《4.2遥感图象处理—南京师范大学遥感导论》由会员分享，可在线阅读，更多相关《4.2遥感图象处理—南京师范大学遥感导论（47页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第三节 数字图像增强l对比度变换l滤波l彩色变换l图像运算l多光谱变换一、彩色变换l把数字图像组合转换成彩色图形，或者 把各种增强或分类图像组合叠加，以彩 色图像显示出来。（彩色的视觉分辨能 力比黑白高）l方法：假彩色密度分割；彩色合成l概念：单波段黑白遥感图像可按亮度分层 ，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅 彩色图像。这种方法又叫密度分割。l演示1、单波段彩色变换（假彩色密度分割）输入图像显示直方图确定分割的等级数，并计算分割的间距像元亮度值转换为像元新值赋色HOME2、多波段色彩变换l概念：利用计算机将同一地区不同波段的 图像存放在不同通道的存储器中，并依照 彩色合成原理，分别对各通道的
2、图像进行 单基色变换，在彩色屏幕上进行叠置，从 而构成彩色合成图像。l合成方案：彩色合成图像分为真彩色图像 和假彩色图像。TM1TM2TM3TM4TM5TM6TM7Landsat TM 5 sub-scene showing the region around the Alpinforschung szentrum RudolfshtteTM 7,4,1TM 5,7,2TM 5,4,3TM 4,3,2彩色合成演示3、HLS变换lRGB模式与HLS模式l将RGB模式转换成HLS模式，对于定量 地表示色彩特性，以及在应用程序中实 现两种表达方式的转换具有重要意义。二、对比度变换通过改变图像像元的亮
3、度值来改变图像像元对比度，从而改 善图像质量的图像处理方法。因为亮度是辐射强度的反映， 所以也称之为辐射增强。二、对比度变换l直方图与图像的质量l概念：是一种通过改变图像像元的亮度值来改变 图像像元对比度，从而改善图像质量的图像处理 方法。 将图像中过于集中的像元分布区域（亮度 值分布范围）拉开扩展，扩大图像反差的对比度 ，增强图像表现的层次性。又叫辐射增强。l方法：对比度线性变换和非线性变换。l线性变换：在改善图像对比度时，如果 采用线性或分段线性的函数关系，那么 这种变换就是线性变换。调整线性参数，改变变换效果分段式线性变换This graphic illustrates the incr
4、ease in contrast in an image before (left) and after (right) a linear contrast stretch. This graphic illustrates the rather uneven increase in contrast in an image before (left) and after (right) a histogram equalised stretch. l非线性变换：变换函数为非线性函数时，即为非线性变换。三、空间滤波l以突出图像上的某些特征为目的，通过像 元与周围相邻像元的关系，采取空间域中 的
5、邻域处理方法进行图像增强方法。l主要方法有平滑和锐化。三、空间滤波l图像卷积运算：在图像的左上角开一个 与模板同样大小的活动窗口，图像窗口 与模板像元的亮度值相乘再相加，得到 新像元的灰度值。在空间域上对图像作局部检测的运算，以实现平滑和锐 化的目的。A common filtering involves moving a window （活动窗口）of a few pixels in dimension (e.g. 3x3, 5x5, etc.) over each pixel in the image, applying a mathematical calculation using t
6、he pixel values under that window, and replacing the central pixel with the new value. 将计算结果f(i，j)放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰 度值。然后活动窗口向右移动一个像元，再按式（4.19）与模 板做同样的运算仍旧把计算结果放在移动后的窗口中心位置 上，依次进行，逐行扫描，直到全幅图像扫描一遍结束，则新 图像生成。Image of CHURN Farm Daedalus 1268 ATM Channel 3A low-pass filter（低通滤波） is designed to emphas
7、ise larger, homogeneous areas of similar tone and reduce the smaller detail in an image. Thus, low-pass filters generally serve to smooth（平滑） the appearance of an image. A high-pass filter （高通滤波）does the opposite, and serves to sharpen the appearance of fine detail in an image. Directional or edge d
8、etecting filters highlight linear features, such as roads or field boundaries. Vertical edges（垂直边缘）Horizontal edgesDirectional Edge filters can also be designed to enhance features which are oriented in specific directions and are useful in applications such as geology, for the detection of linear g
9、eologic structures. 1、平滑-图像中出现某些亮度值过大的区域 ，或出现不该有的亮点时，采用平滑方法可以减 小变化，使亮度平缓或去掉不必要的亮点。均值平滑：将每个像元在以其为中心的 区域内，取平均值来代替该像元值，以 达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的 。区域范围取作MN时，求均值公式为具体计算时常用33的模板作卷积运算，其模板为或中值滤波：将每个像元在以其为中心的邻域内，取 中间亮度值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声 ”和平滑图像的目的。具体计算方法与模板卷积方法类似，仍采用活动窗口 的扫描方法。取值时，将窗口内所有像元按亮度值的 大小排列，取中间值作为中间像元的值。
10、2、锐化突出图像的边缘、线性目标或某些 亮度变化率大的部分。l罗伯特梯度：找到了梯度较大的位置，也 就找到了边缘，用不同的梯度值代替边缘处 像元的值，也就突出了边缘。l索伯尔梯度l拉普拉斯算法l定向检测Edge Enhancementedge enhancement mathematically manipulates an image to provide a new image in which edges are made to stand out. Smoothingsmoothing averages the values of the pixel and its neighbors
11、. If there is noise in the image (random pixel with random values) the smoothing process will remove these. 四、图像运算l概念：两幅或多幅单波段影像，完成空间配 准后，通过一系列运算，可以实现图像增强 ，达到提取某些信息或去掉某些不必要信息 的目的。l原理：地物不同波段的光谱差异。l比值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元 的亮度值相除（除数不为0）就是比值运算。该运 算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被 类型或估算植被生物量，这种算法的结果称为植 被指数。常用算法：近红外波段/
12、红波段;或（近 红外-红）/（近红外+红）.对于区分和增强光谱 亮度值虽不明显，而不同波段的比值差异较大的 地物有明显效果。 如: TM4/TM3,AVHRR2/AVHRR1,(TM4- TM3)/(TM4+TM3)l差值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元 的亮度值相减就是差值运算。五、多光谱变换多光谱变换:针对多光谱影象存在的一定程度上 的相关性以及数据冗余现象，通过函数变换，达到 保留主要信息，降低数据量,增强或提取有用信息目 的的方法。其变换的本质:对遥感图像实行线性变换，使光 谱空间的坐标按一定规律进行旋转。1、K-L变换l离散变换的简称，又称主成分变换。它是对 某一多光谱图像X.
13、利用K-L变换矩阵A进行线 性组合,而产生一组新的多光谱图像Y.Y=AX.lK-L变换的特点:变换后的主分量空间与变换 前的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度 。新坐标系的坐标轴一定指向数据量较大的 方向。l作用：数据压缩和图像增强。2、K-T变换lK-T变换是kauth-Thomas变换的简称，也称缨帽变换.是一 种坐标空间发生旋转的线性变换，旋转后的坐标轴 指向与地面景物有密切关系的方向lK-T变换的应用:主要针对TM图像数据和MSS 数据.对于扩大陆地卫星TM影像数据分析在农 业方面的应用有重要意义.第四节 多源信息复合l多种信息源的复合:是将多种遥感平台，多 时相遥感数据之间以及遥感数
14、据与非遥感数 据之间的信息组合匹配的技术。l多源信息复合的意义:发挥不同遥感数据 源的优势,弥补某种遥感数据的不足,提高遥 感数据的应用性;还有利于综合分析和深入理 解遥感数据.第四节 多源信息复合一、遥感信息的复合l不同传感器的遥感数据复合l不同时相的遥感数据复合 二、遥感与非遥感信息的复合一、遥感信息的复合1、不同传感器的遥感数据复合 （1）配准：采用几何校正，分别在不同 数据源的影像上选取控制点，用双线性 内插或三次卷积内插运算等对分辨率较 小的图像进行重采样，完成配准。 （2）复合：彩色合成、代换法。光学遥感图像与Sar图像融合2、不同时相的遥感数据复合（1）配准：利用几何校正的方法进行位 置 配准。 （2）直方图调整：调整成一致的直方图 ，使图像的亮度趋于一致，便于比较。 （3）复合：彩色合成法、差值法、比值 法。不同时相的气象卫星数据与NOAA数据复合二、遥感与非遥感信息的复合1、地理数据的网格化 （1）网格数据生成； （2）与遥感数据配准。 2、最优遥感数据的选取。 3、配准复合： （1）栅格数据与栅格数据； （2）栅格数据与矢量数据。ETM+与1：10万地形图复合
