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ENVI5.1图像增强

ENVI5.1图像增强
ENVI5.1图像增强

图像增强

一,色彩空间变换

第一步:加载一副影像,在窗口中展示出来。

第二步:对影像进行HVS色彩转换,具体步骤如下。

第三步:将转换后的影像在新窗口打开,将两幅图进行对比。

第四步:对原始影像进行HLS的色彩转换,具体步骤如下。

第五步:将原始影像和转换后的影像进行对比如图一所示,将HLS HSV转换后的影像进行对比如图二所示。

第六步:对影响进行USGS Munsell的色彩变换,具体步骤如下

第七步:将转换后的影像和原始影像进行对比,如下图所示。

二,色彩拉伸

第一步:对影像进行Decorrelation Stretch转换,即色彩拉伸,具体步骤如下。

第二步:将完成好的影像与原始图像进行对比,对比图如下。

第三步:对影像进行图片拉伸,具体步骤和对比图如下。

第四步:对影像进行饱和度拉伸,具体步骤和对比图如下。

三,缨帽变换

第一步:具体步骤如下,效果图如下。

第二步:将变换的影像后的进行对比,然后将三幅图Link一下,看它们的属性。

四,NDVI的转换

第一步:具体步骤如下

第二步:将转换后的影像显示出来,然后查看他的统计表。

五,波段计算

第一步:打开basic tools中的band math,进行计算,具体步骤如下。

第二步:打开波段计算后的影像和NDVI影像进行对比。

遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作,以求达到预期目的的技术。 一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

图像增强方法的研究

图像增强方法的研究 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。在图像处理中,图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述,然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究,在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上,针对图像增强的普遍性问题,研究和实现常用的图像增强方法及其算法,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的适用场合,并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理,是本文的主要工作,为了突出每种增强方法的差异,本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序,以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。 关键词:图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化

目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)

实验四 图像增强和滤波实验

实验四图像增强和滤波实验 一.实验目的: 掌握基本的图像增强方法,观察图像增强的效果,加深对灰度直方图的理解。掌握基本的图像滤波方法,观察图像滤波的效果。 二.实验内容:对比度增强,灰度变换,直方图均衡化,图像滤波对给定的灰度的数字图像(图像文件名分别为cameraman.tif,rice.tif和pout.tif)进行如下处理: (1)统计原图像的灰度直方图,并利用直方图均衡化处理进行图像增强, 同屏显示处理前后图像及其灰度直方图,比较异同,并回答数字图像均衡化后其直方图分布情况。 (2)利用图像调整函数(直接灰度调整方法)进行图像增强,同屏显示处理前后图像及其灰度直方图,比较异同,并回答数字图像均衡化后其直方图分布情况。

(3)利用函数IMNOISE ,在图像(LENA256.BMP )上分别叠加高斯噪声(gaussian)和椒盐噪声(salt&peppers),对比高斯低通滤波器和均值滤波器的性能。 对上述实验内容,自己创造性地设计实验,得出有意义的结论。 (a)原始图像 (b )原始直方图 (c)均衡化后的直方图 (d )均衡化后的图像

图叠加高斯噪声图图叠加椒盐噪声图 三.实验中用到的函数: 1.图像直方图可用函数imhist创建; 2.直方图均衡化(histogram equalization)函数:histeq; 可以实现强度值调整的自动完成 3.图像调整函数:imadjust; 强度(灰度)调整技术是将图像的强度值映射为一个新的数值范围中的一种方法。 4.Subplot函数:在同一窗口里同时显示几副图时,用来划分窗口的函数5.图像中加入噪声函数imnoise IMNOISE Add noise to image. J = IMNOISE(I,TYPE,...) Add noise of a given TYPE to the intensity image I. TYPE is a string that can have one of these values: 'gaussian' Gaussian white noise with constant mean and variance

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章. 遥感概念 遥感(Remote Sensing,简称RS),就是“遥远的感知”,遥感技术是利用一定的技术设备和系统,远距离获取目标物的电磁波信息,并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射(辐射)和反射电磁波,并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理,利用一定的技术设备和装置,来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取,如照相机、镜子、望远镜、显微镜等;也可以人为创作,如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图像以数字形式存储。因而,有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像:图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像:图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么?(简答) 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的:提高图像的视感质量,提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,进行图像的重建,更好地进行图像分析,图像数据的变换、编码和压缩,更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理-要点 1.概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP) 遥感图像的模型:多光谱空间 遥感图像的信息内容: 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面? 多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么? 与通用图像处理技术比较,遥感数字图像处理有何特点? 遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么? 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图:概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具:直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强:概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强:概念、实现原理 直方图修正,线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑(均值滤波、中值滤波)原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念

方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后,其中心象元的值: – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型:真彩色、假彩色、伪彩色

MATLAB常用图像增强方法(精)

数字图像处理 实验报告 实验名称:常用图像增强方法 专业班级: 07级电子信息工程2班 姓名:王超 学号: 20077427 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用; 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。 二、实验步骤 1、显示图像直方图 选择一幅图像,转化为灰度图像后显示其直方图,建立M文件程序如下:a=imread('f:\chuan.jpg';

b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1; imshow(b; subplot(1,2,2; imhist(b 结果如图: 2、直方图均衡化 建立M文件,程序如下:a=imread('f:\chuan.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,3,1;imshow(b; subplot(1,3,2;imhist(b;

c=histeq(b,64; [c,T]=histeq(b; subplot(1,3,3;imhist(c 结果如图: 3、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波,窗口分别采用3*3,5*5,7*7 建立M文件程序如下: a=imread('f:\chuan1.jpg'; x=rgb2gray(a; b=imnoise(x,'salt & pepper', 0.04; subplot(2,2,1;imshow(b; c=medfilt2(b,[3 3]; subplot(2,2,2;imshow(c;

d=medfilt2(b,[5 5]; subplot(2,2,3;imshow(d; e=medfilt2(b,[7 7]; subplot(2,2,4;imshow(e 结果如图:1图为加噪图像,2、3、4图分别为窗口采用3*3、5*5、7*7的滤波后的图像 4、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 建立M文件程序如下: a=imread('f:\chuan1.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1;imshow(b; h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]; c=filter2(h,b;

实验图像的滤波增强处理

实验图像的滤波增强处理 实验目的 1了解空域增强的基本原理 2掌握平滑滤波器和锐化滤波器的使用 3掌握图像中值滤波增强的使用 4了解频域增强的基本原理 5掌握低通滤波器和高通滤波器的使用实验原理 1.空域增强 空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作,处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制,同时保证其他分量不变,从而改变输出图像的频率分布,达到增强图像的目的。 空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。线性滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析,非线性空域滤波器则一般直接对领域进行操作。各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑可用低通来实现,平滑的目的可分为两类:一类是模糊,目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来;另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波来实现,锐化的目的是为了增强被模糊的细节。结合这两种分类方法,可将空间滤波增强分为四类: 1)线性平滑滤波器(低通)2)非线性平滑滤波器(低通)3)线性锐化滤波器(高通) 4)非线性锐化滤波器(高通)空间滤波器都是基于模板卷积,其主要工作步骤是: 1(1)将模板在图中移动,并将模板中心与图中某个像素位置重合; 2(2)将模板上的系数与模板下对应的像素相乘; 3(3)将所有乘积相加; (4)将和(模板的输出响应)赋给图中对应模板中心位置的像素。 1.1平滑滤波器 线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器,这种滤波器的所有系数都是正数,对3×3 的模板来说,最简单的是取所有系数为1,为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内,模板与象素邻域的乘积都要除以9。 MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板,并提供filter2 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。函数fspecial 的语法格式为: h=fspecial(type)

ENVI遥感图像处理方法

《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类:ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E.L.Pruitt提出“遥感”这个词至今,遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前,遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能,尤其是与ArcGIS 一体化集成,使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息,从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是,目前关于ENVI 的中文教程非常少,给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况,在ESRI中国(北京)有限公司的大力支持下,根据多年遥感应用研究和软件操作经验,历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立,读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章,第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识,可作为ENVI软件入门,也可作为参考内容;第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程,包

实验四图像增强

信息工程学院实验报告 课程名称:数字图像处理Array 实验项目名称:实验四图像增强实验时间:2016.11.08 班级::学号: 一、实验目的 1.了解图像增强的目的及意义,加深对图像增强的感性认识,巩固所学理论知识。 2. 掌握图像空域增强算法的基本原理。 3. 掌握图像空域增强的实际应用及MATLAB实现。 4. 掌握频域滤波的概念及方法。 5. 熟练掌握频域空间的各类滤波器。 6.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波。 7. 掌握图像频域增强增强的实际应用及MATLAB实现。 二、实验步骤及结果分析 1. 基于幂次变换的图像增强 程序代码: clear all; close all; I{1}=double(imread('fig534b.tif')); I{1}=I{1}/255; figure,subplot(2,4,1);imshow(I{1},[]);hold on I{2}=double(imread('room.tif')); I{2}=I{2}/255; subplot(2,4,5);imshow(I{2},[]);hold on for m=1:2 Index=0; for lemta=[0.5 5] Index=Index+1; F{m}{Index}=I{m}.^lemta; subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[]) end end 执行结果:

图1 幂次变换增强结果 实验结果分析: 由实验结果可知,当r<1时,黑色区域被扩展,变的清晰;当r>1时,黑色区域被压缩,变的几乎不可见。 2.直方图规定化处理 程序代码: clear all clc close all %0.读图像 I=double(imread('lena.tiff')); subplot(2,4,1); imshow(I,[]); title('原图') N=32; Hist_image=hist(I(:),N); Hist_image=Hist_image/sum(Hist_image); Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_image);%累 计直方图 subplot(245); stem(0:N-1,Hist_image); title('原直方图'); %1.设计目标直方图 Index=0:N-1; %正态分布直方图 Hist{1}=exp(-(Index-N/2).^2/N); Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1}); Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1}); subplot(242); title('规定化直方图1'); %倒三角形状直方图 Hist{2}=abs(2*N-1-2*Index); Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2}); Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2}); subplot(246); stem(0:N-1,Hist{2}); title('规定化直方图2'); %2. 规定化处理 Project{1}=zeros(N); Project{2}=zeros(N); Hist_result{1}=zeros(N); Hist_result{2}=zeros(N); for m=1:2 Image=I; %SML处理(SML,Single Mapping Law单映射规则 for k=1:N Temp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulati on{m}); [Temp1,Project{m}(k)]=min(Temp); end %2.2 变换后直方图 for k=1:N

图像增强理论简述

图像增强方法研究 一、图像增强研究现状 图像增强是图像处理的基本内容之一,图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法,其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用,比原始图像更合适。处理的结果使图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。 二、图像增强所要借助的软件MATLAB MATLAB 是MATrix LABoratory(“矩阵实验室”)的缩写,是由美国MathWorks 公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的,功能强大、操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之一。 三、图像增强方法分类 1、频域图像增强方法 2、小波域图像增强方法 3、空域图像增强方法 (一)频域图像增强方法 频域图像增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作,然后逆傅立叶变换获得所需结果。其原理如下图所示: 频域图像增强原理图 1、平滑噪声 有些图像是通过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来的。图像中往往包含有各种各样的噪声。这些噪声一般是随机产生的,因此具有分布和大小不规则性的特点。这些噪声的存在直接影响着后续的处理过程,使图像失真。图像平滑就是针对图像噪声的操作,其主要作用是为了消除噪声,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波,均值滤波是一种线性空间滤波,它用一个有奇数点的掩模在图像上滑动,将掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度的平均值代替,如果规定了在取均值过程中掩模内各像素点所占的权重,即各像素点所乘系数,这时就称为加权均值滤波;中值滤波是一种非线性空间滤波,其与均值滤波的区别是掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度值的中间值代替。 2、锐化 平滑噪声时经常会使图像的边缘变的模糊,针对平均和积分运算使图像模糊,可对其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值的方法,使图像增强锐化。图像边缘与高频分量相对应,高通滤波器可以让高频分量畅通无阻,而对低频分量则充分限制,通过高通滤波器去除低频分量,也可以达到图像锐化的目的。 (二)小波域图像增强方法 小波是近几年发展起来的一种时频分析工具,它同时具有时频局部化能力和多分辨率分析的能力,因此它更适用于信号处理领域。 之前的图像降噪大多采用低通滤波器直接滤除高频信息,因此使得在去除噪声的同时,也去掉了一些有用的高频信息,损失了图像的细节。而采用小波进行去噪,由于其多分辨率特性,它用不同中心频率的带通滤波器对信号进行滤波,把主要反映噪声频率的尺度系数去掉,再

遥感影像处理步骤

一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

医学图像增强方法研究

医学图像增强方法研究 摘要:简要介绍医学图像增强的概念和主要目的。从传统图像增强方法、基于区域的增强方法和基于小波变换的增强方法三方面对医学图像增强方法进行讨论。最后介绍图像增强效果的评价方案。 关键词:图像增强,算法,区域,小波变换,评价 图像增强根据图像的模糊情况采用了各种特殊的技术突出图像整体或局部特征,常用的图像增强技术有灰度变换、直方图处理、平滑滤波(高斯平滑),中值滤波、梯度增强、拉普拉斯增强以及频率域的高通低通滤波等,然而,这些算法运算量大、算法复杂、处理速度低。 目前,图像增强没有统一的标准,医学图像增强的主要目的是满足医生诊断的临床应用需要。因此,如何提高医学图像质量,是图像处理的一个重要课题。 图像增强可归纳为两方面[2]:(1)消除噪声;(2)边缘增强和结构信息的保护。(图像增强方法的研究) 图像增强方法主要分为频域法、空域法两大类[2]。频域法通常计算量大,变换参数的选取需要较多的人工干预;空域法主要包括直方图均衡化、直方图变换、灰度拉伸、局部对比度增强、平滑滤波和反锐化掩模[4~ 6]等。直方图均衡化是最常见的图像增强方法,其主要缺点是图像易出现不平滑灰度过渡。当图像直方图含多个波峰时,会出现过度增强,不仅丢失了部分图像细节信息,而且会明显放大噪声,影响图像增强的效果。平滑滤波可去除一定噪声,但会使图像模糊,对比度增强不明显。反锐化掩模可以增强图像的边缘和细节,但同时也会增强噪声。此外,图像的高频细节区域相对低频区域增强显著,易出现过增强现象。利用这些空间域图像增强算法处理医学图像,存在对噪声敏感且易陷入欠增强或过增强等不足。(基于量子概率统计的医学图像增强算法研究) 图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程:图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是,增强边缘的同时会同时增强噪声,而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊,因此,在图像增强的时候,往往是将这两部分进行折中,找到一个好的代价函数达到需要的增强目的【3]。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量,如:ST转换,直方图均衡,中值滤波,微分锐化,高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉,从而局部区域的增强效果常常不够理想,噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。 目前,许多新的增强算法都充分利用了周围邻域这一重要的信息,形成了很多局部处理的灰度调整算法,该方法主要利用了邻域的统计特性【4]。自适应增强的研究主要集中在以下三大类增强算法: 1.既能平滑又能保护边缘的自适应滤波器。自适应滤波的基本思想是滤波器的参数可根据像素所在的邻域情况而自适应选取,也可描述为加权平均滤波器。(1)在提高算法的抗噪性能方面,文献〔5]【6〕介绍了几种方法。这些方法可以较好的平滑噪声区域,并能保护较显著的边缘,但对图像细节的保护较差。(2)在提高算法的细节保护能力方面,Saint一Marc【7】利用梯度来决定权值,建立了指数形式的权函数,较好的保护了图像细节。但该算法对脉冲噪声敏感,而且模型的性能受参数的影响比较大。另外,文献【8〕【9]还提出了各向异性扩散思想的改进方法,需要求解热传导方程。这些改进算法多数集中在权值的自适应选取上,但是由于自适应调整的参数较少,仍然不能很好的解决细节保护的问题。 2.基于图像建模和估计理论的增强算法。这类算法的基本思想是提出一个图像的模型,如果这个模型的参数由一种估计方法估计出来,则窗口中心的灰度值可由估计出来的参数计算得到。最简单的例子就是中值滤波器,对脉冲型噪声有很好的效果。但是,这类算法由于是以估计理论为基础,所以所采用的估计方法的鲁棒性对算法的性能有很大的影响。估计方

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展,获得了大量的遥感影像数据,如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要,另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台,GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据,以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程,用来辅助进行遥感图像分类,可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成,引进空间数据挖掘和知识发现(SDM&KDD)技术,支持遥感影像的分类,达到较好的结果,专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征,它是构成图像形状的基本要素,是图像性质的重要表现形式之一,是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环,也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善,从图像结构的观点来看,主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征;②要抑制不必要的细节和噪声;③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多,最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1)图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响,造成原始图像非线性变形,必须经过几何精校正,才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP),通过坐标转换函数,把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此,地面控制点的选择必须满足一定的条件,即:地面控制点应当均匀地分布在图像内;地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志,如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等,以保证空间配准的精度;地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后,再选择不同的校正算子和插值法进行计算,同时,还对地面控制点(GCPS)进行误差分析,使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比,考察校正效果。 2)波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段,从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合,使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性,又有丰富的光谱信息,从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3)图像镶嵌

实验六 遥感影像增强处理

实验六遥感影像增强处理 实习目的:掌握常用的遥感影像增强处理的方法。 实习内容:遥感影像空间、辐射、光谱增强处理的主要方法 空间增强:包括卷积增强处理、纹理分析、自适应滤波等 辐射增强:LUT拉伸处理、直方图均衡化处理、直方图匹配、亮度反转处理等 光谱增强:主成份变换、缨帽变换、色彩变换、指数计算等 图像增强是改善图像质量、增加图像信息量、加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像增强的目的是针对给定图像的不同应用,强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣区域的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,满足某些特殊分析的需要。图像增强的途径是通过一定的手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择的突出图像中感兴趣区域的特征或抑制图像中某些不需要的特征。图像增强的方法包括空间域增强和频率域增强两类。空间域增强包括空间增强、辐射增强和光谱增强。在实际运用中,不是所有的图象增强处理方法都要用到,具体采用哪种图象增强处理方法,视具体的研究区域,研究内容和对象而定。 1.图像解译功能简介(Introduction of Image Interpreter) 利用ERADS IMAGINE 进行图像增强主要采用ERADS IMAGINE的图像解译器(Image Interpreter)模块,该模块包含了50多个用于遥感图像处理的功能模块,这些功能模块在执行过程中都需要通过各种按键或对话框定义参数,多数功能都借助模型生成器(Model Maker)建立了图形模型算法,容易调用或编辑。 图像解译器(Image Interpreter或Interpreter),可以通过两种途径启动:ERDAS图标面板菜单条: Main/Image Interpreter--Image Interpreter 菜单 ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标一Image Interpreter菜单

图像增强

实验二图像增强 一、实验目的 1、了解图像增强的目的及意义,加深对图像增强的感性认识,巩固所学理论知识。 2、学会对图像直方图的分析。 3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。 4、掌握直方图均衡化。 5、采用均值滤波、中值滤波实现图像平滑。 6、采用梯度方法、拉普拉斯算子、Sobel 算子和 Prewitt 算子实现图像锐化。 二、实验原理及知识点 图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直接灰度尺度变换、直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理等。 1、灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。

在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理。若假定原图像f(x, y)的灰度范围为[a, b],希望变换后图像 g(x, y)的灰度范围扩展至[c, d],则线性变换可表示为: g(x,y)=[ f (x, y)? a]+ c 2、直方图变换 直方图是图像的最基本的统计特征,它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化,改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 依据定义,在离散形式下,用r k代表离散灰度级,用p r(r k)代表p r(r),并且有下式成立: 式 中 :n k为图像中出现r k级灰度的像素数,n是图像像素总数,而n k/n即为频数。 n j s k= T (r k)=∑ =∑ p r(r j) 0≤ r j≤1 k = 0,1,...,l ?1 n P r(r k) =n k 0 ≤ r k≤ 1 k = 0,1,2,...,l?1 n a b c d - -

遥感原理与应用-图像增强

实验三:遥感图像的增强处理 (3机时) 实验目的:通过上机操作,了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法,加深对图象增强处理的理解。 实验内容:卷积增强处理;锐化增强处理;直方图均衡化;色彩变换。 ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。 实验数据:wx98tm543.img(待校正图像)与wx98spot_pan.img(参考图像)校正的结果 wx98tm543_warp.img;ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。 1、卷积增强(Convolution) 空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算,达到增强整个图像之目的。卷积增强(Convolution)是空间增强的一种方法。 卷积增强(Convolution)时将整个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(Convolution)处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核(Kernal)。ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中,分为3*3,5*5、7*7三组,每组又包括“EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。具体执行过程如下: ERDAS图标面板菜单条:Main→Image Interpreter→Spatial enhancement →convolution→convolution对话框。

图3-1 Convolution对话框 几个重要参数的设置: 边缘处理方法:(Handle Edges by):Reflection 卷积归一化处理:Normalize the Kernel 2、直方图均衡化(Histogram Equalization) 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,是一定灰度范围内的像元数量大致相同。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。注意:认真对比直方图均衡化前后图像差别,仔细观察直方图均衡化的效果。 图3-2直方图均衡化 3、主成分变换 主成分变换(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 IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。 ERDAS 图标面板菜单条:Main →Image Interporeter→Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components对话框。(图3-3)

频域图像增强方法研究

摘要:图像增强处理技术是图像处理领域中一项基本的,也是很重要的技术,一直是图像处理领域中不可回避的研究课题。因为一幅图像总是可能受到各种因素的干扰影响,造成图像质量的下降。图像增强包含两个方面内容:一是消除噪声,二是增强(或保护)图像特征。对图像恰当增强,能使图像去噪的同时特征得到较好保护,使图像更加清晰明显,从而提供给我们准确的信息。常用的图像增强技术各有其特点和效果。 论文在介绍图像频域增强原理的基础上,在频域内通过对Butterworth低通滤波器增强方法进了研究,介绍了相关的理论和数学模型,并给利用MATLAB工具进行实现。通过各种滤波后图像比较,实验证明在质量较差的图像中,选择不同的滤波算法对图像的增强在准确性上均有不同。 关键词:图像增强;Butterworth低通滤波器;MATLAB

Abstract:I mage enhancement in image processing technology is a basic and very important technology, the field of image processing has been a research topic can not be avoided. Because an image is always possible interference by various factors, resulting in a decline in image quality. Image enhancement includes two aspects: First, eliminate the noise, the second is enhanced (or protected) image features. Appropriate image enhancement, image denoising can be well protected at the same time features, to make the image more clearly evident, thus providing us with accurate information. Commonly used image enhancement techniques have their own characteristics and effects. Paper, introducing the principle of image enhancement based on frequency domain, in the frequency domain through the Butterworth low-pass filter enhancement into the study, describes the relevant theoretical and mathematical models and tools to use MATLAB implementation. After filtering through a variety of image comparison, real proof of poor image quality, choose a different algorithm for image enhancement filter of accuracy are different. Key words:Image enhancement; Butterworth low-pass filter; MA TLAB.

实验三 图像的滤波及增强

实验三图像的滤波及增强 一、实验目的 1进一步了解MatLab软件/语言,学会使用MatLab对图像作滤波处理,使学生有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。 2了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教学提供配套的实践机会。 3 熟悉傅立叶变换的基本性质; 4 熟练掌握FFT变换方法及应用; 二、实验要求 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声,使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。 (2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序: I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt& pepper',0.02); %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版 ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N);

(完整word版)NIVisionBuilderAI入门教程第四章图像增强

第四章图像增强 很多时候,我们采集到的图像并不理想,含有许多噪声、非目标区域、杂点、未完整等等,面对这种情况,进行图像处理时,如果不对原始图像进行增强处理,那么对测量结果会的精度会产生一些影响,例如寻找边缘,如果需要拟合成线的点很离散,那么,拟合出来的线很可能会“漂”的很厉害。因此,许多情况下,我们需要对原始图像进行增强,以达到更加理想的效果。如图4-1所示。 图4-1 图像增强函数在图像处理中的应用 在图4-1中,我们应用了一个简单的例子,寻找一条边缘。采集图像后,我们对原始图像创建了一个ROI(Region of Interest:兴趣区域、目标区域,图中的绿色框),并对此ROI 进行滤波处理,从图中可以看到,绿色框中经过婆婆的图像与外面的图像是不一样的。这就是图像增强的效果。当然,例子中的原始图像效果相对较好,增强的效果显现不明显。 下面我们来看一下,图像增强函数选板具体的函数及其使用方法。

图4-2 图像增强选板 增强图像中,共有六个可用函数。利用此六个函数,我们可以在分析图像前,对图像进行预先处理,以提高图像质量。 1. Vision Assistant:Enhances image features,filters noise,extracts colors planes,and more. 第一个函数为视觉助手。在VBAI中也有一个视觉助手,不过这个视觉助手并不像NI视觉开发模块中的视觉助手功能强大,只是包含了一些图像增强的功能。因为VBAI其它的函数选板中含有大量的分析测量函数,所以,在这个视觉助手中并没有分析测量类的函数。利用视觉助手可以增强图像特征、过滤噪声、提取颜色平面、图像计算、形态学处理等。因为其中的函数过多,将会在后面章节中加以详细解释,这里就一笔带过。 2. Filter Image:Prepares an image for processing so that you can extract only the information you need for processing. 第二个函数为图像滤波:准备一幅图像,提取需要用于处理的信息为后面图像处理。点击此函数,将会出现此函数的配置选板,如图4-3所示:

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