面向城市道路目视识别的遥感图像滤波增强方法
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。
遥感图像处理中的对比度增强方法研究
遥感图像处理中的对比度增强方法研究遥感技术已经成为目前地球科学研究和资源环境监测中不可或缺的手段之一。
而在遥感图像处理的过程中，对比度增强是一项十分重要的技术。
本文将探讨遥感图像处理中的对比度增强方法研究。
一、对比度的定义对比度是指图像中相邻像素亮度差异的度量，也就是图像中灰度级的分布程度。
对比度变化可以使图像中的目标更加显著，可以提高图像的可视化性。
二、对比度增强方法在遥感图像处理中，对比度增强方法可以分为两种：线性方法和非线性方法。
1. 线性方法线性对比度增强方法是指通过一些线性函数来调整图像中像素的灰度级。
常用的线性对比度增强方法有灰度拉伸和灰度平移。
灰度拉伸是通过将灰度值映射到一个新的范围内来改变图像的对比度。
通常情况下，灰度拉伸被用作预处理步骤，以减少图像像素之间灰度差异较小的情况。
灰度平移是通过调整图像中不同灰度级像素的亮度值来增强对比度。
这种方法的优点在于能够在不改变图像颜色质量的情况下对图像进行增强。
2. 非线性方法非线性对比度增强方法是指通过一些非线性函数来调整图像中像素的灰度级。
常用的非线性对比度增强方法有直方图均衡化和自适应直方图均衡化。
直方图均衡化是通过对图像的灰度值分布进行重新映射来改变图像的对比度。
通过该方法，人们可以消除某些分散在图像中的噪音，使得图像中的目标更加醒目。
自适应直方图均衡化是将灰度级分成小块，然后使用直方图均衡化算法来增强每个小块中的对比度。
这种方法的优点在于能够对图像中不同亮度区域进行调整，从而达到更好的图像增强效果。
三、对比度增强的应用对比度增强方法在遥感图像处理中有很广泛的应用，包括：1. 农业：对比度增强算法可以帮助人们识别不同类型的作物和土地利用类型，进而对农业生产做出更好的决策。
2. 建筑：对比度增强算法可以帮助人们在高空照片中定位建筑物，从而更好地进行城市规划和土地利用。
3. 环境监测：对比度增强算法可以帮助人们识别污染物和自然灾害，对环境保护和灾害预警提供有力支持。
遥感图像处理的图像增强和特征提取方法
遥感图像处理的图像增强和特征提取方法遥感图像处理是利用遥感技术获取和处理地球表面信息的一种方法。
在遥感图像处理中，图像增强和特征提取是两个重要的步骤。
本文将探讨遥感图像处理的图像增强和特征提取方法，并介绍其在实际应用中的重要性和挑战。
一、图像增强方法图像增强是通过改善遥感图像的质量和清晰度来提取更多有用信息的过程。
在遥感图像处理中，常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和增强算法等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像的亮度分布来增强图像对比度的方法。
它通过将图像的亮度值映射到一个更均匀分布的直方图来使图像的细节更加清晰。
直方图均衡化能够有效地提高图像的视觉质量，但在某些情况下可能会导致过度增强和失真。
2. 滤波滤波是一种通过去除图像中的噪声和不必要的细节来改善图像质量的方法。
在遥感图像处理中，常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波和小波变换等。
这些滤波方法能够有效地降低图像的噪声和模糊度，提高图像的清晰度和边缘保持能力。
3. 增强算法增强算法是一种通过对图像进行像素级别的调整和处理来增强图像质量的方法。
常用的增强算法包括灰度拉伸、对比度增强和边缘增强等。
这些算法能够根据图像的特点和需求来调整图像的亮度、对比度和细节等，从而提高图像的视觉效果和信息提取能力。
二、特征提取方法特征提取是通过从遥感图像中提取和表示有用的信息和模式来分析和识别图像内容的过程。
在遥感图像处理中，常用的特征提取方法包括纹理特征提取、频谱特征提取和形状特征提取等。
1. 纹理特征提取纹理特征提取是一种通过分析图像中的纹理信息来描述和表示图像内容的方法。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。
这些方法能够有效地提取图像中的纹理细节和结构特征，用于图像分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 频谱特征提取频谱特征提取是一种通过分析图像的频域信息来描述和表示图像内容的方法。
常用的频谱特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换和高斯金字塔等。
遥感图像增强处理方法
遥感图像增强处理方法
在进行遥感图像的增强处理前，应先经行预处理：几何校正和辐射校正（当然，如果你拿到的图像已被预处理过了，就没有必要了）
遥感图像的增强处理方法有光学增强处理和数字图像增强处理（就是大部分要和电脑打交道的），现在由于电脑的普及，多是用电脑处理数字图像。
数字图像的处理方法有很多种，这要取决于你的目的。
数字图像增强和变换：对比度增强（在erdas等数字图像处理软件中很容易就能实现的）；图像波段间的比值（包含各波段间的加减运算，可以消除地形和大气的部分影响）及各种指标提取（比如NDVI等用于植被的计算）；主成分分析（在原图像的基础上通过坐标空间的变换，消除冗余信息）；缨帽变换（多用于农业上）；
数字图像分类：监督分类；非监督分类；。
测绘技术中的遥感影像预处理与增强技巧
测绘技术中的遥感影像预处理与增强技巧遥感影像在测绘技术中具有重要作用，可以提供大范围、高分辨率的地表信息。
然而，由于遥感影像采集过程中的各种干扰和噪声，以及地球表面的复杂性，影像预处理和增强成为了必要的步骤。
本文将介绍一些常用的遥感影像预处理和增强技巧，并讨论其在测绘技术中的应用。
1. 影像预处理技巧1.1 辐射校正遥感影像包含的光谱信息受到大气散射、太阳辐射等因素的影响，因此需要进行辐射校正。
辐射校正的目标是消除大气和太阳辐射对影像亮度的影响，使获取的影像数据能够准确地反映地物的特征。
常用的辐射校正方法包括大气校正和散射校正。
1.2 几何校正由于遥感影像采集时相机或传感器与地面之间的相对位置关系，在影像中可能存在畸变或变形。
几何校正的目的是将影像的几何特征恢复到实际地面上，并消除由于影像获取过程中造成的变形。
常见的几何校正方法包括地面控制点法、多项式校正法和配准法等。
2. 影像增强技巧2.1 直方图均衡化在遥感影像中，由于地面的不均匀分布和光照条件等因素的影响，影像的对比度可能较低，细节信息不够清晰。
直方图均衡化是一种常用的增强技巧，通过调整影像的像素灰度值分布，使得图像的对比度增强，从而更好地显示地物边缘和细节。
2.2 滤波遥感影像中常常存在噪声，噪声会干扰到地物信息的提取和分析。
滤波技术能够去除或减小影像中的噪声，提高影像的质量。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，根据不同的需要选择适当的滤波方法。
2.3 多光谱合成多光谱合成是将多个波段的遥感影像组合成一幅彩色影像，以便更好地理解地物特征和区分不同地物类型。
常见的多光谱合成方法有RGB合成、色彩增强和伪彩色合成等。
通过多光谱合成，可以提高影像的可视化效果和信息表达能力。
3. 预处理和增强技巧的应用测绘技术中，遥感影像的预处理和增强技巧广泛应用于地物辨识、地物提取、土地利用分类等方面。
在地物辨识中，通过辐射校正和几何校正，可以获得高质量的影像数据，提高地物识别的准确性和可靠性。
遥感技术应用课件：遥感图像去噪与增强
课程导入
遥感图像质量改善 图像去噪 图像增强
知识点
知识点
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造成图像失真、质量下降的图 像信号，在图像上常表现为引起较 强视觉效果的孤立像元点或像元块。
知识点
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知识点
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知识点
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选取图像中一小 块信噪比非常高的单 色区域，通过查看其 直方图形状来判断其 噪声类型。
知识点
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• 对图像的灰度值直接进行处理以达到改善图像 视觉效果的目的。
知识点
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• 在图像的某个变换域内对图像的变换系数进行某种修 改，然后再反变换到空间域以达到图像增强的目的。
知识点Leabharlann 知识点知识点课程小结
遥感图像质量改善 图像去噪 图像增强
谢谢观看
知识点
知识点
知识点
通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息，有 选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需 要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，从而加强图像 判读和识别效果，以满足某些特殊分析的需要。
知识点
改善图像的视觉效果，帮助我们 更好地发现或识别图像中的某些特征。
图像增强≠图像美化
图像增强技术在遥感图像处理中的应用教程
图像增强技术在遥感图像处理中的应用教程遥感技术作为一种获取地球表面信息的手段，广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。
然而，由于受到地球自然条件、拍摄设备等因素的限制，遥感图像常常存在一些问题，诸如噪声、光照不均匀等问题。
为了更好地从遥感图像中提取有用的信息，图像增强技术被广泛应用。
图像增强技术是指通过对原始图像进行一系列的处理，以改善图像的质量和可视化效果。
在遥感图像处理中，应用图像增强技术可以使图像更加清晰、明亮，并突出显示目标物体的特征，有助于进一步分析和应用。
下面将介绍几种常用的图像增强技术及其在遥感图像处理中的应用。
1. 噪声去除：噪声是由于成像设备的限制、传感器的干扰等因素引起的图像中的无用信息。
在遥感图像中，噪声会使图像变得模糊、失真，降低图像的可用性。
常用的噪声去除方法包括均值滤波、中值滤波和小波变换等。
这些方法能够有效地消除高斯噪声、椒盐噪声等，提升图像的质量。
2. 对比度增强：对比度是指图像中不同物体之间亮度差异的程度。
在遥感图像中，由于光照条件的变化，图像中的对比度常常不够明显。
对比度增强技术可以通过调整图像的灰度级分布，使图像中不同物体的亮度差异更加明显。
常用的对比度增强方法有直方图均衡化、拉伸变换和CLAHE（对比度限制自适应直方图均衡化）等。
3. 去雾处理：遥感图像中常常受到大气中的雾、烟尘等干扰，导致图像的可视化效果变差。
去雾处理技术可以通过估计大气光的强度和传播距离，消除图像中的雾霾效果，使图像更加清晰、真实。
常见的去雾处理方法有暗通道先验法、逆向辐射传输模型等。
4. 彩色增强：遥感图像中，彩色信息对于物体分类和目标识别至关重要。
彩色增强技术可以使图像更加饱满、生动，进一步提升图像的可视化效果。
常用的彩色增强方法有RGB增强、HSV变换和IHS变换等。
这些方法可以调整图像的颜色分量，使图像更加逼真、亮丽。
5. 图像融合：图像融合技术是将多个从不同传感器、角度或时间拍摄的遥感图像进行组合，形成一幅增强的图像。
遥感图像的增强处理
遥感图像的增强处理一、实验目的通过上机操作，了解空间增强、辐射增强、光谱增强几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对图像增强处理的理解。
二、实验内容对下图进行卷积增强处理；直方图均衡化；主成分变换；色彩变换三、实验过程ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。
1、卷积增强（Convolution）空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。
卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。
卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。
卷积增强（Convolution）处理的关键是卷积算子——系数矩阵的选择。
该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。
ERDAS IMAGINE将常用的卷积算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5，7*7三组，每组又包括“Edge Detect/Low Pass/Horizontal/Vertical”等七种不同的处理方式。
具体执行过程如下：ERDAS图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→Spatial enhancement→convolution→convolution对话框。
图3-1 Convolution对话框几个重要参数的设置：边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection卷积归一化处理：Normalize the KernelKernel：3*3EdgeDetcetInput File(*.hdr): C\data\nj.hdr type:ENVI*.hdrOutput File(*.img): C\11.imgOutput: Unsigned 8 bit2、直方图均衡化（Histogram Equalization）直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。
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纹理 分 析是 对 地物 影 像 纹理 特征 进行 提 取 分析 、
判 断 的 过 程 。 纹 理 分 析 方 法 可 以 归 纳 为 ：统 计 方 法 、
度遥 感 图像 得到 它的共 生矩 阵，再通过 计算这 个共 生
结构 （ 几 何 ）方 法 、 模 型 方 法 以 及 基 于数 学 变 换 （ 信 号 处 理 ）的 方 法 ０ 、统 计 分 析 的 方 法是 其 他 纹 理 分 析 方 法 的 基 础 纹 理 的 统 计 分 析 法 是 指 在 不 知 道 纹 理 基
×
，
元 或 尚未检测 出基元 的情 况下对 小 区域纹 理特征 的统
计 分 布进 行 纹 理 分 析 ，主 要 描 述 纹 理 基 元 或 局 部 模 式
随机的 和空 间的统计特 征 ，以表示 区域的 一致性及 区
域 间的相 异性 。纹理 的统计 分析可 以在 空域 和频域 进
每个像素的灰度级最 大为 ， ，则满足一定 空间
２ （ ） １ ５年 ４月 第 １ ３卷 第 ２期
ｄｏ ｉ ： Ｊ （ ） ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２ — ４ ６ ２ ３ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ２ ． １ ） ３ ８
地
理
空
间
信
息
Ａｐ ｒ ． ， ２ ０ １ ５ Ｖｏ １ ． １ ３ ． ＮＯ ． ２
本 文归纳和 总结 了 目前 常用的 几种遥 感 图像 滤波
增 强 方 法 ，运 用 这 些 方 法 对 广 州城 区 的 ＴＭ 影 像 数 据
行 在 图像 空间域 ，基 于统计的方 法可分 为基 于概 率
统 计 和 基 于 二 阶概 率 统 计 的 方 法 Ｉ ． Ｉ ． Ｉ 基 于 概 率 统计 的纹 理 分 析 方 法
波 ２种 方 法 ． ．
（ １ ） ㈤ 、 一 ／ （ ３ ）
Ｍ Ｎ 术 Ｍ Ⅳ
常 见的纹理 有 ３ 种 类 型 ：① 自然纹 理。 自然纹理
来源于真实物体表 面 ，大 多呈现 不规 则性 ，随机性 强 ② 人 工合 成 纹理 人 工合成 纹理是 用计 算机模拟 或人
ＧＥＯＳＩ ） ＡＴＪ ＡＩ Ｉ ＮＦ（ ） Ｒ ＭＡＷｌ ＯＮ
面向城市道路 目视识别的遥感图像滤波增强方法 ｝
吴乐芹 。 ，姜 春 ，陈进 栋 ，王永梅 ，邓南荣 ｐ
（ １ ． 广 东省生态环境 与土壤研 究所 ，广东 广 州 ５ １ ０ ６ ５ ０； ２ ． 华 南农业大 学 资源环境学 院 ，广 东 广州 ５ １ ０ ６ ４ ２； ３ 中国科学 院 广州地 球化学研 究所 ，， 东 广州 ５ １ ０ ６ ４ ０ ） 摘
矩 阵得 到矩 阵的部 分特征 值 ，来分别代 表 图像 的 某些
纹理 特 征。灰 度 共 生矩 阵能 反 映 图像 灰 度 关 于方 向 、 相邻 间 隔、变化幅度 的综 合信 息 ，是分析 图像 的局部
模 式 和排 列 规 则 的 基 础 设， （ ， Ｙ） 为 一 幅 二 维 数 字 图 像 ， 其 大小为
ｆ ４ ＝ 一 ∑ｐ （ ， ｊ ） ｌ ｏ ｇ ｐ （ ｉ ， ）
（ ４ ）
∑【 尸 （ ， ） 一
＝
（ ５ ）
为 生产 的表 面 纹理 ，其 形状规 则 、确 定 ，分布规 则． ．
③ 混 合纹理 混合纹 理 由人 工纹理 随机 分布 于物体表 面或 自然景 物 中构成。纹理 最 明显的视 觉特征 是粒度
或 粗糙 性 、方 向 性 、重 复性 或 周期 性 ｉ １ ， ２ １ 、
式 中， Ｐ（ ， ） 为矩阵第 ｉ 行第Ｊ列的元 素。
１ ． １ ． ２ 基于二阶概率统计 的纹理 分析方法
灰度共 生矩 阵 （ ＧＬ ＣＭ ） ，是 广 泛 应 用 的 一 种 纹理
统计 分析方 法 １ ５ ， ￣ ｑ ｃ 、灰 度 共 生 矩 阵 法 ，就 是 通 过 计 算 灰
ｉ 。 ． ｌ ｌ ｊ
要 ： 归纳 与总 结 了遥感 图像 增 强 中的几种 常 用滤波 方 法 以广 州城 区作 为试验 区 ，Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ Ｔ Ｍ 影像 作 为数据 源 ，分 别运 用
纹理 分析 和 卷积滤 波对 研 究 区域 的 遥感 影像 行增 强 处理 ，并 对这 些方 法的 影像 增 强效果 进行 质 量评 价 结果 表 明 ，高通 滤 波 最
适合 于城 市道路 等 线状地 物的 遥感 图像 增强
关 键词 ： 图像增 强 ； 滤波 ； 纹 理分 析 ； 卷积 滤波 中国 分类号 ： Ｐ ２ ３ ７ ３ 文献 标志 码 ： ｌ ｛ 文章编 号 ： １ ６ ７ ２ — ４ ６ ２ ３（ ２ ０ ｛ ５） ０ ２ — ０ １ ０ ４ 一 ｆ ） ３
计 ，得 出各种 统计特征值 ． 数据 范围 、平均值 、方 差 、
信息熵 、偏斜的计 算公 式分别为 ：
＝ ｍａ ｘ （ ｆ ， ‘ ／ ） 】 一ｒ ａｉ ｎ （ ｆ ， ） 】 Ｊ ２
：
是 改善 影像 质量 ，包括 突 出边缘或 纹理 ，去除噪 声与
干扰 ，及 影像 边缘增 强 、线 性增 强以及 去模糊 等。 为 了能辨 识 出街 道 ，本 文主要 采 用 了纹理 分析和 卷积滤
关 系的灰 度 共 生矩 阵 为 ：
吴乐芹等
． 面 向城－ ａ ＇ ｒ 道 路 目 视 识 另Ｕ 的 遥 感 图像 滤 波 增 强 方 去
进 行 处理 ，以便 在 Ｔ Ｍ 影像 上更好地 辨识 出广 州城 市
道路 ，对结果进行 了对 比分析和质量评价
首先 ，先定 义一 个 Ｍｘ Ｎ的窗 口，其 中窗口的行数
１ 常用滤波增强方法
图像 滤 波 增 强 方 法 的 理 论 基 础 是 空 间 卷 积 ， 目的
和列数 ～均 为奇数。然后 对窗 口的矩阵元 素进 行统