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1、第三章 遥感图像的辐射校正第一节 辐射校正概述一.辐射校正的含义传感器接收到的电磁辐射能量,除地物辐射的电磁波外,还有大气散射的电磁波以及大气散射漫入射到地物表面的电磁波,太阳高度角的影响,大气条件的影响,传感器系统误差的影响等都使传感器接收的电磁辐射能量不能正确的反映地物的特性,使影像的清晰度对比度下降.二.辐射传出方程三.辐射误差产生的原因.误差产生的原因有两种:一是传感器的系统误差,另外是外部条件误差.1.)传感器的系统误差:传感器的响应特性及传感器探测元件间的差异.2.)大气影响引起的误差:大气对电磁波吸收和散射(要考虑大气组成成分及含量、气压、温度、3.)太阳辐射引起的误差:主要指太
2、阳的高度角和方位角的不同会引起辐照度的变化.4.)地形起伏的影响:同类地物在平地和有一定倾角的坡地产生的辐射亮度不同.5.)卫星的太阳高度角和方位角的变化,使同类地物的辐射亮度不同.四.辐射校正的目的尽可能的消除以上辐射误差引起的噪声,使传感器接收到辐射能量值与目标地物辐射的能量值趋于一致,为影像正确的识别、分类、解译、分析打好基础.高度等).第二节 辐射校正的原理与方法一.传感器的响应特性引起的辐射误差的校正(接).二.大气影响引起的辐射误差的校正1.野外波谱测试回归分析法2.辐射传递方程计算法在可见光和近红外区,大气的影响主要是由气溶胶引起的散射造成的,在热红外区,大气影响1.)回归分析法
3、0LALBA波段影像B波段影像. . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.)直方图最小值去除法三.太阳辐射引起的辐射误差校正主要是由水蒸气的吸收造成的. 1.太阳位置引起的辐射误差校正3.波段对比法1.)公式法2.)波段比值法同步获取相同地区的两个波段的图像相除得到的新图像.2.地形起伏引起的辐射误差校正(接)第四章 遥感数字图像增强处理(接)第一节 辐射增强一.辐射增强的含义辐射增强:是一种通过直接改变图像中像元的亮度值来改变图像的对比度,从而改善图像质量的图像处理方法.二.直方图1.定义直方图:确定图像像元的灰度值范围,以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干
4、等级,以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值,做出的条形统计图.58975119128131715201468251871113152420241816681113471514122.直方图的性质1.)直方图反映了图像中的灰度分布规律.2.)任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应,但不同的图像可以有相同的直方图.3.)如果一幅图像有两个不相连接的区域组成,并且每个区域的直方图已知,则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和.3.直方图的应用通过直方图可以推断出图像对比度的好坏,了解灰度分布情况.三.线性变换LxLx1.线性变换(接)2.分段线性四.非
5、线性变换1.指数变换2.对数变换3.直方图均衡化含义:将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图,然后按均匀直方图修改原图像.从而获得一幅灰度分布均匀的新图像.LAYAXaXbLBYB经均衡化处理后的图像,各灰度级的像元数趋于一致,亮度值得到拉伸,亮度范围得到扩展,整幅图像的对比度得到均衡,提高了各层的显示质量.58975119128131715201468251871113152420241816681113471514126像元数012345424146像元数12345424146像元数012345424141211515141311871618242014713117925864205
6、17138128241569181512141574131186161824202415131171825861420151713812911579851.什么是几何变形,影响几何变形的因素有哪些?2.如何进行几何纠正,什么样的影像需要进行几何纠正.3.下面的影像是否需要进行几何纠正,为什么?(见图)4.什么是辐射误差,产生辐射误差的因素有哪些?5.辐射误差的存在会对影像产生什么影响.6.进入传感器的辐射能量有哪些.7.简要阐述一下因大气引起的辐射误差如何校正.8.太阳光照条件与地形的起伏对影像产生怎样的影响,如何校正.第二节 空间增强一.空间滤波的含义以像元为处理单位,采用空间域中邻域处理方
7、法,通过对周围相邻像元进行运算处理,来对被处理像元进行赋值,达到突出边缘或去除噪声的目的.二.卷积运算借助模板(又称卷积函数)在原图像上移动,进行逐块的局部运算(局部滤波),将计算结果赋予像元,代替像元原来值.三.平滑1.均值平滑2.中值滤波8,8,12,12,12,12,18,18,22以MN(33为奇数)窗口为模板,在原图像上将窗口内的像元灰度值从小到大依次排列,取中间值作为像元的亮度值.四.锐化1.梯度法通过对邻域窗口内的图像微分使图像边缘及线性信息突出,清晰,梯度法是常用的微分方法.对于数字图像,上式中的连续导数形式可以用求差来近似表示:2.罗伯特梯度3.布尔威特和索伯尔梯度求出各像元
8、的梯度值后,可以根据不同的需求生成不同的梯度图像,方法有以下几种:1.)以各像元点的梯度值代替其原灰度值.2.)适当选取T,使梯度值 T的各点的灰度等于该点的梯度,其他则保留原灰度值.3.)根据需要指定一个灰度级LY, LY=45时表示边缘,其他保留原值.4.)当gradf(x,y) T时,使LB=0为黑色, gradf(x,y) T时,保留原梯度值.5.)将边缘与灰度图像分别以灰度级LY和LB表示, LY用黑色表示, LB用白色表示,形成二值图像.4.拉谱拉斯算法5.定向检测：可根据需要选用相应的模板.1.因传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正1)光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的校正2
9、)光电变换系统的特性引起的辐射误差校正3.探测器增益变化引起的辐射误差校正3.其他辐射误差的校正1)条纹误差的校正由于探测元件间性能的差异,使得相邻扫描行相接位置辐射亮度出现异常,需纠正去除.可用均值平滑方法、直方图调整法或卷积运算方法等处理.2)斑点误差的校正斑点的判定当判定的像元亮度值与周围邻点像元亮度平均值之差超过给定阈值;或所要判定的像元亮度值与周围像元亮度值的方差减去影像亮度值的平均方差超过给定的阈值,认为该像元是斑点即是噪声,应去掉.斑点的校正可用邻域像元亮度值的平均值或卷积运算进行纠正.注意:图像的边缘或地物的边界不要进行斑点校正.3)数字图像的灰度一致化当相邻影像需要镶嵌时,往
10、往由于同种地物灰度不一致,需进行灰度变换.等概率变换线性灰度变换1.为什么对遥感数字图像进行增强处理由于原始图像可能对比度较小,模糊、目视效果不好;有用或感兴趣的信息不够突出,如地物的边缘、线状地物等不明显;由于 传感器系统本身(探测元件的性能,成像系统的差异等),外界条件(大气中云、水汽等)使图像产生噪声,掩盖了有用地物信息;为了解译需要进行的各种变换(主成分变换、傅立叶变换等).提高图像的显示质量、突出有用信息、有利于判读和解译.2.图像增强的方法主要有:空间域增强和频率域增强.1)空间域增强:通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像.2)频率域增强:是对图像进行傅立叶变换,然后对变换后的频率域图像的频谱进行修改,再进行傅立叶逆变换,达到增强的目的.
