2022年遥感图像增强处理 .pdf

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1、第八章（4）遥感图像增强处理一、彩色增强处理彩色合成变换：加色法密度分割：单波段的彩色：密度分割IHS 变换（一）彩色合成多波段彩色合成：利用计算机将同一地区三个波段的影像，分别赋予红、绿、蓝三原色，进行单基色变换（色阶），然后使各影像准确套合叠置显示，依照彩色合成原理，构成彩色合成影像。分类：假彩色合成、真彩色合成真彩色合成：当三幅影像的工作波段分别为红、绿、蓝时，同时分别对应赋予红色、绿色、蓝色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，称为真彩色合成。假彩色合成：（重点看）各工作波段被赋予的颜色，与波段所代表的真实颜色不同，合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成标准假彩色合成：1、

2、近红外波段赋予红色、红光波段赋予绿色，绿光波段赋予蓝色。2、针对 TM 影像的 7 个波段：第 2 波段是绿色波段、第3 波段是红色波段、第4 波段是近红外波段当 4、3、2 波段分别赋予红、绿、蓝色时，这一合成方案称为标准假彩色合成（二）假彩色密度分割单波段的假彩色密度分割：将单波段影像的像元值从小到大按照某种标准划分等级，每一级别赋予一种颜色，最终影像表现为彩色，这些色彩是人为加上的，与地物的天然色彩不一定相同，称为假彩色密度分割。等密度分割：对像元数值从小到大划分为n 级，各级内含有的像元数大致相等时，称为等密度分割。（三）IHS 变换HSI 代表色调、饱和度和明度（hue，satura

3、tion,intensity）。色彩模式可以用近似的颜色立体来定量化。定义：IHS 变换是 RGB 颜色系统与HIS 颜色系统之间的变换。具体方法：令 IRIGIB,下标 max 为 R，G，B 中最大值，下标min 为 R，G，B 中最小值，IRIGIB 和均为 0-1 的实数，为0-360 的实数。则有明度：2/)(minmaxIII饱和度：5.0I)/()(minmaxminmaxSSSSS5.0I)11/()(minmaxminmaxSSSSS名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 7 页 -色调：minmaxHHH如果maxHHR，则/)(60HHHHBG，位于

4、黄和品红之间如果maxHHG，则/)(260HHHHRB，位于青和黄之间如果maxHHB，则/)(460HHHHGR，位于品红和蓝之间二、光谱增强处理（一）反差增强线性变换，非线性变换，直方图增强通过修改各种像元值来改善影像对比度，从而改变影像质量的处理方法。表现为：影像的视觉效果的提高数学表示：原始影像灰度值Z，变换后的值为Z，新旧值之间的转换用函数f 表示。Z=f（Z）（二）空间滤波处理模板计算，卷积计算（三）图像运算加、减、乘、除（四）多光谱变换主成分变换、缨帽变换对比度增强的方法?全局线性变换?分段线性变换?高斯变换?直方图均衡化?指数变换、对数变换名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师

5、精心整理-第 2 页，共 7 页 -分段线性拉伸：将图像灰 度值划分为 若 干区段 a1,a2、a2,a3、a3,a4,分别对应b1,b2、b2,b3、b3,b4?分段用 不 同的线性函数进行变换，把每段拉伸到指定的 亮度 显示范围。线性变换又分为：最大最小值线性变换：用一个比例进行扩大或缩小分段线性变换：不同范围的像元值采用不同的比例进行扩大和缩小，说明采用的是分段线性函数关系。即有多组a1,a2和 b1，b2。线性饱和变换:最大和最小像元值，称为饱和点，变换时：小于最小值的变为0，大于最大值的变为255，中间部分采用线性关系。非线性变换变换函数 z=f(z)为非线性时，即为非线性变换直方图

6、均衡化:产生一幅各种像元值的数量基本一致的影像，即变换后影像的灰级概率 p（Z）等于常数指数变换、对数变换：新旧像元值之间满足指数关系、对数关系。亮度值较高部分拉伸（压缩），亮度值较低部分压缩（拉伸）高斯分布：将直方图变为正态分布，称之为高斯分布。即中间亮度的像元占大多数，特别暗和特别亮的像元较少，较符合实际情况I 对数拉伸与人眼的视觉特性相匹配，扩张低的灰度，压缩高的灰度区。00.511.522.512345678名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 7 页 -ii 指数拉伸扩展高灰度区间直方图增强1）直方图的概念2）直方图拉伸3）直方图均衡4）直方图规定化直方图均衡

7、：?将每个灰度区间等概率分布，代替了原来的随机分布，即增强后的每个灰度级内有大致相同的象元数；通过改变灰度区间来实现；?使得面积最大的地物细节得以增强，而面积小的地物与其灰度接近的地物进行合并，形成综合地物。减少灰度等级换取对比度的增大。原直方图：NngPkkA)(均衡后直方图：kjkjkAjkkgPNnSgT00)()(kn:k 级灰度的像元数；N:总的像元数直方图匹配（histogram matching）把原图像的直方图变换为某种指定形状的直方图或某一参考图像的直方图，然后按照已知的指定形态的直方图调整原图像各象元的灰级，最后得到一个直方图匹配的图像使用的模板有正态拉伸匹配、暗区拉伸匹配

8、、亮区拉伸匹配05 0 01 0 0 01 5 0 02 0 0 02 5 0 03 0 0 03 5 0 012345678名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 7 页 -主要应用于有一幅很好的图像作为标准的情况下，对另一图像进行匹配，以改善被处理图像的质量应用于数字镶嵌各种拉伸以后虽然对于感兴趣的地物提高了分辨能力，但同时也造成了信息损失。直方图匹配条件原始图像和参考图像两个图像的直方图的总体形态应相似图像中相对亮和暗的特征应相同对某些应用，图像的分辨率应相同（但可不同）图像中的地物类型的相对分布应相同，无论两幅图像是否覆盖同一地区。如一幅有云，另一幅没有云，应先将

9、云去掉（覆盖），然后再进行直方图匹配（二）图像滤波处理滤波：增强图像的空间频率特征，即改善目标与其邻域间像元的对比关系。空间域滤波：局部卷积运算简单，精度较差，增强易过渡，图像不协调原影像模板P1 P2 P3 K1 K2 K3 P4 P5 P6 K4 K5 K6 P7 P8 P9 K7 K8 K9P5=P1K1+P2K2+P3K3+P4K4+P5K5+P6K6+P7K7+P8K8+P9 K9 空间域滤波采取邻域处理方法进行影像增强邻域处理：新影像像元值由原影像上对应像元及相邻像元的值来确定空间滤波的作用平滑：消除各种干扰噪声，使影像中高频成分消退，平化掉影像的细节，表现为影像模糊。锐化：突出影

10、像边缘、线性目标或某些亮度变化率大的部分，提高影像的细节，常表现为边缘增强。空间滤波的种类起平滑作用（低通滤波）中值滤波、均值滤波等起锐化作用（高通滤波）?检测水平边界滤波、检测垂直边界滤波、非定向边缘检测滤波、罗伯特梯度、拉普拉斯边缘增强均值平滑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”和平滑影像的目的。中值滤波将每个像元在以其为中心的邻域内，取中间亮度值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑影像的目的名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页，共 7 页 -均值平滑：中值滤波锐化滤波的种类：罗伯特梯度1001)1,(),1()1,1(

11、),(1tjifjifjifjiff模板有两个，即索伯尔梯度罗伯特梯度的改进1210001211t1012021012t拉普拉斯算子010141010),(nmt),(),(),(jikrjifjir为最后结果为整数，为原始值，为拉普拉斯计算结果，),(),(),(jirkjifjir定向滤波常见的模板：-1 2-1-1-1-1-1 2-1 2 2 2-1 2-1-1-1-1 垂直方向水平方向名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页，共 7 页 -1-1 2 2-1-1-1 2-1-1 2-1 2-1-1-1-1 2 对角线方向（三）数字影像的代数运算影像代数运算对两幅（或两幅

12、以上）影像的对应像元逐个进行和、差、积、商的四则运算，产生具有信息增强效果的影像。常见为：差值运算与比值运算差值运算两幅行列数相等的影像，对应像元值相减F(x,y)=f1(x,y)-f2(x,y)差值运算的作用：反映了地物的时间变化地物在不同波段上的反射率差异比值运算两幅同样行、列数的影像，对应像元的亮度值相除（除数不为0）。对应像元的亮度值相除（除数不为0）F(x,y)=f1(x,y)/f2(x,y)比值运算的作用：可以消除地形及云影影响扩大不同地物的光谱差异影像亮度不再具有反射意义；放大了噪声指数运算（四）多光谱变换处理、K-L 变换（主成份变换）YA X Y：变换后像元;X：变换前像元A：变换矩阵，即X 空间协方差矩阵的特征向量矩阵。特点：变换后各分量相关性最小；主成份分量信息依次减小效果：数据压缩；图像增强2、K-L 变换 离散（Karhunen-Loeve）变换 步骤：1.计算原始图象的协方差矩阵；Cov（X,Y)=EX-E(X)Y-E(Y)=E(XY)-E(X)E(Y)1.计算的特征值和特征向量；ACovAT=ii,A是特征向量，AT 是特征向量的转置，ii 为对角线矩阵.生成主成分YA X 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 7 页，共 7 页 -