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    影像以想要导出波段的方式呈现,例如Red(Band 3),Green(Band 2),Blue(Band 1);(Showing your images in QGIS using the way you want, such as Red(Band 3),Green(Band 2),Blue(Band 1))

    右击目标影像 (Right click on the target image),Export->Save as …-> Choose Rendered image

    注:日常笔记,仅供参考

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  • 多波段融合

    千次阅读 2019-04-03 09:49:30
    图像拼接一般包括warp(映射), compensation(光照补偿)和blend(融合)三部分。 warp部分主要取决于相机参数估计的准确性,光照补偿主要用于解决不同图像曝光不同所带来的输出图像的不同局部的光照差异,而blend则用于...

    https://blog.csdn.net/smallflyingpig/article/details/61200497

    图像拼接一般包括warp(映射), compensation(光照补偿)和blend(融合)三部分。 
    warp部分主要取决于相机参数估计的准确性,光照补偿主要用于解决不同图像曝光不同所带来的输出图像的不同局部的光照差异,而blend则用于融合不同图像之间的重叠部分,一般使用线性加权的方式来得到最终的输出图像。
     

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  • 上一篇文章讲了关于影像的创建和波段添加,今天说一下关于影像集合的添加整体的思路是一样的下面这段话大家自己看下我就不翻译了。 In addition to loading anImageCollectionusing an Earth Engine collection ID,...

    上一篇文章讲了关于影像的创建和波段添加,今天说一下关于影像集合的添加整体的思路是一样的下面这段话大家自己看下我就不翻译了。

    In addition to loading an ImageCollection using an Earth Engine collection ID, Earth Engine has methods to create image collections. The constructor ee.ImageCollection() or the convenience method ee.ImageCollection.fromImages() create image collections from lists of images. You can also create new image collections by merging existing collections. For example:

     

     

    代码:

    // 先创建两个影像作为一会要添加的对象
    var constant1 = ee.Image(1);
    var constant2 = ee.Image(2);
    
    // 创建一个由列表的影像集合容器用来完成影像的添加
    var collectionFromConstructor = ee.ImageCollection([constant1, constant2]);
    print('collectionFromConstructor: ', collectionFromConstructor);
    
    // 通过fromImages的形式来添加影像
    var collectionFromImages = ee.ImageCollection.fromImages(
      [ee.Image(3), ee.Image(4)]);
    print('collectionFromImages: ', collectionFromImages);
    
    // 将两个集合进行淹没
    var mergedCollection = collectionFromConstructor.merge(collectionFromImages);
    print('mergedCollection: ', mergedCollection);
    
    // 创建矢量集合,并分别单独设置其中的每一个影像
    var features = ee.FeatureCollection(
      [ee.Feature(null, {foo: 1}), ee.Feature(null, {foo: 2})]);
    
    // 按照矢量集合创建影像集合
    // 通过在 FeatureCollection 上映射函数。也就是传值images
    var images = features.map(function(feature) {
      return ee.Image(ee.Number(feature.get('foo')));
    });
    
    // 打印结果
    print('Image collection: ', images);

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  • 图像拼接 - 多波段融合

    千次阅读 2018-05-18 10:50:37
    转自:... warp部分主要取决于相机参数估计的准确性,光照补偿主要用于解决不同图像曝光不同所带来的输出图像的不同局部的光照差异,而blend则用于融合不同图像之间的重叠部分,一...

    转自:https://blog.csdn.net/smallflyingpig/article/details/61200497

    概述

    图像拼接一般包括warp(映射), compensation(光照补偿)和blend(融合)三部分。 
    warp部分主要取决于相机参数估计的准确性,光照补偿主要用于解决不同图像曝光不同所带来的输出图像的不同局部的光照差异,而blend则用于融合不同图像之间的重叠部分,一般使用线性加权的方式来得到最终的输出图像。 
    image stitching


    多波段融合(multi blend)

    多波段融合的基本思想是图像可以分解为不同频率的图像的叠加(类似于傅里叶变换),在不同的频率上,应该使用不同的权重来进行融合,在低频部分应该使用波长较宽的加权信号(例如高斯核函数中sigma比较大),在高频部分应该使用较窄的加权信号(例如高斯核函数的sigma比较小),其算法如下:

    1. 计算输入图像的高斯金字塔。如果输入图像是A,BA,B,则计算GA0,GA1,GA2,GA3,GA0,GA1,GA2,GA3,…GB0,GB1,GB2,GB3,GB0,GB1,GB2,GB3,…(如何计算高斯金字塔?)
    2. 计算输入图像的拉普拉斯金字塔。记为LA0,LA1,LA2,LA3,LA0,LA1,LA2,LA3,…LB0,LB1,LB2,LB3,LB0,LB1,LB2,LB3,…(如何计算拉普拉斯金字塔?)
    3. 将处于同一级的拉普拉斯金字塔进行融合。例如在拼接缝两侧使用简单的线性融合。记输出图像为CC,则这里得到LC0,LC1LC0,LC1…
    4. 将高层的拉普拉斯金字塔依次扩展直至和LC0LC0相同分辨率。我们记做LC00,LC11,LC22LC00,LC11,LC22…
    5. 将4中得到的图像依次叠加,则得到最终的输出图像CC

    代码实现

    使用matlab实现多波段算法如下:

    function C = multi_blend(A, B);
    
    %resize A,B,C to the same size
    A_size = size(A);
    B_size = size(B);
    C_size = [512,512];
    if(A_size ~= C_size)
        A = imresize(A,C_size);
    end
    if(B_size ~= C_size)
        B = imresize(B,C_size);
    end
    
    %gaussian kernel
    kernel=fspecial('gaussian',[5 5],1);
    
    %obtain the Gauss Pyramid
    G_A0 = A;
    G_A1 = conv2(G_A0,kernel,'same');
    G_A1 = G_A1(2:2:size(G_A1,1),2:2:size(G_A1,2));
    G_A2 = conv2(G_A1,kernel,'same');
    G_A2 = G_A2(2:2:size(G_A2,1),2:2:size(G_A2,2));
    G_A3 = conv2(G_A2,kernel,'same');
    G_A3 = G_A3(2:2:size(G_A3,1),2:2:size(G_A3,2));
    G_A4 = conv2(G_A3,kernel,'same');
    G_A4 = G_A4(2:2:size(G_A4,1),2:2:size(G_A4,2));
    G_A5 = conv2(G_A4,kernel,'same');
    G_A5 = G_A5(2:2:size(G_A5,1),2:2:size(G_A5,2));
    
    G_B0 = B;
    G_B1 = conv2(G_B0,kernel,'same');
    G_B1 = G_B1(2:2:size(G_B1,1),2:2:size(G_B1,2));
    G_B2 = conv2(G_B1,kernel,'same');
    G_B2 = G_B2(2:2:size(G_B2,1),2:2:size(G_B2,2));
    G_B3 = conv2(G_B2,kernel,'same');
    G_B3 = G_B3(2:2:size(G_B3,1),2:2:size(G_B3,2));
    G_B4 = conv2(G_B3,kernel,'same');
    G_B4 = G_B4(2:2:size(G_B4,1),2:2:size(G_B4,2));
    G_B5 = conv2(G_B4,kernel,'same');
    G_B5 = G_B5(2:2:size(G_B5,1),2:2:size(G_B5,2));
    
    %get Laplacian Pyramid
    L_A0 = double(G_A0)-imresize(G_A1,size(G_A0));
    L_A1 = double(G_A1)-imresize(G_A2,size(G_A1));
    L_A2 = double(G_A2)-imresize(G_A3,size(G_A2));
    L_A3 = double(G_A3)-imresize(G_A4,size(G_A3));
    L_A4 = double(G_A4)-imresize(G_A5,size(G_A4));
    L_A5 = double(G_A5);
    
    L_B0 = double(G_B0)-imresize(G_B1,size(G_B0));
    L_B1 = double(G_B1)-imresize(G_B2,size(G_B1));
    L_B2 = double(G_B2)-imresize(G_B3,size(G_B2));
    L_B3 = double(G_B3)-imresize(G_B4,size(G_B3));
    L_B4 = double(G_B4)-imresize(G_B5,size(G_B4));
    L_B5 = double(G_B5);
    
    %construct the mask
    size0 = size(L_A0);
    mask0 = zeros(size0);
    mask0(:,1:size0(2)/2)=1;
    mask0(:,size0(2)/2-5:1:size0(2)/2+5)=repmat(1:-0.1:0,[size0(1) 1]);
    size1 = size(L_A1);
    mask1 = zeros(size1);
    mask1(:,1:size1(2)/2)=1;
    mask1(:,size1(2)/2-5:1:size1(2)/2+5)=repmat(1:-0.1:0,[size1(1) 1]);
    size2 = size(L_A2);
    mask2 = zeros(size2);
    mask2(:,1:size2(2)/2)=1;
    mask2(:,size2(2)/2-5:1:size2(2)/2+5)=repmat(1:-0.1:0,[size2(1) 1]);
    size3 = size(L_A3);
    mask3 = zeros(size3);
    mask3(:,1:size3(2)/2)=1;
    mask3(:,size3(2)/2-5:1:size3(2)/2+5)=repmat(1:-0.1:0,[size3(1) 1]);
    size4 = size(L_A4);
    mask4 = zeros(size4);
    mask4(:,1:size4(2)/2)=1;
    mask4(:,size4(2)/2-5:1:size4(2)/2+5)=repmat(1:-0.1:0,[size4(1) 1]);
    size5 = size(L_A5);
    mask5 = zeros(size5);
    mask5(:,1:size5(2)/2)=1;
    mask5(:,size5(2)/2-5:1:size5(2)/2+5)=repmat(1:-0.1:0,[size5(1) 1]);
    
    %obtain the output
    L_C0 = L_A0 .* mask0 + L_B0 .* (1-mask0);
    L_C1 = L_A1 .* mask1 + L_B1 .* (1-mask1);
    L_C2 = L_A2 .* mask2 + L_B2 .* (1-mask2);
    L_C3 = L_A3 .* mask3 + L_B3 .* (1-mask3);
    L_C4 = L_A4 .* mask4 + L_B4 .* (1-mask4);
    L_C5 = L_A5 .* mask5 + L_B5 .* (1-mask5);
    C = L_C0+imresize(L_C1,size0)+imresize(L_C2,size0)+imresize(L_C3,size0)+imresize(L_C4,size0)+imresize(L_C5,size0);
    
    figure(1);
    imshow(A);
    figure(2);
    imshow(B);
    figure(3);
    imshow(uint8(C));
    
    end
    

    实验效果:

    输入两张光照差别很大的图像: 
    输入图片 
    左半部分使用左图,右半部分使用右图,进行多波段融合得到如下: 
    这里写图片描述


    每个波段融合使用的掩膜如下(白色代表左图成分,黑色代表右图成分): 
    sigma0 
    sigma1 
    sigma2 
    sigma3 
    sigma4 
    sigma5

    其中前四幅图为显示方便做了偏移处理。

    参考

    1. P. Burt and E. Adelson. A multiresolution spline with application to image mosaics. ACM Transactions on Graphics, 2(4):217–236, 1983.
    2. Matthew Brown and David G. Lowe. Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features.

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