遥感概论图像处理第遥感数据的增强处理t.pptx

遥感概论;§4.4 遥感数据的增强处理;§4.4 遥感数据的增强处理; 彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。 1.利用加色法或减色法实现彩色合成 加色法彩色合成:合成仪法,分层暴光法。彩色合成效果决定于使用仪器者的技术熟练程度和经验值高低,以及合成方案的选取是否合理. 合成方案:像片时相+波段+色调 减色法彩色合成:染印法,印刷法,重氮法 2.光学增强处理 相关掩膜处理方法;改变对比度;显示动态变化;边缘突出 ;对比度大，反映图像的亮度值变化范围大，目标地物被识别的可能性就大；反之，目标与背景难以区别，识别的可能性就小。 进行对比度扩展的主要方法有线性变换或非线性变换、直方图调整等。 线性变换是图像增强最常用的方法。指变换函数为线性关系，如： 式中，a，b为待定的系数。 实质:通过单个像元的运算从整体上改善图像的质量.;灰度颠倒在光学处理中为负片印制成正片，或反之。 灰度变换数字处理是将图像的灰度范围先拉伸到显示设备的动态范围(如0～255)成饱和状态，然后进行颠倒。这样的运算，可以使正像和负像互换。;由于判读目标与背景的关系比较复杂，常将函数考虑为将原图像的亮度值动态范围扩展至指定的范围或最大动态范围。方法如下： 变换前图像的亮度范围xa为a1至a2，变换后图像的亮度范围xb为b1至b2。变换方程可写为： 则 ; 通过方程式可以把图像中需要变换的任一xa，变换成xb。达到改善图像动态范围，提高质量的目的。调整a1a2b1b2四个参数，即改变变换直线的形态，可以产生不同的变换效果。 若a2-a1b2-b1，亮度范围扩大，图像被拉伸， 若a2-a1b2—b1，亮度范围缩小，图像被压缩。 当扩展范围为(0，255)时，是一种常规的处理方法，即线性拉伸(自动拉伸)。 ; 非线性变换指采用非线性函数进行对比度扩展变换。常用方法有对数变换、指数变换等变换函数，如图4.36，4.37所示，其数学表达式： 式中a，b，c为可选择的控制参数，控制曲线的变化率、起点、截距等，增加变换的灵活性和动态范围的选择性。; 指数变换和对数变换 对数变换常用于扩展低亮度???(暗区)，压缩高亮度区的对比度，以突出隐伏暗区的目标，或使暗区层次显示清晰。指数变换的效果正好与对数变换相反，突出亮区而压制暗区。二者互为逆运算操作。;直方图：统计每幅图像的各亮度的像元数而得到的随机分布图，即为该幅图像的直方图。 直方图调整是指通过变换函数，使原图像的直方图变换为所要求的直方图，并根据新直方图变更原图像的亮度值。直方图均衡化(histogram equalization)和直方图正态化(histogram normalization)。 直方图均衡化: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。 ;一般来说，包含大量像元的图像，像元的亮度随机分布应是正态分布。 直方图为非正态分布，说明图像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度过于集中，图像的对比度小，需要调整该直方图到正态分布，以改善图像的质量。 直方图正态化:将与正态分布形状相距较大的原图像的频率分布变换为正态分布。注意：若将与正态分布相差较大的原图像的频率分布勉强变换为正态分布，则因原图像的某一灰度的频率很高，变换成正态分布使其对应的灰度值的频率降低，造成对该部分的压缩而丢失重要的信息。 在常用的遥感图像处理系统和各种商用图像处理系统中都有利用对比度变换的方法进行图像增强的模块。;空间滤波:是指在图像空间(x，y)对输入图像应用若干滤波函数而获得改进的输出图像的技术，即对图像中某些空间的信息增强或抑制（如高通滤波：增强高频信息抑制低频信息，即突出边缘、纹理、线条等；低通滤波：增强低频信息抑制高频信息，即去掉细节）。 邻域法处理用于去噪声、边缘及线的增强，图像的清晰化、图像平滑、锐化和相关运算。; ①提取原图像的边缘信息，进行加权处理，然后与原图像叠加； ②提取原图像中的模糊成分进行加权处理，然后与原图像叠加； ③使用某一指定的函数对原图像进行加权，使图像产生尖锐或平滑的效果。在进行运算时，多采用空间卷积技术(又称掩摸技术)，即在原图像上移动“活动窗口”，逐块进行局部运算。; 图像卷积运算：是在空间域上对图像作局部检测的运算，以实现平滑和锐化的目的。具体方法是选定一卷积函数，又称“模板”，实际上是一个MXN图像。二维的卷积运算是在图像中使用模板来实现运算的。 假定模板大小为MxN，窗口为 ，模板为 ，则模板运算为： 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