2遥感图像增强——空间滤波(教案)

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1、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

2、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(JH)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

3、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。滤波可用于各种不同

4、的冃的。均值和高斯滤波常用于综合的一个图像；中值滤波多用于多川于消除随机噪声；白适应框滤波用于纠正“盐和胡椒粒”随机噪声及像元亮度与图像背景有关的但含噪声数据；众数滤波适宜于在经过矢量到栅格转换后的图像上填补多边形之间的空隙；边缘增强滤波则增强在连续表面上变化的区域；高斯滤波强调那些相对于逐渐变化的区域Z间的边界；用户自定义滤波文件选项则可用于模拟模型。在操作时，首先要求选择使用滤波类型为：均值、高斯、中值、自适应框、众数、边缘增强、高通滤波、用户自定义、或具他尺寸滤波。如果所选滤波类型有多种滤波器尺寸，必须指定岀所希望的使用哪一•种。然后

5、，要求输入要滤波的图像名及要产心的输出图像的新文件名。二、实验目的了解空间滤波的操作过程和空间滤波对图像产生的效果。三、实验步骤点击“ToolsFilter”，弹出一个预览窗口及如下图所示面板：上图的操作步骤如下：首先，在“hiputImage”与uOutputImage”标签右边卜-拉文本椎内选择输入输出内存区，在“Mask”标签右边下拉文本框内选择是否操作范围（整个影像或掩膜区域影像）；其次，在“FilterSize”标签下选择模板矩阵大小。也可自定义。再次，在“FilterType”标签下选择滤波类型。滤波器也可以自定义，方法是点击

6、“Custom”选项卡，上图变为下图：在"FilterSize"标签下设置模板矩阵大小（上图为11*11）,在矩阵中输入自定义滤波器的数值，点击"Noimalize”将矩阵正交归一化。最后，点击“Apply”按钮即可。四、实验总结1传统的空间滤波方法有些不足的地方。传统滤波方法对数字图像进行空间滤波的处理，强调了像元少其周围相邻像元的关系，每个像元处理后的灰度值是在它口身及其周围像元的灰度值参与下经过运算处理得到的。各种算法都涉及到了一个固定值的模板，模板的值不随像元运算顺序的变化而变化，是一种静态的运算。但是，实际上每个像元的灰度值与具周

7、围的像元灰度值的关系并不是一种固定的类似模板描述的关系。在不同的区域，地物的性质不一样，地物接受到太阳辐射时的天顶角、A阳高度角是不同的，太阳辐射投射到地物时由于光的特性会发生散射、衍射、反射、投射、折射等。在某个像元的太阳辐射的散射对该像元周围的像元影响比较大，不同的像元其周围受到该像元的影响不一样。因此，可以采用一些动态的运算方法，以模拟随着像元的不同位置，根据不同的像元周围的像元值來确定该像元的灰度值，获得另外一•种效果。2遥感图像的空间滤波是一种图像增强的一种方法，主要的忖的是经过处理后，可以更好的对图像进行分析、判读、理解、识别，

8、提取其中丰富的遥感信息。因此是否对遥感图像要进行滤波处理应该依据研究的需要而定。盲目的进行遥感图像主成分变换是不可収的。3空间滤波只是图像增强的方法2—，其它的还包括对比度变换、