第三章遥感数字图像增强处理
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第一章概论1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,可以分为数字图像和模拟图像。
数字图像:可用计算机存储和处理,空间坐标和灰度均不连续。
模拟图像:计算机无法直接处理,空间坐标和明暗程度连续变化。
2遥感数字图像中的像素值称为亮度值(灰度值/DN值),它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面:图像增强、图像校正、信息提取。
1)图像增强:用来改善图像的对比度,突出感兴趣的地物信息,提高图像大的目视解译效果,它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换(K—L/K—T)、彩色合成、代数运算、融合等。
图像显示:为了理解数字图像中的内容,或对处理结果进行对比。
图像拉伸:为了提高图像的对比度(亮度的最大值与最小值的比值),改善图像的显示效果。
2)图像校正(恢复/复原):为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。
注意:图像校正包括辐射和几何校正,前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率,后者利用已有的参照系修改像素坐标,使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。
3)信息提取:从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。
包括图像分割、分类等。
图像分割:用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。
分割的结果可作为监督分类的训练区。
图像分类:按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。
3、遥感数字图像处理系统:硬件系统(输入、存储、处理、显示、输出),软件系统。
4、数字图像处理的两种观点:离散方法(空间域)、连续方法(频率域)2.遥感图像的获取和存储1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。
遥感的实施依赖于遥感系统2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间,从信息收集、储存、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。
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。