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1、ENVI初步学习和影像增强处理一.实验目的通过对课程的学习,结合ENVI软件中文指导书,学习和掌握ENVI软件的基本操作,学会使用ENVI软件对遥感影像进行分析增强处理,加深对《遥感原理及应用》这门课的学习,为以后的实践工作打好坚实的基础。二.实验数据介绍该次实验所使用数据为甘肃舟曲灾前遥感影像,图像名称为liubo07082972。另一幅图像同样为该名称。三.实验过程Ⅰ.软件的基本操作ENVI主工具条:1.图像的输入与输出.首先启动ENVI,选择File-OpenImageFile,出现EnterDataFilename对话框,选择文件的正确路径,点击文件名,再点击“OK”打开文
2、件。2.在打开的AvailableBandList菜单中,可以显示图像的各个波段的基本信息,其中“GrayScale”为灰色显示,“RGBColor”为彩色合成,并且可以选择彩色合成的波段,单击“Load”就可显示图像,打开的图像由三部分组成:Scroll(滚动窗口、主图像窗口、以及缩放(Zoom窗口,可以使用多个显示窗口组,组中每个窗口的大小都可以调整。其中菜单中的“NewDiaplay”可以打开一个新的图像。3.在“AvailableBandsList”菜单中选择“AvailableFilesList”还可以可以显示出遥感图像的基本信息,具体如图所示:4.若要保存图像,需要在图
3、像所在窗口中选择File-SaveImageAs-ImageFile,弹出OutputDisplaytoImageFile对话框。对于单波段图像,选择8-bitColor,而多波段彩色合成图像则选择24-bitColor图像的保存方式有两种:一是直接保存为文件;二是选“Memory”,记忆在“AvailableBandsList”菜单中。Ⅱ.图像增强与变换一.空间域增强1.线性变换线性拉伸:线性拉伸的最小和最大值分别设置为0和255,两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值,选择Stretch_Type>LinearContrastStretch。分段线性拉伸:分段线性对比度拉伸
4、可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定。当在点之间提供线性拉伸时,线段在点处连接起来,选择Stretch_Type>PiecewiseLinear。2.非线性变换高斯拉伸:选择Stretch_Type>Gaussian.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值,选择Options>SetGaussianStdv.设置高斯标准差平方根拉伸:选择Stretch_Type>SquareRoot.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值。3.直方图均衡化选择Stretch_Type>Equalization.输入直方图显示未被修改的数据分布。输出直方
5、图用一条红色曲线显示均衡化函数,被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。4.直方图规定化选择Stretch_Type>Arbitrary.通过点击或按住鼠标左键绘制输出直方图的线段,在OutputHistogram窗口内绘制输出直方图。任意的直方图将用绿色来显示。输出直方图用红色显示你的直方图,匹配的数据函数用白色曲线。5.图像平滑选择filter中的smooth(5*5选项进行图像平滑处理。6.图像锐化选择filter中的sharpen(10选项进行图像平滑处理。二.频率域增强1.傅里叶变换傅里叶变换:傅立叶分析是一种将图像分成空间上各种频率成分的数学方法。实际上,快速的傅立叶变换被原来
6、将数据变换成一个复杂的强调频率分布的图像。ENVI中FFT滤波包括图像正向的FFT、频率滤波器的交互式建立、滤波器的应用,以及FFT向原始数据空间的逆变换。当前,FFT处理没有用到ENVItiling程序,因此能被处理的图像大小受到系统可利用内存的限制。FFT图像是“复数”数据类型,它占用了类似大小的字节图像的8倍内存。快速傅里叶变换:正向的FFT生成的图像能显示水平和垂直空间上的频率成分。图像的平均亮度值显示在变换后图像的中心。远离中心的像元代表图像中增加的空间频率成分。这一滤波能被设计为消除特殊的频率成分,并能进行逆向变换。在filter中选择FFTfiltering,然后选择
7、forwardFFT进行快速傅里叶变换。2.频率域平滑先对影像进行FFT变换(使用低通滤波,之后对得到的进行InverseFFT变换进而得到平滑处理的影响。低通滤波器可使信息源的低频通过而对高频加以抑制。由于抑制了反映灰度骤变的边缘特征的高频信息及包含在高频中的孤立点噪声,所以低通滤波起了平滑图像去噪声的处理作用。进行FFT变换进行InverseFFT换平滑后的效果3.频率域锐化先对影像进行FFT变换(使用高通滤波,之后对得到的进行InverseFFT变换进而得到锐化
