面向城市道路目视识别的遥感图像滤波增强方法

多波段遥感影像增强方法多波段遥感影像增强方法多波段遥感影像增强方法有很多种，以下是一种基本的步骤思路：第一步：图像预处理首先，需要对原始的多波段遥感影像进行预处理。

这包括消除噪声、边缘检测、空间过滤和图像配准等。

消除噪声可以使用滤波器，如中值滤波器或高斯滤波器；边缘检测可以使用算子，如Sobel算子或Canny算子；空间过滤可以使用卷积运算，如均值滤波或拉普拉斯滤波。

第二步：选择增强方法根据图像的特点和需求，选择合适的增强方法。

常用的增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、多尺度变换等。

直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加明显；对比度拉伸可以调整图像的亮度范围，使得图像更加清晰；多尺度变换可以提取图像的不同频率信息，增强图像的细节和纹理。

第三步：应用增强方法根据选择的增强方法，对预处理后的图像进行处理。

例如，对于直方图均衡化方法，可以计算图像的累积直方图，并根据累积分布函数对每个像素进行亮度调整；对于对比度拉伸方法，可以根据像素的灰度值和设定的拉伸范围，通过线性变换调整像素的亮度。

第四步：评估增强效果对增强后的图像进行评估，判断是否满足需求。

评估可以使用目视评估、主观评估或客观评估等方法。

目视评估是通过直接观察图像来判断增强效果；主观评估可以通过调查问卷等方式，收集用户的意见和反馈；客观评估可以通过计算图像的指标，如信噪比、增强比等来评估增强效果的好坏。

第五步：调整参数和重复操作根据评估结果，如果增强效果不满足需求，可以尝试调整参数或选择其他的增强方法。

重复上述步骤，直到获得满意的增强效果为止。

综上所述，多波段遥感影像增强方法的步骤思路包括图像预处理、选择增强方法、应用增强方法、评估增强效果和调整参数与重复操作。

通过这些步骤，可以有效地提高多波段遥感影像的质量和信息获取能力。

遥感图像处理中的对比度增强方法研究遥感技术已经成为目前地球科学研究和资源环境监测中不可或缺的手段之一。

而在遥感图像处理的过程中，对比度增强是一项十分重要的技术。

本文将探讨遥感图像处理中的对比度增强方法研究。

一、对比度的定义对比度是指图像中相邻像素亮度差异的度量，也就是图像中灰度级的分布程度。

对比度变化可以使图像中的目标更加显著，可以提高图像的可视化性。

二、对比度增强方法在遥感图像处理中，对比度增强方法可以分为两种：线性方法和非线性方法。

1. 线性方法线性对比度增强方法是指通过一些线性函数来调整图像中像素的灰度级。

常用的线性对比度增强方法有灰度拉伸和灰度平移。

灰度拉伸是通过将灰度值映射到一个新的范围内来改变图像的对比度。

通常情况下，灰度拉伸被用作预处理步骤，以减少图像像素之间灰度差异较小的情况。

灰度平移是通过调整图像中不同灰度级像素的亮度值来增强对比度。

这种方法的优点在于能够在不改变图像颜色质量的情况下对图像进行增强。

2. 非线性方法非线性对比度增强方法是指通过一些非线性函数来调整图像中像素的灰度级。

常用的非线性对比度增强方法有直方图均衡化和自适应直方图均衡化。

直方图均衡化是通过对图像的灰度值分布进行重新映射来改变图像的对比度。

通过该方法，人们可以消除某些分散在图像中的噪音，使得图像中的目标更加醒目。

自适应直方图均衡化是将灰度级分成小块，然后使用直方图均衡化算法来增强每个小块中的对比度。

这种方法的优点在于能够对图像中不同亮度区域进行调整，从而达到更好的图像增强效果。

三、对比度增强的应用对比度增强方法在遥感图像处理中有很广泛的应用，包括：1. 农业：对比度增强算法可以帮助人们识别不同类型的作物和土地利用类型，进而对农业生产做出更好的决策。

2. 建筑：对比度增强算法可以帮助人们在高空照片中定位建筑物，从而更好地进行城市规划和土地利用。

3. 环境监测：对比度增强算法可以帮助人们识别污染物和自然灾害，对环境保护和灾害预警提供有力支持。

遥感图像处理的图像增强和特征提取方法遥感图像处理是利用遥感技术获取和处理地球表面信息的一种方法。

在遥感图像处理中，图像增强和特征提取是两个重要的步骤。

本文将探讨遥感图像处理的图像增强和特征提取方法，并介绍其在实际应用中的重要性和挑战。

一、图像增强方法图像增强是通过改善遥感图像的质量和清晰度来提取更多有用信息的过程。

在遥感图像处理中，常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和增强算法等。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像的亮度分布来增强图像对比度的方法。

它通过将图像的亮度值映射到一个更均匀分布的直方图来使图像的细节更加清晰。

直方图均衡化能够有效地提高图像的视觉质量，但在某些情况下可能会导致过度增强和失真。

2. 滤波滤波是一种通过去除图像中的噪声和不必要的细节来改善图像质量的方法。

在遥感图像处理中，常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波和小波变换等。

这些滤波方法能够有效地降低图像的噪声和模糊度，提高图像的清晰度和边缘保持能力。

3. 增强算法增强算法是一种通过对图像进行像素级别的调整和处理来增强图像质量的方法。

常用的增强算法包括灰度拉伸、对比度增强和边缘增强等。

这些算法能够根据图像的特点和需求来调整图像的亮度、对比度和细节等，从而提高图像的视觉效果和信息提取能力。

二、特征提取方法特征提取是通过从遥感图像中提取和表示有用的信息和模式来分析和识别图像内容的过程。

在遥感图像处理中，常用的特征提取方法包括纹理特征提取、频谱特征提取和形状特征提取等。

1. 纹理特征提取纹理特征提取是一种通过分析图像中的纹理信息来描述和表示图像内容的方法。

常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。

这些方法能够有效地提取图像中的纹理细节和结构特征，用于图像分类、目标检测和地物识别等应用。

2. 频谱特征提取频谱特征提取是一种通过分析图像的频域信息来描述和表示图像内容的方法。

常用的频谱特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换和高斯金字塔等。

遥感图像增强处理方法
在进行遥感图像的增强处理前，应先经行预处理：几何校正和辐射校正（当然，如果你拿到的图像已被预处理过了，就没有必要了）
遥感图像的增强处理方法有光学增强处理和数字图像增强处理（就是大部分要和电脑打交道的），现在由于电脑的普及，多是用电脑处理数字图像。

数字图像的处理方法有很多种，这要取决于你的目的。

数字图像增强和变换：对比度增强（在erdas等数字图像处理软件中很容易就能实现的）；图像波段间的比值（包含各波段间的加减运算，可以消除地形和大气的部分影响）及各种指标提取（比如NDVI等用于植被的计算）；主成分分析（在原图像的基础上通过坐标空间的变换，消除冗余信息）；缨帽变换（多用于农业上）；
数字图像分类：监督分类；非监督分类；。

测绘技术中的遥感影像预处理与增强技巧遥感影像在测绘技术中具有重要作用，可以提供大范围、高分辨率的地表信息。

然而，由于遥感影像采集过程中的各种干扰和噪声，以及地球表面的复杂性，影像预处理和增强成为了必要的步骤。

本文将介绍一些常用的遥感影像预处理和增强技巧，并讨论其在测绘技术中的应用。

1. 影像预处理技巧1.1 辐射校正遥感影像包含的光谱信息受到大气散射、太阳辐射等因素的影响，因此需要进行辐射校正。

辐射校正的目标是消除大气和太阳辐射对影像亮度的影响，使获取的影像数据能够准确地反映地物的特征。

常用的辐射校正方法包括大气校正和散射校正。

1.2 几何校正由于遥感影像采集时相机或传感器与地面之间的相对位置关系，在影像中可能存在畸变或变形。

几何校正的目的是将影像的几何特征恢复到实际地面上，并消除由于影像获取过程中造成的变形。

常见的几何校正方法包括地面控制点法、多项式校正法和配准法等。

2. 影像增强技巧2.1 直方图均衡化在遥感影像中，由于地面的不均匀分布和光照条件等因素的影响，影像的对比度可能较低，细节信息不够清晰。

直方图均衡化是一种常用的增强技巧，通过调整影像的像素灰度值分布，使得图像的对比度增强，从而更好地显示地物边缘和细节。

2.2 滤波遥感影像中常常存在噪声，噪声会干扰到地物信息的提取和分析。

滤波技术能够去除或减小影像中的噪声，提高影像的质量。

常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，根据不同的需要选择适当的滤波方法。

2.3 多光谱合成多光谱合成是将多个波段的遥感影像组合成一幅彩色影像，以便更好地理解地物特征和区分不同地物类型。

常见的多光谱合成方法有RGB合成、色彩增强和伪彩色合成等。

通过多光谱合成，可以提高影像的可视化效果和信息表达能力。

3. 预处理和增强技巧的应用测绘技术中，遥感影像的预处理和增强技巧广泛应用于地物辨识、地物提取、土地利用分类等方面。

在地物辨识中，通过辐射校正和几何校正，可以获得高质量的影像数据，提高地物识别的准确性和可靠性。

图像增强技术在遥感图像处理中的应用教程遥感技术作为一种获取地球表面信息的手段，广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。

然而，由于受到地球自然条件、拍摄设备等因素的限制，遥感图像常常存在一些问题，诸如噪声、光照不均匀等问题。

为了更好地从遥感图像中提取有用的信息，图像增强技术被广泛应用。

图像增强技术是指通过对原始图像进行一系列的处理，以改善图像的质量和可视化效果。

在遥感图像处理中，应用图像增强技术可以使图像更加清晰、明亮，并突出显示目标物体的特征，有助于进一步分析和应用。

下面将介绍几种常用的图像增强技术及其在遥感图像处理中的应用。

1. 噪声去除：噪声是由于成像设备的限制、传感器的干扰等因素引起的图像中的无用信息。

在遥感图像中，噪声会使图像变得模糊、失真，降低图像的可用性。

常用的噪声去除方法包括均值滤波、中值滤波和小波变换等。

这些方法能够有效地消除高斯噪声、椒盐噪声等，提升图像的质量。

2. 对比度增强：对比度是指图像中不同物体之间亮度差异的程度。

在遥感图像中，由于光照条件的变化，图像中的对比度常常不够明显。

对比度增强技术可以通过调整图像的灰度级分布，使图像中不同物体的亮度差异更加明显。

常用的对比度增强方法有直方图均衡化、拉伸变换和CLAHE（对比度限制自适应直方图均衡化）等。

3. 去雾处理：遥感图像中常常受到大气中的雾、烟尘等干扰，导致图像的可视化效果变差。

去雾处理技术可以通过估计大气光的强度和传播距离，消除图像中的雾霾效果，使图像更加清晰、真实。

常见的去雾处理方法有暗通道先验法、逆向辐射传输模型等。

4. 彩色增强：遥感图像中，彩色信息对于物体分类和目标识别至关重要。

彩色增强技术可以使图像更加饱满、生动，进一步提升图像的可视化效果。

常用的彩色增强方法有RGB增强、HSV变换和IHS变换等。

这些方法可以调整图像的颜色分量，使图像更加逼真、亮丽。

5. 图像融合：图像融合技术是将多个从不同传感器、角度或时间拍摄的遥感图像进行组合，形成一幅增强的图像。

遥感图像的增强处理一、实验目的通过上机操作，了解空间增强、辐射增强、光谱增强几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对图像增强处理的理解。

二、实验内容对下图进行卷积增强处理；直方图均衡化；主成分变换；色彩变换三、实验过程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。

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）处理的关键是卷积算子——系数矩阵的选择。

该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。

ERDAS IMAGINE将常用的卷积算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5，7*7三组，每组又包括“Edge Detect/Low Pass/Horizontal/Vertical”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 KernelKernel：3*3EdgeDetcetInput File(*.hdr): C\data\nj.hdr type:ENVI*.hdrOutput File(*.img): C\11.imgOutput: Unsigned 8 bit2、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。

如何进行卫星图像的图像增强与滤波在当今科技快速发展的时代，卫星图像成为人们获取地球表面信息的重要途径。

然而，卫星图像由于种种原因，如大气的散射和吸收、仪器噪声等影响，导致图像的清晰度和质量都存在一定的问题。

为了更好地利用卫星图像，人们需要进行图像增强与滤波的处理，以提高图像质量，更准确地获取有用的信息。

在进行卫星图像的图像增强与滤波之前，首先需要对图像进行预处理。

这一步骤主要包括图像的去噪和灰度拉伸。

去噪的目的是降低图像中的噪声干扰，提取出更清晰的图像细节。

常用的去噪方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。

选择合适的去噪方法需要考虑图像的特性和需要保留的细节。

灰度拉伸则是通过调整图像的亮度和对比度，使图像的动态范围更广，细节更加清晰。

图像增强是对图像的亮度、对比度以及细节进行改善，以展示出更多的信息。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度映射和锐化等。

直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新分布，增加图像的对比度。

灰度映射则将图像的像素值映射到一个新的灰度范围，以突出感兴趣的特征。

锐化则是对图像进行边缘增强，以凸显图像中的细节。

选择合适的图像增强方法需要根据图像的特征和用户的需求进行判断。

除了图像增强，滤波也是卫星图像处理中重要的一环。

滤波的目的是降低图像中的噪声，并提取出更准确的信息。

滤波方法可以分为空域滤波和频域滤波两种。

空域滤波是对图像的每个像素点进行处理，常见的空域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

频域滤波则是将图像转换到频域中进行处理，常见的频域滤波方法有傅里叶变换和小波变换等。

选择合适的滤波方法需要考虑图像的特性和处理的需求。

在进行卫星图像的图像增强与滤波之前，还需要考虑图像的特性和处理的目的。

对于不同目的的图像处理任务，我们需要选择合适的方法和参数。

此外，还需要注意处理过程中可能引入的误差和损失。

因此，对于卫星图像的处理，需要结合领域相关知识和实践经验，进行综合考虑和判断。

总之，卫星图像的图像增强与滤波是提高图像质量和获取有用信息的重要步骤。

卫星遥感影像处理的常用方法随着卫星遥感技术的不断发展和应用，卫星遥感影像处理已经成为了解地球表面特征和环境变化的重要手段。

在这个过程中，常用的方法及算法起到至关重要的作用。

本文将介绍几种常见的卫星遥感影像处理方法，包括图像增强、分类与识别、变化检测、目标提取等。

一、图像增强图像增强是改进和优化遥感影像质量的一种方法。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。

直方图均衡化通过对图像的灰度直方图进行调整，使得图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度。

滤波方法通过对图像的像素值进行平滑或增强，使图像更加清晰和易于分析。

拉普拉斯变换则用于边缘检测，通过计算图像中像素灰度的二阶导数，实现对图像边缘的提取。

二、分类与识别分类与识别是卫星遥感影像处理中的一个重要环节。

它可以将遥感影像中的像素分为不同的类别，从而实现对地面特征的解译和分析。

常用的分类与识别方法包括监督分类、非监督分类和目标识别等。

监督分类是根据已知类别的训练样本进行分类，其分类准确度较高。

非监督分类是根据像素之间的相似性进行分类，但需要人工干预进行分类结果的解释。

目标识别则是通过特定的算法和规则，自动提取出遥感影像中的目标对象。

三、变化检测变化检测是比较两幅或多幅遥感影像之间的差异，以检测出地表特征和环境变化的方法。

常用的变化检测方法包括基于差异图的像素级差异检测、基于时间序列的统计分析以及基于分类方法的变化检测等。

像素级差异检测是通过计算两幅影像中像素灰度的差异值，来获得地表特征的变化信息。

时间序列分析则是基于多幅影像的时间序列数据进行统计分析，以检测出地表特征的长期变化趋势。

基于分类方法的变化检测则是通过对两幅影像进行分类，从而实现对影像中的变化区域的提取。

四、目标提取目标提取是将图像中的目标对象从背景中分割和提取出来的方法。

常用的目标提取方法包括基于阈值分割、基于纹理分析和基于形态学运算等。

阈值分割是通过设定不同的阈值来将影像中的目标与背景分离，但其结果受噪声的影响较大。

遥感影像处理中的数据增强与滤波方法遥感影像处理是一门重要的技术领域，它通过对遥感图像进行分析和处理，提取出有用的信息，为科学研究和资源管理提供了强大的支持。

在遥感影像处理中，数据增强与滤波方法是常用的技术手段，它们能够提高遥感图像的质量和可用性。

数据增强是一种常用的处理方法，通过对原始遥感图像进行一系列的转换和处理，来提高图像的视觉效果和信息表达能力。

其中，亮度增强是最基本的数据增强方法之一。

它能够通过调整图像的亮度和对比度，来增强目标物体的边缘和细节特征，使其更加清晰和鲜明。

此外，色彩增强也是常用的数据增强方法。

通过对图像的色彩空间进行调整和变换，可以提高图像的色彩饱和度和对比度，使目标物体在图像中更加突出。

此外，还有锐化增强、边缘增强等数据增强方法，它们能够通过增强图像的细节特征和边缘信息，提高图像的清晰度和分辨率。

除了数据增强方法外，滤波方法也是遥感影像处理中常用的技术手段之一。

滤波是一种对信号进行频域或空域处理的方法，能够去除图像中的噪声和干扰，还原出目标物体的真实特征。

在遥感影像处理中，常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

均值滤波是一种基于图像平均值的滤波方法，它能够有效地去除图像中的高频噪声，平滑图像的纹理和细节特征。

中值滤波是一种基于统计中值的滤波方法，它能够在保护图像边缘和细节特征的前提下，去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。

高斯滤波是一种基于高斯模板的滤波方法，它能够通过对图像进行模糊来降低图像的噪声和干扰，提高图像的质量和可用性。

除了传统的数据增强和滤波方法外，近年来，深度学习方法在遥感影像处理中得到了广泛的应用。

深度学习是一种模拟人类神经网络的计算思维方式，通过多层次的神经元网络来实现对遥感图像的自动分析和处理。

在遥感影像处理中，深度学习方法主要应用于图像的超分辨率重建和目标检测等方面。

超分辨率重建是指通过图像处理算法提高图像的分辨率，使其更加清晰和细腻。

而目标检测是指通过深度学习算法来自动识别和提取遥感图像中的目标物体，如建筑物、道路、植被等。

遥感图像处理中常见问题与滤波技巧遥感技术在现代社会中扮演着重要的角色，它通过获取和分析遥远的地面信息，为我们提供了大量的地理数据。

然而，遥感图像处理中存在着一些常见问题，同时也有一些滤波技巧可以帮助我们解决这些问题。

一、常见问题1. 噪声在遥感图像中，由于各种因素的影响，经常会出现图像噪声。

噪声的存在影响了图像的质量和解译结果。

因此，噪声去除是遥感图像处理中常见的问题。

常用的噪声去除方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些滤波技术可以有效降低图像的噪声，提高图像质量。

2. 模糊遥感图像中的模糊可能是由于图像传感器的限制、大气湍流、相机晃动等因素引起的。

模糊会导致图像信息的丢失和细节不清晰。

为了处理图像模糊问题，常用的方法有锐化滤波和盲解卷积等。

锐化滤波可以增强图像的边缘和细节，使图像变得更加清晰；盲解卷积可以通过逆滤波或最小二乘法，恢复图像的清晰度。

3. 遥感图像的融合遥感图像通常由多个传感器获取，具有不同的空间、光谱和时间分辨率。

因此，如何将多个不同的遥感图像融合成一副高质量的图像是一个挑战。

常用的图像融合方法有小波变换、主成分分析和拉普拉斯金字塔等。

这些方法可以综合利用多个图像的信息，得到更全面、细致的图像。

二、滤波技巧1. 均值滤波均值滤波是一种常见的线性滤波技术，它通过将像素周围的领域像素进行平均，来降低图像的噪声。

均值滤波的优点是简单易实现，但缺点是对边缘和细节不敏感，可能导致图像模糊。

2. 中值滤波中值滤波也是一种常用的非线性滤波技术，它通过将像素周围的领域像素进行排序，取中值作为当前像素的值，从而降低图像的噪声。

中值滤波的优点是能够有效去除椒盐噪声，但对高斯噪声的去除效果不如均值滤波。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波技术，它通过对像素周围的领域像素进行加权平均，来降低图像的噪声。

高斯滤波的优点是能够保持图像边缘和细节，但对于椒盐噪声的去除效果较差。

4. 小波变换小波变换是一种时频变换技术，可以将信号分解成不同频率的分量。

遥感数据处理中的影像增强与图像去噪技术1. 引言遥感数据处理在现代科学技术和应用中具有重要意义。

作为一种获取地球表面信息的技术手段，遥感技术提供了大量的数据，但由于遥感图像受到地面和大气等多种因素的影响，常常存在图像质量不高、图像噪声明显等问题。

为了提高遥感图像的质量和可用性，需要运用影像增强和图像去噪技术对遥感数据进行处理。

本文将介绍遥感数据处理中的影像增强和图像去噪技术的原理和应用。

2. 影像增强技术影像增强技术是通过提取和增强影像中的有用信息，以改进图像的视觉质量和对目标的识别能力。

在遥感数据处理中，影像增强技术广泛应用于农业、环境、城市规划等领域。

常见的影像增强技术包括直方图均衡化、卷积滤波、小波变换等。

2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的灰度级映射方法，旨在扩展图像的动态范围，增强图像中的细节信息。

该方法通过将原始图像的直方图拉伸到整个灰度范围上来实现增强效果。

直方图均衡化在提高图像对比度、减少噪声等方面具有显著的效果。

2.2 卷积滤波卷积滤波是通过把一个滤波器应用于图像中的每一个像素，用滤波器的加权和代替该像素，以达到图像增强的目的。

常见的卷积滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器等。

高斯滤波器常用于去除图像中的高频噪声，而中值滤波器则适用于去除椒盐噪声。

2.3 小波变换小波变换是一种时频局部化分析方法，被广泛应用于图像增强和去噪。

小波变换能够将图像分解成不同频率和空间分辨率的子图像，便于分析和处理。

通过选择合适的小波基函数和分解尺度，可以实现图像的多尺度增强和去噪。

3. 图像去噪技术图像去噪技术旨在通过抑制或消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。

在遥感数据处理中，由于受到大气、传感器等外部因素的干扰，图像常常存在着不同程度的噪声。

常见的图像去噪技术包括小波去噪、基于局部图像统计的算法和基于偏最小二乘的算法。

3.1 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法。

该方法通过将小波变换系数进行阈值处理，将噪声系数置零或降低到很小的程度，从而实现图像去噪的目的。

任务五图像增强目录1.空间域增强处理11.1卷积滤波12.辐射增强处理22.1交互式直方图拉伸23.光谱增强处理43.1波段比的计算43.2色彩空间变换53.3NDVI计算64.傅里叶变换64.1快速傅里叶变换64.2定义FFT滤波器74.3反向FFT变换85.波段组合85.1RGB合成显示8图像增强的主要目的是提高图像的目视效果，以便处理结果图像比原图像更适合于特定的应用要求，方便人工目视解译、图像分类中的样本选取等。

ENVI图像增强的内容主要包括：●空间域增强处理●辐射增强处理●光谱增强处理●傅里叶变换●波段组合1.空间域增强处理空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。

1.1卷积滤波卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。

它们的核心部分是卷积核，ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波、低通滤波、拉普拉斯算子、方向滤波、高斯高通滤波、高斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts，还可以自定义卷积核。

使用数据：lena.jpg具体操作：通过尝试ENVI提供的各种图像增强算子，观察比较图像增强的效果。

（1）打开图像文件lena.jpg。

（2）在主菜单中，选择Filter→Convolutions and Morphology。

（3）在Convolutions and Morphology Tool中，选择Convolutions→滤波类型。

（4）不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数：●Kernel Size（卷积核的大小）卷积核的大小，以奇数来表示，如3×3、5×5等，有些卷积核不能改变大小，包括Sobel和Roberts。

●Image Add Back（输入加回值）将原始图像中的一部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性。

该方法常用于图像锐化。

“加回”值是原始图像在结果输出图像中所占的百分比。

●Editable Kernel（编辑卷积核中各项的值）在文本框中双击鼠标可以进行编辑，选择Kernel可以把卷积核保存为文件（.ker），选择Kernel可以打开一个卷积核文件。

实习7——遥感图像增强处理一、实习目的学会对遥感图像进行空间增强、辐射增强和波谱增强处理、利用DEM进行地形分析以及一些实用分析和地理信息系统分析。

二、原理说明对遥感图像进行各种增强处理，空间增强主要是高通或者低通滤波对图像中的线、边缘、纹理结构特征进行卷积运算的增强处理，低通滤波主要是降低图像的空间频率，可以通过压抑高频，增强低频成分的方法来实现，也可称为图像的平滑，保留主干、粗结构；高通滤波主要提高图像的空间频率，可以用增强高频成分的方法来实现，也可称为图像的锐化，以突出边缘、线条、纹理、细节。

辐射增强主要指对比度增强。

波谱信息增强主要突出灰度信息。

地形分析包括利用DEM生成坡度、坡向、高程分带、地形阴影以及栅格化的等高线。

实用分析包括变化检测、函数计算、图像掩膜以及去除坏线等。

地理信息系统分析功能包括邻域分析、权重相加分析、栅格叠加统计分析等。

三、实习内容空间增强处理、辐射增强处理、波谱增强处理、地形分析功能、实用分析功能和地理信息系统分析功能。

四、实习步骤：一、空间增强处理1卷积增强（Convolution）卷积增强是将整个像元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。

处理的关键是卷积算子（卷积核）系数矩阵的选择，ERDAS IMAGINE将常用的卷积算子放在一个名为Default.klb的文件中，分为3×3、5×5、7×7三组，每组又包括边缘检测（Edge Detect）、边缘增强（Edge Enhance）、低通滤波（Low Pass）、高通滤波（High Pass）、水平增强（Horizontal）、垂直增强（Vertical）等。

确定输入文件：Lanier.img，卷积算子：5×5 Edge Enhance，输出数据类型为Unsigned 8 Bit，统计忽略0。

2非定向边缘增强（Non-Directional Edge）非定向边缘增强应用两个非常通用的滤波器（Sobel滤波器和Prewitt滤波器），首先通过两个正交卷积算子（Horizontal算子和Vertical算子）分别对遥感图像进行边缘检测，然后将两个正交结果进行平均化处理。

从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方
法
高分辨率遥感影像在城市规划和交通管理中发挥了至关重要的作用。

然而，在这些影像中提取城市道路依然是一项具有挑战性的任务。

本
文将介绍一种新方法，该方法可以在高分辨率遥感影像中准确地提取
城市道路。

第一步：影像预处理
首先，需要对影像进行预处理，以减少噪音和消除不必要的信息。

这
涉及到影像增强和过滤。

影像增强可以提高影像中的对比度和清晰度，使道路更加明显。

过滤可以去除不相关的信息，如树木和建筑。

第二步：图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域的过程。

通过对影像进行图像分割，可以更好地识别道路区域。

目前，常用的图像分割算法包括基于边缘
检测的方法、阈值化方法和区域生长方法等。

第三步：提取道路特征
提取道路特征是指在分割后的图像中标记和提取道路的像素，以求得
道路的几何和拓扑特征。

这可以通过多种方法实现，如基于形态学操
作的方法、基于纹理的方法等。

第四步：道路拟合和重建
最后，需要对提取的道路特征进行拟合和重建。

道路拟合是基于检测
到的道路特征生成道路中心线的过程。

道路重建是基于检测到的道路
特征重建整条道路的过程。

这可以通过多种数学模型来实现，如三次
B样条曲线等。

总结：
该新方法以高分辨率遥感影像为主要数据来源，采用图像处理、图像
分割、道路特征提取、道路拟合和重建等技术手段，实现了准确地提
取城市道路。

该方法在城市规划和交通管理等领域具有重要应用价值。

遥感图像处理方法与技巧引言：遥感图像处理是指通过感知、获取地球表面信息的遥感数据，利用计算机技术和图像处理算法对遥感图像进行处理、分析、提取等操作的过程。

这一技术的发展不仅在地理信息系统领域有着广泛的应用，也在农业、环境保护、城市规划等诸多领域发挥着重要作用。

本文将介绍几种常见的遥感图像处理方法和技巧。

一、图像预处理技术在进行进一步的图像处理前，通常需要对原始遥感图像进行预处理，以消除图像中的噪声、增强图像的特定信息等。

图像预处理的主要方法有：1.空间滤波：通过利用滤波器，对图像进行平滑或锐化处理。

常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。

2.辐射校正：由于不同地表物体对电磁波的反射率不同，遥感图像中的亮度值会受到光照和传感器等因素的影响。

辐射校正可消除这些因素对图像的影响，使得不同遥感图像具有一致的亮度分布。

3.几何校正：由于遥感图像通常受到地球自转、地形起伏等因素的影响，导致图像中的地理信息不准确。

几何校正可以修正图像的位置和形状，使其与真实地理坐标一致。

二、图像分类与分割方法图像分类与分割是遥感图像处理的核心环节，旨在将遥感图像中的不同地物或地物类别进行识别和分离。

常见的分类与分割方法有：1.基于像元的分类：将遥感图像中的每个像元（图像的最小单位）分配给不同的类别。

这种方法基于每个像元的统计特征进行分类，如亮度、颜色和纹理等。

2.分层分类：将遥感图像中的类别按照层级进行分类，从粗粒度到细粒度逐步区分不同地物。

3.聚类分割：通过对遥感图像中的像元进行聚类，将具有相似特征的像元划分到同一类别。

常用的聚类算法有K-means和基于区域的分水岭算法。

4.基于边缘的分割：提取遥感图像中物体的边缘信息，并利用边缘信息对图像进行分割。

这种方法适用于物体之间边缘明显的场景。

三、变化检测技术变化检测是指通过比较不同时期的遥感图像，寻找并分析地表上发生的变化。

变化检测技术在自然灾害监测、城市规划等方面有着广泛的应用。