遥感概论：第4章 遥感图像处理

第四章遥感图像处理1、遥感光学原理与光学处理☆视觉特征：亮度对比（反差）：视场中对象与背景的亮度差与背景亮度之比。颜色对比（色差）：视场中相邻区域的颜色差异。☆颜色性质的描述（彩色立体，P86，F4.1）：明度：人眼对光源或物体明亮程度的感觉。（与物体的反射率有关）色调：指色彩的差异。（与视觉接收到的波长有关）饱和度：指色彩纯洁的程度。（与色光中是否混有白光以及白光占有的比例）

☆加色法与减色法：三原色：若三种颜色其中的任何一种都不能由其它两种颜色混合相加产生，这三种颜色按一定比例混合，可以形成各种色调的颜色，则称之为三原色。互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这两种颜色称为互补色。加色法：采用红、绿、蓝三种色光为基色，按比例混合叠加产生其它色彩的方法。减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光而产生色彩的方法。加色法彩色合成与减色法彩色合成（P91~92）加色法三原色减色法三原色不同色调的亮度变化相同色调的亮度变化最亮最暗亮暗

2、数字图像与数字图像直方图☆数字图像：将某一特定波长范围内（波段）物体（地物）的发射或反射能量做等间隔的量化，形成一幅以数字形式表示每个像元明暗特征的图像。像元大小：与信息获取方式有关（传感器；扫描仪）量化等级：传感器方式----7bit；扫描仪方式----自定☆数字图像直方图：以每个像元为统计单元，表示图像中各亮度值或亮度区间出现频率的分布图。数字图像直方图既表示出一幅（一景）图像亮度的整体特征，也表示出这幅图像中地物的类别特征。（TM图像）

每幅图像中地物的亮度特征与该幅图像的波段密切相关。3、遥感的辐射传输模型☆传感器获得的能量信息：（P99；F4.16）地物对太阳辐射的反射；地物对向下的天空光（大气散射作用）的反射；向上天空光进入传感器；微波波段内地物的发射辐射能量。（具体分析）

☆大气散射作用分析瑞利散射：紫外与可见光中的短波部分米氏散射：红外部分向上天空光的作用：在可见光波段叠加了一个近于常数的附加值（P99，F4.16；P100；F4.17）。4、大气影响的粗略校正（数字图像的辐射校正）

☆校正目的：消除“天空光”的影响☆校正方法

(1)红外波段直方图最小值去除法：在红外波段，洁净水体的反射率为零；阴影部分的反射率接近于零。如果，这些地物的反射率不为零，则是“天空光”的作用。因此，可以按照上述地物在红外波段的亮度值从各个波段中减去（P102，F4.19）。

(2)回归分析法：将各类地物（在可见光波段亮度特征从黑到白）同一像元在可见光与红外波段的亮度值为纵横坐标，建立回归方程，其截距即为各个波段应减去的亮度值（P102，F4.20）。

5、遥感数字图像的几何校正

☆遥感图像几何畸变的原因：传感器姿态、地形起伏、地球曲率、地球自转（P104，F4.21；P106，F4.26）☆几何校正方法：地面控制点校正法☆几何校正技术关键：地面控制点（GCP）的选取、地面控制点的数目及校正方程的次数。

GCP：NUM>(n+1)(n+2)/2-----n：二元多项式的次数☆校正步骤：Ａ、调入图像，比较观察；Ｂ、确定二元多项式的次数Ｃ、确定GCP的个数；Ｄ、选取GCP，尽可能均匀分布在图像上；Ｅ、再采样计算，得到校正后的新图像

6、数字图像的对比度增强（反差增强）☆图象增强的含义：是对视觉效果或识别效果而言的，是针对应用领域中的被识别目标而言的。（被识别目标本身必须存在差异）☆反差增强：从图像亮暗程度上改善图像质量。（1）线性拉伸：以线性函数加大图像的对比度。效果:整幅图像的质量改善。（2）分段线性拉伸：以分段线性函数加大图像中某个（或某几个）亮度区间的对比度。效果:局部亮度区间的质量改善。注意：如果被处理图像的亮度范围是0-255的话,则增强的亮度部分为正改善,余者是负改善.

(3)指数增强:按指数函数所做的反差增强.

效果:是一个渐变增强过程（线性增强是突变）,主要增强高亮度部分，亮度越高，增强效果越明显。

(4)对数增强:按对数函数所做的反差增强.

效果:是一个渐变增强过程（线性增强是突变）,主要增强低亮度部分，亮度越低，增强效果越明显。

7、空间滤波----图像的平滑与锐化

☆图像平滑：邻域平均；多图像平均☆空间滤波（图像锐化、边缘检测）：图像与模板之间进行卷积运算。不同的模板产生不同的边缘检测效果。

8、彩色空间变换☆假彩色密度分割：单波段黑白遥感图像按亮度值分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像的方法，称为假彩色密度分割。每层的色彩可以与地物的真实色彩不同，而称为假彩色；每层亮度范围的确定尽可能与某类实际地物的亮度范围相一致；相邻亮度层的色彩，尽可能区别鲜明。☆加色法彩色合成：根据信息识别的目的和传感器的光谱效应，从多个波段中选取三个波段，分别赋以红、绿、蓝，得到一幅彩色图像的方法。模拟真彩色合成：TM3+TM2+TM1

（R、G、B）标准假彩色合成：TM4+TM3+TM2

（R、G、B）

☆多波段彩色变换：

RGB彩色空间：以加色法彩色合成原理，选择遥感图像的某三个波段，分别赋以红、绿、蓝，所构成的彩色空间。

HLS彩色空间的概念：以色调、明度、饱和度构成的彩色空间。☆彩色空间变换（P121）步骤

:(1)由RGB彩色空间变换到HIS彩色空间；

(2)在HIS空间中，对Ｈ、Ｉ、Ｓ分量（波段）分别增强；

(3)由HIS空间变换到RGB空间中，再次按加色法合成,可以达到好的识别效果；

原理:对色调Ｈ增强，使色调变化更多，层次缤纷;

对亮度Ｉ增强，使亮度“间距”加大;

对饱和度Ｓ增强，便颜色饱合程度更大,提高色彩的纯度,加大了相邻色彩的差异。

9、数字图像的算术运算☆差值运算：两幅或多幅经空间配准的图像（通常是指同一景图像的不同波段），对应像元亮度值之间的减法运算，运算结果生成一幅差值影像。应用特点：目标与背景反差较小的信息提取。如：冰雪覆盖区、黄土高原区的接线特征、海岸带的潮汐线等。同一地区的动态变化。利用同一地区不同时相的影像进行差值运算，反映变化特征。如：城市扩张等。☆比值运算：两幅图像对应像元亮度值相除。比值植被指数：近红外波段/红波段归一化植被指数：（近红外–红）/（近红外+红）（P122）10、多光谱变换☆Ｋ--Ｌ变换：从一个多维空间到另一正交多维空间的变换。性质:(1)是多波段图像的线性变换（原图像＊线性矩阵）;(2)是从仿射空间到正交空间的变换;(3)

线性变换矩阵的行是原图像空间的特征向量;所以变换后第i个结果图像是原图像空间各个分量以第i个特征分量为权重的加权和。

(4)变换后图像的协方差矩阵是一个对角阵，对角线上的元素是原图像空间协方差矩阵的特征值，而且对角线上的元素按从大到小顺序的排列。

(5)设原图像的维数是Ｎ,取Ｍ<N，用前M个变量来表示原始图像空间的话，则其均方误差是所有正交换中最小的。

Ｋ--Ｌ变换应用的技术要点：

(1)去相关：把该一幅图像中的主要地物类型全部选上。

(2)提取信息：针对要提的信息选取训练区。☆Ｋ—T变换(缨帽变换)：性质:(