遥感数字图像增强.pptVIP

1、平滑--图像中出现某些亮度值过大的区域，或出现不该有的亮点时，采用平滑方法可以减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的亮点。比值平滑：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”和平滑图像的目的。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”和平滑图像的目的。锐化—突出图像的边缘、线性目标或某些亮度变化率大的部分。罗伯特梯度：找到了梯度较大的位置，也就找到了边缘，用不同的梯度值代替边缘处像元的值，也就突出了边缘。索伯尔梯度拉普拉斯算法定向检测12EdgeEnhancementedgeenhancementmathematicallymanipulatesanimagetoprovideanewimageinwhichedgesaremadetostandout.Smoothingsmoothingaveragesthevaluesofthepixelanditsneighbors.Ifthereis‘noise’intheimage(randompixelwithrandomvalues)thesmoothingprocesswillremovethese.概念：两幅或多幅单波段影像，完成空间配准后，通过一系列运算，可以实现图像增强，达到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。原理：地物不同波段的光谱差异。四、图像运算比值运算：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。该运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类型或估算植被生物量，这种算法的结果称为植被指数。常用算法：近红外波段/红波段;或（近红外-红）/（近红外+红）.对于区分和增强光谱亮度值虽不明显，而不同波段的比值差异较大的地物有明显效果。比值处理的方式：根据实际情况，采取加、减、乘、除四则运算。差值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值运算。0102多光谱变换:针对多光谱影象存在的一定程度上的相关性以及数据冗余现象，通过函数变换，达到保留主要信息，降低数据量,增强或提取有用信息目的的方法。其变换的本质:对遥感图像实行线性变换，使光谱空间的坐标按一定规律进行旋转。五、多光谱变换离散变换的简称，又称主成分变换。它是对某一多光谱图像X.利用K-L变换矩阵A进行线性组合,而产生一组新的多光谱图像Y.K-L变换的特点:变换后的主分量空间与变换前的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度。新坐标系的坐标轴一定指向数据量较大的方向。可实现数据压缩和图像增强。K-L变换01多种信息源的复合:是将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术。02多源信息复合的意义:发挥不同遥感数据源的优势,弥补某种遥感数据的不足,提高遥感数据的应用性;还有利于综合分析和深入理解遥感数据.多源信息复合从不同的遥感图像中获得更多有用的信息，补充单一传感器的不足。全色图像一般具有较高空间分辨率（如SPOT全色图像分辨率为10m），多光谱图像光谱信息较丰富（SPOT有三个波段），为提高SPOT多光谱图像的空间分辨率，可以将全色图像融合进多光谱图像。通过融合既提高多光谱图像空间分辨率（10m），又保留其多光谱特性。复合的目的遥感信息的复合不同传感器的遥感数据复合不同时相的遥感数据复合遥感与非遥感信息的复合多源信息复合配准：采用几何校正，分别在不同数据源的影像上选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等对分辨率较小的图像进行重采样，完成配准。复合：彩色合成、代换法。一、遥感信息的复合不同传感器的遥感数据复合配准：利用几何校正的方法。直方图调整：将配准后的直方图调整成一致的直方图，使图像亮度值趋于协调，以便于比较。复合：彩色合成法、差值法、比值法。0103022、不同时相的遥感数据复合观测地物的类型、位置、轮廓及动态变化是常用。关键技术问题图像的配准空间配准数据关联融合模型的建立与优化充分认识研究对象的地学规律与信息特征充分了解每中融合数据的特性，适用性和局限性如何考虑选择最佳波段用于融合融合方法的选择融合的层次基于像素的融合，基于特征的融合，基于知识的融合融合分类三种融合层次特点比较01.融合图像应包括不同空间和光谱分辨率02.融合的图像应是同一区域03.图像应尽可能精确配准04.在不同时间获取的图像中，其内容没有大的变化遥感图像融合的条件遥感图像融合流程后处理决策基础预处理包括两部分：图像几何校