创建 RGB 合成 SAR 图像答案

【问题标题】：Creating an RGB composite SAR image创建 RGB 合成 SAR 图像
【发布时间】：2016-11-08 20:22:36
【问题描述】：

我是 Python 编程的新手，我需要您的帮助。在发布之前，我总是先对我的问题进行研究。

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。第一个波段（HH_band）是水平极化通道，第二个波段（HV_band）是垂直极化通道。我想创建一个 RGB 合成图像。为此，我需要将两个通道分层堆叠，如下所示：

获取第一个波段 (HH_band)
获得第二个波段 (HV_band)
获取比率（HH_band/HV_band）

我知道有很多人在某个时候发布过类似的帖子（自然色的 RGB 合成图像）。我尝试使用 openCV 库中的 cv2.merge 或 cv2.split 但没有用。我认为在 Python 中创建 SAR RGB 图像相对容易（因为我已经看过一些关于创建 LANDSAT 的 RGB 图像的帖子），但我陷入了困境。

我将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python opencv numpy image-processing tiff

【解决方案1】：

这是一种以编程方式完成乐队组合的可能方法：

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)))

备注：

可以通过简单地重新定义字典 band 的值来处理 TIFF 图像中波段的不同排列。
需要在计算频带比之前将数据转换为np.float64。
我利用universal functions 的where 选项来避免零除警告。
为了使合成成为可能，必须将波段比率（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）。

【讨论】：

太棒了。很好的答案。谢谢

【解决方案2】：

如果没有示例图像，很难进行测试，但您应该可以在命令行中使用 ImageMagick 进行测试，该工具包含在大多数 Linux 发行版中，可用于 OSX 和 Windows。

命令将如下所示：

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

【讨论】：

感谢您的建议。我很感激