数字图像处理 遥感图象处理技术应用篇

1、第六章 遥感图象处理技术应用篇 n光谱图像处理技术及应用。 n气象光谱仪 n海洋应用的光谱仪 nTV跟踪测量系统 n微波成像数据处理和应用 n雷达高度计 n辐射计 n合成孔径雷达 内波提取结果 船尾迹提取研究 S A R 图图 象象 增增 强强 与与 目目 标标 提提 取取 (a ) (b ) F ig .1 0 T h e o b ta in e d in te rw a v e re su lts o f a p p ly in g H a rr m o rp h o lo g ic a l w a v le t b a s e , w ie n e r2 filte r w ith 1

2、1 x 1 1 w in d o w s iz e . (a ) T h e S A R o rig in a l im a g e w ith in te rw a v e a n d n o ise , (b ) T h e o b ta in e d in te rw a v e re s u lts a p p ly in g p re w itt o p e ra to r (a )(b ) F ig .1 1 T h e o b ta in e d sh ip ta ilin g tra c k re su lts o f a p p ly in g H a rr m o rp h

3、 o lo g ic a l w a v le t b a s e , w ie n e r2 filte r im a g e e n h a n c e m e n t w ith 9 x 9 w in d o w siz e . (a ) T h e S A R o rig in a l im a g e w ith sh ip ta ilin g tra c k a n d n o is e , (b ) T h e o b ta in e d s h ip ta ilin g tra c k re s u lt a p p ly in g p re w itt o p e ra to

4、 r (a ) (b ) F ig .1 2 T h e o b ta in e d sh ip ta ilin g tra c k re su lts o f a p p ly in g H a rr m o rp h o lo g ic a l w a v le t b a se , w ie n e r2 filte r im a g e e n h a n c e m e n t w ith 9 x 9 w in d o w siz e . (a ) T h e S A R o rig in a l im a g e w ith sh ip ta ilin g tra c k , h

5、u g e b rig h tn e ss sp e c k le a n d n o ise , (b ) T h e o b ta in e d sh ip ta ilin g tra c k re su lt a p p ly in g p re w itt o p e ra to r SAR图像船尾迹与边缘提取 SAR图象目标提取与目标定位 低对比度图象增强与目标提取低对比度图象增强与目标提取 n电视跟踪系统中受各种噪音和轮廓模糊的 严重影响导致跟踪的目标信号十分弱，在 进行各种图象处理时不可避免的导致目标 轮廓不清楚，为目标识别造成困难，必需 对其进行增强处理。本节通过对图像处理 领

6、域中自动目标识别技术的研究，提出一 种切实可行的办法来解决光学测量设备的 测量问题。 时域增强和频域增强 的基本原理 时域增强和频域增强 的基本原理 n根据以上讨论，在频率域中进行增强是相当直观 的，其主要步骤有： n（1） 计算需增强图的傅立叶变换； n（2） 将其与一个（根据需要设计的）转移函 数相乘； n（3） 再将结果傅立叶反变换以得到增强的图。 n常用的频域增强方法有：a.低通滤波；b.高通滤 波；c.带通和带阻滤波；d.同态滤波。 边缘提取算子介绍边缘提取算子介绍 Sobel 算子算子 Kirsh 算子算子 Laplacian 算子算子 Marr 算子算子 小波变换域内图象增强小波

7、变换域内图象增强 n与标准傅立叶变换相比，小波分析中所用 到的小波函数具有不唯一性，即小波函数 具有多样性。但小波分析在工程应用中， 一个十分重要的问题是最优小波基的选择 问题，这是因为用不同的小波基分析同一 个问题会产生不同的结果。目前主要是通 过用小波分析方法处理信号的结果与理论 结果的误差来判定小波基的好坏，并由此 选定小波基。 几种常用算子的模板 有四坦克低对比度图像特征信息提取实验结果图 有四坦克低对比度图像特征信息提取实验结果图 有四坦克低对比度图像特征信息提取实验结果图 特征信息提取的讨论特征信息提取的讨论 n 通过对图tank4b.bmp进行小波变换、滤波增 强和边缘检测一系列

8、的变换处理，实现了对该图 特征信息的提取。通过实验表明，特征信息提取 效果最好的是采用图(a)的变换途径（小波变换 选用小波基db40，滤波增强选用gaussian滤波 器（N=3），边缘检测选用prewitt算子 （N=3）。图(b)中所采用的变换途径与图(a) 的差别仅仅是小波基选择的不同。图(b)选用的 是db20（N=20N=40），结果提取的特征信 息丢失了一些。 n再看图(c)中选用db3，特征信息丢失得更多。说明在 小波域中选取小波基dbN时，N应尽量取大。对 biorNr.Nd小波系来说，Nr.Nd应选取较小的。而 coifN小波系不适于本实验。图(d)中，小波基与边缘 检测算

9、子选择都与(a)相同，仅滤波器改为选 unsharp(N=3)，可以看出，unsharp滤波器增强了 被模糊的细节，使提取出的信息不再突出图象的特征， 图中多了许多白点，都是无用信息。图(e)则只改变边 缘算子，选用了canny算子，结果检测出一片杂点， 故不适于在本实验中使用。图(f)所示的log算子也不 能有效地提取出特征信息，说明对tank4b.bmp类的 图象，它不适合进行边缘检测。从图中可以看出，(a) 的提取效果是最好的，但它仍存在着不足，见图(a)的 最后一幅结果图，在其左下方和右下方还有一些杂点 没有滤除，这些杂点是由原图片中特征信息以外的高 频信息引起的，要将它们滤除，还有待

10、进一步的分析 和实验。 本节数字图像处理本节数字图像处理_图像增强图像增强”程序及说明程序及说明 n 1. txcl_zq.m为主程序，运行后，弹出主菜单； n 2.按下直接灰度变换按钮，运行hdbh.m， 弹出一子菜单，可进行直接灰度变换； n 3.按下直方图处理按钮，运行zhift.m，进 入直方图均衡化界面，可对图像进行均衡化处理； n 4 . 按 下 空 域 滤 波 增 强 按 钮 ， 运 行 kongylb.m，进入一子菜单，可对图像进行线性 滤波、中值滤波、自适应滤波； n 5.dianys2.m为增强对比子程序； n 6.dongtys.m为动态压缩子程序； n 7.tuxqf.

11、m为图像求反子程序； n 8.junhh.m为直方图均衡化子程序； n 9.xxgl.m为线性滤波子程序； n10.zzgl.m为中值滤波子程序； n11.zsygl.m为自适应滤波子程序; n12.load1.m功能为把指定的要处理的图像装 载入文件. (具体程序见教科书) 本节数字图像处理本节数字图像处理_图像增强图像增强”程序及说程序及说 明明 InSAR Data Compression and Denoising Study Based on Wavelet Transformation nYAN Jingwen nDept of Electronic Engineering nCo

12、mputer and Information Engineering Institute nXiamen University Introduction nA new non-linear fast coding method of wavelet tree-structure VQ is presented for interferometry synthetic aperture radar (InSAR) compression and a filtering Speckle noise method based on wavelet transformation are represe

13、nted. nA filtering Speckle noise method based on wavelet transformation is presented for InSAR image data(including two parts of amplitude information and phase information ). InSAR data compression and enhancement system diagram InSAR image data amplitude possibility distribution model Interferomet

14、ry phase function possibility contribution PDF .InSAR amplitude statistics diagrams InSAR phase statistics diagrams Amplitude information enhancement experimental results Phase information enhancement experimental results InSAR amplitude information compression results InSAR image phase information

15、compression results conclusions n1) IBBZTC is a high efficient compression coding method, being applied in high compression rate uses. n2) The total compression performance of IBBZTC outperform BTC, BZTC and BBZTC compression coding method. The compression speed of IBBZTC is as fast to BBZTC at the

16、same compression rate, while a high compression rate can be gotten for general complexity because of block improvement combination technique applied. n3) If the motion vector estimation technique is applied, IBBZTC is applied in motion image compression. The research work are being proceeded based on IBBZTC and BBZTC technique. n4) In IBBZTC, when WT level number and scanning coding are 3, the total compression performance of IBBZTC is suitable for us