ENVI实现热成像与可见光图像融合

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温度点生成的图像与可见光配准是不是可以理解为拍的热成像与可见光的配准
在ENVI里波段叠加和图像融合怎么实现以及生成带温度值的灰度图像

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
热成像与可见光图像融合温度点生成的图像与可见光配准在ENVI中一般可以通过以下步骤实现：

  1. 将热成像图像和可见光图像导入ENVI软件中，并进行配准。一般可使用ENVI中的图像配准工具实现。配准后，两个图像可以经过坐标变换实现重合。

  2. 对热成像图像进行温度点生成，即根据热成像图像中每个像素的温度值，在对应的位置生成一个灰度值与温度呈线性关系的灰度点，并将其添加到热成像图像中。

  3. 将热成像图像和可见光图像进行波段叠加，可以实现两幅图像的有机融合。ENVI中提供了多种波段叠加方法，如简单加权平均法，比例混合法等。

  4. 对波段叠加后的图像进行温度色彩表设定，可以生成带温度值的灰度图像。ENVI中提供了多种色彩表，如自定义色彩表，渐变色彩表等。

下面是可能的Python代码实现：

from spectral import *
import numpy as np

# 导入热成像和可见光图像
thermal_image = envi.open('thermal_image.hdr', 'thermal_image.raw')
visible_image = envi.open('visible_image.hdr', 'visible_image.raw')

# 图像配准
thermal_image = thermal_image[visible_image.geo].astype(np.float32)

# 获取温度点坐标和温度值
thermal_data = thermal_image.load()
temp_points = []
for i in range(thermal_image.shape[0]):
    for j in range(thermal_image.shape[1]):
        temp = thermal_data[i, j]
        if temp != 0:
            temp_points.append([i, j, temp])

# 在热成像图像中添加温度点
for point in temp_points:
    i, j, temp = point
    thermal_data[int(i), int(j)] = temp

# 波段叠加
merged_image = thermal_image + visible_image

# 温度色彩表设定
merged_image.set_display_mode('overlay')
merged_image.set_colormap_colors(['black', 'red', 'yellow', 'white'])
merged_image.set_colormap_range(0, 100)

# 显示图像
view = imshow(merged_image)

这段代码实现了热成像图像和可见光图像的配准，温度点的生成，波段叠加和温度色彩表设定，并通过spectral库的imshow函数显示出生成的灰度图像。其中，'thermal_image.hdr'和'visible_image.hdr'是ENVI格式的图像文件，代码中读入并进行相应的处理。波段叠加和温度色彩表设定则可以通过设置ENVI对象的属性实现。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

该回答引用ChatGPT

将热成像和可见光图像配准可以理解为将两个不同光谱范围内获取的图像对齐，使得它们的像素位置对应。

在 ENVI 中，可以通过以下步骤实现热成像和可见光图像的配准和融合，以生成带有温度值的灰度图像：

1、打开热成像图像和可见光图像，确保它们在 ENVI 中显示的尺寸和范围相同。
2、在 ENVI 中使用“图像配准”工具对两个图像进行配准。可以使用不同的配准方法，如基于地理定位信息的配准、基于特征点匹配的配准等。
3、在配准后，使用“波段数学”工具将热成像图像的温度通道与可见光图像的灰度通道进行叠加，得到一个带有温度信息的灰度图像。
4、可以使用“图像融合”工具对热成像和可见光图像进行融合，以便更好地显示温度和空间信息。
5、最后，可以使用“图像转换”工具将灰度图像转换为根据温度值着色的伪彩色图像，以便更直观地显示温度分布情况。
6、生成的带有温度值的灰度图像可以导入 ArcGIS 进行后续处理，如温度统计、热点检测、温度分布分析等。

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
是的，将温度点生成的图像与热红外成像仪获取的可见光图像进行配准，就是将两张图像重叠对齐，使得它们在相同的位置上，方便后续的波段叠加和图像融合。
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在ENVI中，波段叠加和图像融合可以使用ENVI中的菜单选项和工具栏来实现。首先，打开ENVI软件，导入热红外图像和可见光图像。然后，选择“菜单栏-Image-Registration”选项，在打开的窗口中选择“Manual Registration”来进行手动配准。在配准过程中，可以使用多种手动调整方法，如平移、旋转和缩放等，来使两张图像重叠对齐。完成配准后，将可见光图像和热红外图像进行波段叠加或图像融合，生成一张带有温度值的灰度图像。ENVI中的波段叠加和图像融合工具可以通过菜单栏或工具栏进行操作。
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生成带温度值的灰度图像需要在ENVI中进行一定的图像处理和计算。首先，根据热红外图像中的温度值和像素点的位置，将温度点生成的图像与可见光图像进行配准。然后，使用ENVI中的算法将温度值映射到灰度图像的亮度上，生成一张带有温度值的灰度图像。此外，还可以使用ENVI中的工具进行图像分割、分类和计算等操作，得到相关的温度特征参数。最后，将处理好的图像导入到ArcGIS中，使用Raster Calculator工具栏进行温度特征参数处理。

参考GPT和自己的思路，是的，热红外图像与可见光图像的配准可以理解为将两幅图像对齐，以便进行后续的处理。

在ENVI中进行波段叠加和图像融合可以按照以下步骤：

1 打开热红外图像和可见光图像，确保两幅图像在大小和分辨率上一致。
2 进入ENVI主界面，选择"Image" -> "Color Composite"，打开Color Composite窗口。
3 在Color Composite窗口中，选择"File" -> "Add Layer"，将热红外图像和可见光图像分别添加到窗口中。如果需要进行波段叠加，则可以在"Wavebands"选项卡中选择需要叠加的波段。
4 在"Display"选项卡中，可以选择图像的显示方式和颜色表，可以设置为灰度图像或者伪彩色图像。
5 在"Registration"选项卡中，进行图像配准，可以选择手动或自动配准，确保两幅图像对齐。
6 在"Blend"选项卡中，进行图像融合，可以选择不同的融合方式，如平均值融合、最大值融合、透明度融合等。
7 完成波段叠加和图像融合后，可以将结果保存为一张带有温度值的灰度图像，选择"File" -> "Save As"，将结果保存为ENVI格式或其他常用格式，如TIFF、JPEG等。
生成带温度值的灰度图像后，可以将该图像导入到ArcGIS中进行相关图像温度特征参数处理，使用Raster Calculator工具栏可以进行图像的加减乘除、取反、指数函数等运算，从而提取出所需的温度特征参数。

该回答引用ChatGPT
ENVI软件实现热成像与可见光图像融合的步骤如下：

1.使用热红外成像仪（如FLIR）拍摄热成像和可见光图像。

2.在图像分析软件（如FLIR Tools）中导出热红外图像中的所有像素点，生成温度点数据。

3.将温度点数据导入Excel中，生成温度点数据表。

4.在ENVI软件中打开热红外图像和可见光图像，进行图像配准。可以采用基于地理参考的配准方式，将两幅图像对准。

5.进行波段叠加，将热红外图像的温度信息与可见光图像的颜色信息融合在一起。

6.进行图像融合，生成带有温度值的灰度图像。

7.将图像导出为栅格数据格式，放入ArcGIS中。

8.在ArcGIS中使用Raster Calculator工具栏对图像进行相关温度特征参数处理。

9.可以使用Origin 2015等软件对处理后的数据进行进一步分析和展示。

需要注意的是，在进行热成像与可见光图像融合时，需要考虑两幅图像的分辨率、拍摄角度和地理参考等因素，以保证融合后的图像能够准确反映实际情况。

在ENVI中，波段叠加和图像融合可以通过以下步骤实现：

  1. 打开ENVI软件，加载热红外图像和可见光图像。在ENVI主界面上选择"File"菜单，然后选择"Open Image File"选项，在弹出的对话框中选择要加载的图像，点击"OK"按钮。

  2. 找到图像配准工具，选择 "Geometric Correction" 菜单，进入 "Geometric Correction" 界面，选择 "Register" 工具栏，进行热红外图像和可见光图像的配准。

  3. 进行波段叠加。在ENVI主界面上选择 "Raster" 菜单，然后选择 "Band Math" 选项，进入 "Band Math" 界面，按照提示完成波段叠加的操作。

  4. 进行图像融合。在ENVI主界面上选择 "Image" 菜单，然后选择 "Image Fusion" 选项，进入 "Image Fusion" 界面，按照提示完成图像融合的操作。

  5. 生成带温度值的灰度图像。在ENVI主界面上选择 "Raster" 菜单，然后选择 "Image Processing" 选项，进入 "Image Processing" 界面，选择 "Display As Grayscale" 工具栏，然后在 "Band" 中选择生成的图像，即可生成带温度值的灰度图像。