数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来发展趋势

《数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来发展趋势》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来发展趋势（7页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、 综述综述 1 数字图像处理技术在遥感领域的现状和未来发展趋势数字图像处理技术在遥感领域的现状和未来发展趋势 崔云腾崔云腾 【摘要】阐述了遥感技术目前在国内外的发展现状，以及数字图像处理技术在遥感技术上起到的重 大作用。随着数字图像处理技术的发展，让遥感技术有了翻天覆地的变化。并且详细的描述了图像处理技 术在遥感领域的关键技术，对这些技术在遥感中起的作用进行解释。最后对图像处理技术在遥感领域未来 的发展趋势进行分析。 【关键词】遥感；图像处理；技术发展 Digital image processing technology in the current situation and future

2、 development trend in the field of remote sensing Cui Yunteng Abstract this paper expounds the remote sensing technology in the domestic and foreign development present situation, and the digital image processing technology to play a major role in the remote sensing technology. With the development

3、of digital image processing technology, remote sensing technology have changed dramatically. And a detailed description of the key technologies in the field of remote sensing image processing technology, plays the role of these techniques in remote sensing for explanation. Finally, the image process

4、ing technology in the field of remote sensing in the future development trend of the analysis. 综述综述 2 0.0.引言引言 几十年来，随着卫星技术的不断成熟， 遥感技术也不断地发展，通过卫星收集大 量的影像资料，随之而来对图像的处理分 析有了更高的要求，以前需要雇佣几千人， 现在运用图像处理系统仅仅需要一台高级 计算机，与之前相比分析识别速度有了显 著的提高1，同时减少了大量的人员工作， 并且还可以从照片中发现通过人力所不容 易发现不能找到的有用情报。 1.1.数字图像处理技术在国内外的数字图像处

5、理技术在国内外的 发展现状发展现状 上个世纪 60 年代，第一台可移植性图 像处理的大型计算机研制成功。可以说是 数字图像处理技术的开端，自此开始用数 字图像处理技术来处理卫星发回来的图片。 当时“旅行者七号”发回来的月球图片就 是运用数字图像处理技术进行处理，来校 正航天器上摄像头中各类型的图形畸变。 自上个世纪 70 年代起，计算机技术硬 件软件进化迅速，随之而来的，数字图像 处理技术得到了更好的发展机遇，向着更 高更好的层次发展。人们开始研究怎么将 图像经过计算机系统进行表示，类似人类 的视觉解释外部的世界，这被称为图像理 解或计算机视觉。 80、90 年代数字图像处理技术开始运 用于地

6、理信息系统、海图的读入。并且数 字图像处理技术有了十分大的进步， Mallat 技术的出现，他有效的应用于图像 的分解和重构，并且克服了傅里叶分析不 能用于局部分析的不足之处。 21 世纪以来，数字图像处理技术随着 计算机技术的发展，取得了很多东大的突 破，在很多的领域，如航天航空生物医疗 都有了广泛的应用3。 数字图像处理技术广泛应用于遥感技 术，遥感技术对数字图像处理技术的应用， 最能直接体现该技术的发展现状4。 1.11.1 在国外遥感数字图像技术的发展现在国外遥感数字图像技术的发展现 状状 上个世纪 60 年代，美国发射了一系列 的气象卫星和载人宇宙飞船5，但是图像 的质量并不能得到保

7、证，因为这些卫星、 飞船受着飞行姿态以及拍摄环境的影响， 所以为了避免损失保证卫星的工作效率， 必须采用数字图像处理技术对图片进行解 析。数字图像处理自此开始成为了一个独 立学科，受到了广泛的重视。 自此数字图像处理技术开始广泛运用 于遥感技术。其中重要之一是对多光谱图 像数据的支持，即对彩色图像的处理。 1972 年，发射了地球资源技术卫星 ERTS- 1（后改名为 Landsat Landsat-1），装有 综述综述 3 MSS 感器，分辨率 79 米。1982 年 Landsat- 4 发射，装有 TM 传感器，分辨率提高到 30 米。1986 年法国发射 SPOT-1，装有 PAN 和

8、 XS 遥感器，分辨率提 10 米 1999 年美国发 射 IKNOS6，空间分辨率提高到 1 米。 遥 感器 波 段 波长 m空间 分辨率 （m） M SS 4 5 6 7 0.5-0.6 绿色 0.60.7 红色 0.70.8 近红外 0.81.1 近红外 80 80 80 80 T M 1 2 3 4 0.45 0.52 蓝色 0.52 0.60 绿色 0.63 0.69 红色 0.76 0.90 近红外 30 30 30 30 5 6 7 1.55 1.75 短波红 外 10.4 12.5 热红外 2.08 2.35 短波红 外 30 120 30 多光谱图像可以看作是两个空间变量 一

9、个光谱变量构成的三维灰度值图像。 图 1 几何校准示意图 图 2 象元灰度重采样示意图 1973 年第四次中东战争，卫星首次参 与战争计划的制定。一次战役中美国的 “大鸟”侦察卫星发现了埃及二、三军团 间的宽十余公里的间隙防御薄弱，以色列 综述综述 4 抓住战机，派出装甲部队直插运河西岸， 切断进入西奈半岛的阿军退路，从而使战 争形势发生逆转。 1982 年英阿马岛战争，有 24 颗侦察、 见识卫星俯视战场，向英军提供大量的情 报。 1991 年，海湾战争中多国部队运用 70 多颗卫星对作战区的环境、气象等进行 搜集，提供详细的气候信息、地理信息。 为战役计划的制定提供了重要的保障。 自 20

10、 世纪 90 年代以来，世界上又发 生了很多局部战争，比如科索沃战争、阿 富汗战争、伊拉克战争、利比亚战争等都 有着数十上百颗直接服务于战争行动。 制约卫星进行侦查一个很重要的因素 就是分辨率，分辨率是指一个系统（包括 所有计算机成像增强技术）可以辨别地球 上物体的大小。在上个世纪，拍照卫星、 侦察卫星的分辨率大多数都在几十 M，只 能发现发现港口和码头设施、铁路调车场 和登陆海滩等。这个世纪来，随着数字图 像处理技术的突破发展，分辨率有了进一 步的提高，逐渐达到米级，甚至现在的亚 米级，卫星在战场上的左右有了翻天覆地 的改变，使反卫星侦察难度迅猛提高，战 场几乎成为“无密”地带。 1.21.

11、2 国内图像处理技术在遥感上的发展国内图像处理技术在遥感上的发展 现状现状 在中国遥感技术的发展中，1975 年的 “通县会议”具有起步性的意义。在同年 召开的全国第一次遥感规划筹备会，将遥 感技术正式纳入到国家重点发展项目中。 在近几十年的的科技攻关中，遥感技术都 作为重点项目列入其中2。 2002 年神舟四号多模态微波遥感系统 在轨飞行成功，使我国进入航天微波遥感 时代7。 2006 年中国遥感卫星 1 号发射成功， 实现了我国微波遥感卫星全模态工作。 2016 年 6 月 13 日，我国自主研制的高 分 4 号卫星正式投入使用成功地实现了星 下点全色/多光谱 50 米、中波红外 400

12、米 的地球同步轨道近实时观测，是我国第一 颗也是当前世界唯一的一颗静止轨道高分 辨率对地观测卫星。” 2.图像处理对于遥感的关键技术 2.1 几何校正 由于遥感系统空间、波谱、时间以及 辐射分辨率的限制，在比较崎岖的地方精 确地记录具有很大的困难性成像8，从而 影响图像的分析精度，所以在分析前，要 对图像进行预处理。 预处理中一个重要的点就是对原图像 综述综述 5 进行几何校正。 2.22.2 图像的压缩编码图像的压缩编码 卫星的传输带宽是有限的，有限的带 宽限制了传输回图片的质量。如何用有限 的带宽传送回更多的信息，这就需要对图 像进行压缩编码。 图像压缩编码用尽可能少的数据表示 信源发出的

13、图像信号，对图像进行压缩， 减少一个图像的大小，缩短传输一个图像 的所用的时间和减少占用的信道带宽9。 图像压缩编码研究一般分为两个阶段： 第一代图像压缩编码阶段（1985 年前） 源于传统的数据压缩理论，变换压缩 编码和量化压缩编码是其中的亮点。 第二代图像压缩编码阶段（1985 年后） 1985 年，一些人利用人眼视觉特性提 出了这个概念。经过一段时间的发展，压 缩编码领域取得了阶段的新成果，EZW 编码 算法和 SPIHT 编码算法具有结构简单、不 需要过多的学习、支持多码率、图像复原 质量理想的特点受到广泛的关注10。 到今天，小波变换的图像压缩技术成 为了主流。基于二维小波压缩方法有

14、很多， 一般用小波泡、小波变换零树压缩、小波 变换量化矢量压缩等。一个图像做小波分 解后会形成很多不同分辨率的子图像。高 分辨率的子图像大部分点数值都接近于 0。 所以说一个图像重要的部分就是就是其低 频的部分，小波分解就是去高频保留低频。 2.32.3 图像增强图像增强 图像增强是根据需要来突出一幅图像 的一些信息，以及删除或削弱图像的一些 信息的处理方法。他的根本目的是让生成 的图片比原图片更适应我们的需要。 图像增强的一般方法有直方图修改处 理、图像尖锐化处理、图像平滑性处理以 及彩色平衡处理等。这几种增强方法可以 结合使用，在使用前应综合分析，确立使 用方法。 2.42.4 图象恢复图

15、象恢复 这个技术出现的原因是图像在获取、 传输和储存的过程中会受到很多因素影响 造成失真现象，结果是使图片的质量下降， 即图象退化。图象恢复技术的目的是得到 某种程度改善的视觉质量，将一个图片通 过某些模型来使其恢复成原有的图像。常 见的图像恢复方式有： 连续图像的滤波恢复、svd 伪逆空间图 像恢复、传感器和显示点的非线性修正、 综述综述 6 伪逆空间图像恢复、统计学估计图像空间 恢复、约束图象恢复、盲目图象恢复。 2.52.5 图像分割图像分割 图像分割是数字图像处理的一门关键 技术。图像分割自从上世纪 70 年代就开始 受到人们的广泛关注，并且在很多领域都 有广泛的应用。 2.5.1 基

16、于区域的分割法 这种方法将图像分割成若干不重叠的 区域， 在相似性上，使各个区域的内部特性 大于区域间的特性。各个区域内的像素都 满足给予灰度、纹理等特征。 一般方法有：区域生长法、阈值法、 分裂合并法。 2.5.2 基于边缘的分割方法 这种方法的主要根据是图像局部特征 的不连续性。这种方法先根据图像的不连 续性或突变型，将他们连成边界，这种边 界将图像划分为不同的区域。 边缘检测和提取的主要手段是微分运 算，因为大多数的图像边缘检测的方法是 图像高频分量的增强过程。 一般使用以下几种边缘检测算子： Sobel 算子、Prewitt 算子、Robert 算 子、Canny 算子、拉普拉斯算子。 这些算子的优点是计算简单速度较快， 缺点是受到噪声影响较大11。 2.62.6 图像分析图像分析 图像分析的目的是从图像中抽取有用 的度量、数据、信息。图像需要图像分割 抽取图像的特征，而后对图像进行符号性 的描述。 2.6.1 图像描绘 一个图像经过图像分割后得到的是多 个区域。通过描述这些目标获得他们之间 的相互关