第三章遥感图像增强处理
第三章遥感数字图像增强处理
1 g ( x, y ) M
( i , j )A
f (i, j)
均值滤波器模板
0
1 0
1
0 1
0
1 0
1 1 1
1 0 11 1 1Fra bibliotek均值滤波器
原始图象
Mean 5x5
Mean 11x11
中值滤波器
在邻域平均法中，是将n×n局部区域中的灰度的平 均值作为区域中央象元的灰度值。而在中值滤波中，是 把局部区域中灰度的中央值作为区域中央象元的值。
f 2 f 2 ( ) ( ) x y
f ( x, y ) f ( x, y ) 设t1 , t2 x y gradf(x,y) t t2
2 1 2
用绝对值可得到以下近似的结果
gradf( x, y) t1 t2
• 连续域的微分----离散域的差分 对于数字图像，连续导数形式可以用求差来近 似表示
t1 f ( x, y ) f ( x 1, y 1) t2 f ( x 1, y ) f ( x, y 1)
1 0 0 1
t1=
0
-1
t2＝
-1 0
Roberts
常见的梯度算子模板
Prewitt和Sobel梯度
-1 -1 -1 0 -1 0 1
t1＝
0
0
t2＝
Prewitt
如果假设卷积函数为H(m,n)，其大小为M,N。对 应图像窗口内灰度值为f(m,n)，则卷积运算可通过 下式表示。
g ( x, y ) f (m, n) H (m, n )
m 1 n 1 M N
在实际应用中，经常使图像窗口与模板像元的灰度值 对应相乘再相加，相加的总和再除以模板内所有值的 和作为中心像元新的灰度值。模板运算的公式为
遥感图像处理综合课程设计
遥感图像处理综合课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解遥感图像的基本概念、成像原理及在地理信息系统中的应用。
2. 使学生掌握遥感图像预处理、增强、分类及解译的基本方法和技巧。
3. 帮助学生了解遥感图像处理软件的操作流程，并熟悉相关功能。
技能目标：1. 培养学生运用遥感图像处理软件进行图像预处理、增强、分类及解译的能力。
2. 培养学生运用遥感技术解决实际地理问题的能力，如资源调查、环境监测等。
3. 提高学生团队协作、沟通表达及分析解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对遥感科学的兴趣和热情，激发学生探索未知世界的欲望。
2. 培养学生严谨、务实的学习态度，提高学生的自主学习能力和创新能力。
3. 增强学生的环保意识，使学生认识到遥感技术在资源环境保护中的重要作用。
本课程针对高年级学生，结合遥感图像处理相关教材，注重理论与实践相结合。
在教学过程中，充分考虑学生的认知水平、学习兴趣和实际需求，设计具有针对性和实用性的教学活动。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握遥感图像处理的基本知识和技能，培养解决实际问题的能力，同时提高学生的情感态度价值观。
为确保教学效果，课程目标将分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 遥感图像基本概念与成像原理：包括遥感图像的定义、类型、成像过程及其在地理信息科学中的应用。
- 教材章节：第一章 遥感图像概述- 内容列举：遥感图像的定义、分类、成像平台、传感器等。
2. 遥感图像预处理：涉及图像校正、配准、裁剪等操作，为后续图像分析奠定基础。
- 教材章节：第二章 遥感图像预处理- 内容列举：辐射校正、几何校正、图像配准、图像裁剪等。
3. 遥感图像增强：介绍图像增强技术，提高图像质量，突出感兴趣信息。
- 教材章节：第三章 遥感图像增强- 内容列举：直方图增强、空间域增强、频率域增强等。
4. 遥感图像分类与解译：讲解图像分类方法，培养学生解译遥感图像的能力。
遥感图像及其增强课件
图像增强: 点运算增强
• 灰度级变换的应用( 2)
– 局部提高、局部降低对比度
– 大于45度提高；小于45度降低
255
255
216
线性
142
非线性
23
0
48
0 196 255
128
255 37
图像增强: 点运算增强
• 灰度级变换的应用( 3)
– 灰度级切片(密度分割，彩色编码(伪彩 色))
255
7
图像及其直方图示例
8
直方图定义(2)
一个灰度级别在范围[0 ，L-1]的 数字图像的直方图是一个离散函数
• p(rk)= nk
• 由于rk 的增量是1，直方数可表示为： • p(k)= nk
• 即，图像中不同灰度级像素出现的次数
9
• 两种图像直方图定义的比较
• p(rk)= nk/n (第一种定义) • p(rk)= nk (第二种定义)
255
255
216
142
23
0
0
32
图像增强: 点运算增强
• 获取变换函数的方法( 2)
– 交互样点插值
• 用过点的三次样条插值曲线，获得变换函数
Photoshop软件调整图 像
33
图像增强: 点运算增强
• 灰度级变换的应用(1)
– 亮度调整——加亮、减暗图像
255
255
218
加 亮
32
128
128
排列 2 、BIL (Band Interleaved by line)格式 按波段顺序相间的排列各行像元数据。 3 、BIP (Band Interleaved by Pixel)格式 按波段顺序相间的排列各列像元数据
环境遥感-遥感图像处理之图像增强
一、 K-L、K-T变换
1、K-L变换
➢ 解决数据冗余
一、 K-L、K-T变换
1、K-L变换
K－L变换：离散（Karhunen－loeve）变换的简 称，又被称作主成分变换。它可以将n个波段的大 部分信息压缩到几个新波段或所谓的主成分上。
一、 K-L、K-T变换
1、K-L变换
➢ 主成分之间相关性很小且信息量集中于主成分分量。
一、 K-L、Biblioteka -T变换2、K-T变换亮度分量
绿度分量
湿度分量
一、 K-L、K-T变换
2、K-T变换
如果将三个坐标分量立体化可以更清楚地反映出 农作物生长过程中的三维形态的规律。因三维形 态看起来像一顶带穗的帽子，所以有人形象地称 K-T变换为“缨帽变换”。
一、 K-L、K-T变换
2、K-T变换
0．06 0．03
0．02
累计频率
0.19 0.44 0.65 0.81 0.89
0.95 0.98
1.00
新灰度xb
1.33 3.08 4.55 5.67 6.23
新灰度 xb
1 3 5 6 6
6.65
7
6.86
7
7
7
二、直方图变换
1、直方图均衡化:
原灰度xa
r0=0 r1=1 r2=2 r3=3 r4=4
一、对比度拉伸
2、非线性变换 ①指数变换:
xb
xb beaxa c
增强图像中亮的部分
xa
一、对比度拉伸
2、非线性变换
②对数变换:
xb
xbblga(ax1)c
xa
增强图像中暗的部分
平方根拉伸 前后
二、直方图变换
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；。
遥感图像增强处理
实验编号：02四川师大实验报告2017年4月2日地理与资源资源学院2014级3班实验名称：遥感图像的增强处理姓名：羊少超成绩：学号：2014100339指导教师：林先成老师一．实验目的：1.通过上机操作，掌握图像增强与拉伸、图像去噪、复列变换，边缘提取及主成分变化等几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对遥感图像增强处理的理解。
2.提升实践与动手能力，提升自身专业素养。
二．实验内容：图像的增强与拉伸、去噪与边缘提取、复列变换和主成分变换。
三．实验数据及设备：遥感图像、实验设备电脑、EARDS IMAGINE8.5软件。
四．实验步骤：首先打开ERDAS IMAGINE8.51.影像的增强处理与直方图的均衡化：灰度反转：①在工具面板中选择Image Interpreter 下的Radiometric Enhancement(辐射增强）,在选择Brightness Inversion（亮度反转）。
②输入图片（input file）Tm_1.img，定义输出文件名为0111.img，其余为默认值，点击OK，保存图片到指定位置。
（对比结果图如图1）直方图的均衡化：①在工具面板中打开Viewer#1,打开图片Viewer#1。
②在Viewer#1下选择Raster 中的contrast （对比），在选择HistogramEqualize（直方图均衡化）。
打开Viewer#2，打开图片Viewer#1，进行图片对比。
（对比图如图2）③接着之前Viewer#1中完成的图像，选择Raster 中的contrast （对比），在选择Breakpoint Editor For lannir.img(断点编辑图像，如图3）从而对图像选择进行拉伸变换。
2.图像去噪与边缘提取：去除Noise：①打开画图软件，用画笔在图纸上点一些黑点作为噪声原件，保存文件到指定为主，定义文件名为noise.tif，格式为.tif②采用中值滤波器，在控制面板中选择Image Interpreter 中的SpatialEnhancement(光间增强），再选择Focal Analysis(聚焦分析），输入图片（input file）noise.tif,定义输出文件名为noise-1.img,在Function 中图1（灰度反转）图2（直方图均衡化）图3（拉伸变换）选择Median,其余为默认值，点击OK,完成去噪。
遥感图像的增强处理
目的：通过上机操作，掌握彩色变换增强，空间域增强，频率域增强，多光谱变换增强等几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对遥感图像增强处理的理解。
实验内容：彩色合成；对比度变换增强；空间滤波增强；频率域增强；图像运算；主成分变换。
一、彩色合成
根据加色法彩色合成原理，选择遥感图像的三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，然后将这三个波段叠加，构成彩色合成图像。
锐化：interpreter—spatical enhancement—convolution（索伯尔）以T1为例。 New为自己新定义一个模板，在Xsize与Ysize中定义，以默认的3为例，在窗口中的行列中输入T1（突出线状地物，为水平方向线性地物）点file中的librarian中的name中命名“suoboer”点save后close，发现自定义的suoboer已出现 在convolution窗口中的kernel下，点击suoboer，再在output file中命名。
（1）索伯尔梯度
1 2 1 -1 0 1
T1= 0 0 0 T2= -2 0 2
-1-2-1 -1 0 1
（2）拉普拉斯算法（有利于提取边缘信息）
0 1 0
T（m，n）=1-4 1（同时突出横、纵向，但边界是断断续续
标准假彩色合成：
TM2(绿波段)赋予蓝
TM3（红波段）赋予绿
TM4（近红外波段）赋予红；
步骤：配准--------合成
空间位置上配准（通过几何校正进行配准）
做一标准假彩色合成（选影像tm2、3、4）
首先将tm2、3、4打开看是否能直接合成（投影坐标是否一样，若不一样则需配准后才能合成）
遥感图像增强处理(免费)
(c) 偏 亮
(d) 亮度过于集中
感影像的三个波段，分别赋予红、绿、蓝三
种原色，然后将这三个波段叠加，构成彩色
合成图像。 • 步骤：配准 合成
二、空间域增强
在图像处理中，空间域指图像平面所在的二
维空间，描述图像的灰度分布。空间域增强， 就是应用某种数学模型，通过改变图像的灰度 成分，实现图像质量改善的图像处理方法。
方式：
对比度变换增强
Fourier/Analysis/ Fourier Transform，打开Fourier Transform对话框 ，确定要进行傅立叶变换的图像， 及变换后的傅立叶图名称。
（2）修改频率成分
在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或在ERDAS图标面板工具条单击
从物理效果来看，傅立叶变换就是将图像从空 间域转换成频率域，其逆变换是将图像从频率域转 换到空间域。
2. 频域增强处理的方法
频域滤波增强 高通滤波
低通滤波
带阻滤波
带通滤波
高通滤波，采用“低阻滤波器”，抑制图像 频谱的低频信号而保留高频信号的一种模型。
效果：突出物体的边缘，锐化图像
立叶图像，及变换后的图像名称。
平滑
锐化
五、主成分变换
将图像所有波段的数据量集中到前几个波 段上，以实现数据压缩和图像增强。
以对TM1～5和TM7，6个波段数据的主成分变换为例
步骤：叠加TM的这6个波段，使之合成为一幅图像
主成分变换
合成
类似于彩色合成的操作。在ERDAS图标面
板菜单条单击Main/Image Interpreter命令，或 在ERDAS图标面板工具条单击图标 在Image Interpreter 下拉菜单中单击 Utilities/Layers Stack，打开Layer Selection and Stacking对话框 ，减TM1～5和TM7的6个波段 全部叠加。 ，
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2.遥感数字图像
遥感数字图像：是相应成像区域内地物电磁辐 射强度的二维分布
像元—图像的基本的构成单元，其位置由行、 列（X，Y）坐标确定，亮度值（Z）通常以0（ 黑）到255（白）为取值范围。
因此，任何一幅数字图像都可以通过X、Y、Z 的三维坐标系表示出来，如MSS图像可看作X＝ 2340（行），Y＝3240（列），Z＝0-255的二 维坐标系
第三章遥感图像增强处理
4）提取专题信息。如基粘土矿物在2.2μm附近强 吸收，故在TM7上为低亮度，而在TM5上为高亮度， 因此TM5／TM7值大，常被用来提取粘土化信息。
生成比值图像后，原来的波谱意义就不存在了 ，即丢失了反射强度信息。
VI=IR/R
第三章遥感图像增强处理
（四）空间滤波增强
大地物间亮度差异，分别出尽可能多的亮度等级的一种处理技
术。
数字图像的亮度值中0-255，但原始图像大部分的亮度值集中 在较窄的动态区间，致使图像的反差较小，色调单一,可分辨
程度低。反差增强可以显著改善这种情况。
反差扩展通过函数变换实现：输出的象元值Y ， 是输出象元值 的X（原图像）的函数：
Hale Waihona Puke Y＝f(X)第一章 遥感图像增强处理
第一节 数字图像处理的基本概念 第二节 遥感图像增强处理 第三节 遥感图像几何纠正 第四节 遥感图像数据融合
第三章遥感图像增强处理
第一节 数字图像处理的基本概念
1.数字图像 2.遥感数字图像 3.数字图像的显示 4.图像文件格式 5.数字图像处理
第三章遥感图像增强处理
y xa1 255 a a 2 第三章1遥感图像增强处理
度频
变换函数
度频
亮度
b1 a1 a2
b2
亮度
按照函数各种的不同可有不同类型的扩展
1 简单线性扩展：对整幅图像作全面而均匀的拉 伸
度频
变换函数
度频
第亮三度章遥感图像增强处理
亮度
2 分段线性扩展：对某一灰度范围进行增强。 按给定的分段界限的不同，可扩展直方图中的 任何一部分，但会歪曲地物的波谱特征。
按照函数各种的不同可有不同类型的扩展。
第三章遥感图像增强处理
1.线性扩展
将原图像中像元的亮度按线性关系扩大，亮度扩展的范围可以 任意给定：
y=a+bx
如原亮度分布区间为(a1,a2), 变换后分布区间为(b1,b2), 则变换函数为：
yxa1(b2b1)b a2a1
通常(b1,b2)为（0，255），上式简化为：
地物的边界及各种线性形迹，通常却表现为一定的空间分 布频率，根据空间频率域对图像信息进行筛选，一方面把 某些频率的信息滤掉或削弱，同时增强所需频率的信息， 这就是空间滤波增强。
常用的滤波方法有两种，即卷积滤波和付氏滤波，前者简 单，效果也好
第三章遥感图像增强处理
第三章遥感图像增强处理
第二节 图像增强处理
图像增强处理：通过对图像数据进行某种数学变 换，扩大影像间的灰度差异，以突出目标信息或 改善图像的视觉效果，提高可解性。
一、反差增强 二、彩色增强 三、比值增强 四、空间滤波增强
第三章遥感图像增强处理
（一）反差增强
反差增强也叫反差扩展或拉伸增强，是一种通过拉伸或扩展图 像的数据分布，使之充满整个动态范围（0-255），以达到扩
度频
变换函数
度频
亮度
第三章遥感图像增强处理
亮度
2.非线性扩展
对原图像亮度区间的各个部分按非线性关系作不均等扩展 ，通常是对亮区和暗区分别给以不同的扩展比例：
1）对数扩展：扩展暗区，压抑亮区
y=logx
度频
变换函数
度频
亮度
第三章遥感图像增强处理
亮度
2)指数扩展：扩展亮区，压抑暗区
y=ax
度频
变换函数
①直方图均衡化:变换后单位亮度区间的象元数相等
度频
度频 均衡化
亮度第三章遥感图像增强处理
亮度
②直方图正态化: 变换后的象元频度— 亮度分布呈正态分布数相等
度频
度频 正态化
亮度
第三章遥感图像增强处理
亮度
（二）彩色增强
1.单波段图像的伪色彩增强
即彩色密度分割：首先按亮度值对象元进行主,然后 将不同等级亮度的象元赋予不同的颜色而达到增强 的目的。
（三）比值增强
通过不同波段的同各像元亮度值之间的除法运算 ，生成新的比值图像来实现的。
对于多波段图像可以有多种比值 基本功用
1）能扩大不同地物之间的微小亮度差异 2 ） 消除或减弱地形等环境因素的影响，如消除阴坡和阳
坡的差异（阴坡和阳坡的二波段比值非常接近） 3）在一定程度上消除大气的影响
第三章遥感图像增强处理
3. 数字图像的显示
第三章遥感图像增强处理
4. 图像文件格式
第三章遥感图像增强处理
5.数字图像处理
数字图像处理最基本特点，像元的空间坐标和 亮度值都被离散化了，只能取有限的确定的值 。
数字图像处理：根据数字图像离散和有限的数 字特征，构造各种数字模型和相应算法，由计 算机进行运算处理，进而获得更加有利于实际 应用的输出图像及有关数据资料。
1.数字图像
是一种以二维数组所表示的图像。 该数组由于对连续变化的空间图像作等间距的抽样
所产生的抽样点—像元组成，抽样点的间距取决于 图像的分辨率； 抽样点的量值通常为抽样区间内连续变化之地物的 均值化量值，一般称亮度值或灰度值，它们的最大 、最小区间代表数字图像的动态范围。数字图像物 理意义取决于抽样对象的性质。
度频
亮度
第三章遥感图像增强处理
亮度
3)高斯、正弦扩展:扩展中值区，压抑暗区和 亮区
y=sinx
度频
变换函数
度频
亮度
第三章遥感图像增强处理
亮度
4)正切扩展:扩展暗区和亮区
y=tgx
度频
变换函数
度频
亮度
第三章遥感图像增强处理
亮度
3.直方图调整
通过改善图像总体亮度结构（直方图形态）来达到 图像增强的目的，一般说，这种方法着重于扩展高 频亮度值之间的间隔，使直方图中部所包含的地物 反差增强，而有利于区分大多数地物，常用的有：
结果使不同亮度的地物有鲜明的区别。
2.多波段图像的彩色合成
分别对同一地区三个不同波段的数据图像进行单基 色变换，形成红、绿、蓝三基色图像，然后在彩色 屏幕上进行叠置，从而构成彩色合成图像。
TM3（R）、2（G）、1（B）合成可得到近似真
彩色图像，其它波段合成均为假彩色图像。
第三章遥感图像增强处理