7遥感原理与应用 图像拉伸

1.5 模拟真彩色合成
图4.17
第二节 图像拉伸
2.1 概述
对比度：图像亮度的最大值和最小值的比值
L max 对比度= L min
拉伸：最基本的图像处理方法，主要用来改善图像的对比度
拉伸的处理对象：波段的单个像素值
拉伸的作用：突出或抑制特定地物的特征
拉伸方法选择的依据：图像的直方图
2.1 概述
特点： 各灰度级中像素出现的频率近似相等 原图像上像素出现频率小的灰度级被合并，实现压缩； 像素出现频率高的灰度级被拉伸，突出了细节信息
直方图均衡化
2.3 图像均衡化
基本步骤：
直方图均衡化计算实例： 假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数L=8
rk
nk
p rk
s k计
L 1s
2.3 图像均衡化
原始图像及直方图
2.3 图像均衡化
均衡化后图像及直方图
2.3 图像均衡化
均衡化前后直方图对比
2.4 图像规定化-直方图匹配
基本思想：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换 后图像直方图变成规定形状的直方图。 规定形状的直方图可以是参考图像的直方图，也可以是特定 函数形式的直方图。 原理：对两个直方图都做均衡化，变成归一化的均匀直方图， 以此均匀直方图为中介，对参考图像做均衡化的逆运算。
遥 感 突出感兴趣的地物信息，提高 图像目视解译效果的图像处理方法。 目的：提高图像质量和突出所需信息，有利于分析判读或作进 一步处理。 特点： 图像的信息没有增加或减少 改善了视觉效果 产生了更容易处理的图像 具有探索性
分类：
改善图像对比度
增加可视化信息
蓝色B=SX1(G)
1.5 模拟真彩色合成
红色R=XS2(R)
绿色G XS1 3 XS 3 4
蓝色B=SX1(G)
1.5 模拟真彩色合成
红色R
aP (1 a) XS 3 4
绿色G
2 P XS 2 XS1 XS 2
2 P XS1 蓝色B XS1+XS 2
2.3 图像均衡化
基本思想：大多数自然图像，其灰度分布集中在较窄的区间，引
起图像细节不够清晰，采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉开 或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像细节清晰，达到增强的 目的。例如一幅过曝光的图片，其灰度级都集中在高亮度范围内， 而曝光不足的图片，其灰度级集中在低亮度范围内，具有这样直方 图的图片其可视效果比较差。 对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像直方图的 概率密度呈均匀分布，即变换后图像的灰度级均匀分布。
2.4 图像规定化-直方图匹配
匹配参考图像及直方图
2.4 图像规定化-直方图匹配
规定化处理后图像及直方图
2.4 图像规定化-直方图匹配
规定化处理前后直方图对比
1.彩色图像有哪几类？
2.图像合成有哪些方法？各
有什么特点？
3.假定有一幅64*64的8灰度
级层次的图象，其灰度分布 如图所示，给出均衡化过程
蓝三种原色，在屏幕上合成彩色图像的方法
色彩与地物真实颜色无关
标准假彩色合成：选择多波段图像中的近红外、红、绿三个
波段分别赋予红、绿、蓝三原色，在屏幕上合成彩色图像的 方法
标准假彩色合成图像可以突出显示植被（红色）、水
体（黑色或蓝色）、城镇（深色）等信息
1.4 假彩色合成
B
G
R
标准假彩色合成
1.4 假彩色合成
(a)原始图像 (b)指数变换
2.2 灰度拉伸
非线性拉伸： 对数变换：
g(x,y)=blog(af(x,y)+1)+c
对图像亮的部分，缩小了灰度间 隔，弱化了细节-压缩 对图像暗的部分，扩大了灰度间 隔，突出了细节-拉伸
2.2 灰度拉伸
多波段拉伸：
在图像的彩色合成显示后， 可以对各个波段分别进行 线性或非线性拉伸处理， 以便综合增强图像中的地 物信息
真彩色合成
标准假彩色合成
真彩色合成和标准假彩色合成时波段的选择
1.4 假彩色合成
B
G
R
TM R7G4B1 合成
1.4 假彩色合成
1.4 假彩色合成
TM图像 5，4，2合成
1.5 模拟真彩色合成
1.5 模拟真彩色合成
SPOT多光谱各波段的波长范围
1.5 模拟真彩色合成
红色R=XS2(R)
绿色G XS1 XS 2 XS 3 3
均衡化是规定化的特例。
作用：是图像镶嵌或应用多时相遥感图像进行动态变化研究 的预处理工作，可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造 成的相邻图像的色调差异，降低目视解译的错误。
2.4 图像规定化-直方图匹配
基本步骤：
2.4 图像规定化-直方图匹配
基本步骤：
2.4 图像规定化-直方图匹配
待匹配图像及直方图
拉伸后图像数据G 最大值为Gmax 最小值为Gmin X范围外的图像，取Y相应的极值 If F＜Gmin，G=Gmin If F＞Gmax，G=Gmax
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 全域线性拉伸：
变 换 后 亮 度 值
g(x,y)-c f(x,y)-a = d-c b-a d-c g(x,y)= f(x,y)-a) +c b-a
第一节 图像的彩色合成
1.1 彩色图像与彩色合成
彩色图像
真彩色图像：图像的色调与人眼视觉所看到的颜色基本一 致的图像 假彩色图像：图像的色调与实际地物色调不一致的图像
彩色合成
伪彩色合成：将单波段图像转变成为彩色图像 彩色合成：包括真彩色和假彩色合成 模拟真彩色合成：通过模拟产生近似真彩色图像
1.1 彩色图像与彩色合成
1.2 伪彩色合成
1.3 真彩色合成
定义：彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或 近似，得到的图像的颜色与真彩色近似 作用：合成后的图像的颜色接近自然色，与人的视觉感觉一 致，容易识别地物
真彩色合成
1.3 真彩色合成
真彩色合成的数据值和显示值
1.4 假彩色合成
定义：选择多波段图像中的任意三个波段，分别赋予红、绿、
1.2 伪彩色合成
定义：把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系 变换成彩色，然后进行彩色图像显示的方法 方法：密度分割法 原理：对单波段图像按灰度分级，对每一级赋予不同的色彩， 使之变成一幅彩色图像。彩色是人为赋予的，与地物真实颜 色无关
1.2 伪彩色合成
作用：可以提高图像的可分辨力，如果分级与地物光谱特性 的差异对应较好，也可以较为准确地区分出地物类别
k计
sk
直方图均衡化后的图像每个灰度级的像元频率， 理论上应相等，直方图形态应为理想的直线。实际上 均衡化后的直方图呈现参差不齐的外形，这是由于于 图像是离散函数，各灰度级可能的像元个数有限，在 一些灰度级处可能没有像元，在某些灰度级处则像元 很多，所以不会产生理想的直线形态。
注意： 1）直方图均衡化，不改变灰度出现的次数（因为 那样会改变图像的信息结构），所改变的是出现 次数所对应的灰度级。 k ni T rK /*矫正后非零像素数同矫正前 i 0 n 2）直方图均衡化，力图使等长区间内出现的像素 数接近相等。
清除背景
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 灰度窗口切片：
g (x, y) Mg f (x, y) f (x, y)＜a 或 f (x, y)＞b
g ( x, y )
Mg 0 a b Mf f (x, y) a＜f (x, y)＜b
保留背景
2.2 灰度拉伸
非线性拉伸：
指数变换：
对图像亮的部分，扩大了灰度间 隔，突出了细节-拉伸 对图像暗的部分，缩小了灰度间 隔，弱化了细节-压缩
图4.21
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 分段线性拉伸：
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 分段线性拉伸：
图4.22
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 灰度窗口切片：
g (x, y) 0 Mg f (x, y)＜a 或 f (x, y)＞b
g ( x, y )
Mg a＜f (x, y)＜b
0
a
b Mf
f (x, y)
拉伸的类型：
线性拉伸 增加图像的对比度 灰度拉伸
全域线性拉伸 分段线性拉伸 灰度窗口切片
非线性拉伸
多波段拉伸 直方图均衡化 突出图像的细节 直方图修正
对数变换 指数变换
直方图规定化
2.2 灰度拉伸
类型
2.2 灰度拉伸
0，1 设图像数据F 最大值为Fmax 最小值为Fmin
G=Gmin +(Gmax -Gmin )*(F-Fmin )/(Fmax -Fmin )
变换前亮度值
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 全域线性拉伸：
＜1 压缩
d-c b-a
=1
既不拉伸也不压缩，与原图一样
＞1
拉伸
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 全域线性拉伸：
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 全域线性拉伸：
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 全域线性拉伸：
2.2 灰度拉伸
线性拉伸： 全域线性拉伸：
反色变换：将 原图灰度值翻 转，黑白互换。 可用 图像的最大值图像值 得到