遥感数字图像处理课件-2016dipa

遥感数字影像处理

刘勇兰州大学遥感与地理信息系统研究所

17十二月202212月-22遥感数字影像处理2第2章遥感影像基本操作影像显示影像统计反差增强影像信息查询、特征量测常用操作2.1.影像显示影像显示是数字影像处理系统的基本功能。通过影像显示，用户可以对数字影像所蕴含的地理信息有一个基本的了解，进而监视影像数据的处理、分析过程，评价不同的处理分析方案所获得的结果。影像显示的实质就是从不可见的数字影像中恢复出可见影像，实现从数字影像到模拟影像转换的过程（DA转换）。数据影像的显示必须符合人眼的视觉要求，使明暗、色彩变化处于人眼视觉阈值范围之内。如果必要的话，还需要做显示增强处理。12月-22遥感数字影像处理3遥感数字影像处理4数字影像显示基本原理单色显示——采用一个波段的影像数据彩色显示——根据三原色彩色合成原理，采用三个波段的影像数据GraphicalAdapterMonitor影像显示2022年12月17日遥感数字影像处理5单色显示彩色显示影像的彩色合成为什么需要彩色合成？人眼对黑白（或全色）影像的分辨能力十分有限，大约10个灰阶人眼对彩色影像的分辨能力大大提高，可以达到数百种颜色12月-22遥感数字影像处理6影像的彩色合成真彩色合成（truecolorcomposition）：分别采用多光谱影像中的红、绿、蓝波段赋予对应的颜色通道，产生的彩色影像与实际观察到的自然颜色近似，这种合成方式即称为真彩色合成。由于大气散射效应，特别是对蓝光波段的显著影响，通常难以从多光谱影像中合成真彩色合成影像。假彩色合成（falsecolorcomposition）：从多光谱影像中随机选取三个波段分别赋予红、绿、蓝三个通道，所生成的一幅与真实地物的颜色特征有显著差异的彩色影像。伪彩色合成（pseudocolorcomposition）：将单波段灰度影像按照特定的函数关系变换成彩色，然后进行彩色显示的方法，又称为密度分割方法。模拟真彩色（simulatingcolorcomposition）：通过绿、红和近红外波段的特定代数运算形式重新得到三个波段数据，再经过彩色合成产生接近真彩色效果的影像。12月-22遥感数字影像处理72022年12月17日遥感数字影像处理影像类型与灰度、颜色、波段之间的关系二值影像：一个波段，像元的量化值1bit，即只有0、1两个取值；黑白影像（或称灰阶影像、全色影像，panchromaticimage）：一个波段，一般量化为256个灰阶，即0~255，以单字节记录，亦即1Byte；量化为10、11、12bits的单波段、高辐射分辨率影像通常以双字节整型数加以存储（2Bytes）彩色影像：可分解为红、绿、蓝三个波段。若每一波段有256个灰阶，则理论上最多可达到的色彩数为224=1.67×107种编码彩色影像（indexedcolorimage）：影像编码为256种彩色，取值0~255，每一编码代表一种可辨别的颜色；需要引入颜色查找表（LUT），用以表达编码值与实际显示红、绿、蓝三色之间的对应关系2022年12月17日遥感数字影像处理数字影像、编码彩色影像每个像元具有单一的颜色值或者RGB组合真彩色与假彩色合成影像假彩色合成影像标准彩色合成方法遥感器合成类型真彩色（红：绿：蓝）彩红外（近红外：红：绿）EO-1ALI4:3:25:4:2TerraASTERNA3:2:1AVIRIS30:20:945:30:20Hyperion30:21:1043:30:21Terra/AquaMODIS13:12:916:13:12LandsatMSSNA4:2:1SPOTHRVNA3:2:1LandsatTM,ETM+3:2:14:3:2Landsat8彩色合成方法

方法RGBNaturalColor432FalseColor(urban)764ColorInfrared(vegetation)543Agriculture652AtmosphericPenetration765HealthyVegetation562Land/Water564NaturalWithAtmosphericRemoval753ShortwaveInfrared754VegetationAnalysis654()ENVI彩色合成操作方法12月-22遥感数字影像处理1412月-22遥感数字影像处理152.2.影像统计目的：查看像元值计算基本统计量查看影像直方图中某个亮度值出现的频率多元统计分析以确定波段间的相关性判断影像数据中是否存在异常值前提影像数据的像元值为整型数，否则不能进行频率统计12月-22遥感数字影像处理16影像统计参数最小值最大值均值方差协方差协方差矩阵12月-22遥感数字影像处理17影像统计协方差/协方差矩阵对于一个四波段的影像：ENVI影像统计功能2022年12月17日遥感数字影像处理18散点图2022年12月17日遥感数字影像处理1912月-22遥感数字影像处理20散点图与多元统计描述波段无关波段相关影像波段相关分析的意义：反映多光谱影像波段之间光谱特征的相似性12月-22遥感数字影像处理21散点图与多元统计描述相关系数复相关系数反映影像数据之间的相关性。两个波段相关性越高，则所含影像信息的重复度越高。在实际问题的分析过程中则可舍弃其中之一，从而减少工作量。12月-22遥感数字影像处理22多光谱影像彩色合成方案优选最佳指示因子（OptimumIndexFactor,OIF）谢菲尔德指数（SheffieldIndex,SI）大小为p的子集的协方差矩阵的行列式。这里设定p=3。12月-22遥感数字影像处理23直方图(Histogram)

直方图，又称柱状图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。在影像处理中，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级所具有的像元总数，反映像元数随灰度级分布的状况。条件：DN值为整型数。1789101114526714121534786911214788984591112108101115161013136916131210灰级12345678910111213141516像元数2213234655433222直方图统计表直方图的性质反映影像的明暗程度规律12月-22遥感数字影像处理24偏暗直方图的性质直方图是影像像元值频率统计信息的图形化表达方式，直方图上面的各个峰通常可对应于某一地表覆盖（Landcover）类型纵轴若表示各个灰级上的像元百分比，则直方图可以看成是离散概率分布，进而可用于影像信息量的度量12月-22遥感数字影像处理2512月-22遥感数字影像处理26南卡莱罗娜州Charleston地区LandsatTM波段4影像的直方图及其对应地物特征a:开阔水域b:海岸带湿地c:丘陵地12月-22遥感数字影像处理27LandsatTM热红外影像所反映的污水排放情况a:河流水面b:水流高温区c:热废水流（最高温）直方图12月-22遥感数字影像处理28直方图特征度量参数离散度——标准差标准差小，则说明观测值比较紧密地集中在均值附近；相应地，影像中的地物类型比较单调。标准差大，则表示观测值偏离均值，比较分散。相应地，影像中的地物类型比较丰富。偏度反映直方图不对称性标准正态分布偏度为0正偏度反映较高的峰值负偏度反映较低的峰值峰度系数标准正态分布的峰度系数为0峰度系数为正，反映直方图分布峰值的高度峰度系数为负，反映直方图分布的平缓程度遥感数据统计分布模式及假设正态分布假设：对于单一类型的地物的大量样本而言，其影像直方图服从或接近正态分布，即12月-22遥感数字影像处理29在ENVI中使用直方图12月-22遥感数字影像处理3012月-2231累积直方图累计直方图代表影像组成成分在灰度级的累计像元数，或者累积百分比的分布情况。每一个概率值代表小于等于此灰度值的概率。累积直方图上纵坐标的值随着灰度值自左至右单调递增。影像直方图如果呈正态分布，则其累积直方图近似一条直线。2022年12月17日322.3.反差增强/反差拉伸

（ContrastEnhancement/Stretch）概念：通过调整影像像元显示亮度值的方法来改变影像对比度，从而改善影像视觉效果的处理方法，亦称为辐射增强(RadiometricEnhancement)。背景：原始遥感影像的灰度值范围一般都比较窄，以致肉眼难以辨别。直接显示的结果往往过亮或过暗，不利于影像信息提取与分析。反差增强实质上就是基于某一线性或非线性函数逐一完成像元值的变换，从而得到一景新的影像。并且，新影像灰度动态度（值域）原则上要大于原影像灰度的动态度。广泛用于各种类型的影像处理（如Photoshop，CorelPhoto-Paint），也是遥感影像处理系统的基本功能模块之一。2022年12月17日33线性反差拉伸概念：等比例扩大原始灰度级的范围使变换后影像最小、最大灰阶达到显示极值，以充分利用显示设备的动态范围。实现方法：最小值—最大值反差拉伸b1=aminb2=amax线性百分比和标准差反差拉伸b1=在累积直方图中从最小灰度级开始起算，小于某一百分比或x倍标准差的像元总数的对应灰度级b2=在累积直方图中从最高灰度级开始起算，小于某一百分比或x倍标准差的像元总数的对应灰度级线性关系式的斜率，决定拉伸或压缩，通常要大于1(a2-a1)>(b2-b1)最小—最大值反差拉伸线性百分比和标准差反差拉伸反差拉伸处理效果LandsatTMBand4原图最小—最大值反差拉伸±1σ拉伸Savannah河热红外影像反差拉伸原图最小—最大值反差拉伸±1σ拉伸2022年12月17日影像增强37分段线性拉伸将1~255整个灰级区间分成若干直线段，每一个直线段都有一个局部的线性变换关系。线段的分段连接点称为断点，两个相邻的断点就组成断点对。对于多峰值影像进行分段线性拉伸会取得理想的效果2022年12月17日影像增强38分段线性拉伸与灰度窗口切片2022年12月17日影像增强39非线性拉伸指数变换：输出影像像元灰度值与对应的输入影像像元值之间为指数变换关系。其结果使得影像的低灰度区间被压缩，高灰度区间被拉伸。对数变换：输出影像像元灰度值与对应的输入影像像元值之间为对数变换关系。其结果使得影像的低灰度区间被拉伸，高灰度区间被压缩。ENVI5.0反差拉伸12月-22遥感数字影像处理4041直方图均衡化

（HistogramEqualization)原理：针对原始影像数据往往相对比较集中地分布在局部一些灰阶的特点，利用累积直方图作为影像变换函数，将大约相等数量的像元分配到各个输出灰度级上，实现影像信息的均衡显示。42计算实例原灰级12345678910111213141516像元数统计2213234655433222累积像元数2458101317232833374043454749累积像元百分比0.71.31.62.63.34.25.67.59.110.812.113.114.014.715.316新灰级11233468911121314151516新像元数4015034655433402设原影像的最小灰度值为0，最大灰度值为l-1；均衡化后影像的最小灰度值为0，最大灰度值为L-1。总像元数最大灰度值2022年12月17日43直方图均衡化实际效果：各灰度级出现的频率近似相等；原影像上频率小的灰度级被合并、压缩频率高的灰度级被拉伸，使亮度集中于中部的影像得到改善。直方图匹配（HistogramMatch)概念：使一幅影像的直方图变成规定形状的直方图而对影像进行的影像变换操作，由此产生的影像与供提取规定形状直方图的参考影像在灰阶/色调特征上更加接近。规定直方图的形式：一幅参考影像的直方图；特定函数形式的直方图。方法：对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化形式的均匀直方图。以此均匀直方图为基准变换关系式，再对待变换的影像做均衡化的逆运算。目前主要用于影像镶嵌与制图。2022年12月17日影像增强45计算实例百分比原灰级1/162/163/164/165/166/167/168/169/1610/1611/1612/1613/1614/1615/161像元数统计2213234655433222累积像元统计0.040.080.100.160.200.270.350.470.570.670.760.820.880.920.961与参考影像累积直方图的匹配0.060.060.060.180.180.330.330.510.510.670.820.820.920.921.001.00新灰级9/1610/1611/1612/1613/1614/1615/161新像元数557115754ENVI直方图均衡化与匹配12月-22遥感数字影像处理4612月-22遥感数字影像处理472.4.影像信息查询、特征量测内容：点信息查询；距离、面积、形状分析ENVI5.0点信息查询12月-22遥感数字影像处理4812月-22遥感数字影像处理49影像显示操作影像缩放、漫游：影像数据矩阵大小与显示器栅格阵列很少保持一致缩小放大漫游剖面绘制空间剖面（地形剖面）光谱剖面