Erdas遙感圖像處理二演示文稿現(xiàn)在是1頁\一共有95頁\編輯于星期日Erdas遙感圖像處理二現(xiàn)在是2頁\一共有95頁\編輯于星期日四、圖像處理圖像增強(qiáng)地形分析實用工具圖像分類空間建模現(xiàn)在是3頁\一共有95頁\編輯于星期日4.1圖像增強(qiáng)目的采用一系列技術(shù)改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度；將圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)行解譯和分析處理的形式。圖像增強(qiáng)不是以圖像保真度為原則，而是通過處理抑制一些無用的信息，增強(qiáng)人或機(jī)器對某些信息的辨別能力。現(xiàn)在是4頁\一共有95頁\編輯于星期日4.1圖像增強(qiáng)空間增強(qiáng)處理輻射增強(qiáng)處理光譜增強(qiáng)處理高光譜工具傅里葉變換現(xiàn)在是5頁\一共有95頁\編輯于星期日4.1圖像增強(qiáng)空間增強(qiáng)處理輻射增強(qiáng)處理光譜增強(qiáng)處理高光譜工具傅里葉變換現(xiàn)在是6頁\一共有95頁\編輯于星期日空間增強(qiáng)（SpatialEnhancement）利用像元自身及其周圍像元的灰度值進(jìn)行運算，達(dá)到增強(qiáng)整個圖像的目的。卷積增強(qiáng)非定向邊緣增強(qiáng)聚焦分析紋理分析自適應(yīng)濾波統(tǒng)計濾波分辯率融合銳化處理現(xiàn)在是7頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——卷積處理將整個像元分塊進(jìn)行平均處理，用于改變圖像的空間頻域率特征現(xiàn)在是8頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——卷積處理卷積運算可看作是加權(quán)求和的過程，使用到的圖像區(qū)域中的每個像素分別于卷積核(權(quán)矩陣)的每個元素對應(yīng)相乘，所有乘積之和作為區(qū)域中心像素的新值。

R5=R1G1+R2G2+R3G3+R4G4+R5G5+R6G6+R7G7+R8G8+R9G9現(xiàn)在是9頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——卷積處理高通濾波現(xiàn)在是10頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——卷積處理低通濾波現(xiàn)在是11頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——卷積處理現(xiàn)在是12頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——卷積處理現(xiàn)在是13頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——非定向邊緣增強(qiáng)

（Non-directionalEdge

）應(yīng)用兩個非常通用的濾波器（Sobel濾波器和Prewitt濾波器），首先通過兩個正交卷積算子（Horizontal算子和Vertical算子）分別對遙感圖像進(jìn)行邊緣探測，然后將兩個正交結(jié)果進(jìn)行平均化處理。現(xiàn)在是14頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——聚焦分析（Focus）取領(lǐng)域內(nèi)所有像元的和、最大值、最小值、均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差等作為新像元的值，以達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的現(xiàn)在是15頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——紋理分析（Texture

）在一定的窗口內(nèi)進(jìn)行二次變異分析或三次非對稱分析,使圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)現(xiàn)在是16頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——銳化增強(qiáng)對圖像進(jìn)行卷積濾波處理（高通濾波），加強(qiáng)圖像中的邊緣和灰度變化突出部分，使整景圖像的亮度得到增強(qiáng)而不使其專題內(nèi)容發(fā)生變化。現(xiàn)在是17頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——分辨率融合現(xiàn)在是18頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——分辨率融合(ResolutionMerge)對不同空間分辨率遙感圖像的融合處理,使融合后的遙感圖像既具有較好空間分辨率,又具有多光譜特性,從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的.現(xiàn)在是19頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——分辨率融合Multiplicative

highlightingurbanfeaturesPrincipalComponentPC1替換PanBroveyTransform

現(xiàn)在是20頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——HPF分辨率融合現(xiàn)在是21頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——小波融合現(xiàn)在是22頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像空間增強(qiáng)處理——小波分辨率融合現(xiàn)在是23頁\一共有95頁\編輯于星期日4.1圖像增強(qiáng)空間增強(qiáng)處理輻射增強(qiáng)處理光譜增強(qiáng)處理高光譜工具傅里葉變換現(xiàn)在是24頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像輻射增強(qiáng)處理輻射增強(qiáng)（RadiometricEnhance-ment）技術(shù)是對單個像元的灰度值進(jìn)行變換達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。

查找表拉伸直方圖均衡化直方圖匹配亮度反轉(zhuǎn)去霾處理降噪處理去條帶處理現(xiàn)在是25頁\一共有95頁\編輯于星期日輻射增強(qiáng)——查找表拉伸遙感圖像對比度拉伸的總和，是通過修改圖像查找表（lookuptable）使輸出圖像發(fā)生變化。現(xiàn)在是26頁\一共有95頁\編輯于星期日現(xiàn)在是27頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像輻射增強(qiáng)處理——直方圖均衡化對圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像元值，使一定灰度范圍內(nèi)像元的數(shù)量大致相等；這樣，原來直方圖中間的峰頂部分對對比度得到增強(qiáng)，而兩側(cè)的谷底部分對比度降低，輸出圖像的直方圖是一較平的分段直方圖，如果輸出數(shù)據(jù)分段值較小，會產(chǎn)生粗分類的視覺效果。現(xiàn)在是28頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像輻射增強(qiáng)處理——直方圖均衡化現(xiàn)在是29頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像輻射增強(qiáng)處理——直方圖匹配直方圖匹配又稱直方圖規(guī)定化，是把原圖像的直方圖變換為某種指定形態(tài)的直方圖或某一參考圖像的直方圖，然后按照已知直方圖調(diào)整原圖像各像元的灰度值，最后得到一幅直方圖匹配的圖像。直方圖匹配對在不同時間獲取的同一地區(qū)或鄰接地區(qū)的圖像，或者由于太陽角度或大氣影響引起差異的圖像很有用，特別是圖像鑲嵌或變化檢測。現(xiàn)在是30頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像輻射增強(qiáng)處理——去霾處理--TMTC變換去條帶處理--TM降噪處理preservesthesubtledetailsinanimage,suchasthinlines,whileremovingnoisealongedgesandinflatareas現(xiàn)在是31頁\一共有95頁\編輯于星期日4.1圖像增強(qiáng)空間增強(qiáng)處理輻射增強(qiáng)處理光譜增強(qiáng)處理高光譜工具傅里葉變換現(xiàn)在是32頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理基于多波段數(shù)據(jù)對每個像元的灰度值進(jìn)行變換，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。主成份變換主成份逆變換去相關(guān)拉伸纓穗變換色彩變換色彩逆變換指數(shù)計算自然色彩變換現(xiàn)在是33頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理——主成分變換PCA一種常用的數(shù)據(jù)壓縮方法，可以將具有相關(guān)性的多波段數(shù)據(jù)壓縮到完全獨立的較少的幾個波段上，使圖像數(shù)據(jù)更容易解譯。現(xiàn)在是34頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理——主成份逆變換將經(jīng)過主成分變化獲得的圖像重新恢復(fù)到RGB彩色空間，應(yīng)用時，輸入的圖像必須是由主成分變換得到的圖像，而且必須有當(dāng)時的特征矩陣參與變化。現(xiàn)在是35頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理——纓穗變換針對植物學(xué)所關(guān)心的植被特征，對原始多波段圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行空間旋轉(zhuǎn)，獲得具有物理意義的亮度、綠度、濕度等分量。根據(jù)經(jīng)驗確定的變換矩陣將圖像投影綜合變換到三維空間，其立體形態(tài)形似帶纓穗的帽子，變換后能看到穗帽的最大剖面，充分反映植物生長枯萎程度和其它景物變化程度的一種線性特征變換的圖像處理方法。穗帽變換能夠較好的分離土壤和植被，但一個缺點是她依賴于傳感器（主要是波段），因此其轉(zhuǎn)換系數(shù)對每種遙感器是不同的。現(xiàn)在是36頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理——色彩變換（RGBtoIHS

）將遙感圖像從紅綠藍(lán)三種顏色組成的彩色空間轉(zhuǎn)換到以亮度(I)、色度(H)、飽和度(S)作為定位參數(shù)的彩色空間。現(xiàn)在是37頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理——色彩變換（RGBtoIHS

）現(xiàn)在是38頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理——指數(shù)運算現(xiàn)在是39頁\一共有95頁\編輯于星期日圖像光譜增強(qiáng)處理——自然色變換模擬自然色彩對多波段數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，輸出自然色彩圖像。變換過程中關(guān)鍵是三個輸入波段光譜范圍的確定，三個波段依次是近紅外，紅，綠。現(xiàn)在是40頁\一共有95頁\編輯于星期日4.1圖像增強(qiáng)空間增強(qiáng)處理輻射增強(qiáng)處理光譜增強(qiáng)處理高光譜工具傅里葉變換現(xiàn)在是41頁\一共有95頁\編輯于星期日高光譜工具通過補(bǔ)償大氣對光譜的混淆來增強(qiáng)圖像。自動相對反射自動對數(shù)殘差歸一化處理內(nèi)部平均相對反射對數(shù)殘差數(shù)值調(diào)整光譜均值像元均值信噪比現(xiàn)在是42頁\一共有95頁\編輯于星期日高光譜工具——歸一化將每個像元的光譜值統(tǒng)一到整體平均亮度的水平，以消除或盡量減少反照率變化和地形影響所造成的差異。現(xiàn)在是43頁\一共有95頁\編輯于星期日波段間均值M總體均值MM權(quán)重W=M/MM$n6*$n1l現(xiàn)在是44頁\一共有95頁\編輯于星期日高光譜工具——相對平均反射率整景圖像的平均光譜值去除每個像元的光譜值來計算相對反射值。現(xiàn)在是45頁\一共有95頁\編輯于星期日高光譜工具——相對平均反射率波段均值現(xiàn)在是46頁\一共有95頁\編輯于星期日高光譜工具——對數(shù)殘差通過對每個像元的反射值進(jìn)行歸一化處理，使所有波段的基本能量都還原為1.0，來提取原始反射值中的吸收特征值，從而校正由于大氣吸收、儀器系統(tǒng)誤差變化及兩像元之間的亮度差異而引起的畸變。現(xiàn)在是47頁\一共有95頁\編輯于星期日高光譜工具——信噪比對圖像進(jìn)行3*3移動窗口處理首先分別計算每個像元的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差；然后以平均值和標(biāo)準(zhǔn)差之比來計算每個像元的信噪比；最后對信噪比進(jìn)行拉伸輸出信噪比圖像，用于評價圖像各波段的可利用程度。現(xiàn)在是48頁\一共有95頁\編輯于星期日4.1圖像增強(qiáng)空間增強(qiáng)處理輻射增強(qiáng)處理光譜增強(qiáng)處理高光譜工具傅里葉變換現(xiàn)在是49頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換一種正交變換，可以將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域。它不僅能把空間域中復(fù)雜的卷積運算轉(zhuǎn)化為頻率域中的乘積運算，還能在頻率域中簡單而有效地實現(xiàn)增強(qiáng)處理和進(jìn)行特征抽取。主要用于消除周期性噪聲，傳感器異常引起的規(guī)則性錯誤。傅立葉變換傅立葉逆變換傅立葉顯示變換周期噪聲去除同態(tài)濾波現(xiàn)在是50頁\一共有95頁\編輯于星期日濾波半徑，低通濾波，圓外的區(qū)域被處理；高通濾波，圓內(nèi)的區(qū)域被處理。現(xiàn)在是51頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——低通濾波現(xiàn)在是52頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——傅立葉逆變換現(xiàn)在是53頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——高通濾波現(xiàn)在是54頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——契形濾波現(xiàn)在是55頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——組合濾波現(xiàn)在是56頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——濾波效果現(xiàn)在是57頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——顯示變換傅里葉圖像變?yōu)镋RDAS圖像現(xiàn)在是58頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——周期噪聲去除通過傅里葉變化消除遙感圖像中諸如條帶等周期性噪聲現(xiàn)在是59頁\一共有95頁\編輯于星期日傅里葉變換——同態(tài)濾波應(yīng)用照度/反射率模型對遙感圖像進(jìn)行濾波處理。將像元灰度值看作是照度和反射率兩個組份的產(chǎn)物。由于照度相對變化很小，可以看作是圖像的低頻成份，而反射率則是高頻成份。通過分別處理照度和反射率對像元灰度值的影響，達(dá)到揭示陰影區(qū)細(xì)節(jié)特征的目的。現(xiàn)在是60頁\一共有95頁\編輯于星期日4.2地形分析坡度分析坡向分析高程分帶地形陰影地形渲染地形校正處理柵格等高線可視域分析浮雕生成DEM高程單位轉(zhuǎn)換現(xiàn)在是61頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-坡度分析圖像必須具有投影地理坐標(biāo)，而且高程數(shù)據(jù)以及其單位必須是已知的。現(xiàn)在是62頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-坡向分析正北方方向按順時針的方向角現(xiàn)在是63頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-高程分帶分帶數(shù)現(xiàn)在是64頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-地形陰影太陽高度角太陽方位角環(huán)境光照度太陽光照射地表的陰影。根據(jù)假想照明光源對地表的每個計算單元計算照明值，照射到的地方是可見的，未能照射的地方是不可見的。現(xiàn)在是65頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-地形渲染獲得一個地理區(qū)域的拓?fù)潢P(guān)系和太陽的具體位置，繪制出該區(qū)域內(nèi)某一場景之上，直接反射到地面點的光束圖，使得可以更加直觀地在彩色圖上觀察地貌。現(xiàn)在是66頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-地形校正處理應(yīng)用朗伯體反射模型來部分消除地形對遙感影像的影響。現(xiàn)在是67頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-柵格等高線現(xiàn)在是68頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-可視域分析方位角海拔高度相對地面高度搜索范圍視場現(xiàn)在是69頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-浮雕生成借助DEM和遙感影像數(shù)據(jù)，輸出的彩色浮雕模擬圖。浮雕圖是通過拉伸（變化）某一波段的圖像生成。現(xiàn)在是70頁\一共有95頁\編輯于星期日地形分析-DEM高程單位轉(zhuǎn)換現(xiàn)在是71頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具

變化檢測函數(shù)分析運算分析色彩聚類高級色彩聚類專題圖付色數(shù)值調(diào)整圖像淹膜圖像降級去除壞道矢量轉(zhuǎn)柵格專題圖轉(zhuǎn)RGB

形態(tài)學(xué)運算現(xiàn)在是72頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-變化檢測亮度高：正變化區(qū)域亮度低：負(fù)變化區(qū)域現(xiàn)在是73頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-函數(shù)分析現(xiàn)在是74頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-運算分析提供加、減、乘、除、冪、模等運算功能現(xiàn)在是75頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-色彩聚類用數(shù)據(jù)分類與壓縮技術(shù)對圖像進(jìn)行非監(jiān)督分類，將RGB三個波段圖像壓縮為單波段圖像。聚類后原圖像現(xiàn)在是76頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-高級色彩聚類現(xiàn)在是77頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-專題圖付色現(xiàn)在是78頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-數(shù)值調(diào)整調(diào)整輸入圖像的灰度值范圍現(xiàn)在是79頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-圖像淹膜現(xiàn)在是80頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-圖像降級現(xiàn)在是81頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-去除壞道現(xiàn)在是82頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-矢量轉(zhuǎn)柵格現(xiàn)在是83頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-專題圖轉(zhuǎn)RGB單波段專題圖，轉(zhuǎn)換為三波段的RGB圖，保持色調(diào)不變，可用于多幅地圖掃描后，轉(zhuǎn)換為RGB圖，拼接后仍能保持色調(diào)、屬性值不變現(xiàn)在是84頁\一共有95頁\編輯于星期日實用工具-形態(tài)學(xué)運算原圖像處理后labmail2010@126.com現(xiàn)在是85頁\一共有95頁\編輯于星期日分類后處理——聚類分析（Clump）通過分類專題圖像計算每個分類圖斑的面積、記錄相鄰區(qū)域中最大圖斑面積的分類值等操作，產(chǎn)生一個Clump類組輸出圖像，其中每個圖斑都包含Clump類組屬性；該圖像是一個中間文件，用于進(jìn)行下一步處理。現(xiàn)在是86頁\一共有95頁\編輯于星期日分類后處理——過濾分析（Sieve）對經(jīng)Clump處理后的Clump類組進(jìn)行處理，按照定義的數(shù)值大小，刪除Clump圖像中較小的類組圖斑，并給所有小圖斑賦予新的屬性值0。現(xiàn)在是87頁\一共有95頁\編輯于星期日分類后處理——去除分析（Eliminate

）刪除原始分類圖像中的小圖斑或Clump聚類