《遥感图像及其增强》PPT课件.ppt

遥感图像及其增强 张超信息与电气工程学院中国农业大学2020年3月31日星期二 主要内容 遥感图像特点遥感图像格式遥感图像增强点增强领域增强 空间域 低通滤波高通滤波 遥感图像与普通图像区别 遥感图像与其它图像区别 1 对象不同2 拍摄方式不同 遥感影像有详细的图像获取参数 3 采用波段及其范围不同4 遥感图像有3 1种分辨率5 遥感图像经过几何校正后 具有地理坐标系6 遥感影像一般采用非压缩或无损压缩方式存储 特别是定量遥感的图像 图像的特征 包括图像的自然特征和人工特征自然特征包括 光谱特征 不同类型的地物在各个波段的数字成像 就构成了数字图像的光谱特征 几何特征 包括图像的几何分辨率 图像的纹理结构及图像的几何形状时相特征 在不同时间获得的同一地区各图像之间存在的差异 图像的人工特征 即以自然特征为基础 人为定义的某些特性或参数1统计特征 图像某一波段的最大值 最小值 均值 标准差等 2直方图特征 某一波段的直方图分布 见下张幻灯片 3灰度边缘特征 反映了图像中目标对象所占的面积大小和形状 4线和角点特征 道路和河流等线状地物 角点代表的局部结构关系不因视角而改变 图像几何校正 配准中有用 5纹理描述特征 图像局部不规则而在宏观上有规律的特性称为纹理特性以统计等方法计算的各种纹理测度 图像统计直方图 图像直方图的定义 1 一个灰度级别在范围 0 L 1 的数字图像的直方图是一个离散函数p rk nk nn是数字图像的像素总数nk是数字图像中第k个灰度级的像素总数rk是第k个灰度级 k 0 1 2 L 1 图像及其直方图示例 直方图定义 2 一个灰度级别在范围 0 L 1 的数字图像的直方图是一个离散函数p rk nk由于rk的增量是1 直方数可表示为 p k nk即 图像中不同灰度级像素出现的次数 两种图像直方图定义的比较p rk nk n 第一种定义 p rk nk 第二种定义 第一种定义优点 使函数值正则化到 0 1 区间 成为实数函数 函数值的范围与数素的总数无关 给出灰度级rk在图像中出现的概率密度的统计 不同图像直方图对比 直方图用途 评价图像质量 图像直方图谷做为灰度阈值可以得到合理的物体的边界 直方图用途 图像分割 图像边界阈值选择 遥感数字图像的存储格式 基本图像格式 BMPTIFFJPEG遥感图像存储方式 BSQBIPBIL 数字图像存储 图像描述信息一般以结构或类来描述主要包括 宽 高等图像数据数组顺序存放的连续数据BMP head Data 图像的表示 计算机表示 head Data 头和数据分别在两个文件中 ENVI图像格式 typedefstructtagBITMAPFILEHEADER bmfhWORDbfType 图像类型BMPDWORDbfSize 图像大小 WORDbfReserved1 WORDbfReserved2 DWORDbfOffBits 数据偏移量 BITMAPFILEHEADER BMP图像的描述信息 BMP图像文件包括 文件头 信息头 图像数据三部分 文件头 图像的表示 计算机表示 BMP图像的描述信息 信息头 typedefstructtagBITMAPINFOHEADER bmihDWORDbiSize 数据结构的尺寸LONGbiWidth 位图以象素为单位的宽 LONGbiHeight 位图以扫描行为单位的高WORDbiPlanes 目标设备的平面数 必须为1WORDbiBitCount 每一个色平面象素的位数1 4DWORDbiCompression 压缩类型 BI RGB BI REL4DWORDbiSizeImage 图像以字节为单位的尺寸LONGbiXPelsPerMeter x方向的分辨率dpmLONGbiYPelsPerMeter y方向的分辨率dpmDWORDbiClrUsed 实际使用色彩数DWORDbiClrImportant 重要色彩数 BITMAPINFOHEADER BMP文件中的图像数据 图像阵列记录了图像的每一个像素值 在生成图像文件时 Windows从位图的左下角开始 从左到右从下到上 将图像的像素值一一记录下来 图像阵列有压缩和非压缩两种存储格式 基本图像格式 TIFF TIFF是TagImageFileFormat的缩写 是由Aldus公司和Microsoft公司共同开发设计的图像文件格式 TIFF图像文件主要由三部分组成 文件头 标识信息区和图像数据区由于应用了标识的功能 TIFF图像文件才能够实现多幅图像 多波段 的存储 TIFF文件的特点 善于应用指针的功能 可以存储多幅图像文件内数据区没有固定的排列顺序 只规定文件头必须在文件前端 对于标识信息区和图像数据区在文件中可以随意存放可以制定私人用的标识信息除了RGB模式外 TIFF图像文件还能够接受CMYK等多种不同的图像模式可以存储多份调色板数据 调色板的数据类型和排列顺序较为特殊能提供多种不同的压缩数据的方法 便于使用者选择图像数据可以分割成几个部分分别存档 JEPG JPEG JointPhotographicExpertsGROUP 是由国际标准组织 ISO InternationalStandardizationOrganization 和国际电话电报咨询委员会 CCITTConsultationCommitteeoftheInternationalTelephoneandTelegraph 为静态图像所建立的第一个国际图像压缩标准MPEG 连续帧 JPEG压缩流程 符号解码器 DCT逆向变换 DCT正向变换 量化器 符号编码器 构造8x8的子图 合成8x8的子图 输入图像NxN 压缩图像 压缩的图像 解压图像 颜色空间转换 零偏置转换 颜色空间转换 零偏置转换 遥感图像存储格式 1 BSQ BandSequential 格式按图像的波段顺序存储 每个波段以像元的行列号排列2 BIL BandInterleavedbyline 格式按波段顺序相间的排列各行像元数据 3 BIP BandInterleavedbyPixel 格式按波段顺序相间的排列各列像元数据 B1 B2 B3 B1 B2 B3 B1B2B3 BSQ BIL BIP 遥感图像的增强处理 遥感图像增强处理的目的 改善图像的质量 提高图像目视效果 突出所需要的信息 为进一步遥感目视判读做预处理工作例如 图像对比度不够 图像有噪声 图像边界模糊等具体讲 改善图像的灰度等级 提高图像的对比度 平滑滤波消除噪声 突出地物对象边缘等 遥感图像增强分类 空间增强点运算线性变换 非线性变换 直方图调整邻域运算 图像平滑钝化 图像锐化频率域增强图像平滑图像锐化 图像增强 点运算增强 点运算 灰度级变换增强灰度级变换特点获取变换函数的方法固定函数 交互样点插值灰度级变换的应用亮度调整 对比度拉伸 密度分割灰度级变换的分析 点运算 pointoperation 特点 对于一幅输入图像 经过点运算后 产生的输出图像的灰度值仅由相应输入像素点的灰度值决定 与周围像素不发生直接联系点运算又称为对比度增强 对比度拉伸或灰度变换包括 线性变换 非线性变换 包括直方图调整 线性变换 线性变换 分段线性变换y ax b 255 0 216 23 255 0 23 150 输入 输出 输入 输出 50 150 255 非线性变换 指数变换y beax c对数变换y blog ax 1 c 图像增强 点运算增强 获取变换函数的方法 1 固定函数 指数函数 正弦函数 分段线性方程 对数函数 如显示傅立叶的s clog 1 r 255 0 255 142 0 216 23 图像增强 点运算增强 获取变换函数的方法 2 交互样点插值用过点的三次样条插值曲线 获得变换函数 Photoshop软件调整图像 图像增强 点运算增强 灰度级变换的应用 1 亮度调整 加亮 减暗图像 255 128 255 218 255 128 255 32 加亮 减暗 图像增强 点运算增强 灰度级变换的应用 2 对比度拉伸 提高 降低对比度 255 48 255 0 255 128 255 142 218 0 降低 部分提高 图像增强 点运算增强 灰度级变换的应用 2 提高对比度通常通过直方图得到两个拐点的位置降低对比度降低对比度一般用于输出设备的灰度级小于输入图像的灰度级的情况 如在8位的计算机屏幕上显示11位的卫星影像时 图像增强 点运算增强 灰度级变换的应用 2 局部提高 局部降低对比度大于45度提高 小于45度降低 255 48 255 0 255 128 255 142 196 0 216 23 线性 非线性 图像增强 点运算增强 灰度级变换的应用 3 灰度级切片 密度分割 彩色编码 伪彩色 255 48 255 0 134 176 密度分割densityslice 所谓密度分割将图像的象元按灰度进行归类 归类函数可用以下函数曲线表示 i 255 0 密度分割后伪彩色处理 分割后各类图斑用不同颜色表示出来 以示区别 这种处理又称作伪彩色 颜色查找表 处理 密度分割的关键是确定像元灰度分割的阈值 直方图调整 直方图均衡化直方图规定化 直方图匹配 直方图均衡化 一种调节图像对比度质量的算法使用的方法是灰度级变换 s T r 将原图像的直方图通过变换函数变换为均匀的直方图 然后按均匀直方图修改原图像 最终获得一幅灰度均匀分布的新图像 直方图均衡化示意 直方图均衡化步骤 1 统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数2 根据如下变换函数式计算每一灰度级xa均衡化后对应的新值 并四舍五入取整 得到新的灰度级xbL 1为变换后灰度级N为像素总个数3 以新值替代原灰度值 形成均衡化后的新图像4 根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值 做出新直方图 直方图规定化 匹配 直方图规定化是指使一幅图像的直方图变成规定形状的直方图 而对图像进行变换的增强方法规定的直方图可以是一幅图像的直方图 通过变换 使两辐图像的亮度变化规律尽可能的接近规定的直方图也可以是指定函数形式的直方图 从而使变换后图像的亮度变化尽可能的服从这种函数分布在遥感图像镶嵌以及融合中经常用到 又称为直方图匹配 直方图规定化 直方图均衡化是直方图规定化的桥梁 图像增强 点运算增强 灰度级变换的分析灰度级变换对层次的影响由于变换是在有限个灰度级上进行的 因此有时候会造成层次的丢失改变图像原有的真实的光谱响应关系 使图像不能反映不同地类地物反射特性改变图像视觉效果 对于遥感图像计算机自动分类或者遥感定量分析一般不做 空域邻域增强 空域邻域卷积运算图像平滑去噪图像锐化 卷积 频域增强与空域模板增强的关系卷积的离散表达式 基本上可以理解为模板运算的数学表达方式M 1N 1g x y f h f m n h x m y n m 0n 0因此 卷积的冲击响应h x y 被称为空域卷积模板 在模板相对原点是对称时成立 图像增强 空域过滤器 空域过滤器空域过滤器的基本概念钝化 平滑 过滤器锐化过滤器 图像增强 空域过滤 空域过滤处理的基本概念空域过滤及过滤器的定义使用空域模板进行的图像处理 被称为空域过滤 模板本身被称为空域过滤器 图像增强 空域过滤 空域过滤分类处理效果分类 空域过滤器 非线性过滤器 线性过滤器 带通 低通 高通 中值 最小值 最大值 锐化过滤器 平滑过滤器 图像增强 空域过滤 线性过滤器的定义线性过滤器是线性系统和频域过滤概念在空域的自然延伸 其特征是结果像素值的计算由下列公式定义 R w1z1 w2z2 wnzn其中 wii 1 2 n是模板的系数zii 1 2 n是被计算像素及其邻域像素的值 图像增强 空域过滤 低通滤波器主要用途 平滑图像 去除噪音高通滤波器主要用途 边缘增强 边缘提取带通滤波器主要用途 删除特定频率 增强中很少用 图像增强 空域过滤 非线性过滤器的定义使用模板进行计算 结果值直接取决于像素邻域的值 而不使用如下乘积和的计算 R w1z1 w2z2 wnzn中值滤波主要用途 平滑图像 去除噪音计算公式 R mid zk k 1 2 9 图像增强 空域过滤 最大值滤波 去除胡椒噪声 暗 主要用途 寻找最亮点计算公式 R max zk k 1 2 9 最小值滤波 去除盐噪声 亮 主要用途 寻找最暗点计算公式 R min zk k 1 2 9 一般用中值滤波 最大值 最小值很少用 图像增强 空域过滤 平滑过滤器平滑过滤器的主要用途低通空域滤波中值滤波 图像增强 空域过滤 平滑过滤器的主要用途对图像处理前 删去无用的细小细节连接中断的线段和曲线降低噪音钝化处理 恢复过分锐化的图像图像创艺 阴影 软边 朦胧效果 图像增强 空域过滤 过滤器模板系数的设计根据空域中低通冲激响应函数的图形来设计模板的系数例如 选择高斯函数作为冲激函数 0 图像增强 空域过滤器 设计模板系数的原则1 大于02 模板的和为1 所以下面的模板要除以25 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 模板大小一般为奇数3 3 5 5 7 7 0 空域滤波数字卷积实验 以下图为例 试看卷积实验过程 1011111210101111121111111210102001112111111121211111212121010131112 浅灰字卷积模板元素值暗红数字图像灰度值 2142121 卷积模板 低通滤波器 101011121110111112111235231310345834122335231210101313121010131112 滤波结果图 图像增强 空域过滤 模板尺寸对过滤器效果的影响模板尺寸越大 图像越模糊 图像细节丢失越多低通空域滤波的缺点和问题图像处理的目的是去除噪音 但是 低通滤波在去除噪音的同时也钝化了边和尖锐的细节 图像增强 空域过滤 中值滤波中值滤波的原理用模板区域内像素的中值 作为结果值R mid zk k 1 2 9 强迫突出的亮点 暗点 更象它周围的值 以消除孤立的亮点 暗点 中值过滤器是非线性的 图像增强 空域过滤 中值滤波算法的实现将模板区域内的像素排序 求出中值 例如 3x3的模板 第5个是中值 5x5的模板 第13个是中值 7x7的模板 第25个是中值 9x9的模板 第41个是中值 对于同值像素 连续排列 如 10 15 20 20 20 20 20 25 100 最终值20 图像增强 空域过滤 高效的排序算法很重要 如 冒泡法排序中值滤波算法的特点在去除噪音的同时 可以比较好地保留边的锐度和图像的细节 图像增强 空域过滤 锐化过滤器锐化过滤器的主要用途高通滤波微分过滤器 图像增强 空域过滤 锐化过滤器的主要用途图像识别中 分割前的边缘提取锐化处理模糊的图像图像出图创艺 突出边界轮廓的图像 图像的目标识别 提取基于特征的遥感图像融合中 融合前特征增强 图像增强 空域过滤 基本高通滤波过滤器模板系数的设计过滤器效果的分析高通空域滤波的缺点和问题算法实现和提高效率 图像增强 空域过滤 过滤器模板系数的设计根据空域中高通冲激响应函数的形状来设计模板的系数 0 Laplace 图像增强 空域过滤器 设计模板系数的原则1 中心系数为正值 外围为负值2 系数之和为0 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 4 0 0 1 0 0 1 图像增强 空域过滤 高通过滤器效果的分析常数或变化平缓的区域 结果为0或很小 图像整体很暗 亮度被降低了在暗的背景上边缘被增强了图像的整体对比度降低了计算时会出现负值 要进行相应处理 图像增强 空域过滤 高通空域滤波的缺点和问题高通滤波在增强了边的同时 丢失了图像的层次和亮度 图像变暗 图像增强 空域过滤 微分过滤器微分过滤器的原理过滤器扩大因子及模板系数的设计微分过滤器效果的分析 图像增强 空域过滤 微分过滤器的原理均值产生钝化的效果 而均值与积分相似 由此而联想到 微分同样能产生相反的效果 即锐化的效果在图像处理中应用微分最常用的方法是计算梯度 函数f x y 在 x y 处的梯度为一个向量 f f x f y 图像增强 空域过滤 微分过滤器的原理计算这个向量的大小为 f mag f f x 2 f y 2 1 2考虑一个3x3的图像