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文档简介

《遥感数字图像增强》PPT课件通过本课件，了解遥感数字图像增强的概念和应用，掌握亮度、对比度调整，直方图均衡化，滤波增强技术，时域滤波器，频域滤波器等方法。图像亮度和对比度调整亮度调整使用线性变换或灰度映射调整图像的亮度，提高图像的可视性和细节。对比度调整增加或降低图像的对比度，使图像更清晰、易于分析和解释。直方图均衡化通过重新分布图像的像素值，增强图像的动态范围和对比度。滤波增强技术1线性滤波器使用加权求和的方式平滑图像并去除噪声，但可能导致图像细节模糊。2非线性滤波器基于像素之间的关系进行滤波，能够更好地保留图像边缘和细节。3自适应滤波器根据图像局部区域的特性进行滤波操作，提高处理效果。小波变换离散小波变换将图像分解为多个频率子带，利用小波系数进行图像增强。小波阈值去噪利用小波系数的能量分布去除图像中的噪声，改善图像质量。多分辨率分析通过提取不同尺度下的图像特征，实现图像细节增强。特定场景下的图像增强1夜间图像增强技术通过增加夜间图像的亮度和对比度，提高图像的观察能力和目标识别能力。2云雾去除技术通过分析遥感图像的云雾特征，消除云雾对图像质量和数据解译的影响。3水下图像增强技术通过消除水下散射和吸收效应，增强水下图像的清晰度和可视性。高光图像增强技术高光光照补偿通过调整图像的曝光度和对比度，平衡高光区域的亮度。抑制光斑使用滤波器或图像处理算法，减少反射表面上的光斑效应。HDR图像合成利用多幅不同曝光的图像，合成高动态范围（HDR）图像，保留细节和阴影。融合多源数据实现图像增强1多光谱图像融合将多个波段的光谱信息融合，提高图像的分类和识别能力。2多角度图像融合结合不同视角下的图像，增强目标形状和表面特征的可视性。3多分辨率图像融合将多个分辨率图像进行融合，获得更全面的信息并提高图像质量。遥感影像分割1基于区域的分割根据颜色、纹理、形状等特征将图像分割成不同的区域。2基于边缘的分割通过检测图像中的边缘和轮廓信息，实现图像的分割。3基于像素的分割根据像素的灰度值或特定特征进行分割，适用于高分辨率遥感影像。常用遥感图像处理软件介绍ENVI功能强大的遥感图像处理和分析软件，支持多种遥感数据格式。ERDASIMAGINE综合性遥感和地理信息系统（GIS）软件，提供丰富的图像处理和分析功能。ArcGIS全球领先的地理信息系统（GIS）软件，用于地图制作、分析和空间数据管理。遥感数字图像增强在工程应用中的实例1农业利用遥感数字图像增强技术监测农作物生长情况，优化农业生产管理。2城市规划通过提取和分析遥感影像信息，支持城市规划决策和土地利用规划。3环境保护利用遥感图像增强技术监测环境变化，提供环境保护和资源管理决策支持。图像修复与复原技术1图像去噪使用滤波器和图像处理算法去除图像中的噪声，提升图像的质量。2图像修复通过补充缺

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