Question

我是Python编程的新手，我需要你的帮助。在发布之前，我总是首先研究我的问题。

我有tiff格式的SAR双偏振图像（2 ^ 16灰度值）。在这个tiff图像中有两个波段。第一频带（HH_band）是水平偏振信道，第二频带（HV_band）是垂直偏振信道。我想创建一个RGB合成图像。为此，我需要按如下方式对两个通道进行分层堆叠：

获得第一个乐队（HH_band）
获得第二个频段（HV_band）
获得比率（HH_band / HV_band）

我知道有很多人发布了类似于此的内容（自然色的RGB合成图像）。我尝试使用openCV库中的cv2.merge或cv2.split但是没有用。我认为在Python中创建一个SAR RGB图像相对容易（因为我已经看过一些关于创建LANDSAT RGB图像的文章），但我遇到了困难。

我非常感谢任何帮助。

Answer 1

以下是以编程方式完成波段合成的可能方法：

import numpy as np

tif = io.imread('dual_polarization_image.tif')

band = {'HH': 0, 'HV': 1}

r = tif[:, :, band['HH']]
g = tif[:, :, band['HV']]

hh = r.astype(np.float64)
hv = g.astype(np.float64)

b = np.divide(hh, hv, out=np.zeros_like(hh), where=hv!=0)

rgb = np.dstack((r, g, b.astype(np.uint16)))

说明：

只需重新定义字典band的值，就可以处理TIFF图像中不同的频段排列。
在计算带宽之前，需要将数据转换为np.float64。
我已利用universal functions的where选项来避免零分割警告。
为了使合成成为可能，必须将波段比（蓝色通道）转换回与原始波段（红色和绿色通道）相同的类型（即np.uint16）。

Answer 2

没有样本图像很难测试，但您应该只需在命令行中使用 ImageMagick 执行此操作，该命令行包含在大多数Linux发行版中，可用于OSX和Windows

命令如下：

convert HH.tif HV.tif \( -clone 0 -clone 1 -compose divide -composite \) \
   -combine -auto-level result.png

创建RGB复合SAR图像

2 个答案: