遥感原理与应用_第4章_4 遥感影像处理-遥感影像增强处理
遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理课件
学习交流PPT
9
二、辐射增强
点运算用数学公式表示为：
s T r
r--原始图像f(x,y)的灰度级 s--增强图像g(x,y)的灰度级
T--灰度映射函数
❖ 只作用在单个像素上，输出g(x,y)只与位置 (x,y)处的输入f(x,y)有关。“点到点的处理”
❖ 点运算完全由T决定。根据T的形式，可分为 线性点运算和非线性点运算。
学习交流PPT
3
图像增强不是以图像保真度为原则，而是通过 处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些 感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高 图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了 对某些信息的辨别能力。
学习交流PPT
4
❖增强的实质
增强感兴趣地物与周围地物之间的反差。
学习交流PPT
5
➢图像增强的分类
• 若a2-a1<b2-b1，则影像被拉伸，亮度范围扩大，;
• 若a2-a1>b2-b1，影像被压缩，亮度范围缩小，;
• 对于a2与a1 ，是取在影像亮度值的全部或部分，偏亮或偏暗 处，均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
学习交流PPT
26
在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很 小的范围内，这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没 有灰度层次的图像，此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度 作拉伸，可以有效地改善图像视觉效果。
学习交流PPT
24
设图像变换前原图像的灰度范围为的亮度值为： xaa1,a2
设图像变换后的亮度值为： xbb1,b2
则 xb b1 xa aa b2 b1 a2 a1
xb
b2 a2
b1 a1
(xa
a1)b1
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
《遥感原理与应用》习题四
《遥感原理与应用》习题四第四章遥感图像处理一、名词解释：1、光学影像2、数字影像3、空间域图像4、频率域图像5、图像采样6、灰度量化7、几何变形8、几何校正9、粗加工处理10、精加工处理11、多项式纠正12、间接法纠正13、最邻近像元重采样14、图像配准15、数字镶嵌16、正射影像17、地理编码图象18、辐射误差19、辐射定标20、大气校正22、图像直方图23、假彩色合成24、密度分割25、真彩色合成26、伪彩色图像27、图像平滑29、边缘检测30、低通滤波31、高通滤波32、图像融合33、直方图正态化34、线性拉伸35、直方图均衡36、邻域法处理二、填空题：1、光学图像是一个函数。
2、数字图像是一个函数。
3、光学图像转换成数字影像的过程包括等步骤。
4、图像数字化中采样间隔取决于图像的，应满足（公式）。
5、一般图像都由不同的、、、的周期性函数构成。
6、3S集成一般指、和的集成。
7、遥感图像几何纠正的常用方法有，，。
8、多项式拟合法纠正中，项数N与其阶数n的关系。
9、多项式拟合法纠正中，一次项纠正，二次项纠正，三次项纠正。
10、项式拟合法纠正中控制点的要求是，，。
11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要个控制点，二次项最少项需要个控制点，三次项最少需要个控制点。
12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要，有未知参数，最少需要个控制点。
13、常用的灰度采样方法有，，。
14、数字图象配准的方式有，。
15、数字图像镶嵌的关键，，。
16、在姿态角都为0的情况下，中心投影像片的投影差为，推扫式影像（HRV）的投影差为，扫描仪影像（MSS）的投影差，侧视雷达影像（SAR）的投影差。
17、灰度采样中，双线性内插的权矩阵采用函数求取，双三卷积的权矩阵采用函数求取。
18、辐射传输方程可以知道，辐射误差主要有，，。
19、常用的图像增强处理技术有，。
20、增强的常用方法有，，，，，，等。
子21、直方图均衡效果，，。
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
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：
(完整)《遥感原理与应用》习题答案
遥感原理与应用习题第一章遥感物理基础一、名词解释1 遥感：在不接触的情况下，对目标或自然现象远距离感知的一门探测技术。
2遥感技术：遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息,判认地球环境和资源的技术.3电磁波：电磁波（又称电磁辐射)是由同相振荡且互相垂直的电场与磁场在空间中以波的形式移动，其传播方向垂直于电场与磁场构成的平面，有效的传递能量和动量。
电磁辐射可以按照频率分类，从低频率到高频率,包括有无线电波、微波、红外线、可见光、紫外光、4电磁波谱:把各种电磁波按照波长或频率的大小依次排列，就形成了电磁波谱5绝对黑体：能够完全吸收任何波长入射能量的物体6灰体：在各种波长处的发射率相等的实际物体.7绝对温度：热力学温度，又叫热力学温标,符号T，单位K（开尔文，简称开)8色温：在实际测定物体的光谱辐射通量密度曲线时，常常用一个最接近灰体辐射曲线的黑体辐射曲线作为参照这时的黑体辐射温度就叫色温.9大气窗口：电磁波通过大气层时较少被反射、吸收和散射的，透过率较高的波段称。
10发射率：实际物体与同温度的黑体在相同条件下的辐射功率之比.11光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比。
12波粒二象性：电磁波具有波动性和粒子性.13光谱反射特性曲线：反射波谱曲线是物体的反射率随波长变化的规律，以波长为横轴，反射率为纵轴的曲线。
问答题1黑体辐射遵循哪些规律？(1 由普朗克定理知与黑体辐射曲线下的面积成正比的总辐射通量密度W随温度T的增加而迅速增加。
(2 绝对黑体表面上,单位面积发射的总辐射能与绝对温度的四次方成正比。
（3 黑体的绝对温度升高时,它的辐射峰值向短波方向移动。
(4 好的辐射体一定是好的吸收体.(5 在微波段黑体的微波辐射亮度与温度的一次方成正比。
2电磁波谱由哪些不同特性的电磁波段组成？遥感中所用的电磁波段主要有哪些？a。
包括无线电波、微波、红外波、可见光、紫外线、x射线、伽玛射线等 b。
遥感制图第四章遥感影像图的增强、复原与融合
色彩空间变换
将图像从一种色彩空间转换到另一种 色彩空间，以便更好地利用色彩信息 进行增强。
空间分辨率增强
超分辨率重建
利用多幅低分辨率图像，通过算法重建出高分辨率图像，提高图 像的细节表现能力。
锐化滤波器
通过设计特定的滤波器，对图像进行卷积运算，突出图像中的边缘 和细节信息。
多尺度分析
将图像在不同尺度上进行分解，提取不同尺度的特征信息，再将这 些信息融合，实现空间分辨率的增强。
拉伸，以增强局部对比度。
对比度受限的自适应直方图均衡化
03
在自适应直方图均衡化的基础上，限制过度的对比度增强，以
避免噪声和细节的丢失。
色彩增强
色彩映射
色彩饱和度和亮度调整
通过改变图像中像素的颜色值，使其 更符合人类的视觉感知，提高图像的 可视化效果。
通过调整色彩的饱和度和亮度，使图 像更加鲜艳、生动。
遥感制图第四章遥 感影像图的增强、 复原与融合
contents
目录
• 遥感影像图增强 • 遥感影像图复原 • 遥感影像图融合 • 遥感影像图的应用
01
遥感影像图增强
对比度增强
直方图均衡化
01
通过拉伸图像的灰度直方图，使其均匀分布，从而提高对比度，
使图像细节更加清晰可见。
自适应直方图均衡化
02
根据图像局部区域的灰度分布特性，对每个像素点进行不同的
02
遥感影像图复原
噪声去除
均值滤波
通过将像素邻域的平均 值替代中心像素值，平
滑图像，去除噪声。
中值滤波
将像素邻域的中值替代 中心像素值，对椒盐噪 声有较好的去除效果。
高斯滤波
利用高斯函数对图像进 行平滑处理，降低噪声
遥感影像处理技术的基本原理与方法
遥感影像处理技术的基本原理与方法遥感影像处理技术是指利用遥感技术获取的图像数据进行分析和处理，以获取目标地区的相关信息。
遥感技术广泛应用于地质勘探、农业、环境监测等领域，为实现可持续发展提供了重要支撑。
在本文中，我们将探讨遥感影像处理技术的基本原理与方法。
1. 遥感影像获取与预处理遥感影像获取是指利用遥感卫星、航空遥感等手段获取地球表面特定区域的图像数据。
而遥感影像预处理则是对获取的数据进行去噪、大气校正等处理，以提高数据的质量。
预处理的关键原理在于去除遥感影像中存在的噪声和异常值，从而减少数据的误差。
2. 影像分类与识别影像分类与识别是将遥感影像中的像元根据其特征属性进行分类和识别的过程。
常用的分类方法包括基于像元和面向对象的分类方法。
基于像元的分类方法主要基于遥感数据中的像元特征进行分类，如反射率和光谱特征。
而面向对象的分类方法则将遥感影像中的像元根据空间位置和相似性进行分割，并基于对象特征进行分类。
3. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指利用不同时间拍摄的遥感影像进行对比，以分析目标地区在不同时间段内的地表变化情况。
变化检测方法主要基于像元的变化和面向对象的变化两种方式。
像元级的变化检测主要通过比较像元的特征值差异来实现，而面向对象的变化检测则是将像元进行分割，并比较不同时间段的对象特征。
4. 影像配准与融合影像配准是将不同时间、不同分辨率、不同传感器获取的遥感影像进行准确地对应和匹配的过程。
影像融合则是将多个遥感影像融合为一幅影像，以获取更为全面和准确的信息。
影像配准和影像融合是遥感影像处理中重要的环节，能够提高遥感数据的综合利用价值。
5. 遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是指从遥感影像中提取出具有目标地物信息的特征。
特征提取方法主要包括基于光谱、纹理、形状等特征的提取。
这些特征可以用于地物分类、目标检测、环境监测等应用。
综上所述，遥感影像处理技术是通过使用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析，以获取目标地区的相关信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
原图像的直方图
规定的直方图
规定化后图像的直方图
由于图像是离散函数，同时近似运算存在误差，所以规
定化变换的后的直方图尽可能接近参考直方图的形状，而不
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
指数函数 对数函数
dij b lg( a dij 1) c
dij b eadij c
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
✓ 直方图均衡化1空2 3源自间4域5 6
增
7强
直方图均衡化(Histogram equalization)-经过某种变换，将原始 影像的直方图变化为均匀分布的形式，也就是将一已知灰度概率 密度分布的影像，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像 (即增强后的影像的每个灰度级内均有数目相同的像元)。
通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大 气影响造成的相邻图像的色调差异，从而可以降低目视 化解译的错误。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
atl_spotp_87.img
由直方图可知，影像的灰 度值集中于一个区域，影 像反差较小，模糊不清。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
结果 比较
SWJTU
1 2 3 4 5 6 7
分段线性变换操作
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1 2 3 4 5 6 7
可拖动分段点的位置，以 此改变分段线性变换函数
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
像元之间的反差（或对比度），所以也称“反差增 强”、“反差扩展”或“灰度拉伸”。 ✓ 根据变换函数的不同，可分为：
• 线性变换
• 非线性变换
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
分段线性变换
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
有时为了更好地调节影像的对比度，需要在一些亮度段拉伸， 而在另一些亮度段压缩，这种变换称为分段线性变换。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
可能完全的相同。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
✓ 线性变换 全域线性变化
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
设原图像f(x, y)的灰度范围为[a1, a2]， 希望增强图像g(x, y)灰度范围为[b1, b2]，则线性变换的基本公式为：
gx, y b1 f x, y a1
b2 b1
a2 a1
gx,
y
b2 a2
b1 a1
f
x,
y
a1
b1
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
遥
感
1 2
影
3 4 5
像 增
6 7
强
处
理
➢ 影像增强的理解 ➢ 空间域增强 ➢ 频率域增强 ➢ 彩色增强 ➢ 图像四则运算 ➢ 图像融合
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
标准差小，低反 差，层次较差
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
原图像
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
标准差大，高反差， 层次较好
均衡化后新图像
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
影
1像
2 3
增
4强
5 6
的
7理
解
✓ 影像增强： Image enhancement is the process of making an image
more interpretable for a particular application (Faust, 1989).
✓ 增强的目的： 抑制、去除噪声，改善图像视觉效果或突出图像中
处，均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小 的范围内，这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有 灰度层次的图像，此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度作 拉伸，可以有效地改善图像视觉效果。
SWJTU
✓ 非线性变换
• 非线性变换在整个灰度范围内采
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
用统一的变换函数。 • 常用的非线性变换函数 指数函数 dij b eadij c 对数函数 dij b lg( a dij 1) c
• 实际应用中，一般使用直方图均 衡、直方图匹配等非线性变换。
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
取整或四 舍五入
SWJTU
✓ 直方图匹配
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
直方图匹配又称直方图规定化，是把原图像的直方图变 换为某种指定形态的直方图或某一参考图像的直方图，然 后按着已知的指定形态的直方图调整原图像各像元的灰级， 最后得到一个直方图匹配的图像。
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
待匹配图像（左）、参考图像（中）、匹配后图像（右）
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
直方图匹配这种增强方法经常作为图像镶嵌或应用 遥感图像进行动态变化研究的预处理工作
C o p y r i g h t © 2 0 1 5, G u o l i n C a i & L i S h e n
SWJTU
增强技术分类
影
1像
2 3
增
4强
5 6
的
7理
解
✓ 从增强的作用域出发
• 空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。直接处 理图像上的像素，主要对灰度进行操作。包括 a) 点处理： 每次对单个像元进行灰度增强的处理；b) 邻域处理或模板 处理：对一个像元及其周围的小区域图像进行处理。