ENVI实习直方图匹配,校正,分类

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1、ENVI实习一实验目的（1）主要学习ENVI软件的基本功能（2）ENVI软件完成影像增强（包括直方图匹配和去云）、融合、正射校正和监督、非监督分类四个大方面的试验。（3）掌握视窗操作模块的功能和操作技能二软件和设备ENVI4.5一套三实验原理各个任务的试验原理和操作详细见下面操作，再次不详述。一、图像增强（算法、原理、对比图）1、直方图匹配在ENVI中使用HistogramMatching工具可以自动地把一幅实现图像的直方图匹配到另一幅上，从而使两幅图像的亮度分布尽可能地接近。使用该功能以后，在该功能被启动的窗口内，输入直方图将发生变化，以与所选图像显示窗口的当前输出直方

2、图相匹配。在灰阶和彩色图像上，都可以使用该功能。操作步骤：选择Enhance>HistogramMatching，出现HistogramMatchingInputparameters对话框，在MatchTo中选择想匹配的图像。在InputHistogram会有Image、Scroll、Zoom、Band、、ROI来选择如数直方图的来源，下图为输入图像数据及其所用的拉伸（直方图匹配之前）：下图为MatchTo想匹配的图像及其拉伸：利用直方图匹配后图像2的直方图结果：从结果可以看出，匹配后的图像在亮度上已经明显增强，从偏暗增强为较亮；其直方图与#1中的图像直方图在亮度上分布也

3、很接近。1、图像去云常规的云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同，对在大范围内存在薄云的影像来说，采用同态滤波法较好。同态滤波法把频率过滤与灰度变化结合起来，分离云与背景地物，最终从影像中去除云的影响，这种方法由于涉及到滤波器以及截至频率的选择，在滤波的过程中有时会导致一些有用信息的丢失。对于局部有云的影像来说，一般使用时间平均法，这种算法适用于地物特征随时间变化较小的地区，如荒漠、戈壁等地区；对于植被覆盖茂密的地区，由于植被的长势与时间有密切的关系，不同时相的植被长势在影像中有明显的区别，这种简单的替代算法不再适用。对影像进行去云处理，不光是要简单地提高影像分类及制图的

4、精度，同时也是对影像进行大气纠正以及对地物信息进行提取的重要步骤。最好有一种算法是能够从影像中去除云的影响，同时还能够恢复不同云区覆盖下的地物光谱信息。在本例中，我选择的去云方法没有用常规的空间域图像增强，滤波等方法，而是利用自己定义掩膜的方法。具体操作步骤如下：1）使用BasicTool>statistics>computestatistic,弹出如下ComputeStatisticsInputFile对话框。点击OK，弹出如下对话框。选择Histograms复选框2）然后点击OK，查看统计信息。取两条绿线间的灰度值阈值范围62.5-87.5，然后使用BasicTool

5、>masking>ApplyMask，弹出对话框。点击MaskOption>BuildMask，弹出MaskDefinition对话框，选择Option>SelectInputMaskDataRange，选中需处理的影像文件，点击OK。又弹出InputforDataRangeMask对话框，在DataMinValue文本框中输入62.5，在DataMax对话框中输入87.5，然后选择MaskPixelifAnybandmatchesrange。点击OK！然后再在MaskDefinition中选择Memory，点击OK，此时已经生成了掩膜结果：3）可在AvailableBa

6、ndsList中看到MaskBand。然后在ApplyMask对话框中点击OK。会弹出ApplyMaskParameters对话框，点击Memory，点击OK。.此时在AvailableBandsList中显示出掩膜后结果。对比图如下：二、图像融合试验1、ENVI中的融合算法由于由于不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时间分辨率，如果将它们各自的优势综合起来，可以弥补单一图像上信息的不足。遥感数据融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较高的空间分辨率（高空间分辨率数据），同时又具有多光谱特征（较低分辨率数据），从而达到图像增强的目的

7、。图像融合的关键是融合前两幅图像的配准（Registration）以及处理过程中融合方法的选择，只有将不同空间分辨率的图像精确地进行了配准，使两种分辨率的影像覆盖同一地理区域、有相同的像素大小、影像大小以及相同的方位，才可能得到满意的融合效果；而对于融合方法的选择，则取决于被融合图像的特性以及融合的目的，同时，需要对融合方法的原理有正确的认识。融合方法有很多，典型的有HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt等。下面介绍一下原理：（1）HSV（hue,saturation,andvalue：色调，饱和