遥感图像辐射处理课件.ppt

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1、遥感图像辐射处理1主要内容遥感图像的辐射处理遥感图像增强多光谱图像运算遥感信息复合2遥感图像的辐射处理辐射误差传感器输出的电磁波能量与目标本身辐射的能量之差。引起辐射误差的原因传感器本身的性能太阳位置和角度条件地形影响大气条件,等遥感图像的辐射误差传感器本身的性能引起的辐射误差地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差大气的散射和吸收引起的辐射误差遥感图像的辐射处理------定量遥感的基础传感器辐射定标辐射校正3-----对传感器的探测值进行标定，用以确定传感器入口处的准确辐射值。绝对定标建立传感器测量的数字信号(DN)与对应的辐射能量之间的

2、数量关系。绝对定标在卫星发射前后都要进行。相对定标得出目标中某一点的辐射亮度与其他点的相对值。又称为传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。传感器辐射定标4影像的辐射校正太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正大气校正辐射校正------消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声。5影像的辐射校正方法一：简化的理论计算可见光和近红外波段，求反射率传感器入口处的辐射亮度：地面反射率对热红外波段，求出地物的辐射亮度后，以普朗克公式求地物温度6方

3、法二：利用图象本身来求反射率内部平均法平场域法对数残差法方法三：借助已知地物光谱反射率的经验方法7太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正太阳高度角引起的辐射误差校正：太阳光线倾斜照射时获取的图像太阳光线垂直照射时获取的图像定量：需要太阳高度角波段图像比值运算地形影响引起的辐射误差校正定量计算：需要DEM一般也可采用比值运算8大气校正消除大气对太阳辐射或目标辐射的吸收和散射影响。方法一：基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正原理：在遥感成像的同时，同步获取成像目标的反射率，或通过预先设置已知反射率的目标，把地面实况数据与传感器的输出数据进行比

4、较，来消除大气的影响。卫星观测值未受大气影响的地面实测值大气校正公式大气影响9方法二：利用波段的特性进行大气校正1、回归分析法对MSS4、7波段原理：利用散射主要发生在短波波段的图像上的特点。大气校正公式：102、直方图法图像中亮度为零的目标，如深海水体、阴影等，只有在没有受大气影响的情况下，其亮度值才可能为零。11遥感图像增强概念为特定目的，突出表现遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不必要的信息，使图像更易判读。实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。图像增强不增加原始图像的信息。方法空间域：直接对图像进行各种运算以得到所需的增强结

5、果。频率域：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，以达到增强的目的。12图像处理的有力工具——直方图----反映了一幅图像中灰度级与其出现概率之间的关系。1314图像累积直方图15空间域增强彩色增强空间滤波反差调整16反差调整线性变换非线性变换直方图均衡化直方图正态化直方图匹配密度分割图像灰度反转17线性变换反差调整18直方图均衡化反差调整19原理：原始图像直方图设均衡后的图像直方图2021直方图正态化反差调整22设原图像直方图为正态化后图像的直方图正态化：原图像上灰度值为０～Ｋ的像素其灰度值合并为正态化后图像

6、的灰度值０原图像上灰度值为Ｋ＋１～Ｌ的像素其灰度值合并为正态化后图像的第一个灰度值23直方图匹配通过非线性变换使一个图像的直方图与另一个图像的直方图类似。利用不同时间、由于太阳高度角或大气影响引起差异的图像进行图像镶嵌和变化检测时非常有用。进行直方图匹配的两幅图像应有相似的特性：图像直方图总体形状应类似；图像中黑与亮特征应相同；对某些应用，图像的空间分辨率应相同；图像上地物分布应相同。直方图匹配时可建立一个查找表来作为变换函数。反差调整24密度分割反差调整25其它非线性变换对数变换、指数变换、平方根变换、标准偏差变换、直方图周期性变换等。对

7、数变换指数变换平方根变换反差调整26图像灰度反转对图像灰度范围进行线性或非线性取反，产生一幅与输入图像灰度相反的图像。条件反转简单反转反差调整27彩色增强伪彩色增强把黑白图像的各不同灰度级按照线性或非线性的映射变换函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像。假彩色增强通过映射变换函数将一幅自然彩色图像或多光谱图像或超光谱图像变换成新的三基色分量，彩色合成使增强图像中各目标呈现出与原图像中不同的彩色。彩色变换彩色不同描述模式间的转换。（RGBHIS）28伪彩色增强（可使原图像细节更易辨认，目标更容易识别）密度分割法灰度——彩色变换合成法灰度为0时

8、呈蓝色，灰度为L/2时呈绿色，灰度为L时呈红色；灰度为其它值时由三基色混合成不同的色调。彩色增强29假彩色增强使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中，从而更受人注目；