图像变换
第5章 图像变换技术 MATLAB 数字图像处理课件
5.6.2 Hough变换的MATLAB实现
hough函数用于实现Hough变换。其调用格式为： （1）[H, theta, rho]=hough(BW) （2）[H, theta, rho]=hough(BW, param1,
val1, param2, val2)
【例5-15】用hough函数检测图像中的直线。
（2）B = idct2(A,m,n)或B = idct2(A,[m n])：在对图 像A进行二维离散余弦逆变换前，先将图像A补零到m×n。 如果m和n比图像A的尺寸小，则在进行变换前，将图像A进 行剪切。
【例5-9】对图像进行二维离散余弦逆变换。
（a）原始图像
（b）逆DCT变换
3．dctmtx函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dctmtx函数用
于计算二维离散DCT矩阵。 其调用格式为：D = dctmtx(n)。
返回n×n的DCT变换矩阵，如果矩阵A的大小为 n×n，D*A为A矩阵每一列的DCT变换值，A*D'为A 每一列的DCT变换值的转置（当A为n×n的方阵） 。
【例5-10】计算二维离散DCT矩阵。
（a）原始图像
（b）离散DCT矩阵
5.4 离散余弦变换
5.4.1 一维离散余弦变换 5.4.2 二维离散余弦变换 5.4.3 快速离散余弦变换
5.4.4 离散余弦变换的MATLAB实现
1．dct2函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dct2函数用于实现二维
离散余弦变换。该函数常用于图像压缩，最常见的便是用 于JPEG图像压缩。其调用格式为： （1）B = dct2(A)：返回图像A的二维离散余弦变换值，其 大小与A相同，且各元素为离散余弦变换的系数B(k1,k2)。 （2）B = dct2(A,m,n)或B = dct2(A,[m n])：在对图像A 进行二维离散余弦变换前，先将图像A补零到m×n。如果m 和n比图像A的尺寸小，则在进行变换前，将图像A进行剪切 。
【精选】数字图像处理第3章
设定加权因子 ai 和 bi 的值，可以得到不同的变换。例如，当选定
a2 b1 切。
1 ，b2
0.1
，a1
a0
b0
0
，该情况是图像剪切的一种列剪
（a）原始图像
Digital Image Processing
（b）仿射变换后图像
3.1 图像的几何变换
◘透视变换 :
把物体的三维图像表示转变为二维表示的过程，称为透视 变换，也称为投影映射，其表达式为:
a2
b2
a1 b1
a0
b0
y
1
平移、比例缩放和旋转变换都是一种称为仿射变换的特殊情况。
仿射变换具有如下性质：
（1）仿射变换有6个自由度（对应变换中的6个系数），因此，仿射变换后 互相平行直线仍然为平行直线，三角形映射后仍是三角形。但却不能
保 证将四边形以上的多边形映射为等边数的多边形。
1D-DFT的矩阵表示 ：
F (0)
F (1)
WN00 WN10
F (2)
WN20
F (N 1)
W
(N N
1)0
WN01 WN11 WN21
WN(N 1)1
W
0( N
N
1)
WN1(N 1)
第3章 图像变换
◆ 3.1 图像的几何变换 ◆ 3.2 图像的离散傅立叶变换 ◆ 3.3 图像变换的一般表示形式 ◆ 3.4 图像的离散余弦变换 ◆ 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 ◆ 3.6 K-L变换 ◆ 3.7 本章小结
三种图象变换：平移变换、对称变换和伸缩变换
三种图象变换：平移变换、对称变换和伸缩变换①平移变换：(h>0)Ⅰ、水平平移：函数()y f x a =+的图像可以把函数()y f x =的图像沿x 轴方向向左(0)a >或向右(0)a <平移||a 个单位即可得到；1）y=f(x)h 左移→y=f(x+h)；2）y=f(x) h 右移→y=f(x -h)；Ⅱ、竖直平移：函数()y f x a =+的图像可以把函数()y f x =的图像沿x 轴方向向上(0)a >或向下(0)a <平移||a 个单位即可得到；1）y=f(x) h 上移→y=f(x)+h ；2）y=f(x) h下移→y=f(x)-h 。
②对称变换：Ⅰ、函数()y f x =-的图像可以将函数()y f x =的图像关于y 轴对称即可得到； y=f(x) 轴y →y=f(-x)Ⅱ、函数()y f x =-的图像可以将函数()y f x =的图像关于x 轴对称即可得到；y=f(x) 轴x →y= -f(x)Ⅲ、函数()y f x =--的图像可以将函数()y f x =的图像关于原点对称即可得到；y=f(x) 原点→y= -f(-x)Ⅳ、函数)(y f x =的图像可以将函数()y f x =的图像关于直线y x =对称得到。
y=f(x) x y =→直线x=f(y)Ⅴ、函数)2(x a f y -=的图像可以将函数()y f x =的图像关于直线a x =对称即可得到；y=f(x) a x =→直线y=f(2a -x)。
③翻折变换：Ⅰ、函数|()|y f x =的图像可以将函数()y f x =的图像的x 轴下方部分沿x 轴翻折到x 轴上方，去掉原x 轴下方部分，并保留()y f x =的x 轴上方部分即可得到；Ⅱ、函数(||)y f x =的图像可以将函数()y f x =的图像右边沿y 轴翻折到y 轴左边替代原y 轴左边部分并保留()y f x =在y 轴右边部分即可得到④伸缩变换：Ⅰ、函数()y af x =(0)a >的图像可以将函数()y f x =的图像中的每一点横坐标不变纵坐标伸长(1)a >或压缩（01a <<）为原来的a 倍得到；y=f(x)ay ⨯→y=af(x)Ⅱ、函数()y f ax =(0)a >的图像可以将函数()y f x =的图像中的每一点纵坐标不变横坐标压缩(1)a >或伸长（01a <<）为原来的1a倍得到。
第5章 图像的增强与变换
第五章图像的增强与变换§5.1 图像增强与变换§5.2 光谱增强§5.3 空间增强§5.4 多源信息的复合§5.1 图像增强与变换图像增强和变换为了突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，使分析者能更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。
按其作用的空间可分两种：光谱增强空间增强§5.2 光谱增强光谱增强对应于每个像元，与像元的空间排列和结构无关。
因此又叫点操作。
1. 彩色合成2. 对比度增强（直方图增强）3. 图像间运算为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。
单波段彩色变换（密度分割）多波段彩色变换（真彩色，假彩色）HLS变换：色调(hue)、明度(lightness)和饱和度(saturation)的色彩模式。
即RGB模式ÆHLS模式。
1. 彩色合成单波段彩色变换(密度分割)（1）求图像的极大值dmax 和极小值d min ；（2）求图像的密度区间ΔD=dmax -d min +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。
1.彩色合成1.彩色合成多波段彩色变换真彩色合成真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。
把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM321分别用RGB合成的图像。
假彩色合成假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。
遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。
它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。
函数图像的变换法则
（ 0,1 ）和（ 0,1 ） （ 2,0 ）和（ 2， 2 ）
三﹑对称变换
y
(-x,y) .
(-x,-y) .
(y,x) . .(x,y)
x
.(x,-y)
函数图象对称变换的规律:
1. y f ( x) y f ( x)
关于x轴对称
2. y f ( x) y f ( x)
函数图象变换的应用:
①作图﹑② 识图﹑ ③用图
(2)方程 f(x)－a＝x 的根的个数等价于 y＝f(x)与 y＝x－a 的交点的个数，所以可以借助图像进行分析．
规范解答 解
2 x－2 －1， x∈－∞，1]∪[3，＋∞ f(x)＝ 2 －x－2 ＋1， x∈1，3
作出图像如图所示．
[2 分]
(1)递增区间为[1,2]，[3，＋∞)， 递减区间为(－∞，1]，[2,3]． [4 分] (2)原方程变形为 |x2－4x＋3|＝x＋a， 于是，设 y＝x＋a，在同一坐标系下再作出 y＝x＋a 的图 像．如图． 则当直线 y＝x＋a 过点(1,0)时，a＝－1； [6 分]
a a
1 x
a
a ax a a a
x
ax a ax
1 y 1
a a a
x
a
x
x
a a
f (1 x)
所以，函数y=f(x)的图象关于点（1/2,1/2）对称
（2）由对称性知f(1-x)+f(x)=1,所以 f(-2)+ f(-1)+ f(0)+ f(1)+ f(2)+ f(3)=3。
对称变换是指两个函数图象之间的对称关系,而”满足 f(x)= f(2a-x)或f(a+x)= f(a-x)有y=f(x)关于直线x=a对称”是 指一个函数自身的性质属性,两者不可混为一谈.
三角函数图像的变换
三角函数图像的变换一．x y sin =图像的三种变换：①函数x y sin =的图象上所有点向左（右）平移ϕ个单位长度，得到函数()sin y x ϕ=+的图象；再将函数()sin y x ϕ=+的图象上所有点的横坐标伸长（缩短）到原来的1ω倍（纵坐标不变），得到函数()sin y x ωϕ=+的图象；再将函数()sin y x ωϕ=+的图象上所有点的纵坐标伸长（缩短）到原来的A 倍（横坐标不变），得到函数()sin y x ωϕ=A +的图象． ②数sin y x =的图象上所有点的横坐标伸长（缩短）到原来的1ω倍（纵坐标不变），得到函数sin y x ω=的图象；再将函数sin y x ω=的图象上所有点向左（右）平移ϕω个单位长度，得到函数()sin y x ωϕ=+的图象；再将函数()sin y x ωϕ=+的图象上所有点的纵坐标伸长（缩短）到原来的A 倍（横坐标不变），得到函数()sin y x ωϕ=A +的图象． 二．函数()()sin 0,0y x ωϕω=A +A >>的性质： ①振幅：A ；②周期：2πωT =；③频率：12f ωπ==T ；④相位：x ωϕ+；⑤初相：ϕ． 函数()sin y x ωϕ=A ++B ，当1x x =时，取得最小值为min y ；当2x x =时，取得最大值为max y ，则()max min 12y y A =-，()max min 12y y B =+，()21122x x x x T=-<．三．练习1.已知简谐运动()2sin()()32f x x ππϕϕ=+<的图象经过点(0，1)，则该简谐运动的最小正周期T =_________；初相ϕ=__________．2.三角方程2sin(2π－x )=1的解集为_______________________． 3.函数),2,0)(sin(R x x A y ∈π<ϕ>ωϕ+ω=的部分图象如图所示，则函数表达式为______________________．{2,}3x x k k Z ππ=±∈ )48sin(4π+π-=x y第3题4.要得到函数sin y x =的图象，只需将函数cos y x π⎛⎫=- ⎪3⎝⎭的图象向右平移__________个单位．5.为了得到函数R x x y ∈+=),63sin(2π的图像，只需把函数2sin y x =，x R ∈的图像上所有的点①向左平移6π个单位长度，再把所得各点的横坐标缩短到原来的31倍（纵坐标不变）；②向右平移6π个单位长度，再把所得各点的横坐标缩短到原来的31倍（纵坐标不变）；③向左平移6π个单位长度，再把所得各点的横坐标伸长到原来的3倍（纵坐标不变）； ④向右平移6π个单位长度，再把所得各点的横坐标伸长到原来的3倍（纵坐标不变）．其中，正确的序号有_____③______． 6.为了得到函数)62sin(π-=x y 的图象，可以将函数x y 2cos =的图象向右平移__3π__个单位长度．7.若函数()2sin()f x x ωϕ=+，x ∈R （其中0ω>，2ϕπ<）的最小正周期是π，且(0)f =ω=______；ϕ=__________．8.下列函数： ①sin 6y x π⎛⎫=+⎪⎝⎭； ②sin 26y x π⎛⎫=-⎪⎝⎭； ③cos 43y x π⎛⎫=-⎪⎝⎭； ④cos 26y x π⎛⎫=-⎪⎝⎭． 其中函数图象的一部分如右图所示的序号有_____④_____． 9.函数y =sin(2x +3π)的图象关于点_______________对称． 10.求下列函数的单调减区间： （1）⎪⎭⎫⎝⎛+=62cos 2πx y （2）⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=32sin 2πx y 11. 函数tan()2y x π=-(44x ππ-≤≤且0)x ≠的值域是___________________12. 7．如图，函数π2cos()(00)2y x x >ωθωθ=+∈R ，，≤≤的图象与y轴相交于点(0，且该函数的最小正周期为π．（1）求θ和ω的值；π6第8题（2）已知点π2A⎛⎫⎪⎝⎭，，点P是该函数图象上一点，点00()Q x y，是PA当y=ππ2x⎡⎤∈⎢⎥⎣⎦，时，求x的值．13.设函数)(),()2sin()(xfyxxf=<<-+=ϕπϕ图像的一条对称轴是直线8π=x．（Ⅰ）求ϕ；（Ⅱ）求函数)(xfy=的单调增区间；（Ⅲ）画出函数)(xfy=在区间],0[π上的图像第7题。
第5章 图像变换-傅里叶变换
a 图
a 图的相位谱重构图
再将相位谱设为常数（这里设 为1），然后和图像原来的幅值谱 结合，进行傅里叶反变换
a 图
b 图的幅值谱重构图
由此更加说明相 位谱较幅值谱更能 影响图像的轮廓。
傅立叶变换的性质
（1）可分性
1 F u, v 2 N 1 2 N 1 N
N 1 N 1 x 0 y 0
f ( x, y )
φ
g ( x, y)
g ( x, y) [ f ( x, y)]
变换后的图象，大部分能量都分布
于低频谱段，这对以后图象的压缩、 传输都比较有利。使得运算次数减少， 节省时间。
卷积
考虑一维的情况，假设f(x)(x=0,1…,A-1)以及 g(x)(x=0,1,…,C-1)是两个有限离散函数，其线性 卷积为
数字图像处理课件第6章图像的几何变换
x Hx H
y Hy H
第6章 图像的几何变换
齐次坐标的几何意义相当于点(x, y)落在3D空间H＝1
的平面上，如图6-2所示。如果将xOy平面内的三角形abc的 各顶点表示成齐次坐标(xi, yi, 1)(i=1, 2, 3)的形式，就变成H ＝1平面内的三角形a1b1c1的各顶点。
图6-2 齐次坐标的几何意义
第6章 图像的几何变换
齐次坐标在2D图像几何变换中的另一个应用是：如某 点S(60 000，40 000)在16位计算机上表示，由于大于32767 的最大坐标值，需要进行复杂的处理操作。但如果把S的坐 标形式变成(Hx, Hy, H)形式的齐次坐标，则情况就不同了。 在齐次坐标系中，设H＝1/2，则S(60 000，40 000)的齐次坐 标为(x/2，y/2，1/2)，那么所要表示的点变为(30 000， 20 000，1/2)，此点显然在16位计算机上二进制数所能表示 的范围之内。
(图像上各点的新齐次坐标)
(图像上各点的原齐次坐标)
第6章 图像的几何变换 设变换矩阵T为
a b p
T c
d
q
l m s
则上述变换可以用公式表示为
=
T
Hx1' Hy1'
Hx2' Hy2'
Hxn' Hyn'
x1 x2 xn
T
y1
y2
yn
H H H 3n
1 1 1 3n
第6章 图像的几何变换
6.4 图像镜像
6.4.1 图像镜像变换 图像的镜像(Mirror)变换不改变图像的形状。 镜像变换分为两种：一种是水平镜像，另外一种是垂直镜
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地球科学与环境工程学院图像变换课程名：《遥感数字图像处理》班级：学号：姓名：完成日期： 2016.10.28目录一.目的和要求 (3)1.目的 (3)2.要求 (3)3.软件和数据二.实验内容 (3)三.图像处理 (3)1.傅里叶变换 (3)2.主成分变换 (6)3.缨帽变换 (9)4.代数运算 (9)5.彩色变换 (13)四.实验心得 (15)一.目的和要求1.目的掌握图像变换的基本操作方法，对比前后图像的差异，理解不同变换方法之间的区别。
2.要求能够根据图像的特征设定傅里叶变换的滤波器，消除图像的声纹。
能够解释主成分变换后的图像，利用主成分变换消除图像中的噪声。
能够利用KT变换结果进行图像合成，解释地物信息。
熟练利用代数运算产生不同的波段组合。
利用色彩变换进行图像的合成和融合。
能够解释变换后的图像，并能根据工作目的选择合适的图像变换方法。
3.软件和数据ENVI图像处理软件。
SPOT数据，TM数据和ETM数据。
二.实验内容（1） SPOT图像的傅里叶变换。
（2） TM图像的主成分变换。
（3） TM图像的KT变换。
（4） TM图像的代数变换。
（5） ETM图像的彩色变换。
三.图像处理1.傅里叶变换傅里叶变换可以用于提取图像的特征、频率域滤波、周期性噪声的去除、图像恢复、纹理分析。
本次实验中使用傅里叶变换去除SPOT图像中水体部分的条带噪声。
（1）图像的傅里叶正变换傅里叶正变换是指定图像的一个波段，按照计算公式进行FFT，产生频率域图像，下图是主菜单中的傅里叶变换窗口。
指定图像CJ_spot的一个波段Band1，进行傅里叶正变换，下图是经过傅里叶正变换得到的结果。
（2）设定滤波器波段不同，频率域图像不同，需要定义不同的滤波器，常用的滤波器有低通，高通、带通、带阻、用户自定义等。
实际工作中常用的是用户自定义滤波器，下图是滤波器自定义窗口。
用户自定义滤波器的操作包括选择滤波器类型和定义滤波器。
A．选择滤波器类型在滤波器类型中选择用户自定义阻断滤波器，如下图所示。
B．定义滤波器根据工作的需要可以选择不同形状的滤波器，下图是选择不同滤波器形状的窗口，有长方形、椭圆等。
在自定义多边形窗口中，可以设置滤波器的对象，色块的颜色等，如下图所示。
绘制多边形后，双击右键结束，查看其结果，如下图所示。
（3）逆变换逆变换是将定义的滤波器应用到频率域图像，进行逆变换得到空间域图像。
打开图像逆变换窗口，选择输入文件和滤波器文件，完成逆变换，如下图所示，#1为原始图像，#2为逆变换后的图像。
将图像tree.bmp的B波段提取出来进行傅里叶变换，使用自定义的滤波器3进行逆变换。
左图是边界像素数为0，右图是边界像素书为10的逆变换结果。
2.主成分变换主成分变换是建立在图像的方差和协方差的基础上的线性正变换，用来进行图像降维和噪声去除。
（1）主成分前向变换在主成分正变换前，需要打开图像进行主成分的前向变换，并且保存统计结果。
（2）选择主成分在主成分正变换窗口中，设置输出文件的统计名、计算特征值的矩阵、输出结果、输出主成分的波段数等。
设置完主成分前向变换参数后，自动产生图像的主成分和特征值分布图，如下图所示，可以观察到取大于四个主成分后，其特征值变化不大。
如果需要解释主成分的含义，可以查看统计文件的内容，显示结果如下图所示。
对问题1的回答：答：不遵循IDL规则。
（3）查看主成分得分主成分变换能够将图像分解为一组主成分的和，而每个主成分都对应一个权重，该权重的大小恰恰反映图像中不同部分的相关性，可以通过对主成分的选取实现不同相关性波段信号的分离。
将主成分按其权重大小排序，如果只取最大的一个或几个主成分，那么恢复后的图像相关性就很好；如果只取最小的一个或几个主成分，那么恢复后的信号相关性就很差。
（4）主成分逆变换逆变换需要使用正向变换的统计文件，且使用的矩阵也要与前向变换的选择一致，否则就无法进行逆变换，变换之后发现，得到的是原始的图像。
（5）主成分变换前后图像的分析3.缨帽变换缨帽变换旋转光谱的空间坐标，旋转后的坐标轴不是指向主成分的方向，而是另外的方向，这些方向与地物类型和变化有密切的关系，特别是与植物生长过程和土壤有关。
缨帽变换既可以实现信息压缩，也可以帮助解译分析农作物的特征，有很大的应用价值。
缨帽变换只能用于Landsat的MSS,TM和ETM数据，下图是缨帽变换的窗口。
将TM数据进行变换，并分别按照RGB、真彩色合成、假彩色合成，合成之后的结果如下图显示，从左往右分别为缨帽变换前的三个分量，真彩色合成结果，假彩色合成结果。
对问题2的回答：答：1.水体是蓝色，植被是绿色，建筑物是红色。
2.与真彩色合成相比，水体和植被的信息得到了明显的增强。
4.代数运算对于多波段遥感图像，可以通过波段的代数运算来突出特定地物的信息，从而达到增强的目的。
代数运算根据不同的地物之间的灰度差异，突出感兴趣的地物信息，压制不感兴趣的地物信息。
（1）整体增强图像的亮度选择用于增强亮度的图像，输入表达式b1+20，完成后，将原始图像和代数运算的结果进行显示，并将两个窗口进行连接。
对比像素值，我们发现代数运算的结果图像在R、G、B三个通道上，像素值都增加了20。
（2）利用ENVI功能计算NDVIENVI菜单Transform中有计算NDVI的功能，可以直接用此功能进行计算。
在NDVI 窗口中选择红波段和近红外波段分别对应3，4波段，数据类型为浮点数，完成计算后，可以看到结果如下图所示。
（3）利用代数运算表达式计算NDVI可以利用波段运算计算NVDI，需要在波段计算器中输入（b4-b3）/（b4+b3），将b4，b3分别对应图像的4，3波段，下图是简单代数运算产生的NDVI图像。
对问题3的回答：答：该图像质量没有丰富，存在地物信息显示不清晰的问题。
ENVI计算的NDVI的结果为字节，表达信息相对丰富。
下图是分别采用float(b4-b3)/float(b4+b3) 和(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))两个表达式进行计算的结果。
对问题4的回答：答：(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))的计算结果与ENVI菜单NDVI的结果相同，因为该表达式的计算结果是字节，NDVI的计算结果也是字节，其他数据不变，结果也会相同。
（4）手工计算图像的第一主成分得分并与ENVI计算的第一主成分得分进行比较a)手工计算第一主成分得分从电子表格“图像主成分计算.xls”中拷贝第一主成分的计算权重到表达式文本框中，然后修改为下面的结果。
b)比较计算结果的差异在波段运算完成之后，显示图像查看光标位置的像素值，会发现RGB三个通道的像素值是相同的。
绘制通过ENVI计算的主成分得分和手工计算的主成分得分两个得分的散点图，如下图所示。
对问题5的回答：两个主成分得分的散点图呈线性分布。
c)图像中心化计算主成分前数据要进行中心化，从电子表格中拷贝各个波段的均值，依次构造7个数学表达式，如下图所示，完成对图像的中心化。
d)利用中心化后的图像手工计算主成分重复手工计算第一主成分的过程，利用中心化后的图像作为对应波段，完成主成分计算。
下图是中心化前后，手工计算主成分的图像对比，图像并没有发生变化。
波段b1-b2完成后，查看像素值，RGB像素值仍然相同，但两个图像窗口的Data 值不相同，这就是中心化后的结果。
对问题6的回答：答：使用中心化后的图像作为X得到的结果与未中心化的结果差别不大。
对问题7的回答：答：1.与最近邻法相比，其他重采样方法得到的图像更加光滑，其空间特征是在图像边缘位置。
2.表达式的计算结果是如果像素值小于120，那么变换到0和1之间，如果大于120，则赋值为1，计算结果是字节。
5.彩色变换（1）图像融合HIS中，I成分控制着图像的亮度。
将低分辨率图像变换到HIS空间，将I成分用高分辨率图像中的某个波段替换，然后进行彩色逆变换，可以得到数据融合的目的。
A.数据准备打开图像，查看图像的大小，如果多光谱图像的空间分辨率不符合要求，要进行重采样。
B.直接使用图像数据作为准备选择RGB输入为（5，4，3），选择全色波段为高分辨率数据，输入到内存，如下图所示。
C.使用拉伸后的数据作为准备将（5，4，3）进行RGB合成显示，并对Scroll窗口图像进行均衡化，然后进行图像融合。
使用拉伸后的图像作为输入进行融合，图像的饱和度更高。
将融合前后的图像进行比较，可以发现由于增加了全色波段中的空间信息，融合后的图像有了更多的细节。
（2）彩色变换彩色变换是将用RGB表示的图像变换为用明度、色别、饱和度系统表示的图像的处理方法。
A.彩色正变换彩色正变换是将RGB表示的图像变为HSV，按照变换步骤，可得到如下结果。
B.彩色逆变换彩色逆变换是将HSV表示的图像变为RGB，按照变换步骤，可得到如下结果。
对问题8的回答：答：HSV需要输入的图像数据的值是有范围的，HSV的值域分别为：0～360，0～1，0～1。
而全色波段的值域为0～255，数据不符合要求，就会得到错误图像。
将全色波段变换到0到1之间。
1）直接用代数表达式进行变换直接用代数表达式进行变换，表达式为float(b1)/255。
2）根据阈值进行变换查看全色波段直方图，可以看到水体的像素值小于60。
可以将代数运算设置为如果像素值小于等于60，那么就变换到0和1之间，如果大于60，那么值就为1。
下面左图为全色波段0~1化，右图为全色波段像素值0~60进行0~1化。
对问题9的回答：答：1.用（4，3，2）合成方式代替（5，4，3）合成方式，突出植被信息。
2.增强了水体信息。
3.增强了长江和紫金山这两种地物信息。
四.实验心得通过本次实验，掌握了图像变换的基本方法。
在图像处理中，图像变换就是对原函数寻求一个合适的变换核。
本次实验不仅是完成实验操作，更重要的能够对比变换前后图像的差异，理解不同变换方法之间的不同。
在实验中，也遇到了很多困难，主要集中在对比变换前后图像的差异上面，通过看课本和百度解决了这些问题。
傅里叶变换，通常用于去除图像中的周期性噪声；波段运算，主要用于增强特定的地物信息；主成分变换主要用于数据的压缩或噪声的去除；缨帽变换，可以较好的突出主体地物特征；彩色变换，主要是用来突出RGB色彩空间难以表示的内容。
这中图像变换方法之间的差异，也是我在本次实验中的最大收获。