彩色与多光谱图像处理
多光谱图像
多光谱图像图像理解是在数字图像处理、计算机技术和人工智能不断发展的基础上产生的一种模拟人的图像识别机理的理论，它与计算机视觉理论有许多共同的部分，或者说有许多交叉的部分，它与人工智能、专家系统也有着一些共同的地方。
图像理解主要包括三个层次，其低层为一般图像处理；中层为图像中特征的符号化组织过程；高层为抽象的符号推理。
因此，计算机视觉主要与其低层，人工智能主要与其高层产生重叠。
目前，就图像理解这一理论的研究探讨有了专门的期刊；有关大学设置了专门的课程；有关专家学者写了专著。
比如国防科技大学的王润生教授就系统地介绍和总结了图像理解的基本理论、方法和国内外研究现状等〔1〕。
这一方面的基础理论和方法引起了有关学者和科研人员的注意和浓厚兴趣，他们结合自己的工作领域，进行了更深入的研究。
应当说，有关的理论和方法已经被极大地丰富了。
比如，有关图像纹理分析这方面的论文、论著数不胜数，其中，有关新理论新方法(如分形分维方法)的应用，更为这一理论注入了新内容；再如，我国数字摄影测量界已经将“双目”图像的分析理论和方法推向了具有世界先进水平的境界。
尽管如此，图像理解的理论与方法仍有严重不足之处。
这并不是指这一理论尚未成熟，而是指它的理论与方法还存在着片面性，还没有成为一个完整的体系。
因为图像理解的对象是各类图像，并没有限定是某一类图像，那么，现在的问题就是遥感图像理解(主要是多光谱图像理解)的理论十分贫乏。
以人类生存环境及地球资源为主要研究目标获取的各种遥感图像已经得到越来越广泛的应用，丰富的光谱信息及其在时间空间域的分辨率的提高，配合着地理信息系统技术，全球定位系统技术和因特网技术的发展和普及，为图像信息的广泛应用创造了空前繁荣的局面，成为信息时代的显著特征，在信息高速公路和数字地球战略中占据着极其重要的地位。
然而，现有的图像理解理论和方法在如此丰富的信息面前却显得苍白无力。
应当说，面对丰富的遥感信息，人们一直在研究如何处理和应用，有关这方面的理论和方法的研究成果也是不少的，但似乎并没有从图像理解的角度加以总结、提练，有的方面甚至缺乏系统的研究。
数字图像处理课后参考答案
数字图像处理第一章1、1解释术语(2) 数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置与每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
(3)图像处理:就是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1、7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像与高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术与方法。
1、8基本思路就是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1、9基本思路就是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1、10基本思路就是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储与实时传输的应用需求。
1、11基本思路就是,通过数学方法与图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1、12基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。
第二章2、1解释下列术语(18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。
(19)灰度分辨率:就是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。
(20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。
图像颜色增强处理——彩色变换实验报告
图像颜色增强处理（彩色变换）实验专题讲座课程：遥感科学与图像处理实验：图像颜色增强处理（彩色变换）姓名：学号：指导老师：一、实验名称图像颜色增强处理（彩色变换）二、实验目的对图像进行彩色变换；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，理解影像光谱增强中彩色变换的原理及其增强效果，将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式，提高图像的使用价值。
三、实验原理光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。
在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。
又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨[1,2]。
1. 彩色合成（color composite）在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。
根据各波段的赋色不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1)图像主成分变换融合主成分变换融合[2]是建立在图像统计基础上的多维线性变换,具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用, 可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息, 常常是以高空间分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。
具体过程是: a. 对多波段遥感数据进行主成分变换( K- L 变换) ; b. 以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一主成分; c. 进行主成分逆变换,生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。
2) 真彩色合成在通过蓝、绿、红三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三张图像上，若使用同样的三原色进行合成，可得到接近天然色的颜色，此方法称为真彩色合成。
3) 假彩色合成由于多波段摄影中，一副图像多不是三原色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合成称假彩色合成。
第四章 遥感图像处理—数字图像增强
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
数字图像处理(许录平着)课后答案(全)
+a
+b
−b +a −a
h ( x, y )e − jux e − jvy dxdy e − jux dx ∫ e − jvy dy
−b
jua
+b
− e e − jvb − e jvb − ju − jv sin ua sin vb = 4E uv =E e
（3） H (u, v ) =
− jua
图像通信
图像输入
处理和分析
图像输出
图像存储
各个模块的作用分别为： 图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数 码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计 算机处理的数字图像。 图像存储模块：主要用来存储图像信息。 图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。 图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。 图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机，以完成图 像信息处理的所有功能。
《数字图像处理》各章要求及必做题参考答案
第一章要求 了解图像及图像处理的概念、图像的表达方法、图像处理系统的构成及数字图像处理技术的应用。 必做题及参考答案 1.4 请说明图像数学表达式 像？ 解答：
I = f (x, y, z, λ , t,) 图像数学表达式 中， （x,y,z）是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是光点（x,y,z） 的强度（幅度） 。 上式表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体（x,y,z）图像。
⎡10 ⎢0 则 F1 = H 4 f1 H 4 = ⎢ ⎢0 ⎢ ⎣0 ⎡16 ⎢0 F3 = H 4 f 3 H 4 = ⎢ ⎢0 ⎢ ⎣0
数字图像处理第六章色彩模型与彩色处理课件
Chapter 6 Color Image Processing
6.1 彩色基础
在颜料或着色剂中 ，原色的定义是这样 的：
白：减去一种原色 ， 反射或传输另两种 原色。故其原色是： 深红、青、黄。而二 次色是R、G、B。如 图6.4所示。
Chapter 6 Color Image Processing
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.2.1 RGB彩色模型
下面介绍所谓 全RGB彩色子集。
Chapter 6
Color Image Processing
6.2 彩色模型
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.3 伪彩色处理
6.3 伪彩色处理 给特定的灰度值赋以彩色。伪彩色的 目的是为了人眼观察和解释图像中的目标。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.1 强度分层
参见图6.18，图像被看成三维函数。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3.2 灰度级到 彩色转换
例6.5是一突出 装在行李内的爆炸物 的伪彩色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.2 灰度级到彩 色转换
例6.5是一突出装 在行李内的爆炸物的伪彩 色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
rs解释
可见光和近红外地物反射光谱测试的作用：①传感器波段的选择、验证、评价的依据；②建立地面、航空和航天遥感数据的定量关系；③将地物光谱数据直接与地物特征进行相关分析并建立应用模型
遥感器:遥感器又称为传感器，是接收、记录目标电磁波特性的仪器。常见的传感器有摄影机、扫描仪、雷达、辐射计、散射计等。
遥感数字图像:以数字形式表示的遥感影像，便于计算机存储、处理和使用，常用多维矩阵来表示。
遥感数字图像的计算机分类:根据地物的分类特征建立统计识别模式，利用建立的识别模式或算法对遥感数字图像进行类型识别的过程，以实现地学专题信息的智能化获取。
扫描成像:依靠探测元件和扫描镜对目标地物以瞬时视场为单位进行逐点、逐行取样，以得到目标地物电磁波特性信息，形成一定谱段图像的成像方式。
摄影成像:依靠光学镜头及放置在焦平面的感光记录介质（胶片or CCD）来记录物体的影像的成像方式
水体的光谱特征：水面性质、水体中悬浮物的性质和含量、水深水底的性质
空间滤波：通过像元与其周围相邻像元的关系，采用空间域的邻域处理方法（开窗卷积运算），以重点突出图像上某些特征的图像处理方法。常用算法：平滑、锐化。平滑的效果：去除尖锐“噪声”、平缓图像亮度。锐化的效果：突出边缘和线状目标
气象卫星和海洋遥感的特点：【气象卫星】的特点： 高时间分辨率（短周期）； 扫描范围广、探测面积大；数据连续、实时性强；成本低廉；【海洋遥感】需高空平台，以便大面积同步覆盖观测；以微波为主，实现全天候全天时实时观测；海面实测资料校正，协同发挥作用 。
多光谱相机谱线与图像处理流程
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彩 色 电 视 信 号
Y,U,V
黑 白 电 视 信 号 Y
Y Y,0,0
黑白电视机
彩色电视机
9.2 彩色变换
9.3.1 反色变换
反色是指与某种色调互补的另一种色调。
绿色 。
。 黄色
青色 。
互补
。红色ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
。
蓝色
。
品红
图9.8 颜色间的互补关系
9.3.1 反色变换
设f(x,y)为输入彩色图像，彩色分量的量化级别 为256，则反色图像g(x,y)与输入图像f(x,y)的R、G、 B分量之间的关系可表示为：
红(255,0,0)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
9.2.1 RGB彩色模型
品红
(1,0,0) R红
B
(0,0,1)
蓝
青
白
黑
灰度级
(0,1,0)
G
绿
黄
图9.4 RGB彩色立方体示意图
9.2.1 HSI彩色模型
HSI（hue-saturation-intensity）彩色模型比 较适合于人用色调（H）、饱和度（S）和亮度（I） 描述被观察物体颜色的解释，对于开发基于彩色描述 的图像处理方法是一个理想的工具。
9.2.1 HSI彩色模型
HSI色系 —— 亮度分量I
I 表示光照强度或称为亮度，它确定了像 素的整体亮度，而不管其颜色是什么。
I: 小
大
9.2.1 HSI彩色模型
HSI色系 —— 亮度(I)效果示意图
9.2.1 HSI彩色模型
HSI色系 —— 色度分量H
H：表示色度，由角度表示。反映了该颜色 最接近什么样的光谱波长。0o为红色，120o 为绿色，240o为蓝色。
和度表示颜色的特性。
9.1.2 CIE色度图
◆在彩色图像中： 亮度反映了该颜色的明亮程度。颜色中掺入的白色越 多亮度就越大，掺入的黑色越多亮度就越小。 色调用于描述纯色（如纯黄色、纯红色），反映了观 察者接收到的主要颜色。 饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量，与加 入到纯色（色调）中的白光成正比（由于加入了白光，观 察者接收到的不再是某种纯色，而是反应该纯色属性的混 合颜色）。
C xX yY zZ
且 x X
y Y
X Y Z
X Y Z
（9.5）
z Z X Y Z
（9.6-8）
显然有： x y z 1
（9.9）
9.1.1 三基色原理
1 y绿
图9.3 CIE色度图
520nm
0.8 510
530 540
绿
550
空间能量位置 （波长，以nm为单位）
9.1.1 三基色原理
2. 相加混色
一般把三基色按不同比例相加进行的混色称为相加混
色。
红色 + 蓝色 = 品红色 所以，一般把青（色9、.1 a）
红色 + 绿色 = 黄色 品红色和黄色称为（红9.、1 b）
绿色 + 蓝色 = 青色 绿、篮三色的补（色9。.1 c）
红色 + 绿色 + 蓝色 = 白色
9.2.3 RGB彩色模型到HSI彩色模型的转换
白
青 蓝
品红 黄
红 绿
黑
图9.7 RGB立方体旋转示意图
9.2.3 RGB彩色模型到HSI彩色模型的转换
arc
c
os[(R
1 [(R G) (R 2 G)2 (R G)(G
B)] B)]1
/
2
2、YUV表色系—— 基本概念
在这种表色系统中 Y：亮度；U，V：色差信号
目的是为了可以使电视节目可用同时被黑白 电视及彩色电视接收。
电视信号在发射时，转换成YUV形式；接收 时再还原成RGB三基色信号，由显像管显示。
9.2.5 其它彩色模型简介
YUV表色系
—— 电视信号接收原理示意图
R I[1 S cos(H ) ] cos(60 H )
G 3I (B R)
（9.14） （9.15） （9.16）
9.2.4 HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换
（2）当120º≤H < 240º：
R I (1 S )
（9.17）
G I[1 S cos(H 120 ) ] （9.18） cos(180 H )
《数字图像处理》研究生课程
第九章 彩色与多光谱图像处理
李俊山 主讲 第二炮兵工程学院
9.1 彩色视觉
彩色视觉是人眼对射入的可见光光谱的强弱及波 长成份的一种感觉。
9.1 彩色视觉
9.1.1 三基色原理
1. 三基色与三基色原理 ◆自然界中的绝大多数的颜色都可看作是由红、绿、 蓝三种颜色组合而成；自然界中的绝大多数的颜色都 可以分解成红、绿、蓝这三种颜色。这即是色度学中 的三基色原理。 ◆ 一般就将红、绿、篮这三种颜色称为三基色。
9.2.5 其它彩色模型简介
1、CMYK色系—— 着色原理
既然是减色系统，其着色原理是基于光吸收 的，这有别于RGB的光射入的方式。
C与M叠加：同时吸收了R与G，则为蓝色； C与Y叠加：同时吸收了R与B，则为绿色； M与Y叠加：同时吸收了G与B，则为红色。
9.2.5 其它彩色模型简介
9.1.1 三基色原理
2. 相加混色
相加灰色中涉及到灰色比例问题：
R:200 G:50 B:120
9.1.1 三基色原理
2. 相减混色
利用颜料和染料等的吸色性质可以实现相减混色。
◆相减混色就是从白光中虑去某种颜色而得到另一种颜色。
◆ 相减混色的基色为青、品红色、黄。
白色 – 红色 = 青色 白色 – 绿色 = 品红色 白色 – 蓝色 = 黄色 白色 – 绿色 – 红色 – 蓝色 = 黑色
gR (x, y) gG (x, y) gB (x, y) ( fR (x, y) fG (x, y) fB (x, y)) /3 (9.25)
9.3.2 彩色图像的灰度化
(3) 加权平均法 即将输入图像中的每个像素的R、G、B分量的加 权平均值赋给输出图像中对应像素的R、G、B分量的 方法 。用公式可表示为：
9.2.2 HSI彩色模型
绿。 青。
。黄 P
S
H
·
。红
蓝
。 品红
图9.6 HSI彩色模型中的色调和饱和度
9.2.2 HSI彩色模型
HSI色系 —— 饱和度(S)效果示意图
S=0
S=1/4
S=1/2
S=1
9.2.2 HSI彩色模型
白 I=1
青 I=0.5
绿
黄
H
红
I
S
蓝
品红
I=0
黑
图9.5 基于圆形彩色平面的HSI彩色模型
（9.22）
值得注意的是： 300~360之间为非可见 光谱色，没有定义。
9.2.5 其它彩色模型简介
1、CMYK色系—— 基本概念
这种表色系用于印刷行业。 是一种减色系统，将从白光中滤出三种原色
之后获得的颜色作为其表色系的三原色CMY。 K为黑色，为了印刷时对黑色可用黑色墨来
印刷。
• C：青色，从白色中滤去红色。 • M：品红，从白色中滤去绿色。 • Y: 黄色，从白色中滤去蓝色。
（9.1 d）
红色 + 青色 = 白色 绿色 + 品红色 = 白色 蓝色 + 黄色 = 白色
（9.2 a） （9.2 b） （9.2 c）
9.1.1 三基色原理
2. 相加混色
红黄绿 30% 89% 59%
白
品红 100% 青
41%
70%
蓝 11%
绿
黄白 青
红紫 蓝
图9.1 相加混色的三基色及其补色的亮度比例
B 3I (R G)
（9.19）
9.2.4 HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换
（3）当240º≤H < 120º：
G I (1 S)
（9.20）
B I[1 S cos(H 240 ) ] （9.21） cos(300 H )
R 3I (G B)
gR (x, y) gG (x, y) gB (x, y) max( fR (x, y), fG (x, y), fB (x, y)) (9.24)
9.3.2 彩色图像的灰度化
(2) 平均值法 即将输入图像中的每个像素的R、G、B分量的算 术平均值赋给输出图像中对应像素的R、G、B分量的 方法。用公式可表示为：
◆将彩色图像转变为灰度图像的处理称为彩色图 像的灰度化处理。
◆将彩色图像转换为灰度图像的实质，就是通过 对图像R、G、B分量的变换，使得每个像素点的R、G、 B分量值相等。
◆彩色图像的灰度化方法主要包括：最大值法、 平均值法和加权平均值法。
9.3.2 彩色图像的灰度化
(1) 最大值法 即将输入图像中的每个像素的R、G、B分量值的 最大者赋给输出图像中对应像素的R、G、B分量的方 法。用公式可表示为：
9.2.2 HSI彩色模型
HSI色系 —— 色度(H)效果示意图
H=0º
H=60º
H=120º
H=180º
H=240º
H=300º
9.2.2 HSI彩色模型
HSI色系 —— 饱和度分量S
S：表示饱和度，饱和度参数是色环的原点 到彩色点的半径长度。
在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其 饱和度值为1。在中心是中性（灰）色，即 饱和度为0。
（9.3 a） （9.3 b） （9.3 c） （9.3 d）