遥感数字图像处理：遥感图像处理-图像滤波
第5章 遥感数字图像处理_图像校正(2)
5.5.2辐射传递方程算法
测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐 射量。 为大气的衰减系数；E0为地面目标 的辐射能量；H为传感器的高度（高度为H的 大气）；E为传感器测到的电磁波能量。 在可见光和近红外区，大气的影响主要是由 气溶胶 引起的散射造成的；在热红外区， 大气的影响主要 是由水蒸气的吸收造成的 。 需要测定可见光和近红外区气溶胶的密 度、热红外区水蒸气浓度参数。
敦 煌 辐 射 校 正 场
青海湖辐射较正场
监测在轨传感器变化并不断提供修正系数
补充星上定标的不足
多种遥感仪器和不同时间遥感资料的综合应
用
辐射校正场的国外发展概况
美国NASA和Arizona大学在新墨西哥州的白沙和加 利福 尼亚州的爱德华空军基地的干湖床建立辐射校正场
法国在马赛市附近建立了La Crun辐射校正场
欧洲科技局在非洲撒哈拉沙漠、加拿大在北部大草原、 日本澳大利亚在澳大利亚北部沙漠地区
（3）图像的灰度级和辐亮度
图像上的像素值为灰度级
实际的电磁波辐射强度为辐亮度
在图像数字化时，电磁波的辐亮度被量化为
灰度级。而在实际应用中，因为灰度级没有 实际的物理意义，不同日期图像对比和遥感 定量反演时，需要将灰度级转化为辐亮度。
辐射定标
在卫星飞越试验场地上空时同时,在若干选 好的像素内测定探测器对应波段内的地物反 射率ρt，同时测出气象要素和大气光学特 性.再根据卫星过顶时太阳几何位置,仪器视 场角,探测器光谱响应函数等通过大气辐射 传输模式正演出到达传感器入瞳处各光谱通 道的幅亮度Lt.
绝对辐射校正就是建立遥感器测量数字信号 与对应的辐射能量之间的数量关系。 对于一种遥感器来说，绝对辐射校正就是 确定一个灰度值（DN）对应多少辐射度值（ L），或者确定一个辐射值L对应多少灰度值 （DN），其数学表达式为 DN＝a.L 或 L＝b.DN
遥感100个概念
1.数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像。
2.遥感数字图像的像素：是将地面信息离散化而形成的方格，是计算机图像处理的最小单元；具有特定的空间位置和属性特征。
3.遥感数字图像：是数字形式的遥感图像，是地物反射或辐射的不同波长的电磁波能量的离散化表达。
4.DN值：遥感数字图像中的采样量化后的灰度级。
5.遥感数字图像处理：利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。
处理的内容主要包括图像增强、图像校正、信息提取三个方面（是操作）6.遥感数字图像分析：将一幅图像转化为一种非图像的表示的过程。
（是判断）7.传感器：又称遥感器，是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，信息获取的核心部件。
(核心)8.遥感平台：用来承载遥感器的飞行器。
安置各种遥感仪器，使其从一定高度或距离对地面目标进行探测，并为其提供技术保障和工作条件的运载工具。
(载体)9.被动遥感：以太阳辐射和地物自然辐射为辐射源，不需要人工辐射源，工作波段集中在可见光和红外区。
10.主动遥感：具有人工辐射源，主动向目标发射强大的电磁波，然后传感器接收目标反射的回波，工作波段集中在微波区。
11.辐射分辨率：指传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力，遥感图像中图像的量化位数可以看作是辐射分辨率的近似描述。
12.光谱分辨率：指传感器记录的电磁波光谱中特定波长的范围和数量。
波长范围越窄，光谱分辨率越高；波段数越多，光谱分辨率越高。
13.空间分辨率：指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。
是表征图像分辨地面目标细节能力的指标。
14.时间分辨率：对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率，包括传感器本身设计的时间分辨率（受卫星运行规律影响不能改变）和人为设计的时间分辨率（等于或小于卫星传感器本身的时间分辨率）15.重复周期（又称回归周期）：对同一地物进行重复探测时，相邻两次探测（全覆盖）的时间间隔。
遥感图像处理的基本原理与方法
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
遥感数字图像处理主要研究的内容
遥感数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：1、图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4、图像分割图像分割是遥感数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5、图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理遥感数字图像处理1.图像(image)就是对客观对象的一种相似性的描述或写真。
图像包含了这个客观对象的信息。
就是人们最主要的信息源。
2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像,就是空间坐标与图像数值不连续的、用离散数值表示的图像,在计算机内部,数字图像表现为二维阵列(网格),属于不可见图像。
3.什么就是遥感数字图像,模拟图像(图片)与遥感数字图像有什么区别？遥感数字图像就是以数字形式存储与表达的遥感图像。
模拟图像:又称光学图像,以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。
图像就是自然景物的反映,人眼感知的景物一般就是连续的,照相机(非数码式)拍摄形成的照片也就是连续的,两者均称之为模拟图像。
广义的模拟图像还包括绘画。
区别:模拟图像的显著特点就是连续性: ①空间位置的变化就是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化就是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点:便于计算机处理与分析;图像信息损失低;抽象性强。
4.什么就是遥感数字图像处理？它包括那些内容？答:利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作,以求达到预期结果的技术,称作遥感数字图像处理。
其内容有:①图像转换。
包括模数(A/D)转换与数模(D/A)转换。
图像转换的另一种含义就是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换与小波变换等。
②数字图像校正。
主要包括辐射校正与几何校正两种。
③数字图像增强。
采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度、对比度,突出所需信息的工作称为图像增强。
图像增强处理不就是以图像保真度为原则,而就是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。
④多源信息复合(融合)。
⑤遥感数字图像计算机解译处理。
5.、什么就是图像增强？主要目的就是什么？主要有哪些方法？图像增强:使用多种处理方法压抑、去除噪声,增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息,使图像更容易理解、解译与判读。
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2）答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。
（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。
例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
遥感数字图像处理复习整理
数字图像处理复习笔记整理:1.遥感数字图像处理的主要内容：（1）图像增强（2）图像校正（3）信息提取2.数字图像处理两个观点：（1）离散方法：一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此使用离散方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的概念是空间域（2）连续方法：图像通常源于物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的主要概念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。
3.数字化的两个过程：（1）采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作称为采样。
（2）量化：是将像素的灰度值转换成整灰度级的过程。
4.相干图像：微波遥感所产生的图像。
5.通用遥感图像数据格式：（1）BSQ格式：像素按波段顺序一次排列的数据格式（2）BIL格式：像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素（3）BIP格式：以像素为核心，保持行的顺序不变，在列的方向上按列分块，每个块内为当前像素不同波段的像素值6.遥感图像可以表示为某一时刻t，在不同波长入和不同极化（偏振）方向p，能够收集到的位于坐标（x，y）的目标物所辐射的电磁波能量7.卷积是空间域上针对特定窗口进行的运算，是图像平滑、锐化中使用的基本的计算方法。
设窗口大小为mXn，（i，j）是中心像素，f（x，y）是图像像素值，g（i，j）是运算结果，h（x，y）是窗口模板（或称为卷积核，kernel），那么，卷积计算的公式为对于整个图像，从左上角开始，由左到右、由上到下按照窗口大小顺序进行遍历，即可完成整个图像的卷积计算。
对于图像边缘，由于无法满足窗口对中心像素的要求，其窗口外部的像素值可以用以下任意一种方法来处理：①设为0值；②按照对称原则从图像中取值；③保留原值，不进行计算8.纹理可分为人工纹理和自然纹理。
人工纹理：是由自然背景上的符号排列组成的，这些符号可以是线条、点、字母、数字等。
遥感数字图像处理：遥感图像处理-图像滤波
Mean 11x11
1.2 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。
g(x, y) median(of (x, y))
如，在3×3区域内进行中值滤波，是将区域内9个 灰度值按由小到大排列，从小的一方开始的第5个值即 为中央象元的值。
矢量微分----梯度
二元函数f(x,y)在坐标点(x,y)处的梯度向量的定义：
f
G[
f
( x,
y)]
x f
y
梯度的幅度：
G[ f (x, y)] ( f )2 ( f ) 2
x
y
梯度的幅角：
M
tg 1[ f / f ] y x
连续域的微分----离散域的差分
x f (i, j) f (i 1, j) f (i, j) y f (i, j) f (i, j 1) f (i, j)
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果r（i，j） 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，再按公 式做同样的运算， 仍旧把计算结果放 在移动后的窗口中 心位置上，依次进 行，逐行扫描，直 到全幅图像扫描一 遍结束，则新图像 生成。
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梯度的概念
反映了相邻像元的亮度变化率，也就是 说，图像中如果存在边缘，如湖泊、 河流的边界，山脉和道路等，则边缘 处有较大的梯度值。对于亮度值较平 滑的部分，亮度梯度值较小。因此， 找到梯度较大的位置，也就找到边缘， 然后再用不同的梯度计算值代替边缘 处像元的值，也就突出了边缘，实现 了图像的锐化。
Mean 11x11
1.2 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。
g(x, y) median(of (x, y))
如，在3×3区域内进行中值滤波，是将区域内9个 灰度值按由小到大排列，从小的一方开始的第5个值即 为中央象元的值。
沿与x轴成任意夹角方向的差分，相应地可表示为：
f (i, j) x f (i, j) cos y f (i, j) sin
数字梯度向量为：
G[
步骤:
构造权重矩值 计算权重，并归一化 计算中心像素的值
权重及其计算
F(j,k)：像素值
1.5 选择式掩模平滑
选择式掩模平滑旨在追求既完成滤波操作，又不 破坏区域边界的细节
2 图像锐化
(1) 图像锐化的目的是增强图像中景物的边缘或轮廓。 使图象看起来比较清晰
(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;
中值滤波-算例
例
取3X3窗口
212 200 198
212 200 198
206 202 201
206 205 201
208 205 207
208 205 207
从小到大排列，取中间值
198 200 201 202 205 206 207 208 212
中值滤波-算例
例
适合去除椒盐噪声。
取N=3
80 90 200 110 120
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果r（i，j） 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，再按公 式做同样的运算， 仍旧把计算结果放 在移动后的窗口中 心位置上，依次进 行，逐行扫描，直 到全幅图像扫描一 遍结束，则新图像 生成。
1.噪声平滑
平滑 图像中出现某些亮度变化过大的区域， 或出现不该有的亮点（“噪声”）时， 采用平滑的方法可以减小变化，使亮度 平缓或去掉不必要的“噪声”点。具体 方法有：
均值平滑 中值滤波
1.1均值平滑
是将每个像元在以其为中心的区域内取平均值来代
替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像 目的的。区域范围取作M×N时，求均值公式为
中值滤波是一种非线性滤波，其突出优点是 在消除噪声的同时，还能防止边缘模糊。
1.3高斯低通滤波
1.4 梯度倒数加权
相邻区域的像素差异 大于区域内部像素的 差异
在同一区域中，中间 的变化小于边缘的变 化
以梯度的倒数为权重， 区域内部邻点的权重 大于区域外的邻点
平滑的贡献主要来自 于区域的内部，图像 的边缘和细节不会有 明显的丢失
中值滤波-算例
例
取N=3
80 90 200 110 120
200显然是个噪声。
80 90 110 120
中值滤波-算例
例
取N=3
80 90 200 110 120
200显然是个噪声。
80 90 110 120 120
滤波后，200被去除。
中值滤波
当领域内的像元数为奇数时，取排序后的中 间像元值；当领域内的像元数为偶数时，取 排序后的中间两像元的平均值。
遥感图像处理-图像滤波
图像滤波： 作用：
•消除噪声 •突出图像的空间信息，压抑其它无关的信息。
类型：
•空间域滤波（平滑、锐化） •频率域滤波（低通、高通、带通、同态滤波）
（补充）图像噪声
噪声的模型： •加性噪声 •乘性噪声 常见的噪声： •高斯噪声 •椒盐噪声 •周期噪声
一、 空间域滤波
一、 空间域滤波
r(i, j)
1
MN
(m, n)
MN m1 n1
具体计算时常用3×3的模板作卷积运算，其模板为
1/9 1/9 1/9 t(m,n)= 1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/8 1/8 1/8
或t(m,n)= 1/8 0 1/8 1/8 1/8 1/8
均值滤波器
原始图象
Mean 5x5
空间域运算
数字图像的局部
掩模
z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
Replace with R = w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
空间滤波
从图像左上角开始开一与模板同样大小 的活动窗口，图像窗口与模板像元的亮 度值对应相乘再相加。假定模板大小为 M*N，窗口为Φ(m,n)，模板为t(m，n)， 则模板运算为:
200显然是个噪声。
中值滤波-算例
例
取N=3
80 90 200 110 120
200显然是个噪声。
80
中值滤波-算例
例
取N=3
80 90 200 110 120
200显然是个噪声。
80 90
中值滤波-算例
例
取N=3
80 90 200 110 120
200显然是个噪声。
80 90 110
矢量微分----梯度
二元函数f(x,y)在坐标点(x,y)处的梯度向量的定义：
f
G[
f
( x,
y)]
x f
y
梯度的幅度：
G[ f (x, y)] ( f )2 ( f ) 2
x
y
梯度的幅角：
M
tg 1[ f / f ] y x
连续域的微分----离散域的差分
x f (i, j) f (i 1, j) f (i, j) y f (i, j) f (i, j 1) f (i, j)
(3) 边缘检测算子具有各向同性（对于各向异性的算子， 与检测算子方向相同的边缘或轮廓不能被检测）
锐化
为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度 变化率大的部分，可采用锐化方法。有时可 通过锐化，直接提取出需要的信息。锐化后 的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为 边缘图像。锐化的方法很多，在此只介绍常 用的几种： 罗伯特梯度 索伯尔梯度 拉普拉斯算法 定向检测