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1、第三节遥感图像增强、遥感图像光学（RGB）原理三色光合成加、减法蓝红绿白黄品红青1、加法R1/3+B1/3+G1/3=1（白）青黄品红黑红绿蓝2、减法1（白）-（R1/3+B1/3+G1/3）=0（黑）3、彩色合成原始图像色系：红红无无黄无品红无白红绿蓝黄青品红黑蓝无无蓝无青品红无绿无绿无黄青无无红红无无黄无品红无蓝无无蓝无青品红无绿无绿无黄青无无白红绿蓝黄青品红黑红滤片：绿滤片：蓝滤片：合成：恢复原来色彩：一、遥感图像数字增强意义目的：突出遥感图像某些信息削弱或除去不需要的信息实质：是增强感兴趣目标和周围背景图像间的
2、反差效果：损失一些信息二、图像增强处理技术可以分类（一）空间域（基于图像域的方法）直接对图像进行各种运算以得到需要的增强结果，在像素组成的空间里直接对像素进行操作（二）、频率域处理（基于变换域的方法）指先将空间域图像变换成频率域图像，然后在频率域中对图像的频谱进行处理，以达到增强图像的目的期望频率Hamming带通频率Bartlett带通频率频率采样频率相应滤波器（一）空间域处理g(x,y)=EH[f(x,y)]g(x,y)处理后图像，f(x,y)为点,某面域（邻域）1、基于像素处理逼近点2、基于模板处理对小的子图像（
3、模板）空域变换增强：g(x,y)=EH[f(x,y)]g(x,y)值由(x,y)点的f(x,y)值决定，EH为灰度变换，则t=EH(s)具体方法：1、直接对每个像素进行灰度调整操作a.增强对比度数字图像直方图EH如图增强对比度代码：X1=imread('2zong.jpg');figure,imshow(X1)f0=0;g0=0;f1=70;g1=30;f2=180;g2=230;f3=255;g3=255;%绘制变换曲线figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3])axistight
4、,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensitytransformation')r1=(g1-g0)/(f1-f0);b1=g0-r1*f0;r2=(g2-g1)/(f2-f1);b2=g1-r2*f1;r3=(g3-g2)/(f3-f2);b3=g2-r3*f2;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);%变换矩阵中的每个元素fori=1:mforj=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if(f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=r1*f+b1;elseif(
5、f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r2*f+b2;elseif(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;endendendfigure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3])axistight,xlabel('f'),ylabel('g')figure,imshow(mat2gray(g))b图像求反EH如图X1=imread('2zong.jpg');figure,imshow(X1)f1=200;%f1和g1分别为f，g的最大值g1=256;figure,plo
6、t([0,f1],[g1,0])axistight,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensitytransformation')k=g1/f1;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);fori=1:m%转换矩阵的每个元素forj=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if(f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=g1-k*f;elseg(i,j)=0;endendendfigure,imshow(mat2gray(g))图像求反代码：c动态范围压缩EH如图X1=
7、imread('2zong.jpg');figure,imshow(X1)%绘制变换曲线，c=255/log(256);x=0:1:255;y=c*log(1+x);figure,plot(x,y)axistight,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensitytransformation')%转换矩阵中的每个元素[m,n]=size(X1);X2=double(X1);fori=1:mforj=1:ng(i,j)=c*log(X2(i,j)+1);endendfigure,imsho
8、w(mat2gray(g))动态范围压缩代码：d二值化处理：EH如图EH如图EH如图figure,plot([0,f1,f1,255],[0,0,255,255])axistight,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensitytransformation')%[m,n]=size(X1);X2=
