影像素养（精选6篇）
篇1：影像素养
影像科影像质量控制方案
为加强放射科影像质量管理和质量控制，保证放射科诊断质量和医疗安全，落实“医疗质量持续改进计划”，参照湖南省卫生厅下发的《放射影像质量保证方案》，特制定本院放射科影像质量保证方案。
一、放射科影像质量保证组织和人员职责分工
1、各级医院放射科应建立影像质量保证工作小组，小组成员应包括高年资影像诊断医师、放射科技师、影像设备维修人员相关专业工程技术人员，一般由5—7人组成。
2、放射科常规X射线统一管理，放射科主任负责影像质量保证方案的全面实施，组织定期和不定期的核查。影像质量保证工作小组成员中，影像设备维修人员或相关专业技术人员负责影像设备正常运行，保证影像设备运行稳定，参数准确，发生设备故障及时检修。技师负责X射线检查和扫描过程中的质量控制。影像诊断医师负责诊断操作的质量控制和影像诊断质量报告的控制。
3、各种设备日常保养责任落实到人
二、放射科工作人员准入要求：
1、从事X射线医师和技师人员应经上岗培训，取得执业医师证和放射工作人员证方可上岗。
2、从事放射诊断应有执业医师资格。技术人员应有中专及以上学历，或已取得技师资格。
3、从事放射诊断和技术人员应经放射防护知识培训合格，取得放射工作人员证。
三、影像质量评价制度
1、科内放射技术质控每周一次。核查X射线摄片体位是否符合标准：胶片尺寸统一，影像放大比例统一，不同时期检查，图像放大比例前后一致。评价影像质量，分析不合格片和差级片原因，提出改进办法。
2、在日常诊断读片的同时，从诊断角度，对影像质量进行评价，发现图像质量不能满足影像诊断，技师与技术人员沟通，提出改进建议。
3、根据诊断报告书写要求，每月一次抽查诊断报告质量。
4、技师或医师日常工作中发现质量问题应逐级报告，上级技师或医师要求技师及时处理。如质量问题较多，或出现严重质量问题，由影像质量保证工作小组研究解决。
5、定期进行放射诊断与临床手术、病理或出院诊断随访对比，一般每年不少于6次，统计影像诊断与临床诊断的符合率，分析误诊漏诊原因，不断总结经验，提高诊断正确性。
四、影像质量评价标准
（一）X射线影像质量标准
1、一般要求
（1）检查器官和结构在检查范围内可观察到。主要结构、解剖结构、解剖细节清晰辨认，影像能满足影像诊断要求。
（2）照片中的诠释齐全、无误、左右标志、检查号、检查日期、检查医院、被检查者姓名、性别、年龄、图像放大比例或比例尺等信息完整。正确放置铅号码，以分辨前后位或前位。（3）所用胶片统一，胶片尺寸合理，分隔规范，照射野大小控制适当。成人胸片不小于11x14英寸，成人四肢不小于10x12英寸。（4）图像放大比例一致：正位片、侧位片或斜位片放大比例不小于65%。
（5）整体画面布局美观，影像无失真变形。（6）对辐射敏感的组织和器官应尽可能的屏蔽。（7）对不同检查部位的影像质量标准参照湖南省《放射科管理与技术规范》第五章第一节，X片影像标准。
2、优质片标准
（1）密度合适，（照片中诊断密度范围控制在0.25—2.0之间）。
（2）层次分明（不同部位要求不同）。
（3）摄影体位正确，被检查组织影像全部在照片上显示，重点组织界限清楚，脊柱应含相邻椎体，四肢应包括临近关节，肋骨应包括第1或第12肋骨，组织影像应符合正常的解剖投影，无失真。（4）无技术操作缺陷，无体外阴影，无污片、划片、粘片、水迹、指纹、漏光、静电等阴影。
3、良级片标准
优级片中有1项不足，但对影像诊断影响不大。
4、差级片标准
优级片中有2项以上不足，尚能用于诊断。
5、废片标准 不能用于诊断。
五、诊断报告书写格式和质量评价标准
（一）诊断报告书写格式参照湖南省《放射管理与技术规范》第七章第一节，诊断报告书写常规。
（二）诊断报告质量评价标准
1、良好的影像诊断报告：书写格式符合《放射管理与技术规范》第七章，诊断报告书写规范。要求项目齐全，影像描写如实反映影像学改变，影像描述与诊断意见一致，重点突出，条理清楚，术语准确，字迹清析。
2、不符合影像诊断报告要求的：①影像描述与诊断意见矛盾；②书写过于简单；③用语不规范；④病灶主要象征未描述或描述错误；⑤字迹不清。
六、影像检查过程的质量控制
（一）放射科登记人员
核对病人姓名，性别，年龄，科室，床号，住院号，检查目的和要求，核实收费，正确登记检查编号，登记或将所有资料输入电脑。发放诊断报告时再次核对。
（二）检查技术人员
首先顺序开机，检查设备是否完好；仔细核对申请单，检查目的和要求，目的和要求不清时主动与临床开单医师联系。核对被检部位准确无误后进行检查。完成检查后观察影像质量是否良好，是否符合临床申请要求和影像诊断要求。
（三）诊断医师：
核对申请单，检查目的和要求，核对申请单、影像资料和报告单资料是否统一，观察影像质量是否符合诊断要求，诊断报告书写完成后应再次检查。
4、相关资料的记录、保存
（一）放射科设备使用日志、设备维修情况、每周一次的科内放射技术质控、每月一次的诊断报告质量抽查、日常诊断读片、放射诊断与手术、病理或出院诊断随访讨论应有专门记录本记录或有电子文档记录。
（二）摄片操作者要签名。
（三）电子文档、数字影像资料做好双备份。
（四）申请单、报告单、电子文档、影像资料等保存15年。
5、医疗安全的保证
（一）控制诊断质量，避免漏诊、误诊，提高准确率。
（二）对于重危病人，在技术检查和诊断性操作过程中，注意观察对病人生命体征，必要时临床医师陪同检查。对于脊柱外伤病人，摄片检查过程中，要注意正确搬动体位，避免脊髓损伤。颅底骨折禁止摄颏顶位。
（三）加强应急能力：X射线造影室配备急救药品和急救用品，放射科医务人员具有对造影剂过敏反应的处理能力。
（四）放射科信息安全的保证，已实施数字化、信息化的放射科资料的查阅、修改、打印、拷贝等应设置权限；内部网络的开放应予控制；坐好资料备份。
6、影像检查设备的质量控制
（一）日常维护：普通X线检查设备，每日开机后先检查机器是否正常，有无提示错误等，如有必须先排除。对于X射线机使用前必先预热球管后才能工作
（二）设备定期维护（每三个月进行一次）：设备机械性能维护，各机械限位装置有效性检查，各种运动运转检查，操作完整性检查。设备电气性能维护，各种应急开关有效性检查，曝光参数（KV、MA、MAS）检查。状态检测：每年一次，由具备相关资质的机构进行检测
7、放射科质量控制小组负责对放射科的质量控制。
成员名单： 组长：吴坤群
成员：石耀文 石进柳
周多智 潘天虎
麻秀丽 吴文将 影像科
二O一三年五月二十日
篇2：影像素养
1 我校信息发展及信息素养培养现状
随着网络技术的发展, 数字化医学影像设备的使用越来越广泛, 数字化影像学就是所使用的是数字化设备并通过PACS把这些数字化设备及其所产生的资料网络化、信息化、智能化, 最终有效整合设备、人力、物力、财力及智力资源, 达到所有资源共享的目的。目前我校第一附属医院影像科已安装了PACS系统 (影像资料存档管理系统 (Pictures Archiving and CommunicationSystem, PACS) 。大大简化了工作流程, 提高工作效率和质量。通过病人的统一编码或姓名等方式从PACS服务器或自动化磁带库调阅图像, 取消了烦琐的人工胶片调阅, 工作方便、简洁、迅速。图像显示速度加快, 为操作者节省了大量时间, 报告由医师直接在诊断工作站编辑。经上级医师在另一终端审核后通过网络打印发送, 实现网络化、信息化传送, 使诊断报告书写迅速、规范, 极大地满足临床诊治的需要, 有效地提高了工作效率和质量CT、MRI、DSA、超声等图像的阅读人人可视, 人人可参与, 工作效率明显提高。大屏幕投影会诊采用双投影图文阅片, 使图像放大、清晰, 改变了图像较小的胶片阅读模式[2]。虽然PACS系统为信息的获取提供了方便, 但带来的信息噪音也是巨大的。通过文献数据库或搜索引擎等检索工具查到的信息往往成百上千。无论是哪一个层次的医学生, 要有效地进行学习和科研, 都必须掌握信息分析与评价技能, 才能对信息的价值进行判断, 迅速选取有用的信息, 发现信息中隐含的相互关联, 从而提高个人整体素质。
目前医学影像学在教学中信息素养目标的相关课程是文献检索课和计算机课, 文献检索课是目前实施信息素养相关教育活动的一种最普遍、最主要的形式。通过本科课程设置可以看出, 主要的信息素养教育课程都是文献检索课。对所用文献检索课教材的比较分析表明, 目前文献检索课的教学内容由主到次排序一般如下:计算机检索、手工检索、基础知识、图书馆利用、其他。其中"其他"包括特种文献、循证医学资源、信息调研、查新工作、引文库检索、电子出版物、信息发布。目前文献检索课的教学内容与10年前相比, 已有了重大转变, 由以前的手工检索为主转变到计算机检索为主, 但其实质内容并没有改变, 主要还是各大检索工具的介绍、检索技能的培养。为了获取可靠的证据, 医学专业人员仅具备基本的信息检索技能显然是不够的, 必须还要具备评估信息质量、判断信息源可靠性等更高的能力[3]。
2 改革影像学生信息培养模式, 提升学科档次
根据国外经验, 信息素养能力的培养主要依靠医学信息学教育。我们根据对大学生信息素养能力的培养要求, 进行教学模式的理论研究, 在医学信息检索等课程的基础上, 进行提高大学生信息素养的理论研究, 形成科学的教学体系, 指导教学实践。具体做法是改革现有的教学内容和教学方法, 着重医学生信息处理能力的培养。改革传统教材, 利用多媒体技术和网络技术实现教学方式与手段的智能化, 充分利用学校现有的校园网设施, 使学生可在教室里和宿舍里通过终端调出课程内容进行学习, 重点介绍光盘检索技术, 数据库知识, 网络信息资源的种类与特点, 以及中外信息网络发展概况和网络信息查询工具及其使用方法等等, 培养学生处理各类信息资源的能力。如有疑难问题, 可直接或通过网络向教师提出咨询并得到解答[4]。同时, 学生个人在学习的不同阶段也有着不同的信息需求, 特别是大四、大五的高年级学生及研究生, 进行信息分析与利用能力的培养这一内容目前并未得到重视, 有必要适当开展信息分析与评价课程。信息分析与评价主要是指对大量已知信息的内容进行整理和科学抽象为主要特征的信息深加工的活动。在此过程中, 要对信息的价值进行评估, 然后选取可靠的、先进的、实用的信息进行信息的整序甚至统计, 提取信息中隐含的知识, 从而获得增值的信息产品, 它是信息素养的一个重要内容。信息素养的培养是在原医学信息检索课程的基础上注入新的元素, 在上述理论研究基础上, 从培养学生信息素养的角度对该课程的总体目标、教学理念、教学方法和手段进行更加深入的改革和实践, 完善新的教学模式, 保证教学效果。高层次的医学影像人才必须具备信息分析与评价的能力, 才能在即将到来的深造学习或临床工作中及时、快速、准备地利用信息。利用PACS可将数字化有价值的资料保存下来进行科学研究, 同时利用PACS传输资料, 让本学科以外的学术界了解学科所从事的工作, 以达到相互交流的目的, 提升学科档次, 为学科可持续发展提供保障。
3 将信息素养培养与各学科教学相结合
信息素养最早是由美国高等院校协会提出, 包括信息意识、信息能力和信息道德三方面。如今已发展成为个人综合素质的一部分, 被认为是人的一种基本素质, 已成为一个国家在全球竞争中获得优势地位的关键。信息素养教育在全世界范围内备受重视, 信息素养也成为医学影像专业学生培养的重要环节。信息素养教育不仅应考虑以信息意识、信息能力、信息知识、信息道德为主旋律的信息理论知识, 信息技术知识、外语知识也同等重要, 信息技术、外语知识与信息理论知识均属于工具学科体系, 信息技术是获取信息的技术工具, 语言是获取信息的语言工具, 信息理论知识是获取信息的策略工具。对影像专业学生来说, 除了专业知识、人文素养知识外, 工具学科知识属于必备知识, 只有具备了获取信息, 更新知识的工具, 才有建构丰富专业知识结构的可能, 只有三者相结合才具备了提高信息素养的前提。再则, 知识的拥有不是目的, 最终我们要运用到学习、生活中解决实际问题。信息素养培养与专业学科相结合, 发挥专业教师的能力培养医学生专业信息能力, 使学生的信息知识与专业知识相结合, 并通过专业实践内化为能力、从而提高自己的学习能力、思维能力与创新能力;另外, 教学部门有针对性地为学生开展各种信息实践活动, 共享信息资源, 一方面潜移默化熏陶培养学生信息素养;另一方面通过与各种生活问题联系, 在解决问题的过程中进行学生自我信息素养培养, 树立正确的信息价值观, 教会学生学会学习, 成为自我教育的主人[5]。为信息检索课程改革提供新思路, 为医学生开展医学实践奠定坚实基础。
总之, 只有在医学院校开展信息素养教育才能有效地提高医学生自学能力、竞争能力和创新能力;只有掌握信息检索技能, 理解遵循信息道德, 才能在今后的工作岗位上主动、有效地获取、利用本专业的最新知识解决医疗、医学及相关领域的问题, 提高医疗水平。信息素养教育本身就是一个系统工程, 我们在实际工作中应充分发挥各学科、各部门之间的整合效力, 形成多元开放的教育局面, 汇聚各方信息资源, 积聚大家的智慧, 才能营造丰富的信息环境, 才能真正有效地实施医学生信息素养教育, 适应新世纪对影像工作的要求。
摘要：论文分析了信息素养培养现状, 结合我国医学院校信息检索教育现状, 界定了医学生信息素养培养的目标, 提出了医学生信息素培养的多种路径的选择。
关键词：医学影像,信息素养,培养路径
参考文献
[1]申艳.网络环境下如何提高医学人员的信息素养[J].湖北经济学院学报, 2008.5 (10) :89-90.
[2]陈自谦, 杨熙章, 王锦良, 等.数字化时代医学影像学科建设与管理相关问题探讨[J].福州总医院学报, 2008, 15 (3) :254-257.
[3]赵文龙.医学文献检索[M].第2版.北京:科学出版社, 2004:13-14.
[4]胡虹, 赵文龙, 李春丽, 等.加强信息分析与评价教育--对医学生信息素养教育的一点思考.医学教育学探索, 2007, 6 (5) :399-423.
篇3：影像和影像
李萌是河北石家庄人，在北京上学，寒暑假经常往返于两地，而北京西站则是这两座城市连接的缎带。在《北京西站》这件作品中，透过情侣慢悠悠地看着显示列车次的屏幕、好友搭肩走過，有说有笑、母亲和孩子依偎在角落等待父亲的回来、陌生男子低头忙发短信、在候车大厅里徘徊，等待上车的人们等等，来纪录和思考普通人与这个时代的关系。李萌把她在北京西站拍摄的图片连接起来，完成了《北京西站》这件影像作品。也许这些身影行色匆匆，但你怎么去判定什么是值得关注什么是值得忽略的呢？李萌的影像作品最接近我所认识的影像，《北京西站》是通过影像来表现和思考内在关系的，行为成分并不明显，影像作为媒介的成分低于影像本身。它既是艺术作品，也是艺术短片，它跟影像和媒介的关系都很模糊。随着李萌视角的不断延伸，《北京西站》这种创作方式必然会延续到她梦想的电影作品上去。
“2013年的某一天，我带着大学毕业之前创作的所有作品，来到潮白河边，一张一张的将他们投入火中，希望他们还能陪伴着那个已经死去的我，希望他们还能给那个死去的我带来快乐。”这是胡靖行为影像作品《醉生梦死—5》配以的旁白。不敢相信，胡靖将他之前所有的作品在潮白河边付之一炬，燃烧过后，只剩下了一堆灰烬。他把这个燃烧的过程通过影像的方式纪录了下来，取名为“醉生梦死—5”。这件作品不存在影像本身的任何实践和思考，而是胡靖本身的思考和切割，不管是以前的创作还是那个已经死去的 “我”。他的作品精准而且震撼，通过将作品付之一炬的行为，表现出自我的恐惧和对时代的迷茫，否定自我又惶恐不安，极力躲避又无处可逃。胡靖的影像作品最不接近我所认识的影像，它更偏重于行为，影像只是作为一种媒介，记录下了他的行为而已，影像本身是苍白的。所有的创作过程和艺术观点都通过行为来传达，不经过影像转换。而《醉生梦死》系列的前四部作品也并非影像作品。
方列丰带来“雪花”电视机，名为“唇”的影像作品。整件作品从头到尾都是“雪花”，看不出任何内容和图像。不过，过于相信自己的眼睛并不是一件好事，因为这些“雪花”正是我们平时看到的图像。只不过，在方列丰的数码转化下，呈现出了他们的原始状态：即统一码、万国码、单一码。陈明强带来的则是名为《起来……》的影像作品，通过天安门升旗现场和在不同地点演唱国歌的双画面对比，来对自己唱国歌这件事给予严肃正当的理由。张丽丹带来的作品则是《一颗名叫“张丽丹”的树》，他试图通过短暂的时间，让自己和树做一个本体的转换，即张丽丹成为几分钟的树，以此来对“存在”这个问题做一次非物理、非哲学的解读和验证。
毋宁说，他们在影像上的偶遇是必然的，因为不管任何媒介，他们终会相遇。YCEA青年实验艺术小组的存在是对艺术多样性的挑战，也是对当代艺术的挑战，不管他们使用的媒介是影像还是其他，他们的创作热情和初衷始终坚定不移。
篇4：影像素养
1实验过程
1.1研究区选择
选择普达措国家公园属都湖与碧塔海周边地区作为研究区域。该区域位于滇西北生物多样性丰富区域, 是入选国际名录的重要湿地保护区。具有重要的生态地位和研究价值, 是高原湿地研究的热点区域。该区域中分布着高原湖泊、湖泊周边及山间谷地中的草甸和草地、以松和杉为主的林地以及几条道路。地物景观类型构成相对简单, 有利将研究问题聚焦。同时草甸、林地等类型中的次一级的景观构成, 为研究的深入提供了充足的空间。该文作者近年曾较详细的实地调查过该区域, 积累了不少有价值的信息和数据。选择该区域作为研究区, 有较充分的研究基础。
1.2研究数据
使用于2003年12月获取的Hyperion数据和2003年11月的SPOT数据, 进行校正、配准等预处理, 并根据研究区界限进行裁切, 获得研究区的基础遥感数据。两个数据的获取时间相差近两个月。但根据实地调查的结果和已有的相关研究, 研究区由于位于重要自然保护区中, 景观变化以缓慢的自然演替为主。一两个月时间的差异对后续实验的影响是可以忽略的。在2003年11—12月期间, 也未发生对景观有明显改变的重大事件。根据相关文献, 选择Hyperion数据的两个典型的波段组合用于后续融合和分类。高光谱数据是一个高维度数据, 存在着数据冗余度高、数据量大、计算代价高等缺点。结合应用需求, 针对性的选取波段组合作为分析的数据来源, 能将高光谱数据的处理变为一个较低维数的数据处理问题。这两个波段组合 (数字代表波段号) 分别是 (29:23:16) 、 (50:23:16) , 对应的波长分别是:641:580:509nm, 855:580:509nm。 (29:23:16) 组合是用来形成真彩色图像最常用的组合。使用 (50:23:16) 组合来形成真彩色图像时, 图像中的植被会显示成偏红的颜色。
1.3融合与分类方法
数据融合根据信息处理层次的差别可区分为:像素级融合、特征级融合和决策级融合。实验进行的是像素级融合。像素级融合的方法主要有:Gram-Schmidt光谱锐化融合法、平滑调节滤波 (SFIM) 变换融合法、加权平均法 (W A M) 融合法和小波变换 (WT) 融合法等。参考前人已有的尝试, 选用Gram-Schmidt光谱锐化融合法进行实验。
采用非监督分类方法对融合数据进行分类。从最常用的非监督分类方法K-均值聚类方法和I S O D A T A聚类方法中选用I S O D A T A方法进行此次实验。使用ISODATA方法的关键是确定分类是所使用的主要参数:迭代次数、分类数量的范围、变化阈值、类别最大标准差、类别最小距离等。通过使用样本数据多次尝试, 确定了所需要的参数数值。在实地调查信息的基础上, 结合对实验所用影像的观察, 确定了地物景观类型。共分为:水体、林地阳坡、林地阴坡、草甸、草地、公路及裸地6类。ISODATA分类的结果, 类别数大于地物景观类型数。在分类的后处理中, 进行了类别合并, 将ISODATA分类的结果归并成地物景观类型。同时, 由于融合影像分辨率较高, 分类结果中小斑块过多, 还使用Majority/Minority分析方法进行了小斑块去除。1.4分类结果评价
从主观定性和客观定量的两种途径, 对分类结果进行评价。主观定性途径主要依据景观格局的吻合程度、地物显著特征点的分类细节情况, 参照同时期研究区的高分辨率影像和实地调查信息, 进行判断。客观定量途径则进行了混淆矩阵的计算, 使用总体分类精度、Kappa系数及类别间错分情况来进行评价。参照研究区的实地调查数据, 依据高分辨率影像, 通过人工解译, 建立了验证数据, 用于计算混淆矩阵。
2实验结果及分析
观察融合影像, 并与原高光谱影像、高分辨率影像比较, 可以发现:融合影像的空间分辨率改善明显, 公路等较细小地物已能看清;精细光谱信息的引入, 使得不同地物类型的差异得到凸显。这是进步的一面。同时, 也注意到农地等一些地物的轮廓, 相较原高分辨率影像变形明显。高光谱影像的较低空间分辨率拖累了融合影像的图像质量。
直观观察分类结果, (29:23:16) 波段组合融合影像的分类结果中, 斑块较为破碎和凌乱。属都湖、碧塔海水体的轮廓已不完整, 景观格局与实际情况有明显差别。 (50:23:16) 波段组合融合影像的分类结果中, 景观格局保持较好。尤其是水体的识别十分准确。与原高分辨率影像分类结果相比, (50:23:16) 波段组合融合影像的分类结果虽然在面积较小地物的识别上有退化, 但在强化不同地类的差别、凸显景观格局方面, 进步明显。 (29:23:16) 波段组合融合影像的分类结果, 则明显不及原高分辨率影像的分类结果。
通过计算混淆矩阵, 可以看出 (50:23:16) 波段组合融合影像的分类精度明显优于原高分辨率影像。 (29:23:16) 波段组合融合影像的分类精度相比原高分辨率影像没有明显改善, Kappa系数则明显下降。通过数据融合, 在融合影像中集聚了更丰富的信息。高光谱数据的精细光谱信息确实能够有效改善原高分辨率影像的地物分类结果。当然, 波段数据的选择是关键, (29:23:16) 波段组合在当前研究区的地物识别中无助益。
3结语
通过使用Hyperion数据不同波段组合与高分辨率影像进行数据融合, 并进行地物分类的实验表明, 通过数据融合, 能够在融合影像中兼具高空间分辨率和高频谱分辨率的优势。高光谱数据中的不同波段组合能够突显的信息存在较大差别。波段组合选择既是降低维数、降低计算代价, 有效利用高光谱数据的重要方法, 也是高光谱数据能够发挥积极作用的关键。
参考文献
[1]TRW.Space, Defense&Information System.EO-1/Hyperion Science Data User’s Guide, Level 1_B[M].2001.
[2]赵书河.多源遥感信息融合技术与应用[M].南京:南京大学出版社, 2008.
[3]林志垒, 晏路明.地球观测1号高光谱与全色图像融合的最佳方法[J].计算机应用, 2014, 34 (8) .
[4]赵春晖, 陈万海, 杨雷.高光谱遥感图像最优波段选择方法的研究进展与分析[J].黑龙江大学自然科学学报, 2007 (10) .
[5]刘建平, 赵英时, 孙淑玲.高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究[J].遥感技术与应用, 2001 (3) .
篇5：从倾斜影像上获取核线影像的方法
1 不同核线影像的区别
在具体阐述如何获得核线影像之前, 说明一下各种核线影像的区别。第一种是基于平行于摄影基线水平核线影像, 这里的“水平”有特殊的含义, 它指核线影像面平行于摄影基线;第二种类似的核线影像, 即平行于地面水平核线影像, 这里的“水平”指核线影像面平行于地面。第三种则是倾斜影像直接获取的核线影像。“水平”核线影像的优点是无论是否竖直摄影, 得到的核线影像都是水平的, 立体显示比较真实;缺点是必须完成绝对定向后方可生成, 观测精度部分依赖于绝对定向, 而且生成速度较“倾斜”方式慢。“倾斜”的核线影像有生成速度快、处理比较灵活、不依赖控制点定向结果的优点, 唯一的缺点就是立体显示与真实感不强 (但不会出现观测误差) 。
2 从倾斜影像上获取核线影像的步骤
怎样才能获得同名核线呢?在全数字型自动化测图系统中, 航摄底片是由滚筒式的扫描仪数字化, 这就无法保证沿核线进行扫描, 而只能获得如前所述的按规则排列的“数字影象”。这就必须对它进行重采样, 从中提取同名核线。
从倾斜影像上直接获取核线影像的具体步骤如下。
2.1 内定向参数计算及坐标系统转换
在“数字影象”中存在着两种坐标系统:一是象片坐标系统, 它以象主点为坐标原点:O-xy;二是扫描坐标系 (I, J) , 它以扫描方向为I轴, 以步进方向为J坐标。I、J以象元素为单位, 对于某个象元素而言, 其J坐标值就是该象元素所在的扫描行的序号;它的I坐标值是该象元素在此扫描行内象素序号。因此扫描坐标系之增量为采样间隔。扫描坐标系相对于象片坐标系除了存在着平移、旋转以外, 还存在着仿射变形, , 因此应采用下述的一般线性变换关系予以描述:
内定向就是根据像片的框标坐标和相应的摄影机检定参数, 恢复像片与摄影机的相关位置, 即建立像片坐标系。框标和相机参数由航摄鉴定表给出。一般来说象片上有四个框标, 可按式列出8个方程式, 而式只有6个参数, 因此可按平差求得内定向参数之或是值。实际解算时, 先将框标坐标重心化, 其重心坐标即为主点坐标, 然后由平差求得参数m1、m2、n1、n2。
根据所求得之参数m1、m2、n1、n2以及主点坐标就能进行两种坐标系的变换, 由扫描坐标I、J变换到象片坐标:
或由象片坐标反求其相应的扫描坐标:
式 (2) 、 (3) 除了用于两个坐标系统相互变换外, 还可以用其他的计算。例如由扫描坐标I、J直接计算象空坐标u、v、w (不通过像片坐标x、y) , 从而进行前方交会地面坐标。由于像片坐标与象空坐标之间的关系为:
考虑到关系式 (2) , 即可直接由I、J变换到u、v、w之关系式:
式中:
2.2 同名核线的确定
由于在倾斜像片上核线是直线, 因此, 只要求出核线上两个点, 核线就完全确定了。若已知左片上任意一点p1, 则应确定左片上通过点p1的核线上另一点q1。根据核线的定义, 摄影光线S1p1、S1q1与摄影基线共面, 所以:
若采用单独法相对定向系统, by=bz=0, 则 (a) 简化为:
式中象点的空间坐标vp1、wp1、vq1、wq1都是数字影像上像元素的扫描坐标I、J的函数, 将 (4) 式代入 (b) 并简化, 即可求得该核线上另一个的扫描坐标Jq 1:
此核线相对于扫描方向 (I) 的方向角K 1为:
由上述计算核线在倾斜象片上的方向只与该核线所通过的某个点 (如p1) 有关也就是说只要已知相对方位元素、数字影象的内定向参数, 给定了一个点的坐标, 就可以求出通过该点的核线方向J。
同理, 可得到右片扫描坐标系内的方向角K2。
2.3 核线上象元的排列与重采样
沿核线排列象元涉及到对原始的“数字影象”进行重采样。一般来说重采样有两种方法线性内插与邻近点法。本文方法要求沿核线上的象元之间的间隔沿数字影象的扫描方向上分量不变, 即仍等于原始影像的采样间隔。因此核线上象元之灰度只涉及到方向相邻两个象元之间的线性内插, 或者是在该两个象元之间选择一个最邻近的象元作为核线上的象元。
线性内插就是根据核线上的象元中心到数字影像上、下相邻的两个象元中心的距离d1、d2的加权平均。 (d1+d2) 等于采样间隔——常数△, 令
式中w1是行为J、列为I的原始影像的象元的灰度Dj, i的权, w2是行为 (J+I) 、列为I的原始影像的象元的灰度Dj+1, i的权。则核线上第i个象元之灰度Di为:
邻近元法比线性内插省时, 但其合理性及精度均不如线性内插, 故核线重采样采用线性内插法。
参考文献
[1]张祖勋, 张剑清.数字摄影测量学[M].武汉:武汉大学出版社, 2002.
[2]李德仁, 周月琴, 金为铣.摄影测量与遥感概论[M].北京:测绘出版社, 2003.
篇6：影像素养
关键词：遥感,像素级,影像融合,精度评价
0 引言
我国是煤炭能源大国, 然而对煤炭长期的粗放式开采造成很多环境问题, 利用多源遥感数据和辅助地理信息获取土地利用和覆盖信息, 可以充分利用遥感的优势, 通过对多源遥感数据进行融合处理, 可以有效地克服单一遥感数据的不确定性, 提高信息利用率, 增强数据的可靠性和可用性[1]。针对煤矿区的不同时段, 不同传感器的遥感影像, 进行融合处理并进行自动的分类提取, 可以获取煤矿区植被、水体、建筑物的面积在不同年代的覆盖水平, 进而获取矿区地面环境演变的知识, 以指导生产实践及环境治理。
本文先从理论上介绍了当前主流的一些图像融合处理算法及精度评价方法, 再通过对预处理后的皖北钱营孜矿区遥感影像进行处理和评价实验, 结合灰度剖面曲线评价的方法, 对不同的图像融合方法进行分析和比较, 最终综合光谱和空间分辨率的要求, 选择适合的融合方法进行矿区遥感影像的图像融合。
1 像素级影像融合方法
像素级影像融合是直接在原始数字图像上进行的融合或者经过适当的变换在频率域中进行的融合。像素级影像融合是最低层次的融合方法, 主要目的是为了图像增强、图像分割和图像分类服务。现在已经形成较成熟的技术。
1.1 HSV变换算法
HSV变换是先将获取的多光谱影像进行彩色变换, 分离出色度 (H) 、饱和度 (S) 、亮度 (V) 分量;然后将高分辨率全色影像与分离的亮度分量进行直方图匹配, 最后将饱和度分量和分离的色度与匹配后的高分辨率影像, 按照HSV反变换, 进行彩色合成[4]。因为多光谱影像中的亮度分量被替换成全色影像灰度值, 所以HSV变换可以增强多光谱影像在空间细节上的表现能力, 但是融合后的影像会有较大的光谱失真。
1.2 Brovey变换算法[5]
Brovey变换图像融合也就是彩色标准化 (Color Normalized) 变换融合, 它是将多光谱图像的像元空间分解为亮度和色彩成分, 并运用计算的原理进行的。其计算公式如下:
其中, R为多光谱图像的红波段;G为多光谱图像的绿波段;B为多光谱图像的蓝波段;I为高空间分辨率图像亮度。为了得到更满意的结果, 可对变换公式作如下修改:
其中, a1, a2, b1, b2, c1, c2均为变换公式的系数。
1.3 Gram-Schmidt变换算法
Gram-Schmidt变换是多元统计和线性代数常用的变换方法, 它是通过对多维影像或矩阵进行正交变换, 来消除冗余信息的。
Gram-Schmidt变换融合步骤如下:
以低分辨率多光谱波段模拟一个低分辨全色波段→对模仿出的全色波段和多光谱波段进行GS变换→用高分辨率全色波段替换GS变换后的第一波段→对替换后的数据进行GS变换逆变换。
1.4 主成分 (PCA) 变换算法
PCA变换在进行融合中有2种变换方法:一种是参与变换的方法, 另一种是替换变换的方法。
2 像素级影像融合算法精度的评价
遥感影像精度评价目前还没有统一的标准, 现在主要采用的是主观定性与客观定量相结合的方法。本次实验主要采用主观评价和客观评定相结合的方法, 对融合影像的质量做出评价。
2.1 主观定性评价
主观定性评价即是从色调、清晰度、地物形状和纹理信息等方面对原始影像和融合影像进行比较, 从而对融合效果有一个定性的认识。
本文还提出一种基于灰度剖面曲线的定性评价方法, 可以从随机取出的灰度剖面曲线的振幅和走势上反映出两影像在空间分辨率和光谱相应范围上的差异。
2.2 客观定量评价
定量评价主要通过多元统计方法进行, 如影像的熵、方差、相关系数、平均梯度等。主要评价指标及其公式介绍如下。
2.2.1 熵
根据仙农 (Shannon) 信息论原理, 1幅8 bit影像x的熵为:
其中, Pi为影像出现灰度值为i的像素的概率。
2.2.2 偏差
偏差D是指原始影像M (x, y) 灰度平均值与融合后影像F (x, y) 灰度平均值之差。亦可以说是原始影像M (x, y) 灰度平均值与融合后影像F (x, y) 之差影像的灰度平均值, 即:
D反映融合影像与原多光谱影像光谱特征变化的平均程度。
2.2.3 相关系数
融合的影像与相应的多光谱影像的相关系数ρ能反映融合影像同原多光谱影像光谱特征相似程度, 即保持光谱特性能力, 其计算公式如下:
2.2.4 其他评价指标
其他评价指标包括相对偏差、平均梯度、差方差、标准偏差等。
3 对钱营孜矿区影像的融合处理
以皖北钱营孜矿区及其附近区域2009年高分辨率SPOT影像 (2.5 m) 和ALOS多光谱影像 (10 m) , 采用不同融合模型进行实验。
4 影像融合的精度评价
4.1 主观定性评价
通过实验结果进行对比分析可以得出, HSV融合和Brovey融合改变了多光谱影像的颜色, 光谱信息受到较大的损失。Brovey融合后的影像还有很多斑点噪声, 效果也最差。其他融合方法都较好的保持了影像的光谱特性, 但在空间细节信息的保持上, PCA融合后的影像要稍微差一些, 整体比较模糊, 其他融合方法则较清晰。
4.2 客观定量评价
利用IDL数据交互式语言对公式进行编程, 并对融合后的影像统计熵、偏差和相关系数3个定量指标值见表1。
熵H (x) 反映了影像信息丰富的程度, 融合影像的信息熵越大, 表明融合影像的信息量增加, 所含的信息越丰富, 融合质量越好。根据表1可知, 4种融合方法中, Gram-Schmidt, PCA, Brovey3种方法变换后的影像熵值变化不是很大, 但是HSV变换后影像的熵增加最明显。表1反映了PCA变换和Gram-Schmidt变换后的多光谱影像与原对应波段影像相关系数比Brovey, HSV高, 说明前两者对多光谱影像的光谱信息继承的比较好。而和全色影像的相关系数HSV变换后的影像最高, 说明HSV融合方法对影像空间信息保持的很好, 而PCA和Gram-Schmidt变换后影像对原全色影像的分辨率特征继承效果又要好于Brovey变换后的影像。
5 结语
本文在对传统图像融合算法进行分析的基础上, 采用灰度剖面曲线评价方法对图像融合的结果进行定性和定量的评价, 结果表明:Gram-Schmidt和PCA光谱特性好, 比较适合于计算机自动解译与分类;Brovey和HSV融合后影像空间分辨率好, 但光谱变化大, 适合于目视解译。四种方法中, 假如综合考虑光谱特性和空间分辨率特性, 则Gram-Schmidt是最好的选择。在实际运用中, 可以根据实际情况区别对待, 在对光谱特征要求比较高时, 可以采用Gram-Schmidt或PCA融合算法, 而在进行更新地形图等对空间分辨率要求比较高的工作时可以采用Brovey和HSV融合算法。
参考文献
[1]郭云开, 夏丹.基于小波变换的多源遥感图像融合方法[J].公路与汽运, 2006 (2) :107-109.
[2]Richards J A, Jia X.Remote sensing digital image analysis:An introduction[M].Berlin:Springer, 1999.
[3]Pierre T.Comparison of different methods to merge SPOT Pan and XS data:Evaluation in an urba area[A].Future Trends in Remote Sensing[C].Rotterdam:Balkema, 1998:435-443.
[4]邓书斌.ENVI遥感图像处理方法[M].北京:科学出版社, 2010.
[5]张生, 赵春三, 杨桄, 等.多光谱与高分辨率图像融合方法比较研究[J].遥感信息, 2007 (5) :56-60.