遥感图像增强处理(免费).ppt

1、实验三、遥感图像的增强处理,实验目的： 通过上机操作，掌握彩色变换增强、空间域增强、频率域增强、多光谱变换增强等几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对遥感图象增强处理的理解。 实验内容：彩色合成；对比度变换增强；空间滤波增强；频率域增强；图像运算；主成分变换。,一、彩色合成,概念：根据加色法彩色合成原理，选择遥感影像的三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，然后将这三个波段叠加，构成彩色合成图像。,步骤：配准 合成,二、空间域增强,在图像处理中，空间域指图像平面所在的二维空间，描述图像的灰度分布。空间域增强，就是应用某种数学模型，通过改变图像的灰度成分，实现图像质量改善的图像处理方法。,方式：

2、,对比度变换增强 空间滤波增强,对比度变换，是一种通过改变像元的亮度值来改变图像对比度的图像处理方法，通常将图像中的感兴趣区域或亮度过于集中的区域的像元亮度拉开扩展，扩大图像的反差，增强图像表现的层次性，从而改善图像质量。又称辐射增强。,方法：,线性变换 非线性变换,（一）对比度变换增强,原理,调整a1，a2，b1，b2，4个参数，即改变变换直线的形态，可以产生不同的变换效果。若a2-a1 b2-b1，,则亮度范围扩大，图像被拉伸，若a2-a1 b2-b1，亮度范围缩小，图像被压缩。,（1）线性变换,有时为了更好地调节图像的对比度，需要在一些亮度段拉伸，而在另一些亮度段压缩，这种变换称为分段线

3、性变换。,分段线性变换时，变换函数不同，在变换坐标系中为折线，折线间断点的位置根据需要决定。图中为，第一、三段被压缩，第二段被拉伸。,（2）非线性变换,变换函数是非线性的，即为非线性变换。非线性的变换函数很多，常用的有指数变换和对数变换。是一个逐渐增强的过程。,指数变换,对数变换,指数变换，拉伸亮度值高的部分，压缩亮度值低的部分；对数变换，拉伸亮度值低的部分，压缩亮度值高的部分。,观察TM3的直方图特点为：像元灰度在39255之间，而大部分像元集中在39150 。 确定的TM3直方图变换方式为分段线性拉伸：将灰度值在39150拉伸为1223 ，151255压缩到224255。,步骤：观察图像的

4、直方图，确定变换方式 进行对比度变换操作,实验（TM3的分段线性变换）,（二）空间滤波增强,原理,空间滤波增强，是以突出图像上的某些特征为目的，通过像元与周围相邻像元的关系，采用空间域中的邻域处理方法进行图像增强的，又称邻域法增强。,基础：图像卷积运算,卷积函数 （模板）,效果： 平滑和锐化,图像卷积运算,1.平滑,图像中出现亮度值过大的不该有的亮点（“噪声”) 或图像看起来生硬，不柔和时，采用平滑方法可以使亮度平缓或去掉不必要的“噪声”点。,均值平滑：将每个像元在以其为中心的区域内，取平 均值来代替该像元值。,中值滤波：将每个像元在以其为中心的邻域内，取中 间亮度值来代替该像元值。,2.锐化

5、,为了突出图像的边缘或线性目标，选用一定的模板，找到图像亮度变化率大的部分，并计算梯度值将其进一步扩大，实现图像的锐化。常用的方法有：,在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或在ERDAS图标面板工具条单击图标 ，在Image Interpreter 下拉菜单中单击Spatial Enhancement/ Convolution，打开Convolution对话框 。,实验（以TM8的空间滤波为例）,三、图像运算,图像运算，两幅或多幅单波段影像，完成空间配准后，通过一系列加减乘除等逻辑运算，以实现图像增强，达到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。,最

6、常用的图像运算：差值运算 比值运算,原理,1.差值运算,两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值运算。,应用：, 同一时期的两个波段作差值运算，用来突出光谱反射率在两个波段之间差异大的地物。例：红外波段与红波段相减时，植被的反射率差异很大，因而，该差值图像可以把植被信息突出出来。 同一地区不同时相同一波段的图像作差值运算，反映该地区的动态变化。例：对森林火灾、水灾的监测，城市发展变化的研究等。,2.比值运算,两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除（除数不为0）就是比值运算。,应用：, 突出不同波段间地物的光谱差异，提高对比度。该运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类型

7、或估算植被生物量，这种算法的结果称为植被指数。常用算法：近红外波段/红波段，或（近红外 - 红）/（近红外红）。 能够较为有效的去除地形对图像的影响。,实验,在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或在ERDAS图标面板工具条单击图标 ，在Image Interpreter 下拉菜单中单击Utilities/Operators，打开Two Input Operators对话框 。,以求植被指数(TM4-TM3)/ (TM4+TM3)为例,在Two Input Operators对话框中确定要运算的图像，输出图像的名称、类型，运算方式，单击OK。,如：大面

8、积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域，在图像中是灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。,图像的频率，表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，指灰度在平面空间上的梯度。,1. 基本概念,四、频率域增强,原理,图像的空间域与频率域,空间域，简称空域，是反映图像灰度的分布。,频率域，简称频域，是反映图像的频率的分布。,图像频域增强，通过修改遥感图像的频率成分，来实现遥感图像的改变，达到抑制噪声，改善图像质量或突出某些有用信息的目的。,基础：傅立叶变换,从纯粹的数学意义上，傅立叶变换就是将一个函数转换为一系列的周期函数； 从物理效果来看，傅立叶变换就是将

9、图像从空间域转换成频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。,2. 频域增强处理的方法,频域滤波增强,高通滤波 低通滤波 带阻滤波 带通滤波,高通滤波，采用“低阻滤波器”，抑制图像频谱的低频信号而保留高频信号的一种模型。,效果：突出物体的边缘，锐化图像,处理过程,低通滤波，采用“高阻滤波器”，抑制图像频谱的高频信号而保留低频信号的模型。,效果：突出背景，平滑图像,处理过程,带阻滤波 是一种抑制图像频谱的中间频段，而允许高频与低频畅通的滤波器。 作用：滤除遥感图像中特定频谱范围内的信息。,带通滤波 是一种抑制图像频谱的高频与低频，而允许中间频段畅通的滤波器。 作用：突出遥感图像中特定频谱范围

10、内的目标。,频域增强,高通滤波（锐化图像）,低通滤波（平滑图像）,带阻滤波和带通滤波,图像频域增强处理,傅立叶,变换,在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或在ERDAS图标面板工具条单击图标 ，在Image Interpreter 下拉菜单中单击Fourier/Analysis/ Fourier Transform，打开Fourier Transform对话框 ，确定要进行傅立叶变换的图像，及变换后的傅立叶图名称。,（1）傅立叶变换,实验,（2）修改频率成分,在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或在ERDA

11、S图标面板工具条单击图标 ，在Image Interpreter 下拉菜单中单击Fourier/Analysis/ Fourier Transform Editor，打开Fourier Editor对话框 ，打开刚刚变换的傅立叶图。,修改频率成分,在Fourier Editor 视图中，单击Mask/Filters，打开Low/High Pass Filter对话框，通过设置参数，修改其频率成分，然后另存。,低通滤波,高通滤波,（3）傅立叶逆变换,在ERDAS图标面板工具条单击图标 ，在Image Interpreter 下拉菜单中单击Fourier/Analysis/ Inverse Fou

12、rier Transform ，打开Inverse Fourier Transform对话框 ，确定要进行傅立叶逆变换的傅立叶图像，及变换后的图像名称。,五、主成分变换,将图像所有波段的数据量集中到前几个波段上，以实现数据压缩和图像增强。,以对TM15和TM7，6个波段数据的主成分变换为例,步骤：叠加TM的这6个波段，使之合成为一幅图像 主成分变换,合成,类似于彩色合成的操作。在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或在ERDAS图标面板工具条单击图标 ，在Image Interpreter 下拉菜单中单击Utilities/Layers Stack，打开Layer Selection and Stacking对话框 ，减TM15和TM7的6个波段全部叠加。,主成分变换,在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或在ERDAS图标面板工具条单击图标 ，在Image Interpreter 下拉菜单中单击Spectral Enhancement/ Principal