遥感图像处理实例分析05(空间滤波)

智能遥感图像处理技术的算法原理与应用实例遥感图像处理是利用遥感技术获取的卫星、航空等传感器获取的图像数据进行分析、处理和解释的过程。

智能遥感图像处理技术则是指利用人工智能和机器学习等技术将图像数据进行智能化处理和分析，以实现更精确、自动化的图像解释和应用。

算法原理智能遥感图像处理技术的算法原理主要包括以下几个方面：1. 数据预处理：在进行图像处理之前，通常需要对原始遥感图像数据进行预处理，以去除噪声、调整图像亮度和对比度等。

常见的预处理方法有均值滤波、中值滤波和直方图均衡化等。

2. 特征提取：特征提取是将图像数据转化为可以用于计算机处理的特征向量或特征图。

常见的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取和颜色直方图等。

3. 目标检测：目标检测是指从图像中自动识别和定位感兴趣的目标。

常见的目标检测算法有基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。

4. 分类与识别：分类与识别是将目标对象进行分类和识别的过程。

常见的分类与识别算法有支持向量机、随机森林和卷积神经网络等。

5. 地物提取与变化检测：地物提取与变化检测是指从遥感图像中提取具体地物信息和检测地物变化的过程。

常见的地物提取与变化检测算法有阈值分割、区域生长和多时相影像分析等。

应用实例智能遥感图像处理技术在许多领域中具有广泛的应用，下面将介绍几个具体实例：1. 土地利用与覆盖分类：利用遥感图像处理技术，可以自动化地对土地利用和覆盖进行分类和监测。

通过分析遥感数据并运用合适的分类算法，可以实现对不同类型的土地利用和覆盖进行精确的检测和分类，如农田、森林、湖泊等。

2. 灾害监测与预警：智能遥感图像处理技术还可以应用于灾害监测与预警中。

通过对遥感图像数据进行实时监测和分析，可以准确快速地检测出地震、洪水、火灾等灾害发生的位置和范围，并及时预警和采取相应的救援措施。

3. 城市规划与交通管理：智能遥感图像处理技术在城市规划和交通管理中的应用也越来越重要。

遥感图像处理1. 简介遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星或无人机等遥感图像数据进行处理和分析的过程。

遥感图像处理可以应用于多个领域，包括地理信息系统（GIS）、环境监测、农业、城市规划等。

本文将介绍遥感图像处理的基本概念、常用方法和应用案例。

2. 遥感图像处理的基本概念遥感图像处理涉及多个概念和技术，以下是一些常用的基本概念：2.1 遥感图像遥感图像是通过遥感设备获取的图像数据，可以是卫星图像、航空摄影图像或无人机图像等。

遥感图像通常包含多个波段，每个波段代表不同的光谱信息。

2.2 遥感图像预处理遥感图像预处理是指对原始遥感图像数据进行校正、矫正和增强的过程。

预处理的目的是提高图像质量、减少噪声和伪影，并使得图像更适合进行后续处理和分析。

2.3 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像根据像素的特征或属性进行划分和分类的过程。

常见的遥感图像分类方法包括基于统计学的分类、基于机器学习的分类和基于深度学习的分类。

2.4 遥感图像变化检测遥感图像变化检测是指对多个时间点的遥感图像进行比较，以检测地物、景观或环境发生的变化。

遥感图像变化检测可以用于监测自然灾害、环境变化等。

2.5 遥感图像分析遥感图像分析是指对遥感图像进行解译和分析，提取图像中的有用信息和特征。

遥感图像分析可以用于土地利用/覆盖分类、植被指数计算等应用。

3. 遥感图像处理的常用方法遥感图像处理常用的方法包括图像增强、图像配准、图像融合和目标检测等。

3.1 图像增强图像增强是指通过对图像进行滤波、对比度拉伸、直方图均衡化等处理，以增强图像的可视化效果和信息提取能力。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波（如中值滤波、高斯滤波）和锐化等。

3.2 图像配准图像配准是指将两幅或多幅遥感图像在坐标系、旋转、尺度和形变等方面进行校正和匹配的过程。

常用的图像配准方法包括特征点匹配、地物匹配和基于控制点的配准方法。

3.3 图像融合图像融合是指将多幅具有不同光谱或分辨率的遥感图像融合成一幅多光谱和高分辨率的遥感图像。

遥感图像处理实验报告（2013 —2014 学年第1学期）实验名称：图像的频率域滤波处理实验时间：实验地点：指导教师：专业班级：姓名：学号：一：实验目的1：掌握滤波器在程序语言中的定义算法2：理解图像的频率域与空间域之间的区别与联系3：在频率域对图像进行处理，达到平滑（低通滤波）与锐化（高通滤波）的目的二：实验内容1：在Matlab中定义滤波器2：对图像进行频率域处理3：对频率域的处理结果，结合第3次实验（空间域处理）结果进行对比，给出评价三：实验代码及Matlab使用心得（注释中）%清屏，清除工作空间，关闭所有绘图窗口clc;clear all;close all;%读取图像，并建立一个窗口，显示原始图像I = imread('C:\Users\浮生\Desktop\大三\Matlab\data\lena.png', 'png')figure(1)imshow(I)title('原始图像')%图像傅立叶变换%fft(X)函数的作用是，返回矩阵X的【二维离散傅立叶变换】结果%fft()函数采用快速傅立叶变换算法，运算结果的行列数与被变换矩阵的规格相同F = fft2(I);%fftshift()函数的功能则是把FFT的DC分量移动到频谱矩阵的中心%在直观上，就是把低频信息移到矩阵中心，便于直观观看图像的频谱F = fftshift(F);%由于FFT的运算结果的数值跨幅过大%直接显示的话只能看到一个小亮点%为了显示的直观，我们需要自行定义灰度显示幅度%在本例中，我们定义显示幅度为0-50000figure(2);imshow(abs(real(F)), [0 50000]);title('频率域图像')%%%%%%定义滤波器之前的准备工作%%%%%[m n] = size(I);%读取图像的规格p = m/2;%定义两个计数器p和qq = n/2;%用以控制滤波器的遍历过程image = zeros(m,n);%%%%%%截止频率为50的理想低通滤波器%%%%%%%低通滤波器，即让频率高于阈值的信号值为0，而在阈值之下的所有信号保持原样%反映在图像操作中，将去除高频信息，达到平滑的效果lowpass_50 = F;for u = 1:mfor v = 1:nif sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 50%什么也不做;elselowpass_50(u, v) = 0;endendend%显示频率域图像figure(3);imshow(abs(real(lowpass_50)), [0 50000]);title('频率域图像截止频率为50的理想低通滤波器');%傅立叶逆运算反算图像image = ifftshift(lowpass_50);%还原矩阵image = ifft2(image);%傅立叶逆运算image = abs(real(image));%复数取实部%显示处理结果图像figure(4);imshow(image, []);title('处理结果截止频率为50的理想低通滤波器')%%%%%%截止频率为100的理想低通滤波器%%%%%%lowpass_100 = F;for u = 1:mfor v = 1:nif sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 100%什么也不做;elselowpass_100(u, v) = 0;endendend%显示频率域图像figure(5);imshow(abs(real(lowpass_100)), [0 50000]);title('频率域图像截止频率为100的理想低通滤波器'); %傅立叶逆运算反算图像image = ifftshift(lowpass_100);%还原矩阵image = ifft2(image);%傅立叶逆运算image = abs(real(image));%复数取实部%显示处理结果图像figure(6);imshow(image, []);title('处理结果截止频率为100的理想低通滤波器')%%%%%%截止频率为50的理想高通滤波器%%%%%% highpass_50 = F;for u = 1:mfor v = 1:nif sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 50highpass_50(u, v) = 0;else%什么也不做;endendend%显示频率域图像figure(7);imshow(abs(real(highpass_50)), [0 50000]);title('频率域图像截止频率为50的理想高通滤波器');%傅立叶逆运算反算图像image = ifftshift(highpass_50);%还原矩阵image = ifft2(image);%傅立叶逆运算image = abs(real(image));%复数取实部%显示处理结果图像figure(8);imshow(image, []);title('处理结果截止频率为50的理想高通滤波器')%%%%%%截止频率为100的理想高通滤波器%%%%%% highpass_100 = F;for u = 1:mfor v = 1:nif sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2) < 100highpass_100(u, v) = 0;else%什么也不做;endendend%显示频率域图像figure(9);imshow(abs(real(highpass_100)), [0 50000]);title('频率域图像截止频率为100的理想高通滤波器');%傅立叶逆运算反算图像image = ifftshift(highpass_100);%还原矩阵image = ifft2(image);%傅立叶逆运算image = abs(real(image));%复数取实部%显示处理结果图像figure(10);imshow(image, []);title('处理结果截止频率为100的理想高通滤波器')%%%%%%截止频率为50的巴特沃斯低通滤波器%%%%%% for u = 1:m,for v = 1:nD=sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2);Butterworth(u,v)=1/(1+D/50)^(2*2);endend%显示频率域图像figure(11);imshow(abs(real(Butterworth)), []);title('频率域图像截止频率为50的巴特沃斯低通滤波器'); %傅立叶逆运算反算图像image = F.*Butterworth;image = ifftshift(image);image = abs(ifft2(image));%显示处理结果图像figure(12);imshow(image, []);title('处理结果截止频率为50的巴特沃斯低通滤波器')%%%%%%截止频率为50的高斯低通滤波器%%%%%%for u=1:m,for v=1:nD=sqrt((u-p)^2 + (v-q)^2);Gaussian(u,v)=exp(-D^2/(2*50^2));endend%显示频率域图像figure(13);imshow(abs(real(Gaussian)), []);title('频率域图像截止频率为50的高斯低通滤波器'); %傅立叶逆运算反算图像image = F.*Gaussian;image = ifftshift(image);image = abs(ifft2(image));%显示处理结果图像figure(14);imshow(image, []);title('处理结果截止频率为50的高斯低通滤波器');四：实验结果（仅列一例）五：实验心得1：相较空域滤波，频率域滤波的算法复杂度更高。

遥感影像预处理实验报告图1-12.ERDAS图标面板菜单条:ImageInterpreter→Spatial Enhancement→Convolution→Convolution对话框。

选择参数如图1-2:图1-2对lanier.img进行3*3，5*5，7*7低通滤波处理，结果如图1-3，1-4，1-5，图1-3图1-4图1-5二．空间锐化滤波1．打开影像，如上图1-1。

2.ERDAS图标面板菜单条:Image Interpreter→Spatial Enhancement→Convolution→Convolution对话框。

分别选用3*3，5*5，7*7的高通滤波进行处理。

如图2-1，2-2，2-3。

图2-1图2-2图2-3采用交叉边缘探测3*3Horizontal Edge Detection，结果如图2-4：图2-4采用边缘增强3*3Edge Enhance，结果如图2-5:图2-5 Laplace算法处理影像，结果如图2-6：图2-6三．自定义滤波核对影像进行处理1.ERDAS图标面板菜单条:Image Interpreter→Spatial Enhancement→Convolution→Convolution对话框。

点击Edit，弹出窗口。

如图3-1图3-12. 以模拟交叉检测的系数自定义滤波核。

建立2行2列矩阵，分别以135°方向和45°方向的值总和相加为0进行处理。

如图3-2：图3-23．点击File—librarian---save---close保存。

4．输出系数135°矩阵结果,如图3-3:图3-34.输出系数45°矩阵结果,如图3-4:图3-4总结：在平滑图像处理中，如果有很多的噪声情况下，图像平滑能够有效的减弱噪声对图像的影像。

图像平滑处理中能将噪声很好的去除。

但是细节会给模糊掉，从而降低图像的质量。

图像锐化是让图像变得更为清晰。

空间滤波（spatial filters）空间滤波（又称local operation）空间滤波是一种通用的光栅图像处理操作。

是根据某像素周围像素的数值,修改图像中的该像素值.它能增强或抑制图像的空间细节信号，提高图像的可视化解释。

如应用滤波增强图像的边界信息，去除或减少图像中的噪音图案。

突出结构特征等.空间频率（Spatial frequency）空间频率是所有类型的光栅数据共有的特性，它的定义是指图像中的任何一特定部分,每单位距离内数据值的变化数量.对图像上数据变化小、或渐进变化的区域称为低频区域（如平滑的湖面），对图像上数据变化大、或迅速变化的区域称为高频区域（如布满密集公路网的城区）.空间滤波分为三大类：低通滤波(Low pass filters）：强调的是低频信息，平滑了图像的噪音、减少了数据的菱角。

因为它不在重视图像的细节部分,所以低通滤波有时又称为平滑或均值滤波。

高通滤波（High pass filters）:强调的是高频信息，增强或锐化线性特征,象公路、断层、水陆边界。

因为它没有图像的低频部分,增强了图像的细节信息，所以高通滤波有时又称为锐化滤波。

边界检测滤波(Edge detection filters）：强调的是图像中目标或特征的边界，以便更容易分析。

边界检测滤波通常建立一个灰色背景图和围绕图像目标或特征边界的黑白色线.卷积核(convolution kernels）卷积核是指二维矩形滤波距阵（或窗口），包含着与图像像素值有关的权值。

滤波距阵(或窗口）在图像上从左向右，自上而下，进行平移滑动，窗口中心的像素值是根据其周围像素值与窗口中对应的每个像素的权值乘积就和而计算出来的。

ER Mapper滤波对话框如图1—1。

包含着滤波文件名、滤波距阵和滤波编辑等项。

图1-1 ER Mapper滤波对话框实习目的：建立和删除滤波，应用不同的滤波距阵，查看结果。

实习步骤：（一)增加滤波1．打开和显示一个已存在的算法文件①在标准工具条上，点击Open按钮,打开图像显示窗口和文件输入窗口。

实验二遥感图像增强——空间滤波注：实验采用软件为加拿大产遥感专业图彖处理软件PCI,为便于对比及评分，实验图像一般采用安装盘自带文件夹DEMO下irvine.piXo一、滤波的原理及方法在遥感图像处理中，经常采用空间域中的邻域处理方法來改变遥感图像中像元与其周围相邻像元的关系，即“空间滤波”，來突出遥感图像上某些特征，如突出边缘或纹理等。

传统的空间滤波方法有图像卷积运算、平滑、锐化。

图像卷积运算是在空间域上对图像进行邻域检测的运算，具体做法是选定一个卷积函数t(m, n),又称为“模板”，即一个MxN的图像，运算时，从图像左上角开始一个为模板同样大小的活动窗口U(m, n),使活动窗口与模板像元的灰度值对应相乘再相加，计算结果r(i, j)作为活动窗口屮心像元的新的灰度值。

在平滑处理中，均值平滑是将每个像元在以其为中心的区域内取平均值來代替该像元值以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的。

常用的邻域冇4-邻域和8-邻域。

在屮值滤波屮则是以某像元为中心的邻域内取中间亮度值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的。

空间滤波是指在图像空间(x, y)或空间频率(J H)对输入图像应川若干滤波函数而获得改进的输出图像的技术，即对图像屮某些空间、频率特征的信息增强或抑制，如增强高频信息，即突出边缘、纹理、线条等。

增强低频信息抑制高频信息、既去掉细节。

其效果冇噪声的消除，边缘及线的增强，图像的清晰化等。

注意突出的图像上的某些特征，突出边缘或图像处理方法，也叫做“空间滤波”，它属于一种儿何增强处理。

空间滤波技术的基本思路有3条：Fil血滤波，操作如下：①提取原图像的边缘信息，进行加权处理，然示与原图像亞加；②提取原图像屮的模糊成分进行加权处理，然示与原图叠加；③使用某一指定的两数对原图像进行加权，是图像产生尖锐或平滑的效果。

在进行运算吋，多采用空间卷积技术，即在原图像上移动“活动窗口”，逐块进行局部运算。

空间滤波实验报告空间滤波实验报告引言：空间滤波是数字图像处理中常用的一种方法，它通过对图像像素进行加权平均或其他操作，以改善图像的质量和增强特定的图像细节。

在本次实验中，我们将探索几种常见的空间滤波技术，并评估它们在不同图像上的效果。

一、均值滤波均值滤波是一种简单的空间滤波方法，它通过计算像素周围邻域的平均值来平滑图像。

在本次实验中，我们选择了一张包含噪声的图像进行均值滤波处理。

结果显示，均值滤波能够有效地减少噪声，但同时也会导致图像的细节模糊化。

这是因为均值滤波是一种线性滤波方法，它对所有像素都施加相同的权重，无法区分图像中的边缘和纹理。

二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将像素周围邻域的像素值排序并选取中间值来进行滤波。

与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息。

在实验中，我们使用了一张包含椒盐噪声的图像进行中值滤波处理。

结果显示，中值滤波能够有效去除椒盐噪声，同时也能够保持图像的细节纹理。

这是因为中值滤波对于噪声像素有较好的鲁棒性，能够准确地估计图像中的真实像素值。

三、高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的空间滤波方法，它通过对像素周围邻域的像素值进行加权平均来平滑图像。

与均值滤波不同的是，高斯滤波对于不同像素位置的权重是不同的，它能够更好地保持图像的细节和边缘。

在实验中，我们对一张包含高斯噪声的图像进行了高斯滤波处理。

结果显示，高斯滤波能够有效地降低噪声水平，同时也能够保持图像的细节纹理。

这是因为高斯滤波能够根据像素周围邻域的像素值分布来调整权重，从而更好地平衡了图像的平滑度和细节保留。

四、边缘检测除了平滑图像，空间滤波还可以用于边缘检测。

边缘检测是一种常用的图像处理任务，它能够准确地提取图像中的边缘信息。

在实验中，我们使用了一张包含边缘的图像进行了边缘检测实验。

通过应用一种基于梯度的空间滤波算子，我们成功地提取出了图像中的边缘信息。

结果显示，边缘检测能够有效地突出图像中的边缘，但同时也会引入一定的噪声。

图像处理（Image processing）基本概念数字图像处理（digital image processing）指的是使用计算机巧妙处理以数字格式存储图像数据的过程。

其目的是提高地理数据质量，使其对使用者更有意义，并能提取定量信息，解决问题。

数字图像（digital image）的存储是以二维数组或网格的形式保存像素值，每个像素在空间上对应着地表一块小面积。

数组或网格又称光栅，所以图像数据经常叫着光栅数据。

光栅数据的排列是这样：水平行叫着线（lines），垂直列叫着样品（samples）（如图1-1）。

图像光栅数据的每个像素代表着是数字（digital number），简称DN。

图1-1 光栅数据图像数字DNs在不同的数据源中，代表着不同的数据类型。

如对Landsat、SPOT卫星数据，DNs代表的是地物在可见光、红外或其它波段的反射强度。

对雷达图像，DNs代表的是雷达脉冲返回到天线的强度。

对数字地形模型（DTMs），DNs代表的是地形高程。

通过应用数学变换，图像转化为数字图像。

ER Mapper可以增强数字图像，突出和提取传统手工方法难以得到的细小信息。

这就是为什么图像处理能成为所有地球科学应用的强大工具的原因多光谱数据（multispectral data）指的是多波段数据，图像数据中含有多个波段的反射强度。

图像处理技术随着合并不同波段的信息而发展，突出了一些特别类型的信息，如植被指数、水质量参数、地表矿物出现类型等。

图像处理广泛应用在地球科学的制图、分析和模型应用上。

主要有：土地利用/土地覆盖制图和变迁勘察（land use/land cover mapping and change detection）、农业评价和监测（agricultural assessment and monitoring）、海岸线和海洋资源管理（coastal and marine resource management）、矿产勘查（mineral exploration）、石油和天然气勘查（o il & gas exploration）、森林资源管理（forest resource management）、城市规划和变迁勘察（ urban planning and change detection）、无线通讯定点和规划（telecommunications siting and planning）、海洋物理学（physical oceanography）、地质和地形制图（geology and topographic mapping）、冰川探测和制图（sea ice detection and mapping）等。

遥感图像处理实验报告（2013 —2014 学年第1学期）实验名称：图像的空间域滤波处理实验时间：实验地点：指导教师：专业班级：姓名：学号：一：实验目的掌握Matlab编程语言的基本语法掌握Matlab中imread()、imfilter()、imshow()、mat2gray()、等相关函数的用法及意义通过Matlab程序语言完成图像的空间域滤波处理，以达成边缘检测的目的二：实验内容在Matlab中，分别运用经典一阶梯度、Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子及Laplacian 算子进行目标图像的边缘检测，互相对比实验结果，分析差异三：实验平台Windows 7 Ultimate SP1Matlab 2012b四：实验代码及Matlab使用心得（注释中）%清空工作空间clc;%清屏clear all;%关闭所有绘图窗口close all;%定义一个矩阵I 用来存储待处理图像,用imread()函数读取的数据格式为unit8I = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\Matlab\data\barbara.png');%创建一个绘图窗口，并显示原图像figure(1);imshow(I);title('原图');%把unit8格式数据转换为doulbe格式，以便滤波计算I = double(I);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%经典一阶梯度%%%%%%%%%%%%%%%yjtdx = [0 0 0;-1 1 0;0 0 0];yjtdy = [0 -1 0;0 1 0;0 0 0];%imfilter()函数为一个滤波函数%其中有两个参数，外加一系列附加指令%如下中的I 代表被处理图像%yjtdx 代表滤波器%'replicate'是一个附加指令，因为处理过的数据，可能会超出原图像数据大小的上下限%这个附加指令令超出上下限的数据为最接近上下限的数据ImageYjtdx = imfilter(I, yjtdx, 'replicate');ImageYjtdy = imfilter(I, yjtdy, 'replicate');%将x与y方向上的处理结果进行几何平均，作为处理结果ImageYjtd= sqrt(ImageYjtdx.^2 + ImageYjtdy.^2);%figure()函数创建一个绘图窗口figure(2);%绘制处理后的图像%在用imshow()函数显示图像时要注意，因为现在的处理结果是double类型的，而不是unit8类型%而imshow()在显示图像时，只有unit8类型的矩阵图像数据可以直接输入直接显示%而对于double类型的矩阵，imshow()认为其灰度空间是从0到1，而不是从0-256或其它%也就是说，对于double类型的矩阵，imshow()函数不知道矩阵所代表的图像的灰度级数是多少%这时就需要用mat2gray()函数对double型矩阵做归一化，所谓归一化，就是把原矩阵中的数据%映射至0-1的数据空间中，这时，经m at2gray()函数处理过的矩阵，其中所有元素都在0-1范围内%再用imshow()函数进行显示，才可得到正常的显示结果imshow(mat2gray(ImageYjtd));title('经典一阶梯度处理结果'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Robert算子%%%%%%%%%%%%%%%%% Robert1 =[-1 0 0;0 1 00 0 0];Robert2 =[0 -1 0;1 0 00 0 0];ImageRobert1 = imfilter(I, Robert1, 'replicate');ImageRobert2 = imfilter(I, Robert2, 'replicate');ImageRobert = sqrt(ImageRobert1.^2 + ImageRobert2.^2);figure(3);imshow(mat2gray(ImageRobert));title('Robert算子处理结果'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sobel算子%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sobel1 = [1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1];Sobel2 = [-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];ImageSobel1 = imfilter(I, Sobel1, 'replicate');ImageSobel2 = imfilter(I, Sobel2, 'replicate');ImageSobel = sqrt(ImageSobel1.^2 + ImageSobel2.^2);figure(4);imshow(mat2gray(ImageSobel));title('Sobel算子处理结果'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Prewitt算子%%%%%%%%%%%%%%%%% Prewitt1 = [-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1];Prewitt2 = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1];ImagePrewitt1 = imfilter(I, Prewitt1, 'replicate');ImagePrewitt2 = imfilter(I, Prewitt2, 'replicate');ImagePrewitt = sqrt(ImagePrewitt1.^2 + ImagePrewitt2.^2);figure(5);imshow(mat2gray(ImagePrewitt));title('Prewitt算子处理结果'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Laplacian算子%%%%%%%%%%%%%%%% Laplacian = [0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];ImageLaplacian = imfilter(I, Laplacian, 'replicate');%滤波结果中可能出现负数，因此需要用abs()函数取绝对值ImageLaplacian = abs(ImageLaplacian);figure(6);imshow(mat2gray(ImageLaplacian));title('Laplacian算子处理结果'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%五：实验结果（仅列一例）六：实验心得1：Matlab部分Matlab是一个命令行式的、解释式的程序语言，学习难度低，在矩阵和数字处理上处速度也很快，有时间我会继续学习2：滤波算子部分1）：Laplacian算子对噪声比较敏感，图像颗粒感较强时得到的处理结果很差，在几乎没有噪声的图像中，Laplacian算子的处理结果却出奇的好。

图像处理技术在遥感图像解译中的应用与实践案例近年来，随着遥感技术的不断发展，图像处理技术在遥感图像解译中的应用越来越广泛。

图像处理技术可以提取遥感图像中的关键信息，帮助解读遥感图像，为地理科学研究、城市规划、资源管理等领域提供重要支持。

本文将介绍图像处理技术在遥感图像解译中的应用以及一些实践案例。

图像处理技术可以帮助提取地物边界和分类。

遥感图像中的地物往往由像素点组成，而图像处理技术可以根据像素点间的灰度、颜色等特征，将图像中的地物进行分类。

例如，通过阈值分割算法可以将遥感图像中的土地、水体、建筑物等不同地物进行分类。

图像处理技术还可通过形态学运算、边缘检测等方法提取地物边界，帮助研究人员对遥感图像进行进一步解译。

图像处理技术可以辅助遥感图像的特征提取。

遥感图像中蕴含着大量的地理、环境等信息，通过特征提取可以挖掘出这些信息，实现对地物的定量分析。

图像处理技术可以通过滤波、变换等方法来增强遥感图像的特征，并去除图像中的噪声。

例如，通过使用小波变换可以对遥感图像的纹理特征进行突出，从而便于识别和分析土地利用类型。

图像处理技术还可以运用主成分分析、线性判别分析等方法来提取遥感图像的特征，并将其用于地表覆盖分析、植被状况评估等领域。

再次，图像处理技术在图像配准和拼接方面也发挥了重要作用。

遥感图像往往由多幅单幅图像拼接而成，而图像处理技术可以帮助实现不同图像之间的精确配准。

通过图像配准技术，多幅遥感图像可以在同一坐标系下对齐，为后续的地物提取与分析提供一致性的基础。

基于图像处理技术，可以将遥感图像中连续的、部分重叠的图像进行拼接，生成全景图像，提供较大范围内的观测结果。

图像处理技术在遥感图像解译中的应用已经在实际项目中得到了广泛的应用。

例如，在城市规划领域，通过遥感图像解译与图像处理技术的相结合，可以实现对城市区域的土地利用与覆盖的高精度提取。

在资源管理方面，利用图像处理技术，可以对农田、森林等资源进行动态监测与评估，实现精细化管理。

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。

实验名称：空间滤波一、 实验内容1. 对影像进行中值滤波。

2. 对影像进行Sobel 滤波。

二、 实验所用的仪器设备，包括所用到的数据Window7/XP 操作系统电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI4.3)，TM 单波段卫星遥感影像PCA 。

三、 实验原理（一） 中值滤波1. 定义：是一种非线性的平滑方法，对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其居于中间位置的值代替窗口中心像素的灰度值。

2. 中间值的取法：当邻域内像元数为偶数时，取排序后中间两像元值的平均值；当邻域内的像素数为奇数时，取排序后的位于中间位置的像元的灰度。

3. 优缺点：抑制噪声的同时能够有效保护边缘少受模糊，但是对点、线等细节较多的图像却不太合适。

当窗口内噪声点的个数大于窗口宽度的一半时，中值滤波的效果不好，因此正确选择窗口的尺寸是用好中值滤波的重要环节。

（二） Sobel 滤波1. Sobel 算子： Sobel 算子是图像处理中的算子之一，主要用于边缘检测。

在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。

在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。

2. 核心公式：该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。

如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:AG and A G +⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+++---=+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+-+-+-=121000121101202101y x 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。

然后可用以下公式计算梯度方向。

如果以上的角度θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。

3. Sobel 滤波：Sobel 滤波是通过Sobel 算子与原始影像进行卷积实现的。

4. 优缺点：该滤波方式使图像的非线性边缘增强。

MatIab技术遥感图像处理实例分析遥感图像处理是一项涵盖多个领域的复杂任务，它在环境保护、农业、城市规划等众多领域中都有着重要的应用。

MatIab作为一种广泛应用于科学计算与数据可视化的编程语言，提供了丰富的工具箱和函数，用于处理和分析遥感图像数据。

本文将通过实例来探讨MatIab在遥感图像处理中的应用，重点分析图像预处理、特征提取以及分类与监督分析等方面的技术。

一、图像预处理在遥感图像处理中，预处理是一个必不可少的步骤。

图像预处理的目标是去除图像中的噪声、改善图像质量，并增强图像特征。

MaUab提供了多种图像滤波和增强的函数，可以有效地进行图像预处理。

例如，在进行图像去噪时，可以使用Mauab中的中值滤波函数。

中值滤波是一种非常适用于去除椒盐噪声的滤波方法。

首先，加载遥感图像数据，并通过MatIab的傅里叶变换函数将图像转换为频域数据。

然后，使用中值滤波函数对频域数据进行处理，最后再通过傅里叶逆变换将图像转换回空域数据。

通过这个简单的步骤，我们可以去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和质量。

除了去噪外，图像增强也是图像预处理的重要任务。

Mat1ab提供了多种图像增强算法，如直方图均衡化和小波变换。

直方图均衡化是一种通过改变图像的灰度级分布来提高图像对比度的方法。

可以通过Mat1ab的直方图均衡化函数来实现，只需要将输入图像作为参数传递给函数即可。

小波变换是一种时频分析方法，可以同时提供图像的时域和频域信息。

在图像增强中，可以使用小波变换来处理图像的高频部分，从而增强图像的边缘和细节。

二、特征提取在遥感图像处理中，特征提取是一项关键任务。

特征提取是指从图像中提取出最具代表性的信息，以便进行分类和分析。

Mat1ab提供了多种特征提取算法，如纹理特征和形状特征。

纹理特征是用于描述图像不同区域纹理特点的特征。

MatIab提供了多种计算纹理特征的函数，如灰度共生矩阵、GabOr滤波器等。

例如，可以使用Mat1ab的灰度共生矩阵函数来计算图像的纹理特征。

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。

遥感数字图像处理实验报告（实验五）姓名：学号：班级：指导老师：1）项目名称：遥感图像光谱增强处理2）实验目的：实验ERDAS软件进行如下实验并掌握其操作方法1.主成份分析，主成份逆变换，主成份占总能量的百分比计算；2.RGB-HIS相互转换，图像融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。

3）实验原理：ERDAS IMAGINE 是美国 ERDAS 公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件。

它是以模块化的方式提供给用户的，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。

本次试验所涉及的均为该软件有关图像运算的一些功能。

4）数据来源及数据基本信息：数据来自国际科学数据服务平台，Landsat5 2010年9月18日的图像，图像共7个波段，波段1-5和波段7的空间分辨率为30米，6波段（热红外波段）的空间分辨率为120米。

对应的波段、波长、分辨率、主要作用如表：图像采用的投影为WGS 84投影，条带号为122，行编号为36，覆盖豫东、皖北、苏北、鲁西四省交界地区。

5）实验过程：主成份分析（PCA, 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 IMAGING 提供的主成份变换功能最大可以对含有256个波段的图像进行转换压缩。

具体步骤如下：Main —— image interpreter —— spectral enhancement —— principal comp ——principal components 对话框，并进行如下参数设置，如图：点击tools——edit text files 打开对话框，其中显示有各波段能量250.879945226353142.35099348637618.436418108432355.5777731988779483.2445004061740521.1614649640590940.7869031272060705使用计算器计算：250.879945226353 / (250.879945226353 + 142.350993486376 + 18.43641810843235 + 5.577773198877948 + 3.244500406174052 + 1.161464964059094 + 0.7869031272060705)= 250.879945226353 / 422.4379985174785145 = 59.388583912148413833934608092912%去相关拉伸（Decorrelation Stretch）：去相关拉伸是对图像的主成分进行对比度拉伸处理，而不是对原始图像进行拉伸，在操作时只需输入原始图像就可以了，系统将首先对原始图像进行主成分变换，并对主成分图像进行对比度拉伸处理，然后进行主成分逆变换，依据当时变换的特征矩阵，将图像恢复到RGB彩色空间，达到图像增强的目的。