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实习三 遥感图像增强

实习三 遥感图像增强. 滁州学院国土信息工程系.

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实习三 遥感图像增强

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Presentation Transcript

  1. 实习三 遥感图像增强 滁州学院国土信息工程系

  2. （1）背景知识在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量多少会有所退化。图像增强的目的在于：(1)采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；(2)将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。通过处理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。 增强的方法往往具有针对性，增强的结果只是靠人的主观感觉加以评价，因此，图像增强方法只能有选择地使用。 图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作；频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果。

  3. 辐射增强处理(Radiometric Enhancement) • ①直方图均衡化(Histogram Equalization)：点击Interpreter图标 一Radiometric Enhancement一Histogram Equalization，打开Histogram Equalization对话框。 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等；这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图，如果输出数据分段值较小的话，会产生粗略分类的视觉效果。

  4. ②直方图匹配（Histogram Match)点击Interpreter图标一Radiometric Enhancement 一 Histogram Match，打开Histogram Matching对话框。 直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似。直方图匹配经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异。

  5. 空间增强处理(Spatial Enhancement) ① 卷积增强处理(Convolution) 点击Interpreter \ Spatial Enhancement Convolution，打 开Convolution对话框。 卷积增强是将整个图像按照像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积增强处理的关键是卷积算子——系数矩阵的选择，该系数矩阵又称为卷积核（Kernal)。ERDAS IMAGINE将常用的卷积算子放在一个名为defatilt.kfb的文件中，分为3×3，5×5，7×7三组，每组又包括“Edge Detect / Edge Enhance / Low Pass / High Pass / Horizontal / Vertical/Summary”等七种不同的方式。

  6. ② 自适应滤波(Adaptive Filter) 点击Interpreter \ Spatial Enhancement，Adaptive Filter， 打开Wailis Adaptive Filter对话框。 自适应滤波是应用Wallis Adapter Filter方法对图像的感兴趣区域(AOI)进行对比度拉伸处理，从而达到图像增强的目的。操作过程比较简单，关键是移动窗口范围(Moving Window Size)和乘积倍数大小(Multiplier)的定义。

  7. ③ 锐化增强处理(Crisp Enhancement ) 点击Interpreter \ Spatial Enhancement—Crisp，打开Crisp 对话框。 锐化增强处理实质上是通过对图像进行卷积滤波处理，其专题内容发生变化，从而达到图像增强的目的。使整景图像的亮度得到增强的目的，根据其底层的处理过程，又可以分为两种方法： （1）根据您定义的矩阵(Custom Matrix )直接对图像进行卷积处理(空间模型：Crisp-greyscale.gmd)， （2）是首先对图像进行主成份变换，并对第一主成份进行卷积滤波，然后再进行主成份逆变换(空间模型为：Crip-Minmax.gmd)。

  8. ④ 分辩率融合(Resolution Merge) • 点击Interpreter \ Spatial Enhancement \ Resolution Merg,打开 • Resolution Merge对话框。 • 确定高分辨率输入文件(High Resolution Input File)：spots.img; • 确定多光谱输入文件(Muitispectral Input File)：dmtm.img. 分辩率融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使融合后的遥感图像既具有较好的空间分辨率、又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。操作过程比较简单，关键是融合前两幅图像的配准(Rectification)以及融合过程中融合方法(Method)的选择。

  9. 光谱增强处理(Spectral Enhancement) ① 主成份变换(Principal Components) 点击Interpreter \ Spectral Enhancement \ Principal Components，打开Principal Components对话框。 主成份变换(PCA. Principal Component Analysis)是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。ERDAS IMAGINE提供的主成份变换功能最多可以对含有256个波段的图像进行转换压缩。

  10. ②缨帽变换(Tasseled Cap )，K-T变换 点击Interpreter图标一Spectral Enhancement一Tasseled Cap. 缨帽变换是针对植物学家所关心的植被图像特征，在植被研究中将原始图像数据结构轴进行旋转，优化图像数据显示效果。该变换的基本思想是：多波段(N波段)图像可以看作是N维空间(N-dimensional Space)，每一个像元都是N维空间中的一个点，其位置取决于像元在各个波段上的数值。研究表明，植被信息可以通过三个数据轴.(亮度轴、绿度轴、湿度轴)来确定，而这三个轴的信息可以通过简单的线性计算和数据空间旋转获得，当然还需要定义相关的转换系数。同时，这种旋转与传感器有关，因而还需要确定传感器类型。

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