常用遥感图像增强方法效果对比分析.doc

遥感原理与应用课程实习报告 常用遥感图像增强方法与效果对比 以洛阳市为例 组 长： 张强 成 员：李晶 李琳 邢文强 张朦专 业： 土地资源管理 指导老师： 苗东利 张卫国 班 级: 0634091班 河南城建学院2012年06月19日27 常用遥感图像增强方法与效果对比 目录一、设计题目及成员任务31.1 设计题目31.2 成员任务3二、研究意义及技术路线42.1研究意义42.2技术路线6三、遥感图像数据处理过程73.1 相关资料收集73.2 遥感影像预处理73.3 遥感图像增强处理103.3.1 空间增强103.3.2 辐射增强17四、处理结果及其分析204.1 增强效果对比图204.2 增强方法对比分析234.2.1空间增强234.2.2辐射增强244.3 增强结果总述25五、设计体会25六、参考文献26 一、设计题目及成员任务 1.1 设计题目 本组设计题目：常用的遥感影像增强方法与效果对比以洛阳市为例。该题目的研究方向为遥感影像增强方法前后对比分析，探讨增强前后影像的相关参数变化以及效果迥异，从而了解该种增强方法的实际意义。1.2 成员任务 本次课程设计分为四大模块，即：前期准备相关资料收集；核心阶段课题技术路线；关键步骤数据处理过程；后期汇总数据分析及报告编写。本组成员在每个阶段任务配置如下：相关资料收集 李琳 李晶 张强 邢文强 张朦 张强 张朦 李琳 张强 邢文强 李晶 张强数据分析及报告编写数据处理过程课题技术路线通过各个成员的辛勤努力，本次课程设计圆满完成，各成员均优秀的完成相应的设计部分，设计最终的效果良好。 二、研究意义及技术路线2.1研究意义图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。遥感图像是图像的一种，根据其采集方式主要分为卫星遥感图像与航空遥感图像两大类，它正日益广泛的应用于军事、经济、科研及社会生活等多种领域，各个应用领域都是通过对遥感图像的处理、解译来解决实际问题的。 随着计算机技术的进步，利用计算机进行图像处理近年来不断飞越发展。通过图像增强技术改善遥感图像质量，得到越来越广泛的关注，并发挥了重要作用。在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题。尽管由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。在方法上是通过突出重要信息，去除不重要或不必要信息来实现。直方图是以统计图的形式表示图像亮度值与像元数之间的关系，反映图像质量，通过调整图像的直方图进行像元亮度值之间的数学运算或数学变换达到图像增强的目的。2.2技术路线对比分析 空间增强卷积增强非定向边缘增强聚焦分析纹理分析锐化处理辐射增强直方图均衡化亮度反转去霾处理增强处理图像预处理不规则分幅剪裁 三、遥感图像数据处理过程3.1 相关资料收集 .遥感影像收集 本次实习需要一定数量的遥感图片，考虑到实习课题为常用遥感图像增强方法与效果对比，故本次只选取一个地市的卫星遥感影像进行增强效果前后对比分析即可。登录网站，在Landset卫星中下载TM影像的洛阳卫星影像图，时间为1992年02月，波段为nn_01nn_07。 .政区地图资料收集 课题研究对象为洛阳市遥感影像图，考虑到即将对融合遥感影像图进行的裁剪过程，故需要准备洛阳市行政区界图，考虑到卫星覆盖范围，故本次我们下载的是洛阳市政区图。登录/maps/ 网站下载洛阳市政区图。 .参考资料的收集 依据课程设计要求和本次课程设计技术路线，结合本学期的遥感学习，考虑到图像增强效果对比分析过程相对简单，故本次拟采用图书馆资料和CNKI相关遥感课程设计报告作为参考资料，为本次课程设计提供操作路线和技术支持。3.2 遥感影像预处理.洛阳遥感影像432波段融合 利用在Landset上下载的1992年02月洛阳遥感影像图中的nn_2波段、nn_3波段、nn_4波段进行432波段融合。启动ERDAS IMAGINE 9.2，在主界面上用鼠标单击“Interpreter”按钮，在弹出的Image Interpreter模块中单击“Utilities”打开Utilities模块，然后单击“Layer Stack”，弹出Layer Selection and Stacking模块。在Input File下按4、3、2的顺序加载对应的遥感图像（Layer项都设成“All”），在Output File中输入已知路径下融合图像的名字。Output设置为“Unsigned 8 bit”，Output Options用“Union”，激活“Ignore Zero in Stats”前的空格。然后单击“OK”即可进行432波段遥感图像的融合（如图2.1.1所示）。 图2.1.1 .按行政边界对遥感图像进行裁剪 启动ArcCatalog，在已知的路径下创建ShapeFile文件，将其Feature Type设为“Polygon”，名字设置为luoyang_shapefile。在Spatial Reference中选择WGS_1984_UTM_Zone_49N坐标系，点击“OK”后关闭ArcCatalog。 启动ArcMap，点击“Add Data”按钮，将洛阳政区图加载进来，用鼠标右键点击地图界面，选择“Data Frame Properties”，在弹出的界面中选择Coordinate System选项卡，在其中加载WGS_1984_UTM_Zone_49N坐标系，然后单击“确定”按钮。加载Georeferencing工具条，然后在ERDAS中打开已经得到的432波段遥感图像，与ArcMap中显示的政区图进行对照，选择3个明确的控制点，在Georeferencing工具条中单击“Add Control Points”按钮，给政区图输入坐标。坐标输入完毕以后，单击Georeferencing/Update Georeferencing便将准确的地理坐标添加到了栅格形式的行政区划图上。 点击“Add Data”按钮，将创建的ShapeFile文件添加进来，单击“Editor Toolbar”按钮，在弹出的Editor工具条中选择“Start Editing”，单击“Sketch Tool”按钮，沿着政区图的边缘描绘一圈，然后单击Editor/Save Edits，再单击Editor/Stop Editing，这样便完成了行政区划图的矢量图形处理。如图2.2.1所示。 图2.2.1 单击红色的“Show/Hide ArcToolbox Window”按钮，加载ArcToolbox，选择Conversion Tools/To Coverage/Feature Class To Coverage，在弹出的模块中的Input Feature classes的下拉菜单中选择创建好的ShapeFile文件，再单击“OK”即可完成到Coverage格式图像的转换，此时便可关闭ArcMap。 单击ERDAS主界面的“Vector”按钮，在弹出的Vector Utilities模块中选择“Vector to Raster”按钮，即可弹出Vector to Raster模块，在此模块的Input Vector下加载Coverage格式的政区矢量图，在Output Raster下输入已知路径下的栅格图像文件名，然后点击“OK”，弹出Convert Vector Layer to Raster Layer模块，这时仅需将Output Image Type由Thematic改为Continuous即可，单击“OK”，即实现了栅格化处理。 单击ERDAS主界面中的“Interpreter”按钮，再点击Utilities-Mask，弹出Mask模块，在其中的Input File中加载2.1.1中所得到的432波段融合图像，在Input Mask File中加载步骤中得到的政区栅格图，在Output File中输入已知路径的剪裁图像名称，点击“Ignore Zero in Output Stats”前的空格，最后单击“OK”，即可生成经过剪裁后的融合图像。如图2.2.2所示。 图 遥感图像增强处理常用的遥感影像增强处理一般可以分为空间增强和辐射增强两种，考虑到本次研究目的是为了突出遥感影像增强前后效果对比分析，故本次设计的空间增强和辐射增强均为增强前后遥感影像反差较大，能够直观的反映增强效果，体现增强的意义。空间增强采用卷积增强、非定向边缘增强、聚焦分析、纹理分析、锐化处理等方法；辐射增强采用直方图均衡化、直方图匹配、亮度反转、去霾处理等方法，具体过程如下： 3.3.1 空间增强 卷积增强 卷积增强是将整个图像按像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积处理的关键是卷积算子：系数矩阵的选择。ERDAS将常用的卷积算子放在default.klb 的文件中，分别以33、55、77三组，本次设计采用edge Detect/edge enhance两种处理方式，由于Detect 和 edge中的边缘处理方式为33、55、77，且同一方法中各处理方式对影像最终的效果一致，故detect仅采用33边缘处理，edge仅采用55边缘增强处理以作示范。 ERDAS图标面板工具条，点击Interpreter/spatial Enhancement / convolution打开convolution对话框，并设置如下参数： 边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection 卷积归一化处理：Normalize the Kerneldetect 的33边缘处理在Kernel中选择3*3Edge Detect，点击“OK”。如图3.1.11所示。 Detect 33边缘处理 图3.1.11增强前后效果对比：（如图3.1.12所示） 增强前 增强后 图3.1.12 edge 的55边缘增强处理在Kernel中选择55的 Edge Enhancement输出图像并进行对比。如图3.1.13所示： 增强前 增强后 图3.1.13非定向边缘增强将遥感图像（或影像）相邻像元的亮度值（或色调）相差较大的边缘（即影像色调突变或地物类型的边界线）处加以突出强调的技术方法。经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同地物类型或现象的边界，或线形影像的行迹，以便于不同地物类型的识别及其分布范围的圈定。 打开non-directional edge对话框 在ERDAS菜单上选择Main/interpreter/special enhancement/non-directional edge 命令，打开non-directional edge对话框 对话框的参数设置选择处理图像文件（input file）为luoyang.img设置输出文件为feidingxiang.imgCoordinate type 为map 选择滤波器（filter selection）为sobel（边缘检测滤波器） 选中ignore zero in stats复选框表示在输出和输入数据统计时忽略0值单击ok，执行non-directional edge增强处理。操作过程及图像对比如图3.1.21和3.1.22所示： 非定向边缘增强 图3.1.21 处理前 处理后 图3.1.22 聚焦分析聚焦分析与滤波的方法类似，其基本思想也是用所选窗口内的像元按照聚焦函数的定义进行运算，可以取邻域内所有像元的和、最大值、最小值，均值、中值，标准差等作为新像元的值，从而达到图像增强的目的。 打开focal analysis对话框在ERDAS菜单上选择Main/interpreter/special enhancement/focal analysis 命令，打开focal analysis对话框 对话框的参数设置 选择处理图像文件（input file）为luoyang.img 设置输出文件为jujiao.img Coordinate type 为map 输出数据类型（output data type）为默认 Focal definition选择聚焦窗口（包括窗口大小和形状），这里选33，形状全选。 定义处理函数（function definition），这里选Mean（求平均值） 选中ignore zero in stats复选框表示在输出和输入数据统计时忽略0值单击ok，执行聚焦分析。如下图3.1.31和3.1.32所示： 聚焦分析 图3.1.31输出结果对比： 增强前 增强后图3.1.32.纹理分析纹理分析（texture analysis）是通过一定的窗口进行二次变异分析（2nd-order variance）或三次非对称分析（3rd-order skewness），使雷达或者其他图像的纹理结构得到增强，纹理分析的关键是窗口大小的确定和操作函数的定义。 打开texture analysis对话框 在ERDAS菜单上选择Main/interpreter/special enhancement/texture 命令，打开texture对话框 对话框参数设置 选择处理图像文件（input file）为luoyang.img 设置输出文件为wenli.img Coordinate type 为map 输出数据类型（output data type）为默认 操作函数定义（operators）为默认 窗口大小的确定，这里选33 选中ignore zero in stats复选框表示在输出和输入数据统计时忽略0值 单击ok，执行纹理分析。操作过程及图像对比如图3.1.41和3.1.42所示： 纹理分析图3.1.41 增强前 增强后图3.1.42 .锐化处理 实质是通过对图像进行卷积滤波处理，使整幅图像的亮度得到增强而不改变其内容。 打开crisp对话框 在ERDAS菜单上选择Main/interpreter/special enhancement/crisp 命令，打开crisp对话框 对话框参数设置 处理图像文件为 luoyang.img 设置输出文件为ruihua.img Coordinate type 为map 选中ignore zero in stats复选框表示在输出和输入数据统计时忽略0值 单击ok，执行crisp锐化增强处理。处理过程及结果如图3.1.51和3.1.52所示: 锐化处理 图3.1.51增强前后效果对比： 增强前 增强后 图3.1.523.3.2 辐射增强 直方图均衡化 直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 打开直方图均衡化的对话框 ERDAS的面板工具条/interpreter图标/Radiometric Enhancement/Histogram Equalization Histogram Equalization对话框的参数设置如图3.2.11所示： 直方图均衡化 图3.2.11 Histogram Equalization对话框的参数设置 输入图像：luoyang.img 输出图像：zhifangtujunhenghua.img 文件坐标类型选择为map格式 处理范围确定为默认 输出数据分段为256，默认 输出数据统计时忽略零值，选中Ignore Zero in Stats 复选框。 点击“OK”进行直方图均衡化处理，增强前后效果对比如图3.2.12所示 处理前 处理后 图3.2.12 .亮度反转 在ERDAS图标面板菜单条，单击Main/Image Interpreter/Radiometric Enhancement/Brightness Inversion命令，打开Brightness Inversion对话框。 Brightness Inversion对话框中，需要设置的参数如图3.2.21所示： 亮度反转 图3.2.21 确定输入文件(Input File)为luoyang.img 定义输出文件(Output File)为liangdufanzhuan.img 输出数据统计时忽略零值，选中Ignore Zero in Stats复选框。输出数据类型(Output Data Type)为Float Single。 输出变换选择(Output Options)为Reverse。表示简单反转。单击OK按钮，执行亮度反转处理。处理效果前后对比（图3.2.22）： 处理前 处理后 图3.2.22.去霾处理 在ERDAS图标面板菜单条，单击Main/Image Interpreter/Radiometric Enhancement/Brightness Inversion命令，打开haze reduction对话框。设置haze reduction对话框里的参数： 确定输入文件(Input File)为luoyang.img 定义输出文件(Output File)为qumaichuli.img输出数据统计时忽略零值，选中Ignore Zero in Stats复选框。点击“OK”执行去霾处理，操作过程如图3.2.31所示： 去霾处理 图3.2.31 增强前后效果对比：（图3.2.32） 处理前 处理后 图3.2.32 四、处理结果及其分析4.1 增强效果对比图 原图 各种增强方法效果图 Detect 33增强 Edge 55增强 非定向边缘增强 聚焦分析 纹理分析 锐化处理 直方图均衡化 亮度反转 去霾处理4.2 增强方法对比分析 4.2.1空间增强 卷积增强卷积增强中的detect 的33边缘处理和edge 的55边缘增强处理旨在提高洛阳市边缘灰度值的变化率，由于二者采用方法不同，作用的灰度值变化率也不相同，但都使得界线更加明显清晰，达到“锐化”效果。增强后的遥感影像图突出图像上的某些特征，突出边缘或图像纹理，使得对图像的边缘质地、纹理等信息一目了然，方便使用者对比分析该地区的单位个体边界特征。 非定向边缘增强非定向边缘增强后突出了洛阳市图像的边缘、轮廓、现状目标信息。根据具体需要，非定向边缘增强可以细化边缘细节，深化图像的层次结构，突出地物的目标信息，对于目视判读来说可以很容易的分辨地物特征，对与遥感影像的判读处理意义重大，同时满足向同性的要求，对于图像边缘增强处理是非常有效的。 聚焦分析聚焦分析后洛阳市遥感影像地物明显突出，与原图相比，较清晰的反映出洛阳市的特征地形和特征地物，采用邻域法的聚焦分析更能使遥感影像变的“细化”，达到专业工作者的图像清晰度要求。对比分析可以看出无论是线状地物还是河流，都与原图的清晰度大不相同，对以后的遥感影像清晰度处理有很大的帮助作用。 纹理分析纹理分析后使得洛阳市图像文理结构得到增强。洛阳市的遥感图像的一个像元中，往往包含多种地物，不同的地物也可能有相近的波谱特性。纹理分析根据像元在波谱空间的位置来分类，但不考虑地物在图像上的形状，对比分析可以看出，纹理分析仅仅更加突出地物的纹理特征，而对于地物的表现形式则要稍微的模糊一些，洛阳市的地物“线状”特征更加明显，而相对于地物本身的判读来说，则要粗略许多，基本看不出各种地物的实际用途。纹理分析对于遥感设计过程中地物的纹理特征提取来说具有巨大的实践意义。锐化处理锐化处理后整个洛阳市图像亮度得到增强而内容信息没有被破坏。增强前后的遥感影像对比分析可以看出：锐化处理更突出边缘细节、突出像元间差异、突出线状地物信息。然而，锐化后的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为边缘增强。锐化处理一般是突出主要边缘，将图像的其他亮度差异部分模糊掉，可以直接提取出对自己有用的信息，对影像信息的提取和影像直观化的体现有着重要的辅助作用，相信是未来会是增强方法中的一个重要的处理手段。 4.2.2辐射增强 直方图均衡化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，使一定灰度范围内像元的数量大致相等；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，如果输出数据分段值较小的话，会产生粗略分类的视觉效果。故而，直方图均衡化后得到的洛阳市图像每个灰度范围内的像素数量大致相同，图像具有“连续”效果，更加均匀。由前后的增强效果对比出：洛阳市的遥感影像直方图均衡增强后图像的整体对比度很强，图像比较美观，与原图相比更大限度的模糊层次感，突出平滑、均匀影像质感。对于提高影像的观赏质量和象元分布状况有重大的影响。亮度反转亮度反转增强处理后洛阳市图像与处理前图像色彩相反。本次设计采用对图像亮度范围进行非线性取反，即对所有地物简单取反、同等对待，产生一幅与输入图像亮度相反的图像，原来亮的地方变暗，原来暗的地方变亮。对比输出图像与原图像可以明显的感觉出河流的变化以及周边地物的变化。亮暗取反，有利于设计工作者提取出水体等色调较深的地物特征，方便对所提取地物的信息加以分析，同时屏蔽掉不需要的信息，使提取的有用信息更加直观化显示。去霾处理去霾处理本质是降低多波段图像（Landsat TM）或全色图像的模糊，去除高频模糊度或者低频模糊度，保持图像清晰度和微小细节的体现。观察分析，去霾处理后洛阳市图像较处理前更加清晰，微小细节体现的更为细致。相对于工作者来说，除去局部模糊度、体现微小细节，对于遥感图像的解译、判读和分析有着巨大的实际应用性。4.3 增强结果总述处理图像结果如上述各图所示，通过不同的增强处理手段，得到的图像结果也有所不同，所突出的所需要信息也不尽相同。如通过直方图增强后，可以增强图像上大面积地物与周围的反差；通过亮度反转，可以建立底片效果；通过卷积增强中的边缘检测处理，可以检测出图像的地理边界；通过锐化操作，可以增强地物边缘和线状地物等等，我们可以根据不同需要进行不同的增强处理。由本次实习我们可以得出：图像增强是数字图像处理的基本内容，根据图像的模糊情况利用各种数学方法和变换算法提高图像中的对象与非对象像的对比度与图像清晰度。对象指所研究的目标，非对象指对象以外的背景，从而突出图像中