遥感数字图像处理:遥感图像处理-图像滤波
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1.数字图像:用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像。
2.遥感数字图像的像素:是将地面信息离散化而形成的方格,是计算机图像处理的最小单元;具有特定的空间位置和属性特征。
3.遥感数字图像:是数字形式的遥感图像,是地物反射或辐射的不同波长的电磁波能量的离散化表达。
4.DN值:遥感数字图像中的采样量化后的灰度级。
5.遥感数字图像处理:利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。
处理的内容主要包括图像增强、图像校正、信息提取三个方面(是操作)6.遥感数字图像分析:将一幅图像转化为一种非图像的表示的过程。
(是判断)7.传感器:又称遥感器,是收集和记录电磁辐射能量信息的装置,信息获取的核心部件。
(核心)8.遥感平台:用来承载遥感器的飞行器。
安置各种遥感仪器,使其从一定高度或距离对地面目标进行探测,并为其提供技术保障和工作条件的运载工具。
(载体)9.被动遥感:以太阳辐射和地物自然辐射为辐射源,不需要人工辐射源,工作波段集中在可见光和红外区。
10.主动遥感:具有人工辐射源,主动向目标发射强大的电磁波,然后传感器接收目标反射的回波,工作波段集中在微波区。
11.辐射分辨率:指传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力,遥感图像中图像的量化位数可以看作是辐射分辨率的近似描述。
12.光谱分辨率:指传感器记录的电磁波光谱中特定波长的范围和数量。
波长范围越窄,光谱分辨率越高;波段数越多,光谱分辨率越高。
13.空间分辨率:指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,即传感器能把两个目标物作为清晰实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。
是表征图像分辨地面目标细节能力的指标。
14.时间分辨率:对同一目标进行重复探测时,相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率,包括传感器本身设计的时间分辨率(受卫星运行规律影响不能改变)和人为设计的时间分辨率(等于或小于卫星传感器本身的时间分辨率)15.重复周期(又称回归周期):对同一地物进行重复探测时,相邻两次探测(全覆盖)的时间间隔。
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程,可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法,帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件(如传感器)对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段(如红外、可见光和微波等)的电磁辐射,并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点:1. 遥感图像拥有广阔的视野,可以获取大范围的地表信息;2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态,可以进行长期观测和时序分析;3. 遥感图像具有数字化特征,可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步,可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力,而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据,但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理,以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量,为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节,通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征,提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配,进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验,而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
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。
遥感数字图像处理遥感数字图像处理1.图像(image)就是对客观对象的一种相似性的描述或写真。
图像包含了这个客观对象的信息。
就是人们最主要的信息源。
2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像,就是空间坐标与图像数值不连续的、用离散数值表示的图像,在计算机内部,数字图像表现为二维阵列(网格),属于不可见图像。
3.什么就是遥感数字图像,模拟图像(图片)与遥感数字图像有什么区别?遥感数字图像就是以数字形式存储与表达的遥感图像。
模拟图像:又称光学图像,以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。
图像就是自然景物的反映,人眼感知的景物一般就是连续的,照相机(非数码式)拍摄形成的照片也就是连续的,两者均称之为模拟图像。
广义的模拟图像还包括绘画。
区别:模拟图像的显著特点就是连续性: ①空间位置的变化就是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化就是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点:便于计算机处理与分析;图像信息损失低;抽象性强。
4.什么就是遥感数字图像处理?它包括那些内容?答:利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作,以求达到预期结果的技术,称作遥感数字图像处理。
其内容有:①图像转换。
包括模数(A/D)转换与数模(D/A)转换。
图像转换的另一种含义就是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换与小波变换等。
②数字图像校正。
主要包括辐射校正与几何校正两种。
③数字图像增强。
采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度、对比度,突出所需信息的工作称为图像增强。
图像增强处理不就是以图像保真度为原则,而就是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。
④多源信息复合(融合)。
⑤遥感数字图像计算机解译处理。
5.、什么就是图像增强?主要目的就是什么?主要有哪些方法?图像增强:使用多种处理方法压抑、去除噪声,增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息,使图像更容易理解、解译与判读。
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像(P1):以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换(P1):把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换,记作A/D 转换3、D/A 转换(P1):把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换,记作D/A 转换简答题1、模拟图像(照片)与遥感数字图像有什么区别? (P2) 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则,在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段(3-8000) 2、怎么理解图像处理的两个观点? (P7)答:两种观点是:离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法:图像的存储和表示均为数字形式,数字是离散的,因此,使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像 处理以图像平面本身为参考,直接对图像中的像素进行处理。
2 .连续方法:图像通常源自物理世界,它们服从可用连续数学描述的规律,因此 具有连续性,应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
频率域基于傅里叶变换,频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后,往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理,主要内容有哪些? (P2)答:遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。
(1)图像增强:使用多种方法去除噪声,增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息,使图像更容易理解、解释和判读。
例:例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分(K-L )变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点,都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
数字图像处理复习笔记整理:1.遥感数字图像处理的主要内容:(1)图像增强(2)图像校正(3)信息提取2.数字图像处理两个观点:(1)离散方法:一幅图像的存储和表示均为数字形式,数字是离散的,因此使用离散方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的概念是空间域(2)连续方法:图像通常源于物理世界,它们服从可用连续数学描述的规律,因此具有连续性应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的主要概念是频率域。
频率域基于傅里叶变换,频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。
3.数字化的两个过程:(1)采样:将空间上连续的图像变换成离散点(即像素)的操作称为采样。
(2)量化:是将像素的灰度值转换成整灰度级的过程。
4.相干图像:微波遥感所产生的图像。
5.通用遥感图像数据格式:(1)BSQ格式:像素按波段顺序一次排列的数据格式(2)BIL格式:像素先以行为单位分块,在每个块内,按照波段顺序排列像素(3)BIP格式:以像素为核心,保持行的顺序不变,在列的方向上按列分块,每个块内为当前像素不同波段的像素值6.遥感图像可以表示为某一时刻t,在不同波长入和不同极化(偏振)方向p,能够收集到的位于坐标(x,y)的目标物所辐射的电磁波能量7.卷积是空间域上针对特定窗口进行的运算,是图像平滑、锐化中使用的基本的计算方法。
设窗口大小为mXn,(i,j)是中心像素,f(x,y)是图像像素值,g(i,j)是运算结果,h(x,y)是窗口模板(或称为卷积核,kernel),那么,卷积计算的公式为对于整个图像,从左上角开始,由左到右、由上到下按照窗口大小顺序进行遍历,即可完成整个图像的卷积计算。
对于图像边缘,由于无法满足窗口对中心像素的要求,其窗口外部的像素值可以用以下任意一种方法来处理:①设为0值;②按照对称原则从图像中取值;③保留原值,不进行计算8.纹理可分为人工纹理和自然纹理。
人工纹理:是由自然背景上的符号排列组成的,这些符号可以是线条、点、字母、数字等。
遥感数字图像处理1. 概述遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据,如航空影像、卫星影像等,进行数字化处理和分析的过程。
遥感数字图像处理在地理信息系统(GIS)领域有着广泛的应用,能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息,为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。
2. 遥感数字图像处理的步骤遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤:2.1 数据获取数据获取是遥感数字图像处理的第一步,通过卫星、航拍等遥感设备获取地理信息数据。
这些数据以数字图像的形式存在,包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。
2.2 数据预处理数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影,以及纠正图像的几何和辐射畸变。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
2.3 图像增强图像增强是为了使图像更加清晰,突出地物的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.4 特征提取特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征,以便进行后续的分类和识别。
常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。
2.5 图像分类图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。
常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。
2.6 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
2.7 地物提取地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。
常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。
2.8 结果评价结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。
常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。
3. 遥感数字图像处理的应用遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用,主要包括以下几个方面:3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测,如水质监测、土壤污染监测等。
通过遥感图像,可以获取水体和土地的信息,分析水质和土壤的污染程度。
名词解释:1.图像:是对客观对象一种相似性的描述或写真,它包含了被描述物体或写真对象的信息,是人们最主要的信息源。
2.数字图像:指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。
3.遥感系统:是一个从地面到空中乃至整个空间,从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系,主要包括遥感试验、信息获取(传感器、遥感平台)、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
4.传感器:又称为遥感器(remote sensor),是收集和记录电磁辐射能量信息的装置,是信息获取的核心部件,如航空摄影机、多光谱扫描仪、成像仪等。
传感器搭载在遥感平台上,通过传感器获取遥感数字图像数据。
5.元数据(meta data):是关于图像数据特征的表达,是关于数据的数据。
6.直方图规范化:又称为直方图匹配,这种方法经常作为图像镶嵌或应用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像造成的相邻图像的色调差异,从而可以降低目视解译的错误。
7.辐射校正:消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程成为辐射量校正(radiometric calibration),简称辐射校正。
8.辐射通亮:单位时间内通过某一表面的辐射能量称为辐射通量(radiant flux),单位为W。
9.辐照度:指单位时间内单位面积上接受的辐射通量,单位为W/m^2。
10.辐亮度:和辐射度两个概念的含义相同,指的是沿辐射方向、单位面积、单位立体角上的辐射通量,单位为W/(m2.sr)。
11.反射率:是反射能量与入射能量的比值。
12.吸收率:是吸收能量与入射能量的比值。
13.透射率:是透射能量与入射能量的比值。
在介质内部,反射率吸收率和透射率的和为1。
14.反照率:不同于反射率,指的是界面反射的辐照度与内部的反射的辐照度之和与入射的辐照度的比值。
15.几何精纠正:又称为几何配准(registration),是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。
Unit 11、图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2、图像处理的内容它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
Unit 21、图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
2、将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
3、将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
4、表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度)。
5、一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间,即图像的数据量,大小为M×N×g (bit)6、数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
7、对比度是指一幅图象中灰度反差的大小。
对比度=最大亮度/最小亮度8、清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。
9、灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。
以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。
10、简述灰度直方图的应用。
1).数字化参数(判断量化是否恰当)。
2). 边界阈值选取(确定图像二值化的阈值)。
3). 利用直方图统计图像中物体的面积。
4). 计算图像信息量H(熵)。
5). 利用直方图分析图像的特性。
6). 利用直方图进行图像增强。
11、对于任一像素(i,j),该像素周围的像素构成的集合{(i+p,j+q),p、q取合适的整数},叫做该像素的邻域。
12、对输入图像IP(i,j)处理时,某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素(i,j)及其邻域N(IP(i,j))中的像素值确定。
这种处理称为局部处理。
13、在局部处理中,当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关,则称为点处理。
14、在局部处理中,输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值,这种处理称为大局处理。
遥感数字图像处理-要点编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望(遥感数字图像处理-要点)的内容能够给您的工作和学习带来便利。
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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。
1、数字图像:是指数字存储的、用计算机直接处理的图像,是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数字表示的图像。
2、遥感数字图像处理的内容:1)图像增强2)图像矫正3)信息提取3、遥感的传感器分类:1)按照工作方式是否具有人工辐射源,分为被动方式和主动方式两种。
2)按照数据记录方式,分为成像方式和非成像方式两种。
4、传感器按使用的工作波段分类:紫外、可见光、红外、微波、多波段。
5、传感器的分辨率是指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。
6、辐射分辨率是传感器区分所接收的电磁波辐射强度差异的能力。
7、谱分辨率是传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。
8、按电磁波的波段范围分类:遥感可分为1)可见光-反射红外遥感(可见光遥感或光学遥感)2)热红外遥感3)微波遥感9、空间分辨率:是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间的最小距离,它表征图像分辨地面目标细节的能力10、空间分辨率通常用像素大小,解像力或视场角来表示。
11、时间分辨率:传感器对同一空间区域进行重复探测时,相邻两次探测时间间隔。
12、采样涉及两个内容:波谱采样和空间采样。
13、重采样:是指从一个空间分辨率图像转变为另一个空间分辨率图像的过程。
常用于图像的几何纠正或不同空间分辨率图像的匹配。
14、量化:是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。
可用量化位数定量描述。
n位量化,其量化后灰度级=2n-115、图像对比度:是一个单波段图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同灰度级的测量,指一幅图像灰度反差的大小,常用来表述图像灰度值的总体变化情况。
16、直方图:是灰度级的函数,描述的是图像中各个灰度级的像素个数。
17、直方图的性质:1)反映图像中灰度的分布规律2)任何图像都有唯一的直方图与之对应,但不同的图像可以有相同的直方图。
3)如果一幅图像仅包括两个相连通的区域,并且每个区域的直方图已知,则整幅图像的直方图是这两个区域的直方图之和。
数字图像处理技术在遥感中的应用随着数字化时代的到来,遥感技术从传统的航空摄影演变为数字遥感,数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
在遥感领域,数字图像处理技术可以分为三类:图像增强、特征提取和目标识别。
下面将详细介绍数字图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像增强图像增强是指通过一些数字图像处理方法使图像的质量得到提升或者说让人类更容易观察和分析图像。
在遥感领域,由于航拍或卫星拍摄的图像不可避免地存在一些噪声或者扭曲形变,因此图像增强成为了一项关键技术。
一般来说,图像增强可以分为两类:空域滤波和频域滤波。
空域滤波是通过改变像素之间的数值来调整图像的像素值,如中值滤波、均值滤波等。
而频域滤波则是通过改变图像的傅里叶变换谱来调整图像的像素值,比如高通滤波、低通滤波等。
一般而言,频域滤波的效果更好,但是空域滤波的速度更快。
除了常见的滤波方法,还有一些特殊的图像增强方法。
比如,波尔多(Bordeaux)大学曾经提出了一种基于小波变换的图像增强方法,可以在直通波束和散射波束中实现噪声过滤和反射率估计。
二、特征提取特征提取是指从图像中提取出更具信息含量和区分力的特征。
例如,提取植被指数(NDVI)、离散点(blight)指数、道路网图及车辆一系列特征等。
遥感图像的特征提取常常是复杂且繁琐的,可以通过数字图像处理方法简化和优化。
特征提取大致分为两步:一是预处理,二是特征计算。
预处理包括图像分割、去噪等操作。
特征计算则是对分割后的图像进行特征计算,例如感兴趣区域(ROIs)内的植被覆盖率、沙漠化率、土地变化率、道路交通状况等。
特征提取常常是其他应用的基础,例如在目标识别任务中,特征提取就是提高分类正确率的关键。
因此特征提取技术的改进是遥感图像分析技术发展的核心任务。
三、目标识别目标识别是指利用遥感图像中的信息来识别特定的目标,例如建筑物、水体、植被覆盖等。
通过数字图像处理技术的应用,可以提高遥感图像目标识别任务的准确率和自动化水平。