第四章_遥感数字图像增强处理(三)

1、1第三章 遥感数字图像增强处理（三）五、五、彩色增强彩色增强 Color 六、图像运算六、图像运算 Image Calcu.七、多源信息的复合七、多源信息的复合八、多光谱增强八、多光谱增强 Multi-spectral 2五、彩色增强五、彩色增强 Color 1、假彩色增强、假彩色增强处理对象处理对象同一景物的多光谱图像同一景物的多光谱图像处理的基本原则处理的基本原则图像信息量尽可能最大；图像信息量尽可能最大；波段间的相关性最小。波段间的相关性最小。3处理原理处理原理 计算机显示器的彩色显示系统是根据三原色计算机显示器的彩色显示系统是根据三原色加色法合成原理，即由三个电子枪分别在屏幕上加色法合

2、成原理，即由三个电子枪分别在屏幕上形成红、绿、蓝三个原色像而合成彩色图像。形成红、绿、蓝三个原色像而合成彩色图像。 对多对多波波段段遥感遥感图图像像，选择，选择其其中中的的某某三三个个波波段段，分别分别赋予赋予红红、绿绿、蓝、蓝三三种种原原色色，即即可可在在屏幕屏幕上上合合成成彩色图像。彩色图像。4波段A波段B波段C红通道绿通道蓝通道D/AD/AD/A彩色显示器图像彩色合成原理l 如果原色的选择与原来遥感波段所代表的真实颜色相同，如果原色的选择与原来遥感波段所代表的真实颜色相同，生成的合成色能真实或近似反映地物本来的颜色，称生成的合成色能真实或近似反映地物本来的颜色，称真彩色合真彩色合成成；l

3、 如果原色的选择与原来遥感波段所代表的真实颜色不同，如果原色的选择与原来遥感波段所代表的真实颜色不同，生成的合成色不能真实反映地物本来的颜色，称生成的合成色不能真实反映地物本来的颜色，称假彩色合成假彩色合成。5TMTM真彩色合成真彩色合成3 3（R R）、）、2 2（G G）、）、1 1（B B）TMTM标准假彩色合成标准假彩色合成4 4（R R）、）、3 3（G G）、）、2 2（B B）6几种标准假彩色合成图像：几种标准假彩色合成图像：l TM影像：波段4(0.76-0.9)、3(0.63-0.69)、2(0.52-0.60)分别赋予红、绿、蓝lOLI影像：波段5(0.85-0.88)、4

4、(0.64-0.67)、3(0.53-0.59)分别赋予红、绿、蓝lMSS影像：波段4(0.8-1.1)、2(0.6-0.7)、1(0.5-0.6)分别赋予红、绿、蓝l SPOT影像：波段3、2、1分别赋予红、绿、蓝7 标准假彩色图像中，突出了植被、水体、城乡、山区、平标准假彩色图像中，突出了植被、水体、城乡、山区、平原等特征，植被为红色，水体为黑色或蓝色，城镇为深色。原等特征，植被为红色，水体为黑色或蓝色，城镇为深色。 实实际际应应用用中中，为了突出某一方面的信息或显示丰富的地物信为了突出某一方面的信息或显示丰富的地物信息，息，应应根据根据不不同同的的研究研究目目的的进行进行反反复复实验实验

5、分析，寻找分析，寻找最佳合成方最佳合成方案案，合成后的图像应信息量最大而波段间的相关性最小。，合成后的图像应信息量最大而波段间的相关性最小。82、彩色空间变换、彩色空间变换（1 1）彩色空间变换的意义）彩色空间变换的意义主要用于彩色图像的增强；主要用于彩色图像的增强；一般硬件设备所用的彩色空间一般硬件设备所用的彩色空间RGB彩色图像增强时，不能对每个波段单独进行彩色图像增强时，不能对每个波段单独进行增强增强针对单波段的图像增强方法不适合针对单波段的图像增强方法不适合于彩色图像的增强。于彩色图像的增强。9同一图片不同的色相产生的变化同一图片不同的色相产生的变化 这里是同一张图片的不同H值的效果，

6、它的亮度，饱和度都是一样的 10同一图片不同的亮度产生的变化同一图片不同的亮度产生的变化 最小值时为黑色 最大值时为白色 11同一图片不同的饱合度产生的变化同一图片不同的饱合度产生的变化 S为饱和度，最小值时为纯黑白图像 最大时为过饱和的超彩图像 12HIS模型IIntensity亮度亮度HHue色度色度SSaturation饱合度饱合度uHLS模型LLuminance亮亮/明度明度LightnessHHue色度色度SSaturation饱合度饱合度lI(Intensity)-亮度，亮度，人眼人眼对光源或物体明亮程度的对光源或物体明亮程度的感觉，一般来说与物体的感觉，一般来说与物体的反射率成正

7、比反射率成正比l H(Hue)-色调，色调，也称色别也称色别，是指彩色的类别，是彩，是指彩色的类别，是彩色彼此相互区分的特征。色彼此相互区分的特征。l S(Saturation)-饱和度，饱和度，指彩色的纯洁性，一般来指彩色的纯洁性，一般来说颜色越鲜艳饱和度也越说颜色越鲜艳饱和度也越大大HSI色系 色度(H)效果示意图H=0H=60H=120H=180H=240H=300HSI色系 饱和度(S)效果示意图S=0S=1S=1/4S=1/215（2 2）彩色空间变换的方法）彩色空间变换的方法HLS彩色空间变换过程彩色空间变换过程RGBHLSH L S R G B 显示显示变换变换处理处理反变换反变

8、换（a a）原彩色图像原彩色图像 （b b）对比度拉伸的对比度拉伸的 （c c）直方图均衡的直方图均衡的 增强图像增强图像 增强图像增强图像 亮度增强亮度增强 原图像原图像 （a a）色度值加上色度值加上 （b b）色度值减去色度值减去 120 120的图像的图像 120120的图像的图像色调增强色调增强 原图像原图像 （a a）饱和度值乘饱和度值乘 （b b）饱和度值乘饱和度值乘 以以3 3的图像的图像 以以0.30.3的图像的图像饱和度增强饱和度增强19HLS彩色空间颜色模型彩色空间颜色模型 HLS颜色模型定义在圆柱形坐颜色模型定义在圆柱形坐标系的双圆锥子集上。在标系的双圆锥子集上。在HL

9、S模型模型中，色度是绕圆锥中心轴的角度，中，色度是绕圆锥中心轴的角度，一种色彩与它的补色相差一种色彩与它的补色相差180；饱和度是点与中心轴的距离，在轴饱和度是点与中心轴的距离，在轴上各点的饱和度为上各点的饱和度为0，在锥面上各，在锥面上各点的饱和度为点的饱和度为1；亮度从下锥顶点；亮度从下锥顶点的的0逐渐变到上锥顶点的逐渐变到上锥顶点的1。1.0白白0.5绿绿(120 )蓝蓝(240 )红红(0 )黄黄青青品红品红H0.0黑黑S20从从RGBRGB到到HLSHLS的正变换的正变换2),min(),max(BGRBGRL5 . 0,),min(),max(2),min(),max(5 . 0,

10、),min(),max(),min(),max(),min(),max(,0LBGRBGRBGRBGRLBGRBGRBGRBGRBGRBGRS21),max(,),min(),max(60)(240),max(,),min(),max(60)(120),max(,),min(),max(60)(BGRBBGRBGRGRBGRGBGRBGRRBBGRRBGRBGRBGH),max(BGR),min(BGR10 R10 G10 B22从从HLSHLS到到RGBRGB的反变换的反变换360240,240180,60)360()(18060,600,60/ )120()(11212121HmHHmmm

11、HmHHmmmR360240,240180,60)240()(18060,600,60)(11212121HmHHmmmHmHHmmmG23360240,240180,60)120()(18060,600,60)120()(11212121HmHHmmmHmHHmmmB)1(2SLm)5.0(LLSSLm2)5.0(L212mLm3600 H10 L10 S24HIS彩色空间变换方法彩色空间变换方法RGBHISH I S R G B 显示显示变换变换处理处理反变换反变换25彩色变换的应用举例彩色变换的应用举例1 1）进行不同分辨率的图像融合）进行不同分辨率的图像融合原始原始ETM图像，图像，（

12、3，2，1）彩色合成显示）彩色合成显示使用全色波段为高分辨率图像使用全色波段为高分辨率图像进行融合后的图像进行融合后的图像262 2）增强合成图像的饱和度）增强合成图像的饱和度原始原始ETM图像，图像，（3，2，1）彩色合成显示）彩色合成显示使用使用HIS变换，对变换，对S分量进行分量进行饱和度拉伸的结果饱和度拉伸的结果27六、六、多重图像增强处理多重图像增强处理图像运算图像运算 Image Calcu.（1 1）多光谱图像）多光谱图像加法运算加法运算 指两幅同样大小的图像对应像元灰度值相加。 如果相加后的像元值超出了显示设备允许的动态范，如果相加后的像元值超出了显示设备允许的动态范，需要乘以

13、一个正数需要乘以一个正数a,a,以确保像元值在设备的动态范围内。以确保像元值在设备的动态范围内。yxfyxfayxfc,2128),(1),(1yxfKyxrKii为参加运算的波段数目为计算结果的新图像波段的原图像为第Kyxriyxfi),(),( 例如：例如：TM-1TM-1，2 2，3 3相加，得到近似全色黑白图像（相加，得到近似全色黑白图像（TM-1TM-1，0.450.450.52;TM-2,0.520.52;TM-2,0.520.60;TM-3,0.630.60;TM-3,0.630.690.69） TM-1TM-1，2 2，3 3，4 4相加，近似的红外全色黑白图像（相加，近似的红

14、外全色黑白图像（TM-4TM-4， 0.760.760.900.90）。）。29加法运算的应用：加法运算的应用： 1 1）对同一场景的多幅图像求平均值，以降低图像的加性）对同一场景的多幅图像求平均值，以降低图像的加性随机噪声随机噪声加性噪声：加性噪声和图像信号强度不相关。加性噪声：加性噪声和图像信号强度不相关。 乘性噪声：乘性噪声和图像信号强度是相关的。乘性噪声：乘性噪声和图像信号强度是相关的。椒盐噪声：图像上随机分布的黑白点。椒盐噪声：图像上随机分布的黑白点。量化噪声：是由量化过程引起的，解决的最好方法是量化噪声：是由量化过程引起的，解决的最好方法是最佳量化最佳量化。 ,g x yf x y

15、n x y gffn30噪声图像噪声图像1 噪声图像噪声图像2 噪声图像噪声图像3 噪声图像噪声图像4噪声图像噪声图像5 噪声图像噪声图像6 噪声图像噪声图像7 噪声图像噪声图像8 原始图像原始图像 降噪后图像降噪后图像312 2）生成图像叠加效果）生成图像叠加效果 对于两个图像对于两个图像f(x,y)f(x,y)和和h(x,y)h(x,y)的均值有：的均值有： g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)推广这个公式为：推广这个公式为： g(x,y) = g(x,y) = f(x,y) + f(x,y) + h(x,

16、y)h(x,y)其中其中+= 1 可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接片的衔接加法运算用途：加法运算用途：同一区域的不同时段图像求平均，减同一区域的不同时段图像求平均，减少图像的加性噪声，或获取特定时段的平均统计特征。少图像的加性噪声，或获取特定时段的平均统计特征。加法运算注意事项：加法运算注意事项：成像时间不宜相关太大成像时间不宜相关太大32减法运算减法运算 两个不同波段图像间相减有利于提取各种地两个不同波段图像间相减有利于提取各种地物在这两个波段图像间的相关信息。物在这两个波段图像间的相关信息。),(),(),(yxfyxfyxr

17、BA 指两幅同样大小的图像对应像元灰度值相减。指两幅同样大小的图像对应像元灰度值相减。 如果相减后的像元值出现负值，找到绝对值最大的负值如果相减后的像元值出现负值，找到绝对值最大的负值-b-b，给每个像元的值都加上这个负值的绝对值，使得所有的，给每个像元的值都加上这个负值的绝对值，使得所有的像元值为非负，再乘以一个正数像元值为非负，再乘以一个正数a,a,以确保像元值在设备的动以确保像元值在设备的动态范围内。态范围内。byxfyxfayxfc,21 差值运算的提供了不同波段或不同时相图像间的差异信息。差值运算的提供了不同波段或不同时相图像间的差异信息。33减法运算的应用：1 1）图像相减可去除图

18、像中不需要的加性图案，如）图像相减可去除图像中不需要的加性图案，如背景消除背景消除342 2）图像相减也可用于）图像相减也可用于动态监测、运动目标检测、目标识别动态监测、运动目标检测、目标识别35（2 2）多时相图像）多时相图像时间较短时间较短的多时相图像运算的多时相图像运算消除随机噪声消除随机噪声),(1),(1yxfKyxrKiTi时间较长时间较长的多时相图像运算的多时相图像运算提取地物动态变化信息提取地物动态变化信息),(),(),(12yxfyxfyxrTTT（3 3）不同传感器之间图像的组合）不同传感器之间图像的组合36比值运算比值运算 两个不同波段的图像对应像元灰度值相除（除数不为

19、0）。 相除后若出现小数，则必须取整，并乘以一个正相除后若出现小数，则必须取整，并乘以一个正数数a,a,以确保像元值在设备的动态范围内。以确保像元值在设备的动态范围内。yxfyxfaIntergeryxfE,21比值运算可以比值运算可以降低传感器灵敏度随空间变化造成的降低传感器灵敏度随空间变化造成的影响影响，增强图像中特定的区域增强图像中特定的区域；降低地形导致的阴影影降低地形导致的阴影影响，突出季节的差异响，突出季节的差异。37l比值运算能去除地形坡度和方向引起的辐射量变化，在一定程度上消除同物异谱的现象，是图像自动分类前常采用的预处理方法之一；l 比值处理还有其他多方面的应用，例如对比值处

20、理还有其他多方面的应用，例如对研究浅海研究浅海区的水下地形，对土壤富水性差异、微地貌变化、地区的水下地形，对土壤富水性差异、微地貌变化、地球化学反应引起的微小光谱变化等，对与隐伏构造信球化学反应引起的微小光谱变化等，对与隐伏构造信息有关的线性特征息有关的线性特征等都能有不同程度的增强效果。等都能有不同程度的增强效果。 38l 比值运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类别或估算植被生物量。通常把能够提取植被的算法称为植被指数。 39 比值植被指数（RVIRatio Vegetation Index） 归一化植被指数（NDVINormalized Difference Vegetation

21、 Index） 差值植被指数（DVIDifference Vegetation Index，又称环境植被指数EVI） 常用植被指数常用植被指数RIRRVI RIRSQRTRVIRIRRIRNDVIRIRDVIRIRRIRTNDVI5 . 0)(变换归一化植被指数RgIRWDVI)(权重差值植被指数40 正交植被指数（PVIPerpendicular Vegetation Index）适用于NOAA卫星的AVHRR。 0656.112978. 26225. 1REDIRPVI4142ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE中图像增强介绍中图像增强介绍43444546474849七、七

22、、多源信息的复合多源信息的复合（1 1）信息复合）信息复合 信息复合信息复合指同一区域内遥感信息之间或遥感指同一区域内遥感信息之间或遥感信息与非遥感信息之间的匹配复合。它包括空间配准信息与非遥感信息之间的匹配复合。它包括空间配准和内容复合两方面，从而在统一的地理坐标系统下，和内容复合两方面，从而在统一的地理坐标系统下，构成一组新的空间信息、一种新的合成图象。构成一组新的空间信息、一种新的合成图象。 信息复合的目的信息复合的目的：突出有用的专题信息，消除或：突出有用的专题信息，消除或抑制无关的信息，以改善目标识别的图像环境。抑制无关的信息，以改善目标识别的图像环境。5051（2）信息复合的技术关

23、键）信息复合的技术关键充分认识研究对象的地学规律；充分认识研究对象的地学规律；充分了解每种复合数据的特点和适用性；充分了解每种复合数据的特点和适用性；充分考虑不同遥感数据之间波谱信息的相关性引起的充分考虑不同遥感数据之间波谱信息的相关性引起的有用信息的增加和噪声信息的增加，对多种遥感数据有用信息的增加和噪声信息的增加，对多种遥感数据作出合理的选择；作出合理的选择；几何配准几何配准解决空间配准问题。解决空间配准问题。52（3 3）多不同传感器的遥感数据复合）多不同传感器的遥感数据复合步骤：步骤：配准配准 1）几何校正：完成空间坐标的处理）几何校正：完成空间坐标的处理同一坐标体系；同一坐标体系；

24、2）分辩率匹配：用重采样方法将配准图像的分辨率换算）分辩率匹配：用重采样方法将配准图像的分辨率换算一致。一致。复合复合 基本思想：通过各种运算方法，将需要复合的图像调整为基本思想：通过各种运算方法，将需要复合的图像调整为三个波段图像三个波段图像R、G、B，再进行彩色或假彩色合成。，再进行彩色或假彩色合成。53（4 4）多时相遥感信息的复合）多时相遥感信息的复合光谱特征的时间光谱特征的时间效应效应多时相遥感信息复合的目的多时相遥感信息复合的目的 目的一目的一：提高识别能力和分类精度：提高识别能力和分类精度 根据要识别的目标在不同时间内光谱与空间特征方面的根据要识别的目标在不同时间内光谱与空间特征

25、方面的变化规律，选择必要的遥感信息，进行复合处理。变化规律，选择必要的遥感信息，进行复合处理。 目的二目的二：动态研究：动态研究 利用不同时相遥感信息匹配复合，获得地面目标（资源利用不同时相遥感信息匹配复合，获得地面目标（资源与环境）变化的影像信息。如研究森林、草场资源与变化，与环境）变化的影像信息。如研究森林、草场资源与变化，水库、湖泊、河流的演变规律，城市的扩展等。水库、湖泊、河流的演变规律，城市的扩展等。步骤步骤 1）配准）配准 2）直方图调整）直方图调整 3）复合）复合5455（5 5）遥感信息与非遥感信息的复合）遥感信息与非遥感信息的复合遥感信息与非遥感信息复合的类型遥感信息与非遥感

26、信息复合的类型遥感影像与地图的复合遥感影像与地图的复合 1）影像地图影像地图是遥感影像与地图复合的产物，具有一是遥感影像与地图复合的产物，具有一定的数学基础，有丰富的影像信息和一定的地理要素，它由遥定的数学基础，有丰富的影像信息和一定的地理要素，它由遥感影像经纠正后与地图套合、镶嵌而成。感影像经纠正后与地图套合、镶嵌而成。 2）影像地图的发展影像地图的发展地图影像化和影像地图化地图影像化和影像地图化 地图影像化地图影像化：为了增加地图信息，直接利用卫星影像信息：为了增加地图信息，直接利用卫星影像信息所载负的丰富信息充实和更新地图。所载负的丰富信息充实和更新地图。 影像地图化影像地图化：遥感影像

27、中增加地图要素。或：为适应专题：遥感影像中增加地图要素。或：为适应专题分析的需要，从遥感影像上提取某种专题信息，加上部分地理分析的需要，从遥感影像上提取某种专题信息，加上部分地理要素，以专题影像图的形式加以表达，以提高影像在专题应用要素，以专题影像图的形式加以表达，以提高影像在专题应用中的适应能力。中的适应能力。56DTM与遥感数据的复合与遥感数据的复合 1）DTM数字地形模型数字地形模型 DTMThe Digital Terrain Model，是对地形，是对地形持征的一种描述。持征的一种描述。DEM DTM的获得方法：通过遥感图像的立体像对、地的获得方法：通过遥感图像的立体像对、地形图的等

28、高线等，从各类立体测绘仪上直接输出或用形图的等高线等，从各类立体测绘仪上直接输出或用扫描数字化仪、手扶数字化仪、屏幕数字化、人工采扫描数字化仪、手扶数字化仪、屏幕数字化、人工采样等获得。样等获得。 DTM的用途：恢复等高线图，派生出各种坡向图、的用途：恢复等高线图，派生出各种坡向图、坡度图、地势图等，或作为一种参数与其它数据一起坡度图、地势图等，或作为一种参数与其它数据一起参与运算。参与运算。 572）DTM在遥感数据复合中的作用在遥感数据复合中的作用 A：用：用DTM校正遥感数据校正遥感数据 GCP校正时，不包括对地形起伏而造成的位移的校正时，不包括对地形起伏而造成的位移的改正。改正。 +D

29、TM时，提高精度。时，提高精度。 B：参与分类：参与分类提高分类精度提高分类精度遥感信息与地球物理、地球化学信息复合遥感信息与地球物理、地球化学信息复合分类分类58遥感信息与非遥感信息复合的步骤遥感信息与非遥感信息复合的步骤地理数据的格网化地理数据的格网化 1）网格数据的生成）网格数据的生成不规则的离散数据规则化不规则的离散数据规则化 2）与遥感数据的配准）与遥感数据的配准坐标一致、分辨率一致坐标一致、分辨率一致最优遥感数据的选择最优遥感数据的选择配准复合配准复合 1）栅格数据与栅格数据）栅格数据与栅格数据 其一：非遥感数据与遥感数据组成三个波段，合成假彩色其一：非遥感数据与遥感数据组成三个波

30、段，合成假彩色图像。图像。 其二：非遥感数据作为一个波段，直接参与遥感数据的各其二：非遥感数据作为一个波段，直接参与遥感数据的各种运算，即将非遥感信息看着是一个遥感波段。种运算，即将非遥感信息看着是一个遥感波段。 2）栅格数据与矢量数据的复合）栅格数据与矢量数据的复合叠加叠加59图4 遥感影像与DEM的叠加分析(黄色箭头指示泥石流流动方向和淹没区域) 对地观测中心开展舟曲县泥石流灾害遥感监测6061八、多光谱增强八、多光谱增强 Multi-spectral 多光谱图像的特点：多光谱图像的特点：波段数目多波段数目多信息量大信息量大波段之间有一定的相关性，信息重叠波段之间有一定的相关性，信息重叠6

31、2影响图像各波段相关的主要因素影响图像各波段相关的主要因素地物的波谱反射相关性；地物的波谱反射相关性；地形地形 地形阴影在所有太阳光反射波段上都上一样地形阴影在所有太阳光反射波段上都上一样的，在山区和低太阳角时，地形阴影可能成为图的，在山区和低太阳角时，地形阴影可能成为图像的主导成分，导致太阳反射光谱区内波段之间像的主导成分，导致太阳反射光谱区内波段之间的相关性，但在热红外波段例外。的相关性，但在热红外波段例外。遥感传感器波段间的重叠遥感传感器波段间的重叠 理想情况尽可能减少，但不能完全避免！理想情况尽可能减少，但不能完全避免！63多光谱增强的目的：多光谱增强的目的：对多光谱图像进行线性变换，

32、减少各波段之间的信息对多光谱图像进行线性变换，减少各波段之间的信息冗余，保留主要信息，冗余，保留主要信息，压缩数据量压缩数据量，增强和提取增强和提取有利有利于解译的数据。于解译的数据。主要方法：主要方法：K-L变换变换K-T变换变换641、多光谱空间、多光谱空间注意：注意：多光谱空间仅表示各波段光谱信息之间的关系，多光谱空间仅表示各波段光谱信息之间的关系，与像元点在图像中的位置无关。与像元点在图像中的位置无关。652、K-L变换变换K-L变换原理变换原理Karhunen-Loeve变换，又称主成分变换（变换，又称主成分变换（Principal Component Analysis，PCA），）

33、，Hotelling变换变换原理原理：对多波段图像进行线性变换，形成新的光谱空间。：对多波段图像进行线性变换，形成新的光谱空间。即：即：AXY X变换前多光谱空间的像元矢量；Y变换后多光谱空间的像元矢量；A线性矩阵66根据主成分变换的数学原理，根据主成分变换的数学原理，A是是X空间的协方差矩阵的空间的协方差矩阵的特征向量矩阵的转置矩阵，即：特征向量矩阵的转置矩阵，即：AXY 67n=3时，时，结果：结果：Y Y的各分量是的各分量是X X的各分量的线性组合，综合了原有的各分量的线性组合，综合了原有各分量的信息；各分量系数不一样。各分量的信息；各分量系数不一样。68变换后变换后Y的协方差矩阵为的协

34、方差矩阵为对角矩阵对角矩阵 由小到大排列，由小到大排列，变换后的变换后的Y Y的各分量相的各分量相互独立。互独立。i69K-LK-L变换分析变换分析特征值的大小反映了这一方向上主分量所具有信息量的多少及每个分量的相特征值的大小反映了这一方向上主分量所具有信息量的多少及每个分量的相对重要性。对重要性。PCA1数据的最大变化量，包括了全部信息量的最大部分。数据的最大变化量，包括了全部信息量的最大部分。PCA2没有被没有被PCA1表示的数据的最大变化量。表示的数据的最大变化量。注意：注意：整个图像信整个图像信息的综合分析，对息的综合分析，对于特定的图像分析于特定的图像分析并不适用。特定地并不适用。特

35、定地物特征分析需要分物特征分析需要分析其光谱特征，从析其光谱特征，从而选择相应的波段。而选择相应的波段。K-LK-L变换的特点变换的特点 从几何意义来看，变换后的主分量空间坐标系与变换前的空间坐标系空间坐标系相比旋转了一个角度旋转了一个角度，而且新坐标系一定指向数据信息量较大的方向指向数据信息量较大的方向(主分量方向之一主分量方向之一)。 就变换后的新波段变换后的新波段主分量而言，K-L变换后的新波段主分量包括的信息量不同包括的信息量不同，呈逐渐减少趋势呈逐渐减少趋势。其中，第一主分量集中了最大的信息量，常常占80以上，第二、第三主分量的信息量依次快速递减，到第n分量信息几乎为0。由于K-L变

36、换对不相关的噪声没有影响，所以信息减少时，便突出了噪声，最后的分量几乎全是噪声最后的分量几乎全是噪声。所以这种变换又可分离出噪声可分离出噪声。71K-LK-L变换结果分析变换结果分析（1）K-L变换后，得到变换后，得到 一组新的变量（即一组新的变量（即Y的各个的各个行向量），称为第行向量），称为第n主成分；主成分；（2）特征值的大小反映了这一方向上主分量所具）特征值的大小反映了这一方向上主分量所具有信息量的多少及每个分量的相对重要性；有信息量的多少及每个分量的相对重要性；（3）第一主成分相当于原来各波段的加权和，且）第一主成分相当于原来各波段的加权和，且每个波段的加权值与该波段的方差大小成正比

37、（每个波段的加权值与该波段的方差大小成正比（方方差大，信息量大差大，信息量大），反映了地物总的辐射强度。），反映了地物总的辐射强度。i72K-LK-L变换计算步骤变换计算步骤为特征向量为特征值x第一步第一步：由原始图像矩阵：由原始图像矩阵X求其协方差矩阵求其协方差矩阵 第二步第二步：由特征方程式：由特征方程式 求出协方差矩阵求出协方差矩阵 的各个特征值的各个特征值 并将并将 排序。排序。0)(XIix), 3 , 2 , 1(nii为单位矩阵I73i第三步第三步：求各特征值：求各特征值 对应的特征向量对应的特征向量 iTniiii,21TA第四步第四步：取变换矩阵：取变换矩阵 XAXYT第五步

38、第五步：计算：计算K-L变换的表达式变换的表达式 74K-LK-L变换的应用变换的应用数据压缩数据压缩图像增强：前几分量包含主要信息，后几图像增强：前几分量包含主要信息，后几个分量噪声较多；个分量噪声较多；分类前预处理：减少分类波段数，提高分分类前预处理：减少分类波段数，提高分类精度类精度K-LK-L变换是特征选择常用方法！变换是特征选择常用方法！753、K-T变换变换Kauth-Thomas变换，又称缨帽变换（变换，又称缨帽变换（tasseled cap）用途用途植被研究，特别是分析农业特征提供了一个优植被研究，特别是分析农业特征提供了一个优化显示的方法化显示的方法数据压缩数据压缩76变换模型变换模型acXYX变换前多光谱空间的像元矢量；Y变换后多光谱空间的像元矢量；c变换矩阵， a避免出现负值所加的常数对原图像的坐标空间进行平移和旋转对原图像的坐标空间进行平移和旋转新坐标轴具有明显的景观含义，可与地物直接联系新坐标轴具有明显的景观含义，可与地物直接联系77转换系数转换系数K-T变换是一种特殊的变换是一种特殊的PCA变换，其转换系变换，其转换系数是固定的，独立于单个图像，不同图像数是固定的，独立于单个图