多波段遥感影像增强方法
遥感图像增强实验报告
遥感图像增强实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）遥感图像的空间域增强：通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像，是图像增强技术的基本组成部分，包括点运算和邻域运算。
（2）遥感图像的频率域增强：通过对频率域的调整对遥感图像进行平滑和锐化，平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分，锐化则保留图像的高频部分而削弱低频部分。
（3）遥感图像的彩色增强：将黑白图像转换成彩色图像，使地物的差别易于分辨，突出图像的有用信息，从而提高对图像的解译和分析能力。
实验内容：（1）遥感图像的空间域增强：点运算—直方图均衡化、灰度拉伸、任意拉伸，邻域运算—图像平滑、图像锐化。
（2）遥感图像的频率域增强：定义FFT，反向FFT，再进行对比。
（3）遥感图像的彩色增强：多波段影像—彩色合成、单波段影像—伪彩色增强、色彩空间变换、遥感数据融合。
2. 图像处理方法和流程A.遥感图像的空间域增强1.直方图均衡化(1)在主窗口中打开can_tmr.img文件。
(2)以gray形式显示一个波段。
(3)Display窗口>enhance>equalization2.灰度拉伸(1)Display窗口>enhance>interactive stretching(2)弹出的对话框>stretch_type>linear(3)在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围，然后单击对话框上的APPLY按钮，图像显示为线性拉伸后的效果。
3.任意拉伸（1）弹出的对话框>stretch_type>Arbitary，在output histogram中单击绘制直方图，右键结束（2）点击apply，结果如图所示4.图像平滑（1）均值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。
主窗口>enhance>filter>smooth[3*3]。
结果如图所示（2）中值平滑，在主窗口中打开can_tmr.img文件。
第五章 遥感图像处理—图像增强
特征；其余三个分量与地物特征没有明确的对应关系。
七、多元信息复合
遥感图像信息融合(Fusion)是将多源遥感数据在统一的 地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合
其中：
k ( g 'max g 'min ) /( gmax gmin ) 255/ 52 4.9
b g 'ij kgij 0 49 49
2、非线性拉伸
（1）指数变换
xb be
（2）对数变换
axa
c
xb b度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不
同。
图像密度分割原理可以按如下步骤进行：
（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin； （2）求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1； （3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n ，其中 n为需分割的层数；
（4）求各层的密度区间；
（5）定出各密度层灰度值或颜色。
减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在 两个波段上变化趋势相反时的反差。不同时相同 一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。
T M 4 影 像
T M 3 影 像
TM4-TM3影像
87 年 影 像
92 年 影 像 变化监测结果影像
（二）加法运算
B= i /m
i=1 m
加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色波 段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波 段，红色波段和红外波段图像相加可以得到全 色红外图像。
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 1 2 0 -2 1 0 -1
第四章3遥感图像处理图像增强
5.遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换)
② 就变换后的新波段主分量而言，K—L变换后的 新波段主分量包括的信息量不同，呈逐渐减少趋 势。其中，第一主分量集中了最大的信息量，常 常占80％以上，第二、第三主分量的信息量依次 快速递减，到第n分量信息几乎为0。由于K—L变 换对不相关的噪声没有影响，所以信息减少时， 便突出了噪声，最后的分量几乎全是噪声。所以 这种变换又可分离出噪声。
基于上述特点，在遥感数据处理时，常常用K— L变换作数据分析前的预处理（数据压缩和图像增
强）。举例P125
6.遥感图像多光谱变换(Ⅱ)——缨帽变换(K—T变换)
(1)K—T变换是Kauth—Thomas变换的简称，这种变换也是 一种线性组合变换，其变换公式为：Y=BX 这里X为变换前的多光谱空间的像元矢量，y为变换后的 新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。这也是一种坐标 空间发生旋转的线性变换，但旋转后的坐标轴不是指向主 成分方向，而是指向了与地面景物有密切关系的方向。 1984年，Crist和Cicone提出TM数据在K—T变换时的B值： P126 在此，矩阵为6X6，主要针对TM的1至5和第7波段，低分 辨率的热红外(第6波段)波段不予考虑。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
直方图均衡化(histogram equalization):把原图像的直方 图变换为灰度值频率固定的直方图，使变换后的亮度级 分布均匀，图像中等亮度区的对比度得到扩展，相应原 图像中两端亮度区的对比度相对压缩。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰度 值。然后活动窗口向右移动一个像元，再做同样的运算。 P117说明
多波段遥感图像彩色合成处理解析
多波段遥感图像彩色合成处理解析【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。
【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法0 引言彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。
本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。
1 授课内容假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。
1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据）图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。
1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。
图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据）图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。
工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。
遥感影像多波段锐化探索
遥感影像多波段锐化探索遥感影像多波段锐化探索遥感影像多波段锐化是一种常用的图像处理技术，可以提高遥感影像的细节和清晰度。
下面，我将逐步介绍多波段锐化的步骤。
第一步，首先需要选择一幅遥感影像作为处理对象。
这幅影像可以是卫星遥感影像、航空遥感影像或者无人机采集的影像。
第二步，对选择的遥感影像进行预处理操作，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
这些预处理操作可以保证影像的准确性和一致性，为后续的锐化操作提供可靠的基础。
第三步，将预处理后的遥感影像转换为多波段图像，通常使用RGB（红、绿、蓝）或者HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间进行表示。
这样可以方便后续处理中的色彩调整和增强。
第四步，选择适当的锐化滤波器。
常用的滤波器包括拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器和高斯滤波器等。
这些滤波器可以增强图像的边缘和细节，使影像更加清晰。
第五步，对多波段图像应用所选的锐化滤波器。
可以通过卷积操作将滤波器应用于图像的每个像素点，从而得到锐化后的图像。
第六步，根据需要对锐化后的图像进行后处理操作。
常见的后处理操作包括对比度调整、亮度调整和色彩平衡等。
这些操作可以进一步增强图像的视觉效果。
第七步，评估锐化效果。
可以通过目视检查或者使用图像质量评估指标来评估锐化后的图像质量。
如果需要进一步改善图像质量，可以尝试调整锐化滤波器的参数或者应用其他图像增强技术。
综上所述，遥感影像多波段锐化是一个多步骤的过程，包括预处理、颜色空间转换、滤波器选择、滤波器应用、后处理和评估等。
通过这些步骤，可以使遥感影像的细节和清晰度得到有效提升，为后续的遥感应用提供更好的数据基础。
遥感数字图像处理-第8章 图像增强
（1）伪彩色处理：对灰度图像的每一个灰度值都赋予一种独立的颜色。 （2）密度分割：将图像的灰度值进行分层（或分段），每一层包含了一 定的灰度值范围，分别给每个层赋予不同的颜色。
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四、图像融合
图像融合：把那些在时间或空间中存在冗余或者互补的多
源数据按照一定的法则进行运算，从而获得比任何单一数据 都更为精确、信息更为丰富的合成图像。
y f x
式中，f 是一个变换函数，常见的变换函数如线性变换、分段线性变换和 非线性变换等。
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一、空间域图像增强
邻域运算
邻域运算的卷积滤波器分为平滑和锐化两种类型。 在图像增强中主要是指利用锐化滤波器对图像作锐化处理，将图像中灰 度值缓慢变化的区域滤去，使图像反差增加，突显边缘。 图像锐化的应用： (1)增强图像边缘，使模糊的图像更加清晰，一般是将图像锐化结果与原 图像相加以突出原图像的细节信息。 (2)用于目标物的边缘提取，并可进一步利用这些提取的边缘信息对图像 进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，从而为进一步的图像理解 与分析奠定基础。
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二、变换域图像增强（补充知识）
带通滤波
仅保留某个固定范围内的频率信息而屏蔽掉其它的频率信息
（1）理想带通滤波器
0 H (u, v) 1 0
D(u,
v)＜D0
w 2
D0
w 2
D(u,
v)
D0
w 2
D(u,
v)＞D0
+
w 2
式中，D0是理想带通滤波器频带的中心频率；w为频带的宽度；D(u, v)是 从频率平面的中心原点到点(u, v)的距离，即D(u,v)= (u2+ v2)1/2。
常用的图像变换算法： • 傅里叶变换 • 小波变换 • 颜色空间变换
遥感影像数据融合原理与方法
遥感影像数据融合原理与方法遥感影像数据融合是将不同波段或不同传感器的遥感影像数据融合在一起，以获取更全面、准确、可靠的信息。
它在农业、林业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用。
下面将对遥感影像数据融合的原理和方法进行详细介绍。
一、遥感影像数据融合原理遥感影像数据融合的原理是通过将多个波段或多个传感器的影像数据进行组合，以获取多波段或多传感器数据的综合信息。
融合后的影像数据能够提供更多的数据维度和更丰富的信息内容，从而增强地物辨别能力和特征提取能力。
1.时空一致性：遥感影像数据融合要求融合后的影像数据在时域和空域上具有一致的特性，即不同时间或空间的影像数据融合后要保持一致性，以便进行准确的信息提取和分析。
2.特征互补性：不同波段或传感器的影像数据通常具有不同的特征信息，例如，光学影像可以提供颜色信息，而雷达影像可以提供物体的形状和纹理信息。
融合时要充分利用不同波段和传感器的特征互补性，使融合后的影像数据包含更全面、准确的信息。
3.数据一致性：遥感影像数据融合应保持数据的一致性，即融合后的影像数据应在不改变原始数据的情况下，能够反映出原始数据的真实信息。
在融合过程中要注意去除噪声和图像畸变等因素，以保持数据的一致性。
二、遥感影像数据融合方法1.基于像素的融合方法：基于像素的融合方法是将不同波段或传感器的影像数据进行像素级别的融合。
常用的方法有像素互换法和加权平均法。
像素互换法是将一个波段或传感器的像素值替换到另一个波段或传感器的影像上，以增加信息的表达能力。
加权平均法是对不同波段或传感器的像素值进行加权平均，得到融合后的像素值。
2.基于特征的融合方法：基于特征的融合方法是针对不同波段或传感器的特征进行分析和融合。
常用的方法有主成分分析法和小波变换法。
主成分分析法是通过对不同波段或传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像数据中的主要特征，然后将主成分进行融合。
小波变换法是利用小波变换来分析和提取不同波段或传感器的影像数据中的特征，然后通过小波系数的线性组合对影像数据进行融合。
提高遥感影像几何纠正的精度的方法
提高遥感影像几何纠正的精度的方法1. 高精度地面控制点：在遥感影像几何纠正过程中，使用高精度测量的地面控制点是提高几何纠正精度的关键。
这些控制点应该具有稳定的地理位置，并采用精确的测量方法进行定位。
2. 精确的数字地面模型（DEM）：准确的DEM可以提供地表高程的精确信息，从而帮助更准确地纠正遥感影像的几何畸变。
采用高解析度的DEM和精确的高程测量技术可以获得更准确的DEM。
3. 高精度的相机定位：准确的相机定位参数可以帮助准确地计算遥感影像的几何畸变。
使用精确的GPS定位和惯性导航系统（INS）可以提供准确的相机定位参数。
4. 影像配准：配准是将不同时间或不同传感器采集的遥感影像对齐的过程。
准确配准遥感影像可以减小几何纠正的误差。
5. 消除地层效应：地层效应是由地表材料反射特性的空间变化引起的影像几何畸变。
通过对地层效应进行建模和校正，可以提高遥感影像几何纠正的精度。
6. 改进的坐标转换算法：在进行遥感影像几何纠正时，通常需要将图像坐标转换为地理坐标。
改进的坐标转换算法可以提高几何纠正的精度。
7. 光线校正：光线校正可以消除由光照条件和大气影响引起的影像几何畸变。
通过校正光线条件，可以提高遥感影像几何纠正的精度。
8. 影像去噪：影像中的噪声会影响遥感影像的几何纠正精度。
通过去除噪声，可以提高几何纠正的精度。
9. 优化数据采集：在进行遥感影像数据采集时，应选择适当的传感器和采样参数，以获取具有高空间分辨率和高光谱分辨率的影像数据，从而提高几何纠正的精度。
10. 基于模型的几何纠正：使用几何模型来纠正遥感影像的几何畸变可以提高纠正精度。
常见的几何模型包括多项式模型、仿射模型和透视模型等。
11. 使用多源数据：利用多源数据，如航空影像、卫星影像、地面测量数据等，可以提高几何纠正的精度。
多源数据可以提供更多的几何参考信息，从而减小几何畸变。
12. 定义适当的控制点布局：在选择地面控制点时，应将它们布置在整个影像中以确保均匀覆盖。
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多波段遥感影像增强方法
多波段遥感影像增强方法
多波段遥感影像增强方法有很多种，以下是一种基本的步骤思路：
第一步：图像预处理
首先，需要对原始的多波段遥感影像进行预处理。
这包括消除噪声、边缘检测、空间过滤和图像配准等。
消除噪声可以使用滤波器，如中值滤波器或高斯滤波器；边缘检测可以使用算子，如Sobel算子或Canny
算子；空间过滤可以使用卷积运算，如均值滤波或拉普拉斯滤波。
第二步：选择增强方法
根据图像的特点和需求，选择合适的增强方法。
常用的增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、多尺度变换等。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加明显；对比度拉伸可以调整图像的亮度范围，使得图像更加清晰；多尺度变换可以提取图像的不同频率信息，增强图像的细节和纹理。
第三步：应用增强方法
根据选择的增强方法，对预处理后的图像进行处理。
例如，对于直方图均衡化方法，可以计算图像的累积直方图，并根据累积分布函数对每个像素进行亮度调整；对于对比度拉伸方法，可以根据像素的灰度值和设定的拉伸范围，通过线性变换调整像素的亮度。
第四步：评估增强效果
对增强后的图像进行评估，判断是否满足需求。
评估可以使用目视评估、主观评估或客观评估等方法。
目视评估是通过直接观察图像来判断增强效果；主观评估可以通过调查问卷等方式，收集用户的意见和反馈；客观评估可以通过计算图像的指标，如信噪比、增强比等来评估增强效果的好坏。
第五步：调整参数和重复操作
根据评估结果，如果增强效果不满足需求，可以尝试调整参数或选择其他的增强方法。
重复上述步骤，直到获得满意的增强效果为止。
综上所述，多波段遥感影像增强方法的步骤思路包括图像预处理、选择增强方法、应用增强方法、评估增强效果和调整参数与重复操作。
通过这些步骤，可以有效地提高多波段遥感影像的质量和信息获取能力。