遥感数字图像的增强

第一章：1.冈萨雷斯定义图像是对客观对象的一种相似性的描述或写真，包含了被描述或写真对象的信息，其英文为image，辅助性定义，是以某一技术手段再现于二维画面上的视觉信息，是二维数据阵列的光学模拟。

图像分为数字图像和模拟图像。

2.数字图像的基本单位是像素（像元），图像像素是长宽大小相等的方格，具有特定的空间位置和属性特征，像素的基本属性特征为像素值。

3.遥感数值图像是一数学形式存储和表达的遥感图像。

遥感数值图像中的像素值又称为亮度值（灰度值、灰度级）。

4.遥感数值图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感数值图像中的像素进行系列操作的过程。

5.遥感数字图像处理的内容包括：1）图像增强:使图像更容易理解。

2）图像矫正：使图像信息尽可能地反应实际地物的辐射信息、空间信息和物理过程。

3）信息提取：提取地物的空间分布格局信息。

6.遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统。

硬件系统是进行图像说必须的设备（包括计算机，数字化设备，存储设备，现实和输出设备，操作台），软件系统指进行图像处理的各种程序（如ERDAS/PCI/ENVI/ER）。

第二章7.遥感平台是传感器的载体，有近地面，吊车，飞船，飞机，卫星等。

8.传感器又称为遥感器，是手机和记录电池辐射能量信息的装置。

9.根据数据记录方式，传感器类型可分为成像方式和非成像方式两大类。

成像传感器按成像原理分为摄影成像和扫描成像。

10.摄影成像方式的传感器主要是摄影机，包括框幅摄影机，缝隙摄影机，全景摄影机，多光谱摄影机等，在快门打开后几乎瞬间同时接受目标的电磁波能量，聚焦后记录下来称为幅影像。

现在常用的数码照相机就是摄影成像。

最初的摄影成像方式与传统照相机成像方式不一样。

用数码照相机进行拍照摄影，可直接产生数字图像。

11.传感器按烧面方式又可分为两种：目标扫面传感器和影响面扫面传感器。

12.按电磁波在真空中波长或频率的顺序将波长划分成波段，每一波段为一个波长范围，按使用的刚做波段，可将传感器分为紫外，可见光，红外，微波，多波段等类型。

遥感数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：1、图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4、图像分割图像分割是遥感数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。

5、图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。

作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。

对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

对遥感数字图像处理的认识和理解对遥感数字图像处理的认识和理解10资源（2）班徐某人进入20世纪后，人类面临着尖锐的人口大幅度增长、非再生资源趋向枯竭和生态环境不断恶化的巨大压力等问题。

卫星遥感技术的兴起使人们有可能从太空的高度连续、重复地观测地球，从而为人类进一步认识地球的全貌与动态变化，更准确的摸清地球所拥有的资源、更加合理地规划利用资源、更有效地治理和保护环境提供了一种其所未有的强大技术。

尤其是随着对地球观测技术的迅速发展，遥感图像在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用。

遥感图像已不仅仅是科学研究和工程设施建设的基础数据，同时，伴随着Google Earth的使用，各种类型的遥感图像已经成为普通人生活的一部分。

遥感图像正不断扩展人类对世界的认知广度和深度。

遥感数字图像的处理，是对遥感数字图像的计算机处理，主要应用在地物成分的分析和信息的提取。

与其他领域的数字图像不同，遥感数字图像拥有更加多样的内心，更为复杂的内容。

因此，遥感数字图像的处理，不仅仅需要掌握已有的数字图像处理方法，而且需要具有相当的地理学知识，所以遥感数字图像的处理是科学和艺术的有机结合。

在遥感数字图像处理中，数据源不同，图像的特征便不同。

通过传感器获取的数字图像以数字文件的方式储存。

传感器的分辨率不同，产生的文件格式不同，文件大小不同，图像处理的复杂程度也不同。

数字图像处理是对图像中的像素进行系列的才做，图像的处理过程就是文件的存取过程和数据处理过程。

为了方便图像的处理，一般会建立遥感数字模型。

遥感数字模型是理解遥感数据的根本；不同类型的图像，其表达方式不同，描述方法也不同。

一般情况下，统计描述是数字图像最基本的定量描述手段。

数字图像处理的方法多样，有显示和拉伸、校正、变换等。

其中图像的合成显示和拉伸是最基本的。

显示是为了理解数字图像中的内容或对处理结果进行对比；图像的拉伸是为了提高图像的对比度，改善图像的显示效果；图像的校正，是图像的预处理工作，目的是校正成像过程中各种因素影响导致的图像失真，校正一般包括辐射校正和几何精纠正两部分。

数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。

它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。

其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。

什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。

这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。

图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。

它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。

下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。

它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。

因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。

2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。

它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。

3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。

它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。

边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。

图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。

2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。

3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。

操作方法及过程1、对landsat5TM第四波段影像的拉伸处理。

（1）利用ENVI软件导入兰州市TM第四波段影像，名字为LT5_20090728_B40_LanZhou，双击Display主视窗中影像的任意位置，弹出对话框，该对话框中显示鼠标漫游到影像任意位置时，该像元的坐标，原DN值和影像显示的DN值，观察两个值的不同；点击视窗菜单中的Enhance/[Scroll]linear 0-255，然后在对话框中观察原DN值和影像显示DN值，并且观察整个影像发生的变化，分析其原因。

（2）提取水面信息。

在Display视窗中右击选择ROl Tool弹出对话框，在影像中选择刘家峡水库及兰州周边黄河水面样本，根据需要，在菜单ROI_Type下选择多边形、线、点采样工具，采样完成后对其保存，点击File/Save ROIs，弹出对话框，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击OK即可保存。

然后点击对话框下的Stats，弹出对话框，查看水体的DN值统计特征（在结果与分析中记录）。

（3）线性拉伸。

点击Enhance/Interactive Stretching弹出对话框在Stretch Type中选择Linear,在Stretch范围内输入10到53（从第二步水体的统计特征中得出的结果），也可以在该窗口中进行手工调节范围，然后点击Apply，即可对原影像进行了线性拉伸，点击File/Save Image As/Image File弹出对话框，在Resolution中选择24-bit Color（BSQ），利用Choose选择保存路径和文件名，然后点击OK，即可保存，将原影像和拉伸后的影像同时显示，进行对比（在结果和分析中记录）。

（4）分段线性拉伸。

同3步骤，只是在Stretch Type中选择Piecewise Linear，并用鼠标滚轮在图中点两个点，然后在点击Options/Editor Piecewise Linear弹出如下对话框，按图中所示的填写，之后点击OK，Apply，保存。

数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用引言：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术逐渐成为遥感信息分析中的核心应用之一。

数字图像处理技术可以对遥感图像进行预处理、特征提取、分类与分析，为遥感信息分析和应用提供基础支撑。

本文将详细介绍数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用，包括图像预处理、特征提取与选择、遥感图像分类等方面。

1. 图像预处理图像预处理是数字图像处理技术在遥感信息分析中的首要步骤。

遥感图像通常受到大气、云层、阳光等因素的影响，会产生噪声、辐射校正问题、几何畸变等。

数字图像处理技术可以通过增强对比度、减少噪声、去除云层和阴影等操作来改善图像质量。

常见的图像预处理方法包括直方图均衡化、滤波、去噪、几何校正等。

通过图像预处理，可以提高遥感图像的质量，为后续的特征提取和分类分析打下基础。

2. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感信息分析中的重要环节，也是数字图像处理技术的核心任务之一。

遥感图像中包含大量的地物信息，如植被、水体、建筑等，通过提取和选择适当的特征，可以有效地描述这些地物的属性。

数字图像处理技术可以通过色彩模型转换、边缘检测、纹理分析等方法，提取出表征地物的特征。

此外，特征选择也是必要的，可以通过特征选择算法来筛选出最具有分类能力的特征子集，以降低计算复杂性和提高分类精度。

3. 遥感图像分类遥感图像分类是数字图像处理技术在遥感信息分析中的重要应用之一。

遥感图像分类的目标是将遥感图像中的像素划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。

数字图像处理技术可以通过机器学习算法、人工神经网络等方法来进行图像分类。

常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。

通过遥感图像分类，可以实现对遥感图像的自动解译，方便地获取地物信息和变化状况，为资源管理、环境监测等领域提供支持。

4. 图像变化检测图像变化检测是数字图像处理技术在遥感信息分析中的另一个重要应用。

遥感图像序列能够提供不同时间点的地物信息，通过比较不同时间点的遥感图像，可以检测到地物的变化情况，如植被生长、建筑物拆除等。