2.1-数字图像的性质与特点PPT课件

1、1,第二章 地面特征的遥感信息表达与模型,遥感信息空间特征的描述指标及应用 地面特征的遥感信息模型 地物光谱特征分析,2,2.1遥感数字图像的性质与特点,由于传感器上探测元件的灵敏度直接影响有效量化的级数，因此，不同传感器提供的有效量化的级数是不同的,常用的遥感数字图像有效量化级数,3,2.1 数字图像的性质与特点,像素（像元）是遥感数字图像最基本的单位，是成像过程的采样点，也是计算机图像处理的最小单元。像素具有空间特征和属性特征。 由于传感器从空间观测地球表面，因此每个像素含有特定的地理位置的信息，并表征一定的面积。对于多光谱扫描仪提供的数字图像来说，一个像素对应的地表面积是由传感器上瞬间视

2、场角所决定的，瞬间视场角在地表的投影面称地面分辨率（或空间分辨率），由于传感器种类不同，它的瞬间视场角也不同，因此，对应的地面分辨率是不同的,4,2.1 数字图像的性质与特点,5,2.1 数字图像的性质与特点,像素的属性特征采用亮度值来表达，在不同波段上，相同地点的亮度值可能是不同的，这是因为地物在不同波段上辐射电磁波的特征不同造成的。 遥感数字图像中像素的数值是由传感器所探测到的地面目标地物的电磁辐射强度决定的。入射到传感器中的电磁波被探测器元件转化为电信号，经过模/数转换，成为绝对辐射亮度值R。为便于应用，R又被转换为能够表征地物辐射亮度的相对值,6,2.1 数字图像的性质与特点,像素有正

3、像素和混合像素之分。 正像素：像素内只包含一种地物。如水体，它的亮度值代表了水体的光谱特征。 混合像素：像素内包括两种或两种以上地物。如出苗不久的麦田，它的一个像素亮度位内包含麦苗和土壤的光谱特征,7,2.1 数字图像的性质与特点,数字图像的特点 便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理各种数据的。采用数字形式表示遥感图像，便于计算机处理。因此，与光学图像处理方式相比，遥感数字图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。 图像信息损失低：由于遥感数字图像是用二进制表示的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像失真。而模拟方法表现的遥感图像会因

4、多次复制而使图像质量下降。 抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，有不同的视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用遥感图像专家系统,8,2.2 遥感图像的空间特征,遥感图像数据在很大程度上可以看成是随机变量，其亮度值受到多方面随机变化的因素影响，其亮度值也是随机变化的，具有统计性质。 因此，在进行图像处理之前对遥感图像的统计特征的了解，有利于应用统计特征改善图像的质量，提高图像处理的效率,9,2.2.1 图像的基本统计量,包括： 中心趋势统计量（均值、中值和众数）； 变化程度统计量（数值域、方差、标准差,10,均值： 指一幅图像中所有像

5、元的亮度值的算术平均值。 X,xij,M,i= 1 j=1,N,MN,M 行，N列,X 小，图像暗，X大，图像亮,11,中值：图像中所有不同亮度值的中间值。 Med = (Max+Min)/2 众数：是图像中出现的次数最多的一个亮度值，代表图像中分布较广的一种地物类型。 均值、中值、众数在多数情况下是比较接近的，少数情况下，他们之间有显著差别。这与图像数据的概率分布或直方图的特征有密切关系,12,f,亮度,X,Med,众数,13,方差 S2,S2,(Xi X)2,N,i=1,N,衡量由每个像元值Xi与均值X的差异 所累积形成的总的离散程度,方差的平方根（取正值）就是标准差,(Xi X)2,N,

6、i=1,N,14,图像中均值和标准差在很大程度上反映了亮度值分布的数值范围及信息量的多少。 影响图像的显示效果和判别能力的最基本统计量是：图像反差（或叫对比度）其有多种形式表示： C1=DNmax / DN min ; C2=SD (标准差)。标准差小，反差 小，反之则大,15,2.2.2 概率分布及直方图,即每个波段中所有不同亮度值的概率（频率）分布,16,频数直方图：即依次显示每个亮度值的像元数所占比例数,0,255,f,17,累积直方图：把各个亮度值的频数逐次累加而构成的直方图,100,255,0,18,正态分布：由于图像数据具有随机性，在图像像元数目相当大而地物类型差异不很悬殊的情况下

7、，概率密度分布应接近于正态分布,F(x) = exp -,2,1,x-u)2,2 2,(标准差) u (均值,19,直方图的偏斜：表现为均值与众数或中值的明显的不一致。 当 Mod Med X 直方图左偏,Mod,Med,20,当 Mod Med X 直方图右偏,Med,Mod,21,直方图中有多个峰值，是由于图像中包含着波谱特征差别显著的两个或更多的类别,22,纹理,统计量与直方图,23,2.2.3 多波段数据的统计特征,对多波段数据，可以把每个像元在不同波段的亮度值作为一个向量，计算和统计这些亮度值向量在多维空间中概率密度分布或多维直方图,24,以二维直方图为例： 两个波段X1和X2之间的

8、协方差S122 (或S212)为: S122=(1/N) (X1i-X1)(X2i-X2) N-像元数目，X1、X2均值,N,i=1,25,X2,X1,P,22,21,X1,X2,26,n个波段构成的协方差矩阵为 S112 S122 S1n2 S212 S22 S2n2 Sn12 Sn22 Snn2,Sjk = Skj 为对称矩阵，主对角线上为各波段的方差,27,反映两个变量之间的相关程度大小为相关系数。 ij = Sij2 / (Si Sj) ij = ji n个波段数据之间相关矩阵R为: 1 12 1n 12 1 2n n1 n2 1,R,为对称矩阵,主对角线上的为一个波段自身的相关系数为

9、最高值1,28,图像的增强处理在很大程度上是为了压缩或排除不同波段之间的相关性或信息的重复，突出那些不相关的部分，以明确分辨不同的地物。因而对于相关特征不同的图像应该区别对待，选择不同的方法或处理参数以及不同的波段和比值结合，才能取得事半功倍的效果。通过研究图像数据的统计特征，来指导图像处理工作。 相关系数是反映图像数据和信息内容的重要标志,29,2.3 遥感图像的数据结构,HDT高密度磁带（在卫星和遥感飞机上或卫星地面站接收的数据），后用专用图像处理系统（EDIPS和 TMIPS系统）转导到计算机兼容带(CCT)或光盘上,30,图像数据磁带的格式,有两种规格： 部分处理（未做几何校正）A C

10、CT-AM（MSS，多波段扫描仪） CCT-AR （RBV，反束光导管摄像仪，SPOT） CCT-AT （TM，专题成像仪） 全部处理 P CCT-PM CCT-PR CCT-PT,31,下面介绍CCT式的主要特点,1）按像元对波段交叉式（BIP2）： 特点：把一幅多波段图像划分为四个纵向条带，图像数据的记录是按条带顺序自左至右排列的，而不是按波段顺序排列的。 组成：按条带顺序排列的四个图像文件 + 后面附加的专用注记带（SIAT）文件。 每个图像文件（条带）的开头有一个标志（ID）记录块（包括卫星编号摄像时间、图像条带、单位记录长度、图像注记带号等）和一个注记（AN）记录块（相当于陆地卫星相片下方的文字注记内容,32,专用注记带：是为对图像进行几何校正处理所提供的参数，包括图像的经纬度坐标参数、处理命令数据、遥感器性能参数、飞行姿态参数（侧滚、俯仰、偏航）、飞行器高度及速度等。 记录格式：每个条带的图像数据都包括了所有的波段。每一个条带中图像数据是按行（扫描线）排列的。每一行记录的顺序是以一对像元为基本单位，按波段顺序记录其亮度值（值），自左向右，一对像元记完后再记下一对，即： .x i (4), x i+1 (4), x i (5), x i+1 (5), , x i+1 (7), x i+1 (4) 其中I 为奇数，代表第n个像元,33,2) 按波段