ERDAS图像增强处理.ppt

A,1,实验目的：,学会利用ERDAS实现遥感图像增强,实验仪器：,计算机、ERDAS软件,A,2,提纲,图像空间增强图像辐射增强图像光谱增强傅立叶变换地形分析,A,3,1.图像空间增强,图像空间增强是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像的目的Convolution(卷积增强)Non-directionalEdge(非定向边缘增强)FocalAnalysis(聚焦分析)Texture(纹理分析)AdaptiveFilter(自适应滤波)StatisticalFilter(统计滤波)ResolutionMerge(分辨率融合)Crisp(锐化处理),A,4,空间增强辐射增强光谱增强,2020/5/7,4,A,5,实验1：辐射增强,1.对单个像元的灰度值进行变换达到图像增强的目的LUTStretch(查找表查询)HistogramEqualization(直方图均衡化)HistogramMatch(直方图匹配)BrightnessInverse(亮度反转)HazeReduction(去霾处理)NoiseReduction(降噪处理)DestripeTMData(去条带处理),A,6,辐射增强,A,7,图像辐射增强处理直方图均衡化,1.实验步骤参阅实习指导书，截图并写出实验报告,A,8,A,9,实验2：空间增强,空间增强（SpatialEnhancement）技术：利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。ERDAS提供的空间增强处理功能有：卷积增强、非定向边缘增强、聚焦分析、纹理分析、自适应滤波、分辩率融合、锐化处理等。,A,10,图像空间增强,图像空间增强是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像的目的Convolution(卷积增强)Non-directionalEdge(非定向边缘增强)FocalAnalysis(聚焦分析)Texture(纹理分析)AdaptiveFilter(自适应滤波)StatisticalFilter(统计滤波)ResolutionMerge(分辨率融合)Crisp(锐化处理),A,11,空间增强,A,12,1,2,3,核函数,A,13,卷积增强处理,卷积增强处理的关键是卷积算子系数矩阵（Kernal）的选择，系统提供了33，55，77等大小不同的矩阵，并且预置了不同系数以便应用于不同目的的图像处理，诸如：边缘检测（EdgeDetect）边缘增强（EdgeEnhance）低通滤波（LowPass）高通滤波（HighPass）水平增强（Horizontal）垂直增强（Vertical）水平边缘检测（HorizontalEdgeDetection）垂直边缘检测（VerticalEdgeDetection）交叉边缘检测（CrossEdgeDetection）,A,14,卷积增强处理,1.确定输入文件,2.确定输出文件,3.选择卷积算子,4.选择研究区（可选）,5.OK,实验影像：lanier.img,2.实验步骤参阅实习指导书，截图并写出实验报告,A,15,A,16,基于多波段数据对每个像元的灰度值进行变换，达到图像增强的目的。PrincipalComponents(主成份变换)InversePC(主成份逆变换)DecorrelationStretch(去相关拉伸)Tasseledcap(缨帽变换)RGBtoIHS(色彩变换)IHStoRGB(色彩逆变换)Indices(指数计算)NaturalColor(自然色彩变换),实验3：光谱增强,A,17,光谱增强,A,18,主成份变换,将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，是图像数据更易于解译,A,19,主成份分析,1.确定输入文件,2.确定输出文件,特征矩阵输出设置（如需逆变换必须输出）,运行日志输出设置,4.OK,3.输入需要的主成份数量,实验影像：lanier.img,3.实验步骤参阅实习指导书，截图并写出实验报告,A,20,A,21,第一主成分,第二主成分,第三主成分,A,22,KT变换（缨帽变换）,K-T变换（kauth-Thomas变换）一种特殊的主成分分析，转换系数是固定的；坐标空间发生旋转，旋转后的坐标轴指向与地面景物有密切关系的方向.也称缨帽变换(TasseledCap)缨帽变换为植被研究特别是分析农业特征提供了一个优化显示的方法，同时实现了数据压缩。变换后的坐标轴不是指向主成分方向，而是指向与地面景物有密切关系的方向（KL变换后指向主成分方向）,A,23,缨帽变换,A,24,A,25,实验四：色彩变化从RGB变为HIS,从HIS变为RGB,A,26,A,27,非定向边缘增强,应用两个比较通用的滤波器（Sobel,Prewitt），首先通过两个正交卷积算子分别对图像进行边缘检测，然后将两个正交结果进行平均化处理。,A,28,非定向边缘增强,1.确定输入文件,2.确定输出文件,3.选择卷积算子,4.OK,实验影像：lanier.img,A,29,纹理分析,通过在一定的窗口内进行二次变异分析（2nd-orderVariance）或三次变异分析（3rd-orderVariance），使图像的纹理结构得到增强,A,30,纹理分析,1.确定输入文件,2.确定输出文件,3.选择卷积算子,4.OK,实验影像：lanier.img,A,31,指数计算,将遥感图像中不同波段的灰度值进行各种混合运算，计算反应矿物或植被的常用比率和指数,A,32,指数计算,计算某影像的NDVI值,1.确定输入文件,2.确定输出文件,5.OK,3.根据影像选择其相应的传感器,4.选择计算的指数,实验影像：lanier.img,A,33,4.傅立叶变换,傅立叶变换是首先把遥感图像从空间域转换到频率域，然后在频率域上对图像进行滤波处理，减少或消除周围噪声，再把图像从频率域上转换到空间域，达到图像增强的目的。,FourierTransform(傅立叶变换)FourierTransformEditor(傅立叶变换编辑)InverseFourierTransform(傅立叶逆变换)FourierMagnitude(傅立叶显示变换)PeriodicNoiseRemoval(周围噪声去除)HomomorphicFilter(同态滤波),A,34,4.1低通滤波,4.1.1傅立叶变换,实验影像：tm_1.img,A,35,4.1低通滤波,4.1.2滤波器编辑,A,36,打开刚才经过傅立叶变换后保存的文件,打开滤波器,A,37,选择低通滤波（LowPass）圆形滤波半径为80,将滤波结果保存,A,38,低通滤波,4.1.3傅立叶逆变换,打开刚刚经过滤波器编辑后保存的文件；选择要输出的文件；进行傅立叶逆变换，有频率域转成空间域。,A,39,高