常查看了,即使专业的GIS软件类似ArcGis,GlobalMapper,LocaSpaceViewer等也需要相当长的时间来加载显示。并且存在拖拽移动卡顿的问题,因为需要不断的解析数据。

二、提高tif解析速度的方法

方法1:创建金字塔

金字塔是一种能对栅格影像按逐级降低分辨率的拷贝方式存储的方法。通过选择一个与显示区域相似的分辨率,只需进行少量的查询和少量的计算,从而减少显示时间。创建金字塔的基本原理是利用采样自底向上生成金字塔,根据需求直接取其中某一级作为操作对象,以提高整体效率。建的级越多,越方便查询,但数据冗余也越大。

金字塔的各个连续图层均以2:1的比例进行缩减采样。通过金字塔可以提高5-10倍的加载解析速度,但同时数据的体积会变大1-2倍。此数值和tif的压缩算法以及是否压缩有很大关系。创建金字塔的方式包括:Arcgis的ovr,Erdas的rrd等等,利用Arcgis创建金字塔的具体步骤见附录一。

优势:数据浏览速度加快5-10倍。

劣势:数据体积变大,文件个数变多,加载速度提升能力有限。

方法2:切割数据发布wmts瓦片服务

通过切图工具,可以把大的tif数据切分为如下图的结构(级别和原始数据的分辨率相关):

其tiles文件以分级的一系列文件夹来组织,文件夹结构为顶层目录/层目录/列目录/tiles文件,图中左上角中的“world”为顶层目录,其下的子文件夹0、1、2、3、4分别存储Level0、Level1、Level2、Level3、Level4所对应的tiles,即为层目录;层目录3下面有16(0~15)个文件夹,每个文件夹储存该列所对应的tiles,即为列目录;右边显示tiles图片为第3层(Level3)目录下第9列目录中的所有tiles图片,图片的文件名为该tiles所在的行号,图片格式为png。

从上面的叙述可知,每一个tile都有对应的地理范围,并且都有相应的索引号(层、列、行)。当在三维场景里进行全球数据浏览时,可以根据视点的高低以及视域范围,确定需要调用哪一层的那些tile。

优势:浏览速度可以提高50倍以上。

劣势:切分为瓦片数据后,文件个数暴增,造成了文件碎块,拷贝、移动大幅下降。体积增加0.5倍左右。

方法3:利用LocaSpaceViewer将tif格式转换为lrp格式

LocaSpaceViewer独创了lrp格式,其原理是对数据按照瓦片结构进行切分,单个瓦片采用压缩算法进行压缩,然后以二进制流的形式把所有的瓦片文件存储到lrp文件当中,lrp自带索引文件,通过索引查询具体的瓦片数据,比普通的瓦片结构快10倍以上。同时保证了仍然只有一个文件,但浏览速度却能提高100倍以上,数据体积因为采用分瓦片压缩,体积甚至会缩小,正常的文件体积增加是-0.5到0.5倍,而且lrp格式也支持移动设备的加载浏览和离线数据包的缓存,极大的方便了用户的使用。在LocaSpaceViewer中将tif格式转化为lrp格式具体步骤见附录二。

优势:不仅可以建立金字塔结构,进行空间索引,而且能做到高压缩,加载速度超快。

劣势:目前没发现

结语

作为一款强大的三维数字地球软件,LocaSpaceViewer可以支持加载几乎所有的GIS数据格式,包括了tif和lrp格式,用户可以使用LocaSpaceViewer加载自己的tif文件,也可以在LocaSpaceViewer中将tif文件转换成lrp格式后再进行加载。

使用过LocaSpaceViewer的用户可以明显感觉到用LocaSpaceViewer加载lrp文件能有效的解决大的数据量的tif格式文件的加载速度慢的问题,其优势是不言而喻的。单个lrp可以容纳1tb的数据,压缩比是1:10,就是说1个lrp可以存储10tb的tif数据容量。单张的tif文件在达到2GB以上后,在普通软件工具查看过程中是比较慢的,但是在LocaSpaceViewer中转换成lrp格式后,加载速度几乎可以达到秒加的程度,其速度之快可想而知。所以说,赶紧跟我一起使用LocaSpaceViewer转换成lrp文件来解决tif数据加载速度慢的问题,让你的影像加载速度不再成为问题!

附录一:Arcgis创建金字塔过程

A:点击打开工具盒创建金字塔BuildPyramids

B:选择金字塔级别Pyramidlevels(可选)

金字塔等级是指建立的金字塔层级数量。默认的级别是-1,此时会构建完整的影像金字塔。金字塔最高级别可以设为29,可以根据实际情况进行设置,级别越多,需要的时间越长。

C:选择重采样方法Pyramidresampling technique(可选)

重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值(BILINEAR)、最临近像元法(NEAREST)、三次卷积法(CUBIC)。其中最临近像元法速度最快,三次卷积速度最慢,但是重采样后图像的效果最好。

D:选择压缩方式 Pyramidcompression type (可选)

可以选择一种压缩方式或者不对金字塔进行压缩。

附录二:LocaSpaceViewer转换tif到lrp过程

A:打开LocaSpaceViewer,在“数据处理”菜单中,点击“影像批处理”或“地形批处理”(这里以影像数据为例)

弹出对话框,点击添加数据或添加目录,可以添加单个的影像数据或整个文件夹的多个影像数据,这里我们选择单个添加数据,将需要转换的tif格式的影像数据添加进来,LocaSpaceViewer可以做到一次性转换多个文件,如果转换单个数据就直接添加单个的数据进行转换即可。

可点击删除数据或删除所有,可以选择对话框中已添加的数据或全部数据进行删除。

B:开始转换影像

依次添加完成需要转换的数据后,就可以开始转换影像了,这里添加了3个tif文件进行转换成lrp格式。

C:浏览结果

数据转换完成后会弹出是否预览处理结果的对话框,点击是,进行预览转换结果。这里添加转换完成3个tif文件的速度非常快,仅仅几秒的时间,转换成lrp格式的多个数据结果在侧栏中的图层里可以看到,进行缩放或扩大浏览,速度都很快。

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