遥感入门-遥感数字图像增强处理

1、遥感数字图像增强处理什么是图像增强？图像增强的目的 改变图像的灰度等级,提高图像的对比度; 消除边缘和噪声,平滑图像; 突出边缘或线状地物,锐化图像; 合成彩色图像;压缩图像数据量,突出主要信息等第二章 图像增强内容：空域增强 点运算 邻域运算变换域增强第一节空域增强-灰度拉伸（点运算）基于模型的灰度拉伸基于直方图改变的拉伸线性拉伸 bxaxab*如果要将原图像灰度级范围a1,a2拉伸到b1,b2,则关系式应为？线性拉伸 分段线性拉伸分段线性拉伸非线性拉伸ceaxabxb*非线性拉伸cbxaxab) 1log(*非线性拉伸三角函数 cbxaxcbxaxabab)tan(*)sin(* 直方图均

2、衡化和规定化 直方图均衡化 直方图规定化（匹配）直方图变换直方图均衡化 直方图均衡化是将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀的直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。可以证明，这个变换函数就是累积直方图。变换式：0a(),NhkkjbaajkbjaLxh xNxLx变换后新图像的值为最大灰度值为像元数， ()为原图像任一灰度具有的像元数对一幅图像进行直方图均衡化的具体步骤如下：（1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数（2）根据变换式计算每一灰度级 均衡化后 对应的新值，并对其四舍五入取整，得到新灰度级（3）以新值代替原灰度值，形成均衡化后的新图像。（4）根据

3、原图像像元统计值对应找到新图像像元 统计值，作出新直方图。jaxkbx直方图变换累积直方图178910 1114526714 12 1534786911214788984591112 10810 1115 16 10 1313 6916 13 12 10为最大灰度级）；，为灰度级（LL.210k)()(0kxhxckjjk原灰度级xa像元数累积像元数变换后值新灰度级新像元统计值变换前后图像178910 1114526714 12 1534786911214788984591112 10810 1115 16 10 1313 6916 13 12 10直方图规定化 直方图规定化是指使一幅图像的直

4、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参考图像的直方图,通过变换,使两幅图像的亮度变化规律尽可能地接近;规定的直方图也可以是特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地服从这种函数分布.直方图规定化直方图规定化 T（xa）为原图像直方图均衡化的变换函数,G(yc)为参考图像直方图均衡化的变换函数,变换后的灰度值均为Zb,由上述可知)()()()()()(1100abckjjccbkjjaabxTGzGyyhcyGZxhaxTZ直方图规定化 直方图规定化的具体步骤如下:(1)做出原图像的直方图(2)做出原图像的累积直方图Zb=T(xa),对原图像进

5、行均衡化变换(3)做出参考图像的直方图或确定参考直方图(4)做出参考图像累积直方图zb=G(yc),进行均衡化变换(5)对于原图像中的每一灰度级xa的累积值zb,在参考累积直方图中找到对应的累积值G(yc);(6)以新值yc替代原灰度值xa,形成规定化后的新图像.(7)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。10 911121011109101112111211911101213141312121013141513111314161614151412121516151413121316131415参考图像灰度级yc9/1610/1611/1612/1613/1614/161

6、5/161像元统计值hc(xc)36798754累积像元统计值G(yc)0.060.180.330.510.670.820.921.00原灰度级xa像元统计值ha(xa)累积像元统计值T(xa)对应参考累积像元值G(yc)新灰度级yc新像元统计值hd(xd)00000011620.040.069/16521620.080.063 1610.100.064 1630.160.1810/1655 1620.200.186 1630.270.3311/1677 1640.350.338 1660.470.5112/16119 1650.570.5110 1650.670.6713/16511 164

7、0.760.8214/16712 1630.820.8213 1630.880.9215/16514 1620.920.9215 1620.961.00141211.00空域增强-邻域增强 邻域 对于图像中的某个像元f（x,y），把以像元为中心一定距离内的像元集合Axy=xp，yq（p,q取任意整数）叫做该像元的邻域。(x,y)(x,y)4-邻域8-邻域 建立在离散卷积基础上的卷积运算是在空间域上对图像进行邻域变换的运算。选定一个卷积函数，又称为模板，它实际上是一个M*N大小的小图像。图像的卷积运算是运用模板来实现的，如图，从图像的左上角开始，将一个给定大小的模板，逐行逐列依次放在图像的每一个

8、像元位置上，计算两者之间对应各点的乘积并求和，以和数作为中心像元的输出值，从而产生新的图像。卷积运算 如果假设卷积函数为H(m,n)，其大小为M,N。对应图像窗口内灰度值为f(m,n)，则卷积运算可通过下式表示。MmNnnmHnmfyxg11),(),(),(MmNnMmNnnmHnmHnmfyxg1111),(),(),(),(在实际应用中，经常使图像窗口与模板像元的灰度值对应相乘再相加，相加的总和再除以模板内所有值的和作为中心像元新的灰度值。模板运算的公式为平滑 均值平滑 设待处理图像f（x,y）有N行N列，平滑后的图像为g（x,y）。均值平滑指对原图像每个像元在以它为中心的邻域A内取平均

9、值，作为该像元新的灰度值。即AjijifMyxg),(),(1),(均值滤波器模板010101010111101111均值滤波器均值滤波器Mean 5x5原始图象原始图象Mean 11x11中值滤波器中值滤波器而在中值滤波中，是而在中值滤波中，是把局部区域中灰度的中央值作为区把局部区域中灰度的中央值作为区域中央象元的值。域中央象元的值。 用这种非线性的滤波，比邻域平均法可以在很大的程用这种非线性的滤波，比邻域平均法可以在很大的程度上防止边缘的模糊。度上防止边缘的模糊。),(),(yxfmedianyxg3 510 12 1624810 55683746745 8330810 19试用1*3和3

10、*3的窗口对此进行中值滤波 边缘增强边缘增强1梯度法梯度法 矢量微分矢量微分-梯度梯度 二元函数二元函数f(x,y)在坐标点在坐标点(x,y)处的梯度向量的定义：处的梯度向量的定义： yfxfyxfG),(梯度的幅度：梯度的幅度：22)()(),(yfxfyxfG空间域图像锐化空间域图像锐化 连续域的微分连续域的微分-离散域的差分离散域的差分)1,(),(), 1(),(21jifjiftjifjift21),(ttjigradf常见的梯度算子模板常见的梯度算子模板1-11-1Roberts-11-11-11111-1-1-1Prewitt-11-22-11121-1-2-1Sobel1-11

11、-1水平、垂直梯度水平、垂直梯度从上面可知，从上面可知，Sobel算子、算子、 Prewitt算子不像普通梯度算算子不像普通梯度算子子那样用两个像素之差值，而用两列或两行加权和之差那样用两个像素之差值，而用两列或两行加权和之差值，其优点为：值，其优点为： 由于引入了平均因素，因而对图像中的随机噪声有一由于引入了平均因素，因而对图像中的随机噪声有一定的平滑作用定的平滑作用 由于它是相隔两行或两列的差分，故边缘两侧的象元由于它是相隔两行或两列的差分，故边缘两侧的象元得到了增强，边缘显得粗而亮。得到了增强，边缘显得粗而亮。适用情况适用情况梯度算子法梯度算子法取值式取值式说明说明保留背景，强保留背景，

12、强调边缘调边缘或：或： ：为规定的：为规定的亮度级亮度级研究边缘灰度研究边缘灰度级的变化，但级的变化，但不受背景影响不受背景影响 ：为规定的：为规定的亮度级亮度级只对边缘位置只对边缘位置感兴趣感兴趣 、 ：为：为规定的亮度级规定的亮度级其它),(),(),(),(yxfTyxfyxfyxg其它),(),(),(yxfTyxfLyxgggL其它,),(),(),(bLTyxfyxfyxgbL其它,),(),(bgLTyxfLyxggLbL水平、垂水平、垂直梯度直梯度Roberts梯度梯度Sobel梯度梯度或或检测垂直边界：检测垂直边界：检测水平边界：检测水平边界：检测对角线边界：检测对角线边界：

13、图像锐化图像锐化2.定向检测定向检测： 当有目的地检测某一方向的边、线或纹理特征时，当有目的地检测某一方向的边、线或纹理特征时，可选择特定的模板卷积运算作定向检测。常用的模板为可选择特定的模板卷积运算作定向检测。常用的模板为：1011011011h1211211212h1110001113h1112221114h或或0111011105h1101010116h2111211127h1121212118h图像锐化图像锐化3.3.拉普拉斯算子拉普拉斯算子 拉普拉斯算子处理是常用的边缘增强处理算子，它是各拉普拉斯算子处理是常用的边缘增强处理算子，它是各向同性的二阶导数向同性的二阶导数 22222yf

14、xff对数字图像来讲，对数字图像来讲， 的二阶偏导数可表示为的二阶偏导数可表示为： ),(2) 1,() 1,(),(),(2), 1(), 1(), 1(),(),(), 1(),(), 1(),(2222jifjifjifyyxfjifjifjifjifjifjifjifjifjifxyxfxx),(yxf 为此，拉普拉斯算子为：为此，拉普拉斯算子为： 以模板形式表示为：以模板形式表示为： ),(4) 1,() 1,(), 1(), 1(22222jifjifjifjifjifyfxff010141010可见数字图像在某点的拉普拉斯算子，可以由中心像素点可见数字图像在某点的拉普拉斯算子，可

15、以由中心像素点灰度级值和邻域像素灰度级值通过加减运算来求得。灰度级值和邻域像素灰度级值通过加减运算来求得。 拉普拉斯锐化：用原图像的值减去模板运算结果的整倍拉普拉斯锐化：用原图像的值减去模板运算结果的整倍数，即：数，即： ),(),(),(2yxfkyxfyxg拉普拉拉普拉斯算子斯算子114111h115112h彩色增强假彩色密度分割：假彩色密度分割：将原先灰度差异人为地将原先灰度差异人为地以彩色表现，放大细微差异，达到信息增以彩色表现，放大细微差异，达到信息增强强彩色合成与假彩色合成彩色合成与假彩色合成彩色合成时，波段如何选择，可通过求最佳指数彩色合成时，波段如何选择，可通过求最佳指数OIF

16、进行选择：最佳指数大的三个波段一般效果较佳。进行选择：最佳指数大的三个波段一般效果较佳。Si为第为第i波段的亮度标准差波段的亮度标准差ri为合成分量间的相关系数为合成分量间的相关系数 多波段彩色拟合多波段彩色拟合 例如，根据例如，根据TM图像各个波段的物理意义，图像各个波段的物理意义，按如下方案，将按如下方案，将7个波段信息同时表现在同个波段信息同时表现在同一图像中。一图像中。7个波段同时参与彩色合成的配个波段同时参与彩色合成的配色方案为：色方案为：R = 0.6TM3 + 0.4TM6G = 0.4TM2 + 0.6TM4 B = 0.3TM1 + 0.4TM5 + 0.3TM7此图版是南昌

17、幅卫此图版是南昌幅卫片，红色为城市，片，红色为城市，淡红色为旱地，墨淡红色为旱地，墨绿色为针叶林，鲜绿色为针叶林，鲜绿色为阔叶林，嫩绿色为阔叶林，嫩绿色为竹林，淡灰绿色为竹林，淡灰红色为水田，湖泊红色为水田，湖泊中各种水色为不同中各种水色为不同工业、土壤侵蚀、工业、土壤侵蚀、混浊泥沙、农药化混浊泥沙、农药化肥造成的污染。如肥造成的污染。如果用四季的卫片，果用四季的卫片，则可进行更细的分则可进行更细的分类。这种彩色合成类。这种彩色合成的尝试，为成像光的尝试，为成像光谱仪的多波段合成谱仪的多波段合成理论打下了基础。理论打下了基础。图像运算 加法运算),(),(),(21yxfyxfayxfc加法运

18、算主要用于对同一地区的多幅图像的求平,可以有效地减少图像的加性随机噪声. 差值运算增强变化量，突出图象间的差异增强变化量，突出图象间的差异),(),(),(21byxfyxfayxfD 比值运算比值运算比值方法：比值方法： 简单比值简单比值 如如TM5/TM7 组合比值组合比值 如如(TM4-TM3) / (TM4+TM3) 标准比值标准比值 单个波段与所有波段之和构成的比值。单个波段与所有波段之和构成的比值。通过通过TM5/TM7可有效地增强和提取蚀变岩信息可有效地增强和提取蚀变岩信息技术要点：技术要点： 图像必须先配准图像必须先配准-位置准确，不能张冠李戴；位置准确，不能张冠李戴；像元亮度

19、值应作标准化、归一化像元亮度值应作标准化、归一化-同一起跑线上同一起跑线上比较比较；注意成像时间、季节的选择注意成像时间、季节的选择，应尽量降低两图像，应尽量降低两图像因成像环境因素不同产生的影响因成像环境因素不同产生的影响-突显地物真正的突显地物真正的变化而非环境因素的变化。变化而非环境因素的变化。多光谱增强KL变换变换：表达式为表达式为Y =AX 。 其中其中X为变换前的像元矢量；为变换前的像元矢量；Y为变换后的为变换后的主分量空间的像元矢量；主分量空间的像元矢量；A 为变换矩阵。为变换矩阵。KL变换矩阵变换矩阵A由原始图像数据矩阵由原始图像数据矩阵Xmxn的斜方差矩阵的斜方差矩阵Smxm的特征向量组成。的特征向量组成。KL变换的具体过程如下：变换的具体过程如下： 第一步，根据原始图像第一步，根据原始图像n个像元的数据矩阵个像元的数据矩阵Xmxn，求出它的斜方差矩阵，求出它的斜方差矩阵S， Xmxn的的斜方差矩阵斜方差矩阵S为：为：mmijTsXXXXnS1 第二步，求第二步，求S矩阵的特征值矩阵的特征值和特征向量，并组成和特征向量，并组成变换矩阵变换矩阵A。解特征方程：。解特征方程：(I-S)U=0，其中，其中I为单为单位矩阵，位矩阵，U为特征向量。解前面的特征方程即可为特征向量。解前面的特征