5第五章图像增强.ppt

第五章 遥感数字图像增强处理 第一节 辐射增强 第二节 空间增强 第三节 彩色增强 第四节 图像运算 第五节 遥感图像的变换 第六节 遥感信息融合 教学要求： 掌握辐射增强、空间域增强、频率域增强、彩色增强、图像运算和多光谱增强的基本原理与操作方法。 教学重点： 辐射增强、图像运算、多光谱增强（图像变换） 教学难点： 频率域增强 图像增强 目的： 按特定要求突出图像中的某些信息，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。(如提高对比度，消除边缘及噪声、平滑图像，突出边缘或线状地物、锐化图像，合成彩色图像，压缩数据量等.) 图像增强处理分类： 频率域处理法：卷积＋傅立叶变换 空间域处理法：直接对像素处理 评定： 主观视觉评定 说明：（p162） 遥感图像增强是相对的，在增强某些方面信息的同时，也会压抑了另一部分信息。 一种图像增强方法效果的好坏，除与算法本身优劣有一定关系外，还与图像本身质量有关，因此，很难找到一种算法很任何情况下都好。 实际工作中常根据遥感图像数据特点和工作要求来选择合理的图像增强处理方法。 遥感图像增强处理方法很多，但从信息提取的角度看，有些方法之间的差异较小。 本章仅介绍一些最常用而且有效的方法。 第一节 辐射增强 （点处理） 辐射增强：通过直接改变图像中像元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。 在图像平面上直接针对每个像元进行处理，但处理后像元的位置不变。 辐射增强主要以图像的灰度直方图作为分析处理的基础。 第一节 辐射增强 一、直方图 二、线性变换 三、非线性变换 四、其它变换（直方图处理） 一、直方图 1、灰度直方图：是灰度级的函数，描述了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，以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，做出的条形统计图就是灰度直方图。 2、直方图的性质 （1）直方图反映了图像中的灰度分布规律。 （2）任何一幅图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可能有相同的直方图。 3、直方图的应用 根据直方图的形态可以大致推断图像质量的好坏。 一般直方图呈正态分布的图像，质量比较好。 直方图分析是图像分析的基础，通过有目的地改变直方图形态，可改善图像质量。 二、线性变换 为了改善图像对比度，就要改变图像像元的亮度值，而这种改变要符合一定的数学规律，即在运算过程中要有一个变换函数。 如果变换函数是线性的或者是分段线性的，此变换就是线性变换。它是图像增强处理中常用的方法。 亮度值Xa（0～15）变成Xb（0～30），变换函数成一条直线OO′ 1、线性变换 其中[a1,a2]是原始图像的亮度级范围，[b1,b2]是变换后的亮度级范围。线性拉伸一方面可以调整亮度变化范围，同时也可以进一步消除大气影响，因此能提高图像的质量。 注意：如果 b2-b1a2-a1，则亮度范围缩小，图像被压缩；反之，亮度范围变大，图像被拉伸 2、分段线性变换 有时为了更好地调节图像的对比度，需要在一些亮度段拉伸，而在另一些亮度段压缩，这就是分段线性拉伸。 分段线性变换时，变换函数不同，在变换坐标系中成为折线，折线的间断点的位置根据需要决定。 三、非线性变换 指数变换增强亮度较高的部分（亮区扩展）,抑制较暗部分； 对数变换增强低亮度部分（暗区扩展）,如潮湿地区或山背坡； 其曲线形态可以调整，从而实现不同的拉伸比例。 对图像进行对比度增强后的结果图： 四、其它变换（直方图处理） 为了使图像的灰度范围均匀分布，增大反差，使图像细节清晰，常采用直方图均衡化和直方图规定化等非线性变换。 1、直方图均衡化 直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像，经过一种变换，使之演变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像。 图像直方图均衡化后对比图（左面为原图，右面为结果图） 直方图均衡化后的效果： 1）各灰度级出现频率近似相等； 2）原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率高的灰度级被拉伸，使亮度集中于中部的图像得到改善，增强图像上大面积地物与周围地物的反差。 2、直方图规定化（指定直方图法） 使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像进行变换的增强方法。 直方图规定化（直方图匹配）常作为相邻图像拼接（图像镶嵌）或应用多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工作； 通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的色调差异。 第二节 空间增强 目的： 1、突出图像上的某些特征，如突出边缘或线性地物，有时也叫做边缘增强；2、去除某些特征，如抑制图像噪声。 方法： 强调了像元与周围相