第五讲遥感图像数据处理综述.ppt

遥感图像数据处理 遥感图像数据处理(续) 遥感影像数据的处理分为几何处理、灰度处理、特征提取、目标识别和影像解译。 几何处理。对于无立体重叠的影像主要是几何纠正和形成地学编码，对于有立体重叠的卫星影像，还要解求地面目标的三维坐标，和建立数字高程模型(DEM)。 影像的灰度处理：包括图像复原和图像增强、影像重采样、灰度均衡、图像滤波 特征提取：是从原始影像上提取用户有用的特征 目标识别：是从影像数据中人工或自动半自动地提取所要识别的目标，包括人工地物和自然地物目标 遥感图像数据处理(续) 数字图像直方图 数字图像直方图是以每个像元为统计单元，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现频率的分布图，见图 。 从数字图像直方图上可以直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值位置、均值以及亮度值分布的离散程度等 遥感图像数据处理(续) 由于一幅图像常包含数目众多的像元，像元的亮度值又是随机的，因此数字图像直方图的包络线近似接近正态分布曲线。一般来说，图像直方图分布曲线越接近正态分布的曲线形式，说明图像反差适中，亮度分布均匀层次丰富，图像质量高；若图像直方图峰值偏向一边呈偏态分布，则说明图像偏亮或偏暗，缺少层次，图像质量较差。 因此， 可通过调整图像直方图形态，来改善图像显示质量，使图像得到增强。 遥感图像数据处理(续) 遥感数字图像的增强处理 遥感图像数据处理(续) 彩色增强处理 彩色增强处理是数字图像增强处理的基本方法，它可将输入计算机中的图像组合转换成彩色图像，又可把经各种增强或分类处理后的图像组合叠置，以彩色图像显示出来，大大提高了图像的显示质量，为信息提取和识别提供了便利 遥感图像数据处理(续) 1.假彩色等密度分割处理 遥感黑白图像是以黑白色调的深浅不同表示地物的形态属性及其分布特征的。在感光材料上黑白色调的深浅则表现为密度值的不同。对于相对应的数字图像，影像的密度值即转换量化为相应像元的亮度值。因此，若将一幅图像的亮度值变化， 按一定量级进行分割，划分成若干等级（即相当于对图像的密度值进行分割，分成若干等级）， 思考题 1.什么是遥感图像数据处理? 2.遥感图象处理的目的什么? 3.遥感图象处理主要有哪几类? * * 遥感信息传输与预处理 遥感信息的传输 遥感信息的传输有两种方式，即模拟信号，这是一种连续变化的电源与电压表示的模拟信号，经过放大和调制后用无线电传输，这种方式称为模拟信号传输。数字信号传输是指将模拟信号转换为数字形式进行传输。 由于遥感信息量相当大，要在卫星过境的短时间内将获得的信息数据全部传输到地面是有困难的，因此，在信息传输时要进行数据压缩。 地面处理工作流程 数字工作站 ADS40 数据 存贮器 DTM 正射影像 制图 修测 可视化 影像分析 分类 GIS Level 0 - 原始数据 原始图像 (TIFF及其他格式） Level 2 - 地理坐标数据 全色及多光谱正射影像 Level 2 地面处理 Level 1- 校正数据 : 全纠正立体全色影像和多光谱影像 Level 0 Level 1 遥感信息的预处理 数据转换：由于所接收到的遥感数据记录形式与数据处理系统的输入形式不一定相同，而处理系统的输出形式与用户要求的形式也可能不同，所以必须进行数据转换 数据压缩 ：其目的是为了除去无用的或多余的数据，并以特征值和参数的形式保存有用的数据 数据校正：为了保证获得信息的可靠性，必须对这些有误差的数据进行校正。校正的内容主要有辐射校正和几何校正 遥感图像数据处理 ) 遥感图像数据处理概述 遥感数字图像处理是指利用计算机对遥感图像及其资料进行的各种技术处理。它处理快捷、准确、客观，为遥感图像的信息提取，以及遥感的定量分析研究提供了方便和基础。亦为地理信息系统的信息及时更新和补充，提供了条件。 直方图 图像增强是设法摒弃一些认为不必要或干扰的信息，而将所需要的信息得以突出出来。这可以通过调整数字图像直方图，进行像元亮度值之间的数学运算处理，或是数学变换等方法来实现。以下主要从方法原理上介绍数字图像增强处理的几种主要方法。 *