第五

章遙感圖像增強TM3NDVITM4NDVI第五

章遙感圖像增強突出有用信息,抑制或排除無用信息TM4、TM3、TM2的合成圖NDVI、TM4、TM3的合成圖第五

章遙感圖像增強

5.1輻射增強5.2邊緣增強

5.3彩色增強5.4圖像變換

5.5影像信息融合

5.6局部圖像羽化處理技術(shù)◆基于ERDAS的遙感圖像輻射增強（線性拉伸法）

兩種途徑：1）應(yīng)用ModelMaker

；2）應(yīng)用LUTStretch（查找表拉伸）

※反差拉伸法之線性拉伸法g(x,y)-a1◆f(x,y)=×(b2-b1)+b1(a2-a1)其中:g(x,y)為原圖像的像元灰度，f(x,y)為拉伸后的像元灰度，a1、a2分別為原圖像的最小灰度值和最大灰度值,b1、b2分別為拉伸后圖像的最小灰度值和最大灰度值，并且b1<a1、b2>a2途徑1)應(yīng)用ModelMaker：Modeler圖標(biāo)/ModelMaker

※基于ERDAS的遙感圖像輻射增強（線性拉伸法）●在此，根據(jù)線性拉伸法的公式，設(shè)置并定義每一個對象圖形(包括各種輸入、函數(shù)和輸出等)的有關(guān)參數(shù)與操作g(x,y)-a1◆f(x,y)=×(b2-b1)+b1(a2-a1)其中:g(x,y)為原圖像的像元灰度，f(x,y)為拉伸后的像元灰度,a1、a2分別為原圖像的最小灰度值和最大灰度值,b1、b2分別為拉伸后圖像的最小灰度值和最大灰度值,并且通常b1<a1、b2>a2b1、b2通常取0、255.“FunctionDefinition對話框/Functions:Global”?基于ERDAS的遙感圖像最小和最大灰度值的求算途徑2）應(yīng)用LUTStretch(查找表拉伸)：Interpreter圖標(biāo)/RadiometricEnhancement

/LUTStretch※基于ERDAS的遙感圖像輻射增強（線性拉伸法）◆分段線性拉伸法:將原圖像上的灰度值劃分成若干區(qū)段，然后按區(qū)段使用上述線性函數(shù)進行不同程度的線性擴展（對線性拉伸法的一種改進）※反差拉伸法之分段線性拉伸法g(x,y)-a1◆f(x,y)=×(b2-b1)+b1(a2-a1)其中:g(x,y)為原圖像某個區(qū)段的像元灰度，f(x,y)為拉伸后的像元灰度,a1、a2分別為原圖像某個區(qū)段的最小灰度值和最大灰度值,b1、b2分別為拉伸后圖像的最小灰度值和最大灰度值,并且b1<a1、b2>a2◆非線性拉伸法:按非線性函數(shù)關(guān)系擴展原圖像的灰度值，即對整個灰度值的動態(tài)范圍以不等權(quán)的關(guān)系進行變換.（線性或分段線性拉伸法都是等比例地變換指定動態(tài)范圍內(nèi)的像元灰度值）◆實施方法：指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)等※反差拉伸法之非線性拉伸法第五章練習(xí)?目的：

應(yīng)用ERDAS中的ModelMaker模塊，對遙感圖像進行線性拉伸處理.?要求：拉伸后圖像的最小灰度值和最大灰度值分別為1和255?數(shù)據(jù)：tm12338.img★遙感圖像的輻射增強:對圖像上單個像素的灰度值進行處理，以突出像元之間的反差（對比度），從而改善圖像視覺效果、突出有用信息.（遙感圖像的灰度增強法）★實現(xiàn)方法：2.直方圖增強法：通過修改圖像直方圖來改善圖像的質(zhì)量.該方法又可分為直方圖均衡化、直方圖匹配等.第一節(jié)輻射增強*數(shù)字圖像的直方圖平均灰度值最小灰度值最大灰度值灰度值(122)出現(xiàn)的頻率(125)

通過像元亮度直方圖可以判斷影像質(zhì)量：每一幅影像都可以求出其像元亮度值的直方圖，觀察直方圖的形態(tài)，可以粗略地分析影像的質(zhì)量。一般來說，一幅包含大量像元的影像，其像元亮度值應(yīng)符合統(tǒng)計分布規(guī)律，即假定像元亮度隨機分布時，直方圖應(yīng)是正態(tài)分布的。實際工作中，若影像的直方圖接近正態(tài)分布，則說明影像中像元的亮度接近隨機分布，是一幅適合用統(tǒng)計方法分析的影像。當(dāng)觀察直方圖形態(tài)時，發(fā)現(xiàn)直方圖的峰值偏向亮度坐標(biāo)軸左側(cè)，則說明影像偏暗。峰值偏向坐標(biāo)軸右側(cè)，則說明影像偏亮，峰值提升過陡、過窄，說明影像的高密度值過于集中，以上情況均是影像對比度較小，影像質(zhì)量較差的反映。

從直方圖形態(tài)判斷影像質(zhì)量◆直方圖均衡化(HistogramEqualization):以圖像灰度值的累積概率函數(shù)為基礎(chǔ)的直方圖修正法，實質(zhì)上是對圖像進行非線性拉伸,重新分配像元值,使一定灰度范圍的像元數(shù)量大致相等,從而有效地擴大圖像主體部分的反差或?qū)Ρ榷龋▓D3.5圖像均衡化的特點P41）◆實施方法：Interpreter圖標(biāo)/RadiometricEnhancement/HistogramEqualization※直方圖增強法之直方圖均衡化◆直方圖匹配(HistogramMatch):根據(jù)參考圖像的直方圖對另一幅圖像實施灰度變換，使其直方圖與參考圖像的直方圖類似，以部分消除由于太陽高度角或大氣影響造成的相鄰圖像的效果差異。※直方圖增強法之直方圖匹配◆注意事項：1)通常選擇亮度和反差都比較滿意的圖像作為參考圖像.2)直方圖匹配經(jīng)常作為相鄰圖像拼接或應(yīng)用多時相遙感圖像進行動態(tài)變化研究的預(yù)處理工作.※直方圖增強法之直方圖匹配拼接縫效應(yīng)※直方圖增強法之直方圖匹配多時相遙感圖像上,由于太陽高度角或大氣影響造成的色調(diào)差異◆實施方法：Interpreter圖標(biāo)/RadiometricEnhancement/HistogramMatch※直方圖增強法之直方圖匹配第五章練習(xí)?目的：利用ERDAS對經(jīng)過直方圖匹配后的圖像進行鑲嵌?數(shù)據(jù)：air-photo-1.img;air-photo-2.img★遙感圖像的輻射增強:對圖像上單個像素的灰度值進行處理，以突出像元之間的反差（對比度），從而改善圖像視覺效果、突出有用信息.（遙感圖像的灰度增強法）★實現(xiàn)方法：3.亮度反轉(zhuǎn)處理：對圖像進行線性或非線性取反，產(chǎn)生一幅與輸入圖像亮度相反的圖像（原來亮的變暗，原來暗的變亮.第一節(jié)輻射增強◆實施方法：Interpreter圖標(biāo)/RadiometricEnhancement/BrightnessInverse※亮度反轉(zhuǎn)處理亮度反轉(zhuǎn)算法一：Inverse(條件反轉(zhuǎn)):強調(diào)輸入圖像中亮度較暗的部分亮度反轉(zhuǎn)算法二：Reverse(簡單反轉(zhuǎn)):簡單取反、同等對待★遙感圖像的輻射增強:對圖像上單個像素的灰度值進行處理，以突出像元之間的反差（對比度），從而改善圖像視覺效果、突出有用信息.（遙感圖像的灰度增強法）★實現(xiàn)方法：4.去霾處理：目的是降低多波段圖像或全色圖像的模糊度.第一節(jié)輻射增強◆實施方法：Interpreter圖標(biāo)/RadiometricEnhancement/HazeReduction★遙感圖像的輻射增強:對圖像上單個像素的灰度值進行處理，以突出像元之間的反差（對比度），從而改善圖像視覺效果、突出有用信息.（遙感圖像的灰度增強法）★實現(xiàn)方法：5.去條帶處理：針對LandsatTM的圖像掃描特點,對其原始數(shù)據(jù)進行三次卷積處理，以達到去除掃描條帶的目的.第一節(jié)輻射增強◆實施方法：Interpreter圖標(biāo)/RadiometricEnhancement/DestripedTMData※

LandsatTM的圖像掃描特點當(dāng)Landsat衛(wèi)星在向陽面從北向南飛行時,TM以星下點為中心自西向東在地面上掃描185公里,可得到地面185km*475m的一個窄條信息；接著,TM再進行自東向西的回掃,同樣可在地面上掃描185公里。※去條帶處理◆邊緣處理方法:Reflection(倒影)：應(yīng)用邊緣灰度值的鏡面倒影值作為圖像邊緣以外的像元值；Fill(填充)：統(tǒng)一將圖像邊緣以外的像元以0值填充.第五

章遙感圖像增強

5.1輻射增強

5.2邊緣增強

5.3彩色增強5.4圖像變換

5.5影像信息融合

5.6局部圖像羽化處理技術(shù)★遙感圖像的邊緣增強:對圖像上局部范圍內(nèi)多個像素的灰度值進行綜合處理，以調(diào)整像元與其周圍像元間的對比關(guān)系，從而達到改善圖像質(zhì)量、突出圖像上某些用戶感興趣的線性形跡、紋理與地物邊界等信息.第二節(jié)邊緣增強★實現(xiàn)方法：1.空間域濾波增強：使用卷積技術(shù)，亦即借助模板在原圖像移動，逐塊地進行領(lǐng)域檢測的運算,以改變圖像的空間頻率特征。圖A例如：使圖像窗口與模板像元的灰度值對應(yīng)相乘再相加后的總和除以模板內(nèi)各權(quán)值的和,所得結(jié)果g’(i,j)即作為圖像窗口上中心像元的新灰度值。※卷積法的原理◆第一步：首先，選定一個卷積核，也即運算模板

φ(m,n)，其大小為“M×N”；然后從圖像的左上角開始,在圖像上開一個與模板同樣大小的活動窗口f(m,n)

,根據(jù)一定準(zhǔn)則計算圖像窗口上中心像元的新灰度值。不是必須具備的第五章課堂練習(xí)?要求：請以教材中圖3.6（Page42）為例，利用下面公式計算當(dāng)前領(lǐng)域窗口上中心像元的新灰度值圖A圖B圖C※卷積法的原理◆第二步：沿同一行將模板向右移動一列（圖B）或沿同一列將模板向下移動一行（圖C），圖像上的窗口也對應(yīng)移動，按上述準(zhǔn)則重新計算新窗口上中心像元的新灰度值。……以此類推，直到全副圖像掃描完，生成一幅濾波后的新圖像。圖A圖B圖C※卷積法的原理◆第二步：沿同一行將模板向右移動一列（圖B）或沿同一列將模板向下移動一行（圖C），圖像上的窗口也對應(yīng)移動，按上述公式重新計算新窗口上中心像元的新灰度值。……以此類推，直到全副圖像掃描完，生成一幅濾波后的新圖像。

注意：1）計算圖像最外側(cè)的行與列時，可在圖像的上、下、左、右各加一行或一列，并使其像元值與相鄰像元值相同或全部為零。

注意：2）卷積核，也即運算模板φ(m,n)是決定卷積濾波效果的主要因素，其內(nèi)容和大小(M×N)可以根據(jù)需要來設(shè)定，一般M=N并取奇數(shù).★遙感圖像的邊緣增強:對圖像上局部范圍內(nèi)多個像素的灰度值進行綜合處理，從而達到改善圖像質(zhì)量、突出有用信息.★實現(xiàn)方法：1.空間域濾波增強：使用卷積技術(shù)，亦即借助模板在原圖像移動，逐塊地進行領(lǐng)域檢測的運算,以改變圖像的空間頻率特征。第二節(jié)邊緣增強

目前已發(fā)展出多種卷積濾波器，如低通濾波器、高通濾波器等.※低通濾波器◆圖像在獲取和傳輸過程中，由于傳感器的誤差及大氣的影響，會在圖像上產(chǎn)生一些亮點（“噪聲”點），或者圖像中出現(xiàn)亮度變化過大的區(qū)域。30322840253110293637234243503643220384444413527394043200504043542632395028※低通濾波器◆圖像在獲取和傳輸過程中，由于傳感器的誤差及大氣的影響，會在圖像上產(chǎn)生一些亮點（“噪聲”點），或者圖像中出現(xiàn)亮度變化過大的區(qū)域。30322840253110293637234243503643220384444413527394043200504043542632395028為了抑制圖像上的噪聲信號或減少亮度變化幅度，使亮度變化平緩所做的濾波處理稱為圖像平滑。其中所使用的“增強低頻信息抑制高頻信息,從而平滑影像細節(jié),保留并突出較均勻連片的主體影像”的濾波器即為低通濾波器（平滑濾波器）.具體方法主要包括均值平滑和中值平滑等。※低通濾波器之均值平滑◆均等地對待領(lǐng)域中的每個像元，對于每個像元在以它為中心的領(lǐng)域內(nèi)取平均值,作為該像元新的灰度值.◆基本作法：開一個M×N窗口，根據(jù)一定準(zhǔn)則計算窗口內(nèi)所有像元均值，然后賦予中心像元。如此類推，直至全圖完畢.計算公式為：第五章作業(yè)（1）?要求：分別利用濾波器A和B，對下表所表達的數(shù)字圖像（局部）進行均值平滑處理。30322840253110293637234243503643220384444413527394043200504043542632395028111111111111101111濾波器A濾波器B※低通濾波器之中值平滑◆基本思想：對以每個像元為中心的M×N領(lǐng)域內(nèi)的所有像元，按灰度值由小到大的順序排隊，然后選擇該隊列中間位置的像元灰度值作為中心像元新的灰度值.例如：一幅5×5圖像（表A），令其最左和最右兩列保持原值，其它位置采用1×3的模板對其做中值濾波，其結(jié)果（表B）為：4276321052334175610432412674466321122333475664324677表A表B※高通濾波器◆用來“增強高頻信息抑制低頻信息,從而突出像元灰度值變化較大、較快的邊緣、線條或紋理等細節(jié)的濾波器”即為高通濾波器.◆可用于圖像銳化、圖像邊緣檢測和紋理特征增強等.（P43-44）

★遙感圖像的邊緣增強:對圖像上局部范圍內(nèi)多個像素的灰度值進行綜合處理，從而達到改善圖像質(zhì)量、突出有用信息.★實現(xiàn)方法：1.空間域濾波增強第二節(jié)邊緣增強◆基于ERDAS的圖像空間域濾波增強：1）卷積增強處理

Interpreter圖標(biāo)?SpatialEnhancement?Convolution※基于ERDAS的圖像空間域濾波增強●卷積算子文件的選擇卷積核(kernal)的選擇：有3*3、5*5、7*7三種大類，每類又包括“EdgeDetect/EdgeEnhance……”七個亞類◆邊緣處理方法:Reflection(倒影)：應(yīng)用邊緣灰度值的鏡面倒影值作為圖像邊緣以外的像元值；Fill(