遥感数字图像增强处理

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1、第五章遥感数字图像增强处理1为什么进行图像增强？图像的目视效果较差，对比度不够、图像模糊，边缘部分或线状地物不够突出，波段多数据量过大等等。图像增强的目的：通过图像增强技术，改善图像质量、提高图像目视效果、突出所需要的信息、压缩图像数据量，有利于分析判读或作进一步的处理。图像增强的方法：改变图像的灰度等级，提高图像对比度；消除边缘和噪声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化图像；合成彩色图像；压缩图像数据量，突出主要信息等。2总体上，图像增强的方法主要归属于两类空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像；频率域增强：对图像进行傅里叶变换，然后对变换后的频率域

2、图像的频谱进行修改，以达到增强的目的。3图像增强的主要内容：4伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。5假彩色合成又称彩色合成。根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。合成彩色影像常与天然色彩不同，且可任意变换，故称假彩色影像。6彩色变换反色彩色图转灰度图真彩图转256色图（真彩图中包含最多达224种颜色）7加法运算：多图像求平均值，减少加性随机噪声。差值运算：动态监测，图像背景消除及目标识别。比值运算：去除地形坡度和方向引起的辐射量变化，比

3、率图像（颜色和多光谱图像分析）。乘法运算：乘以掩膜图像，仅留下感兴趣的地物。植被指数：绿色植物叶子的细胞结构在近红外具有高发射率，其叶绿素在红光波段具有强吸收。因此在多光谱图像中，用红外/红波段图像做比值运算，在比值图像上植被区域具有高亮度值，甚至在绿色生物量很高时达到饱和，从而可以提取植被信息。8K-T变换：Kanth-Thomas于1976年发现了一种线性变换，是坐标轴发生旋转，选转之后坐标轴的方向与地物，特别是和植被的生长及图土壤有密切的关系。这种变换就是K-T变换，又称缨帽变换。MSS：y1亮度分量，主要反映了土壤反射率变化的信息；y2绿度分量，主要反映了地

4、面植物的绿度；y3黄度分量，主要说明了植物的枯萎程度；y4没有实际意义。TM：y1亮度，TM六个波段亮度值的加权和，反映了总体的亮度变化。y2绿度，与亮度分量垂直，是近红外与可见光波段的对比。y3湿度，与土壤的湿度有关。95.1辐射增强空间域：指图像平面所在的二维平面。空间域增强：指在图像平面上直接针对每个像元点进行处理，处理后像元的位置不变。包括点运算和邻域运算。点运算：对于一幅输入图像，经过点运算后产生的输出图像的灰度值仅由相应输入像素点的灰度值决定，与周围的像元不发生直接联系。又可称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换，是辐射增强的主要方法。10辐射增强：通过直接改

5、变图像中像元的亮度值来改变图像的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。一般来说，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，增强处理可将其灰度范围拉伸到0～255的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。辐射增强主要以图像的灰度直方图作为分析处理的基础。115.1.1直方图1.定义灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。确定图像像元的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级，纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值，做出的条形统计图即为灰度直方图。1213直方图数字影像142.直方图的性质反映了

6、图像中的灰度分布规律；任何一幅特定的图像都有惟一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图；如果一幅图像有两个不相连的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。153.直方图的应用每一幅影像都可以求出其像元亮度值的直方图，观察直方图的形态，可以粗略地分析影像的质量。一般来说，一幅包含大量像元的影像，其像元亮度值应符合统计分布规律，即假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。实际工作中，若影像的直方图接近正态分布，则说明影像中像元的亮度接近随机分布，是一幅适合用统计方法分析的影像。16从直方图形态判断影像质量174.累积直方

7、图以横轴表示灰度级，纵轴表示每一灰度级及其以下所具有的像元数或此像元数占总像元数的比值，做出的直方图。可看做是累积离散概率分布。x表示灰度级，h(x)为灰度级的概率密度即某灰度级的像元比例值，c(x)为某灰度级的累积概率密度即某灰度级的累积比例值。1819为了改善影像的对比度，必须改变影像像元的亮度值，并且这种改变需符合一定的数学规律，即在运算过程中有一个变换函数。如果变换函数是线性的或分段线性的，这种变换就是线性变换。线性变换是图像增强处理最常用的方法。1.线性变换按比例扩大原始灰度级的范围，以充分利用显示设备的动态范围，使变换后图像的