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1、实验六实验六 遥感图像的增强处理遥感图像的增强处理 实验目的：实验目的： 通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的 过程和方法，加深对图象增强处理的理解。 实验内容实验内容 ：卷积增强处理；锐化增强处理；直方图均衡化；色彩变换。 ERDAS IMAGE 图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增 强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。 1 、卷积增强（ Convolution ） 空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个 图像之目的。卷积增强（ Convolution ）是空间增强的一种方法。 卷积增强（ Convolu
2、tion ）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的 空间频率特征 。卷积增强（ Convolution ）处理的关键是卷计算子 - 系数 矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核（ Kernal ） 。 ERDAS IMAGINE 将常用 的卷计算子放在一个名为 default.klb 的文件中，分为 3*3 ， 5*5 、 7*7 三 组，每组又包括“ EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary ”等七种不 同的处理方式。具体执行过程如下： ERDAS 图标面板菜单条： MainImage InterpreterSpatial enhance
3、mentconvolutionconvolution 对话框。图 3-1 Convolution 对话框 几个重要参数的设置： 边缘处理方法：（ Handle Edges by ）： Reflection 卷积归一化处理： Normalize the Kernel 2 、直方图均衡化（ Histogram Equalization ） 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定 灰度范围内的像元数量大致相同。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得 到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直 方图。 注意：认真对比直方图均衡化前后的图像差别，仔
4、细观察直方图均衡化的效果 。图 3-2 直方图均衡化3 、主成分变换（选作，自选数据）主成分变换（ Principal Component Analysis ）是一种常用的数据压缩方法，它 可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像 数据更易于解译。 ERDAS IMAGE 提供的主成分变换功能最多等对 256 个波 段的图象进行转换压缩。 ERDAS 图标面板菜单条： Main Image Interporeter Spectral Enhancement Principial Comp Pincipal Components 对话框。 （图 3-3 ）图 3-3 Principal Component 对话框4 、色彩变换（ RGB to IHS ）色彩变换是将遥感图像从红（ R ） 、绿（ G ） 、 兰（ B ）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（ I ） 、色度（ H ） 、饱和 度（ S ）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。 其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是 0-1 ；色度代表像元的颜色， 取值范围为 0-360 ；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是 0-1 。图 3-4 RGB to HIS 对话框
