第四章-2+遥感图象处理-图象概述.ppt

1、4.2 遥感图像处理前的预处理,辐射校正、几何校正,4.2.1 图象的描述,图象的范围很广，各类图片、电视和电影画面以及照片等都是图象。 可观察到的图象 直接观察到的 经变换处理后方可观察到 eg.红外片、X 光透视片 可观察图象的本质：都是一张电磁辐射能（发射的或反射的或透射的）的平面分布图。 在数学上，这种能量分布图可用多变量函数来描述： G 图象表现出的灰度或彩色 x,y,z 图象的空间位置 电磁波长 t 获取图象的时间,4.2.1 图象的描述2,其中： 可视为常数（对于一具体的图象来说，总是在一定波长范围和某一时刻获取的。） z是隐含在（x,y）平面的一种函数，即 。式可写成： 一幅扫

2、描图象是由时间t决定的诸多像元组成的，显然，每个像元可表示成,4.2.1 图象的描述3,式说明，一幅可观察的图象是一个二维光强度的函数，它既反映了图象灰度的大小，也反映了图象灰度的分布。 图象的灰度与景物的辐射能具有相关关系， G值必然非负有界，即称为灰度区间， G =0定为黑色， G =A定为白色，中间值都是由黑连续地变为白时的灰度等级。,4.2.1 图象的描述4, 光学图象：即灰度（或彩色）在像幅几何空间（二维）和图象灰度空间（第三维）上的分布都是连续的无间断的。图示两空间 数字图象：能够被计算机存储、处理和使用的图象。 数字化图象：将一幅光学图象在像幅几何空间和灰度空间上离散化，即将其划

3、分为的空间格网，并将在每一格网上量测到的平均灰度值数字化，如图所示，则可得到一个由离散化的坐标和灰度值组成的数字矩阵。,4.2.1 图象的描述5,此即称为数字化图象。其中每一个格网称为一个像元（或像素），它在 数字矩阵中，用行、列号和灰度值表示。,4.2.1 图象的描述5, 图象的数字化 采样：空间坐标的数字化。一般为沿像幅x,y轴 等距离分割。 量测每个空间格网的平均灰度值。 （灰度的）量化：对量测的灰度值进行数字化。 即将灰度值转换成二进制字码代表的某 一灰度级。 注：灰度的级数i一般选用2的指数m，即 i=2m,(m=1,2,8)。 m=1时，灰度有黑白两级。即01级 m=8时，灰度有2

4、56级。即0255级，0为黑， 255为白。,4.2.1 图象的描述5, 光学图象与数字图象的转换 光学图象数字图象：A/D转换，以便在计算机中进行处理。 数字图象光学图象：D/A转换，以便变为光学图象输出为硬拷贝。 采样、量化、A/D转换 光学图象数字图象 D/A转换,4.2.1 图象的描述5, 灰度：影象的黑白程度。是由摄影处理过程中金属银聚集而成。 密度越大，影象越黑；密度越小，影象越白。 灰标（灰阶）：影象上，黑和白的变化是逐渐过渡的，没有阶梯状。而为了使视觉分辨效果更好和对影象质量鉴定方便，人为地在影象下部设置一灰标，制作成不同等级的灰度值标尺。 注：但就影象本身而言，灰度仍是连续变

5、化的。,4.2.1 图象的灰度直方图,1.灰度级频率：对数字图象进行统计时，把图象上灰度级gi所出现的像元个数ni与图象总像元个数N的百分比称为灰度级gi的频率。即 2.灰度级直方图：以灰度级g为横坐标轴，频率P为纵坐标轴表示图象灰度分布情况的图形称为灰度级直方图。 特点：虽不能反映图象在空间上的具体 分布情况， 但能直观地反映图象灰度的总体结构和灰度等级的分布情况。,4.2.1 图象的灰度直方图2,直方图可以类似地看作是一个随机分布密度函 数，其分布状态也可用均值和标准差两个参 数来衡量。 直方图分布状态不同，图象特性不同，以下为 四种典型情况： A 低景物：均值靠近低灰度值，图象为低密度

6、图象。显得比较淡 B 高景物：均值靠近高灰度值，图象为高密度图象。 显得比较深 C 低反差景物：标准偏差较小（很窄，表明图象上出现 的灰度只占很小的动态范围，反差小） D 高反差景物：标准偏差较大。 注：可通过调整图象直方图形态，来改善图象显示质量，使图象得到增强。,4.2.2 数字图象的校正1辐射校正,1辐射畸变 进入遥感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰度值）。辐射强度越大，亮度值（灰度值）越大。 亮度值（灰度值）主要受两个物理量影响： 一是太阳辐射照射到地面的辐射强度。 二是地物的光谱反射率。 所以当太阳辐射相同时，图像上像元亮度值（灰度值）的差异就直接反映了地物目标光谱反射率的差异

7、，但实际测量时，辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变，称为辐射畸变。,4.2.2 数字图象的校正1辐射校正2,3大气影响的定量分析（P98） 由于大气的存在，辐射经过大气吸收和散射，通过率小于1，从而减弱了原始信号的强度，同时大气的散射光也有一部分直接或经过地物反射进入到遥感器，这两部分辐射又增强了信号，但却不是有用的。 大气的主要影响是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子，进而引起图像质量下降。,4.2.2 数字图象的校正1辐射校正3,4直方图最小值去处法 基本思想：一幅图像中总可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近0（eg.地形阴影区、平静清洁的水面、反射率很

8、低的深海水体等），这时在图像对应位置像元亮度值应为0，而实测表明，这些位置上的像元亮度值并不为0，这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值（程辐射度主要来自米氏散射，其散射强度随波长的增大而减小，到红外波段也可能接近于零。）。,4.2.2 数字图象的校正1辐射校正3,具体校正方法很简单： 首先，确定条件满足，即该图像上确有辐射亮度 或反射亮度应为零的地区，则亮度最小值必 定是这一地区大气影响的程辐射度值增值。 校正，将每一波段中每个像元的亮度值都减去本 波段的最小值。 从而使图像的亮度动态范围得到改善，对比度增强，提高图像质量。 所以只要对选择区域内各波段的图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上频率最小的灰度值就是大气改正值。辐射校正就是移动直方图的最小值至零值位置。举例 ：,4.2.2 数字图象的校正1辐射校正4,5回归分析法 假定某红外波段a，存在程辐射为主的大气影 响，且亮度增至最小，接近于零。 现需要找到其他波段b相应的最小值，这个值一 定比a波段的最小值大一些。 波段a与波段b的灰度值具有线性相关关系，可以列出七回归方程：,5回归分析法,是斜率： 、 分别为a、b波段亮度的平均值。 是截距，即波段a中的亮度为零处在波