遥感数字图像处理一课件

遥感数字图像处理第四章本章主要内容数字图像基础图像辐射校正几何校正原理与方法图像增强处理2数字图像概念：指能够被计算机存储、处理和使用的图像。“离散化”、二维矩阵是数字图像的特点，每个像元的取值是图像连续变化的灰度的离散整数值。3数字图像又称数字化图像，是一种以二维数组（矩阵）形式表示的图像。或者称为相应区域内地物电磁辐射强度的二维分布。该数组由对连续变化的空间图像作等间距抽样所产生的抽样点——像元（像素）组成。

5采样采样的原理6量化量化的概念70<=f(x,y)<=Gxbelongto[0,xmax],ybelongto[0,ymax]式中,G为灰度值的上界.因此,一幅图像可用M(行)N(列)的矩阵函数表示:1271234563456123423235689458651264534534342399233434564567569在遥感图像处理中,既需要将光学图像转换为数字图像进行计算机处理,也需要将处理后的数字图像变成光学图像输出。光学图像为模拟量，数字图像又称数字量，它们之间的转换称模/数转换，记作A/D,反之称数/模转换，记D/A10以一景Landsat4或5的TM数字图像为例，共7个波段，其中6个波段有6166行，6166列，代表地面约185kmx185km的范围。每一个波段约有6166x6166=38M个像元，则7个波段共(6x38M)+24M=252M个像元，即需要252M字节存储空间才能存下一景全部的TM数据。11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。传感器类型卫星名称有效量化级数信息量/bitMSSLandsat646TMLandsat2568HRV(S)Spot2568HRV(PA)Spot646AVHRRNOAA102410常用的遥感数字图像有效量化级数。13数字图像1415数字图象HOME17遥感数字图像以数字形式表示的遥感影像；基本单位：像素

正（纯）像素：一个像素内只包含一种地物（水体…）

混合像素：一个像素内包含多种地物（草地=草+地）像素的空间特征：几何位置及范围——空间位置离散化像素的属性特征：亮度值——灰度值离散化18特点：(与光学图像相比)

便于计算机处理数字存储方式

获取、传输、分发等过程中没有信息损失抽象性强（表示在计算机里是很抽象的“数据流”）数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和采用遥感图像专家系统。遥感数字图像191-bit2greys21多波段数字图像存储与分发的常用数据格式：（1）BSQ数据格式（Bandsequential）；（2）BIP数据格式（Bandinterleavedbypixel）；（3）BIL数据格式（Bandinterleavedbyline）；辅助数据：数字图像尺寸等各种参数遥感数字图像的表示方法22BSQ(Bandsequential)数据格式：按波段顺序依次排列，1个文件，文件内划分1-K段，第n段数据为第n波段的图像数据[M行][N列]。多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（BSQ）23BIL数据格式（Bandinterleavedbyline），1个文件，逐行按波段次序排列。第1波段的第1行、第2波段的第1行、…、第K波段的第1行；第1波段的第2行、第2波段的第2行、…、第K波段的第2行；……多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（3）25航空像片的数字化非数字式遥感图像（通常为航空摄影像片），进行数字图像处理、解译前，需转换为数字图像方法：黑白扫描/彩色扫描扫描时需注意：（1）扫描的空间分辨率一般300dpi（像片）/600dpi（负片）可满足要求（2）灰度级：0-255（黑白）/RGB（彩色）26图像直方图用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n（0-255）的数字图像像元灰度分布状态，横轴表示灰度级，纵轴表示某一灰度级（或范围）的像元个数占像元总数的百分比。通过灰度直方图可以直观地了解图像特征，以确定图像增强方案并了解图像增强后的效果29数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲线可以反映图像的质量差异。正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。小结

图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在图像处理中，可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增强的目的。30直方图31不同反差特征的图像图像直方图效果32反差增强直方图拉伸处理33TheImageHistogramInrawimagery,theusefuldataoftenpopulatesonlyasmallportionoftheavailablerangeofdigitalvalues(commonly8bitsor256levels).Contrastenhancementinvolveschangingtheoriginalvaluessothatmoreoftheavailablerangeisused,therebyincreasingthecontrastbetweentargetsandtheirbackgrounds.Thekeytounderstandingcontrastenhancementsistounderstandtheconceptofanimagehistogram34Ahistogramisagraphicalrepresentationofthebrightnessvaluesthatcompriseanimage.Thebrightnessvalues(i.e.0-255)aredisplayedalongthex-axisofthegraph.Thefrequencyofoccurrenceofeachofthesevaluesintheimageisshownonthey-axis.

35图像校正：包括辐射校正、几何校正。增强处理：增强图像中的有用信息，利于识别分析。包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率域增强、信息融合等。图像变换：消除干扰和滤掉噪声，提高图像质量。信息提取：图像分类（监督分类、非监督分类、神经网络分类、模糊分类）、空间信息提取、光谱信息提取。数字图像处理的主要内容36辐射校正由于传感器响应特性和大气的吸收、散射及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像分辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校正复原。包括：系统辐射校正、大气校正3738StripingwascommoninearlyLandsatMSSdataduetovariationsanddriftintheresponseovertimeofthesixMSSdetectors.The'drift'wasdifferentforeachofthesixdetectors,causingthesamebrightnesstoberepresenteddifferentlybyeachdetector.Thecorrectiveprocessmadearelativecorrectionamongthesixsensorstobringtheirapparentvaluesinlinewitheachother39Droppedlinesoccurwhentherearesystemserrorswhichresultinmissingordefectivedataalongascanline.Droppedlinesarenormally'corrected'byreplacingthelinewiththepixelvaluesinthelineaboveorbelow,orwiththeaverageofthetwo.

40系统辐射校正光学摄影机内部辐射误差校正镜头中心和边缘透射光的强度不一致，造成图像上不同位置的同一类地物有不同的灰度值。光电扫描仪内部辐射误差校正A）光电转换误差；B）探测器增益变化引起的误差41大气校正概念：消除主要由大气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程。何时需要进行大气校正？定量信息提取；不同时相间的定量比较；不同波段间的运算；42大气校正方法公式法（较准确）；简单的相对大气校正方法：2回归分析法；3直方图校正法；43公式法与卫星扫描同步进行野外光谱测量，将地面测量结果与卫星影象对应像元亮度值进行回归分析.回归方程为：Ri=a+bCiLAi

=CiK+Lmin

，LAi

=a1Ri+b1K=（Lmax-Lmin）/CmaxLAi

为卫星观测值（辐射亮度，辐射度）Ri

为地面反射率Ci灰度值44回归分析法原理：大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影响，因此可用其校正其它波段数据。方法：在不受大气影响的波段（如TM5或7）和待校正的某一波段图像中，选择一系列目标，将每个目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线性回归方程。Y：待校正波段的图像亮度值X：不受大气影响波段的图像亮度值45回归法分析法46直方图校正方法直方图校正方法：从图像象元亮度值中减去一个辐射偏置量，辐射偏置量等于图像直方图中最小的亮度值；前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为0，大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为0（辐射偏置量）；暗物体法（Dark-objectmethod）；47几何校正几何畸变：遥感图像的几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等变形。几何畸变是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲等作用的结果。48几何校正从具有几何变形的图像中消除变形的过程。一般步骤：1确定校正方法2确定校正公式3验证校正方法4对原始输入图像进行重采样49GeometricCorrectionAllremotesensingimageryareinherentlysubjecttogeometricdistortions.Thesedistortionsmaybeduetoseveralfactors,including:theperspectiveofthesensoroptics;themotionofthescanningsystem;themotionoftheplatform;theplatformaltitude,attitude,andvelocity;theterrainrelief;and,thecurvatureandrotationoftheEarth.

Geometriccorrectionsareintendedtocompensateforthesedistortionssothatthegeometricrepresentationoftheimagerywillbeascloseaspossibletotherealworld.50Thegeometricregistrationprocessinvolvesidentifyingtheimagecoordinates(i.e.row,column)ofseveralclearlydiscerniblepoints,calledgroundcontrolpoints(orGCPs),inthedistortedimage(A-A1toA4),andmatchingthemtotheirtruepositionsingroundcoordinates(e.g.latitude,longitude).Thetruegroundcoordinatesaretypicallymeasuredfromamap(B-B1toB4),eitherinpaperordigitalformat.51遥感图像几何畸变来源误差来源：内部误差：由于传感器自身的性能、结构等因素造成；外部误差：传感器以外的个因素造成，如地球曲率、地形起伏、地球旋转等传感器成像几何形态影响传感器外方位元素变化畸变地球自转的影响地球曲率的影响其它……52传感器成像几何形态影响成像几何特点：中心投影、全景投影、斜距投影、平行投影；全景投影：每条扫描线相当于中心投影，扫描视场角越大，边缘变形越大——全景畸变；斜距投影变形：侧视雷达；53传感器外方位元素变化畸变传感器外方位元素变化：指决定遥感平台姿态的6个自由度：三轴方向（X，Y，Z）和姿态角（，，），其中任何一个发生变化，都会给遥感图像带来不同变形，这种畸变是成像瞬间的综合影响。对不同的传感器，畸变可能不尽相同。航高、航速、俯仰、翻滚、偏航54中心投影传感器外方位元素变化畸变55多中心投影例如MSS,TM等传感器外方位元素变化畸变56地球自转引起的误差57地球曲率引起的误差58遥感图像几何校正的原理包括光学校正和数字纠正数字纠正：通过计算机对图像每个象元逐个地解析纠正处理，可以较精确改正线性和非线性变形误差。包括两个方面（基本环节）：（1）象元坐标变换；（2）象元灰度值重新计算（重采样）。59遥感图像几何校正的原理60数字图像几何纠正的主要处理过程准备工作输入原始数字影象建立纠正变换函数确定输出影象范围像元坐标变换像元亮度值重采样输出纠正后的图像准备工作：图像、地图、大地测量资料、平台轨道参数、传感器参数、控制点的选择；（具体内容可选）纠正变换函数建立：输入和输出图像间的坐标变换关系；如多项式法、共线方程法等61坐标变换确定原始图像和纠正后图像间的坐标变换关系（x，y）——（u，v）（u行数，v列数，均为整数）有两种方案：直接纠正方案：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个象元P（x，y）分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标P（X，Y），并计算P（X，Y）的灰度值;间接纠正方案：从空白图像阵列出发，依次计算每个象元P（X，Y）在原始图像中的位置P（x，y），然后把该点的灰度只依次计算后返送给P（X，Y）.

二者间并无本质差别，互为逆变换62坐标关系（xp，yp）（XP，YP）分别是任意一个像元在原始图像和纠正后图像中的坐标。直接间接63坐标变换64图像灰度值的重采样几何校正过程中，由于校正前后图像的像元大小可能变化、象元点位置的相对变化等，不能简单用原图像象元灰度值代替输出象元灰度值。对应的坐标值可能不是整数因此，需要插值（重采样）三种插值方法：最邻近法、双线性法、三次卷积法65最邻近法（nearestneighbor）用距离投影点（采样点）最近象元灰度值代替输出象元灰度值简单、省时，保留原始图像的值边缘出现锯齿状66最邻近法原理67最邻近法优点：1保留大量原始灰度值，没有经过平滑处理，对于区分植被类型、识别线性特征等有重要意义2简易、省时3分类前使用4适合于专题文件缺点：1锯齿状、不平滑2某些值重复、某些值丢失3对线性地物，可能出现不连续68原始图像纠正后图像（最邻近插值）最邻近法纠正效果69双线性内插法取(z，y)点周围的4邻点，在y方向(或x方向)内插二次，再在x方向(或y方向)内插一次，得到(x，y)点的亮度值f(x，y)，该方法称双线性内插法.70双线性（bilinear）优点1较平滑，没有锯齿状2与最邻近法相比，空间信息更准确些3常用于改变象元大小时，如数据融合缺点：象元值被平均化，某些地物边缘更平滑，某些极值可能丢失71双线性插值效果原始图像纠正（双线性插值）72三次卷积法（cubicconvolution）取与投影点邻近的16个象元灰度值（4×4），计算输出象元的灰度值取与计算点(x，y)则围相邻的16个点，与双向线性内插类似，可先在在某一入向上内插，如先在x方向上，每4个值依次内插4次，再根据这四个计算结果在y方向上内插，得到f(x，y)。每一组4个样点组成一个连续内插函数。实际上是一种卷积运算，也叫三次卷积内插。73三次卷积法优点：1与其它重采样方法相比，均值和标准偏差与原始象元的相一致2改变象元大小时使用（改变幅度更大时）3可以锐化图像、平滑噪声，实际的效应与数据有关缺点：1数据的值可能被改变2计算费时74原始图像几何纠正（三次卷积）三次卷积法处理效果75增强处理：增强图像中的有用信息，利于识别分析。包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率域增强、信息融合等。遥感图像处理——图象增强图象增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或尖锐化，以便于显示、观察或进一步地分析与处理。图像增强的目的是针对图象的退化和不足，改善图像质量，以较好的满足实际的需要。对比度问题噪声干扰问题清晰度下降问题76图象增强有两大类应用：改善图象的视觉效果；提高图像质量和突出所需信息，有利于分析判读或作进一步的处理。图像增强不增加图像数据中的相关信息，但它将增加所选择特征的动态范围，从而使这些特征检测或识别更加容易。77ImageEnhancementEnhancementsareusedtomakeiteasierforvisualinterpretationandunderstandingofimagery.TheadvantageofdigitalimageryisthatitallowsustomanipulatethedigitalpixelvaluesinanimageTherearethreemaintypesofimageenhancement:ContrastenhancementSpatialfeatureenhancementMulti-imageenhancement78反差增强（Contrastenhancement）也称辐射增强，按象元逐次进行。主要通过改变图像灰度分布态势，扩展灰度分布区间，达到增强反差的目的。通过调整直方图来实现调整后的直方图应达到：分布好（较均匀），没有大量暗或亮的象元集中分布79Alinearstretchinvolvesidentifyinglowerandupperboundsfromthehistogram(usuallytheminimumandmaximumbrightnessvaluesintheimage)andapplyingatransformationtostretchthisrangetofillthefullrange.

80Thisgraphicillustratestheincreaseincontrastinanimagebefore(left)andafter(right)alinearcontraststretch.

81Iftheinputrangeisnotuniformlydistributed.Inthiscase,ahistogram-equalisedstretchmaybebetter.Thisstretchassignsmoredisplayvalues(range)tothefrequentlyoccurringportionsofthehistogram.Inthisway,thedetailintheseareaswillbebetterenhancedrelativetothoseareasoftheoriginalhistogramwherevaluesoccurlessfrequently82Thisgraphicillustratestheratherunevenincreaseincontrastinanimagebefore(left)andafter(right)a

histogramequalisedstretch.83反差增强原理84反差增强原理85纠正前的图像及直方图：偏暗高反射率图像反差增强86纠正后的图像及直方图反差增强87反差增强线性和非线性方法分段线性：增强某些部分，压制某些部分88

又称灰度比例尺变换。属于一点对一点的逐点变换。属于一对一或一对多的映射变换。

典型变换式：89L0abL几种特殊形式：90Firstband（Green）forsampleSPOTimage原始图像的直方图91Firstband（Green）forsampleSPOTimage拉伸后图像的直方图92RawUnstretchedDataFirstband（Green）forsampleSPOTimage原始图像93LinearlyStretchedDataFirstband（Green）forsampleSPOTimage线性拉伸结果94LinearlyStretchedDataThreebandcombination:Band1（spectralgreen）displayedasblueBand2（spectralred）displayedasgreenBand3（spectralNIR）displayedasredUnstretchedLinearStretch95分段线性：增强某些部分，压制某些部分斜率大的部分被拉伸增强，斜率小的部分被压缩96非线性拉伸对数拉伸：扩张低的灰度区，压缩高的