遙感第五章 遙感圖像處理—圖像增強 (1)

1、第五章第五章 遙感圖像處理遙感圖像處理圖像增強圖像增強 遙感圖像增強是為特定目的，突出遙感圖像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使圖像更易判讀。圖像增強的實質(zhì)是提高圖像質(zhì)量和突出所需信息，從而有利于分析判讀或進(jìn)一步處理。圖像灰度直方圖反映了一幅圖像中灰度級與其出現(xiàn)概率之間的關(guān)系，用平面直角坐標(biāo)系表示圖像像元灰度分布狀態(tài)。橫軸表示灰度級，縱軸表示灰度級為gi的像元個數(shù)mi占像元總數(shù)的百分比（Pi=mi/M)。將Pi繪于圖上，所形成的統(tǒng)計直方圖叫灰度直方圖。一、灰度直方圖一、灰度直方圖通過灰度直方圖可以直觀地了解圖像的特性。通過灰度直方圖可以直觀地了解圖像的特性。 主要通過改變圖像灰度分布

2、態(tài)勢，擴展灰度分布區(qū)間，達(dá)到主要通過改變圖像灰度分布態(tài)勢，擴展灰度分布區(qū)間，達(dá)到增加反差的目的。增加反差的目的。1、線性增強、線性增強 若增強前后灰度函數(shù)關(guān)系符合以下線性關(guān)系式，則稱為若增強前后灰度函數(shù)關(guān)系符合以下線性關(guān)系式，則稱為線性增強，也稱線性增強，也稱“線性拉伸線性拉伸”：bkggijij二、圖像對比度增強二、圖像對比度增強反差增強反差增強ijgijg)/(minmaxminmaxggggkk為斜率為增強后灰度值；為增強后灰度值；為增強前灰度值；為增強前灰度值；bkggijijb為常數(shù)為常數(shù) minminkggb舉例：舉例：某地某地TM圖像，增強前灰度最大值為圖像，增強前灰度最大值為6

3、2，最小，最小值為值為10，選擇，選擇0-255灰度級進(jìn)行線性變換，則變換函灰度級進(jìn)行線性變換，則變換函數(shù)為：數(shù)為： 9 . 452/255)/()(minmaxminmaxggggk499 . 4ijijgg49490ijijkggb其中：其中：2、非線性拉伸（1）指數(shù)變換（2）對數(shù)變換cbexaaxbcaxbxab) 1lg( 直方圖均衡化處理的“中心思想”是將隨機分布的圖像直方圖修改成均勻分布的直方圖，直方圖均衡化就是對圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像元值，是一定灰度范圍內(nèi)的像元數(shù)量大致相同。直方圖均衡化就是把給定圖像的直方圖分布改變成直方圖均衡化就是把給定圖像的直方圖分布改變成“均勻

4、均勻”分布直方圖分布。分布直方圖分布。 （3）直方圖均衡化直方圖均衡化直方圖均衡化存在著兩個缺點：1）變換后圖像的灰度級減少，某些細(xì)節(jié)消失；2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對比度不自然的過分增強。(a)LENA原圖 （b）直方圖均衡化后的效果圖 (c)原始圖象的直方圖（d）均衡化后的直方他圖三、空間濾波三、空間濾波 對比度擴展的輻射增強：通過單個像元的運算從整體上改善圖像的質(zhì)量。 空間濾波：以重點突出圖像上的某些特征為目地的采用空間域中的鄰域處理方法。屬于幾何增強處理，主要包括平滑和銳化。 圖像平滑的目的在于消除各種干擾噪聲，使圖像中高頻成分消退，即平滑掉圖像的細(xì)節(jié)，使其反差降低，保存低

5、頻成分。圖像平滑包括空間域處理和頻率域處理兩大類。 原圖平滑處理后的圖圖像平滑處理鄰域平均法在空間域處理中，是對鄰區(qū)窗口內(nèi)的圖像區(qū)域積分。對于離散在空間域處理中，是對鄰區(qū)窗口內(nèi)的圖像區(qū)域積分。對于離散的數(shù)字圖像其平滑公式為：的數(shù)字圖像其平滑公式為： 式中：式中：g g( (x x，y y) )為點為點( (x x，y y) )平滑后的灰度值；平滑后的灰度值； f f( (n n，m m) )為為S S集合中各像元的灰度值；集合中各像元的灰度值； S S 是點是點( (x x，y y) )鄰域中的坐標(biāo)的集合；鄰域中的坐標(biāo)的集合； M M 是集合是集合S S中像元的總數(shù)；中像元的總數(shù)； n n，m

6、 m 領(lǐng)域領(lǐng)域S S 的行數(shù)和列數(shù)。的行數(shù)和列數(shù)。 smnmnfMyxg，1(x,y)(x,y)1/91/91/91/91/91/91/91/91/9abcdefghiAB 點（x,y）的鄰域 ：鄰域平滑的卷積運算：g g( (x x，y y)=)=（a+b+c+d+e+f+g+h+i)/9a+b+c+d+e+f+g+h+i)/91/91/91/91/91/91/91/91/91/91/161/81/161/81/41/81/161/81/16 算子或模板大小、權(quán)可根據(jù)具體情況進(jìn)行設(shè)計，設(shè)計不同的模板時，注意模板中各數(shù)值之和為1，即有平均的意思。中值濾波 即將每個象元在以其為中心的鄰域內(nèi)取中間

7、亮度值來代替該像元值，以達(dá)到去尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的。圖像銳化圖像銳化 銳化是增強圖像中的高頻成份，突出圖像的邊緣信息，提高圖像細(xì)節(jié)的反差，也稱為邊緣增強，其結(jié)果與平滑相反?？臻g域銳化是對鄰區(qū)窗口內(nèi)的圖像微分?？臻g域銳化是對鄰區(qū)窗口內(nèi)的圖像微分。給定一個函數(shù)給定一個函數(shù)f(X，Y)，在坐標(biāo)，在坐標(biāo)(X，Y)上的梯度上的梯度定義為一個矢量：定義為一個矢量： 梯度的模為：梯度的模為：YfXfYXfG，2122YfXfYXfG，數(shù)字圖像微分，用差分近似表示： |G(xy)|=(xy)- (x+1y)2+ (xy)- (xy+1)21/2用絕對值表示為：|G(xy)|= |(xy)- (x+1y

8、) | + |(xy)- (xy+1) |用模板和圖像的空間卷積來進(jìn)行銳化運算為： 2-1-10(x,y)(x,y+1)(x+1,y)(x+1,y+1)模板可以根據(jù)需要設(shè)計成各種不同權(quán)和大小以下是常用的銳化算子: Sobel 算子：算子：Gi,i=|fi-1,j+1+2fi,j+1+fi+1,j+1-fi-1,j-1-2fi,j-1-fi+1,j-1|+|fi-1,j-1+2fi-1,j+fi-1,j+1-fi+1,j-1-2fi+1,j-fi+1,j+1|;100-10-110+Roberts算子算子：Gi,i=|fi,j-fi+1,j+1|+|fi+1,j-fi,j+1|;-101-202

9、-101121000-1-2-1+ 不同的彩色變換可大大增強圖像的可讀性，常用的三種彩色變換方法。單波段彩色變換多波段彩色變換HSI變換四、彩色變換（1）單波段彩色變換（密度分割） 單波段黑白遙感圖像按亮度分層，對每層賦予不同的色彩，使之成為一幅彩色圖像。即按圖像的密度進(jìn)行分層，每一層所包含的亮度值范圍可以不同。圖像密度分割原理可以按如下步驟進(jìn)行：圖像密度分割原理可以按如下步驟進(jìn)行： （1 1）求圖像的極大值）求圖像的極大值d dmaxmax和極小值和極小值d dminmin； （2 2）求圖像的密度區(qū)間）求圖像的密度區(qū)間D D = = d dmaxmax- -d dmin min + 1+

10、1； （3 3）求分割層的密度差）求分割層的密度差d d = =D Dn n ，其中，其中n n為需分割的層數(shù)；為需分割的層數(shù)； （4 4）求各層的密度區(qū)間；）求各層的密度區(qū)間； （5 5）定出各密度層灰度值或顏色。）定出各密度層灰度值或顏色。 （2）多波段彩色變換 加色法彩色合成原理-選擇遙感影像的某三個波段-分別賦予紅、綠、藍(lán)三種原色-合成彩色影像。真彩色圖像真彩色圖像真彩色圖像上影像的顏色與地物顏色基本一致。真彩色圖像上影像的顏色與地物顏色基本一致。利用數(shù)字技術(shù)合成真彩色圖像時，是把紅色波段的利用數(shù)字技術(shù)合成真彩色圖像時，是把紅色波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、把綠色波段的影影像作為

11、合成圖像中的紅色分量、把綠色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量、把藍(lán)色波段的影像像作為合成圖像中的綠色分量、把藍(lán)色波段的影像作為合成圖像中的藍(lán)色分量進(jìn)行合成的結(jié)果。作為合成圖像中的藍(lán)色分量進(jìn)行合成的結(jié)果。如如TM321TM321分別合成分別合成RGBRGB形成真彩色圖像。形成真彩色圖像。假彩色圖像假彩色圖像假彩色圖像是指圖像上影像的色調(diào)與實際地物色調(diào)假彩色圖像是指圖像上影像的色調(diào)與實際地物色調(diào)不一致的圖像。不一致的圖像。遙感中最常見的假彩色圖像是彩色紅外合成的標(biāo)準(zhǔn)遙感中最常見的假彩色圖像是彩色紅外合成的標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。它是在彩色合成時，把近紅外波段的假彩色圖像。它是在彩色合成時，把近紅外波段的

12、影像作為合成圖像中的紅色分量、把紅色波段的影影像作為合成圖像中的紅色分量、把紅色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量、把綠色波段的影像像作為合成圖像中的綠色分量、把綠色波段的影像作為合成圖像中的藍(lán)色分量進(jìn)行合成的結(jié)果。作為合成圖像中的藍(lán)色分量進(jìn)行合成的結(jié)果。如如TM432TM432合成合成RGBRGB的圖像為標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。的圖像為標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。 彩色合成的原理圖彩色合成的原理圖（3）HSI變換 HSI代表色調(diào)、飽和度和明度（hue，saturation，intensity）。色彩模式可以用近似的顏色立體來定量化。顏色立體曲線錐形改成上下兩個六面金字塔狀。五、多光譜圖像四則運算五、多光譜圖像四

13、則運算（一）減法運算 Bm=BXBY 其中BX，BY為兩個不同波段的圖像或者不同時相同一波段圖像。減法運算可以增加不同地物間光譜反射率以及在兩個波段上變化趨勢相反時的反差。不同時相同一波段圖像相減時，可以提取波段間的變化信息。 TM4影像TM3影像TM4-TM3影像87年影像92年影像變化監(jiān)測結(jié)果影像（二）加法運算B= i /mi=1m加法運算可以加寬波段，如綠色波段和紅色波段圖像相加可以得到近似全色圖像；而綠色波段，紅色波段和紅外波段圖像相加可以得到全色紅外圖像。【TM（1+2+3+4+5+7）/ 6】的加法影像（三）乘法運算（四）比值運算B= I 1/mi=1mxy 比值運算能壓抑因地形坡

14、度和方向引起的輻射量變化，消除地形起伏的影響；也可以增強某些地物之間的反差。TM4/TM3的比值影像（五）混合運算 歸一化差分植被指數(shù)（NDVI）：變換NDVI（TNDVI） ：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）TNDVI=(NDVI+0.5)1/2歸一化差分植被指數(shù)六、多光譜變換 多光譜變換通過函數(shù)變換，達(dá)到保留主要信息，降低數(shù)據(jù)量；增強或提取有用信息的目的。其變換的本質(zhì)：對遙感圖像實行線性變換，使多光譜空間的坐標(biāo)系按一定規(guī)律進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。KL變換（主成分變換）從一個多維空間到另一正交多維空間的變換，即多波段圖像的線性變換。Y=AX特點：變換后的坐標(biāo)系與變化前的坐標(biāo)系相比旋轉(zhuǎn)了一個

15、角度。 原始數(shù)據(jù)為二維數(shù)據(jù)，兩個分量x1、x2之間存在相關(guān)性，具有如圖所示的分布。通過投影，各數(shù)據(jù)可以表示為y1軸上的一維點數(shù)據(jù)。從二維空間中的數(shù)據(jù)變成一維空間中的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生信息損失，為了使信息損失最小，必須按照使一維數(shù)據(jù)的信息量(方差)最大的原則確定y1軸的取向，新軸y1稱作第一主成分。為了進(jìn)一步匯集剩余的信息，可求出與第一軸y1正交、且盡可能多地匯集剩余信息第二軸y2，新軸y2稱作第二主成分。-變換應(yīng)用： (1) 數(shù)據(jù)壓縮：去相關(guān)，主成分中第一主分量或前兩個或前三個主分量已包含該幅圖像中的絕大多數(shù)地物信息。 (2)圖像增強：前幾個主分量信息多且信噪比大，噪聲少，最后分量幾乎全是噪聲，去掉最后分量可達(dá)到去噪目的。T 變換( 纓帽變換 ) 該變換也是一種坐標(biāo)空間發(fā)生旋轉(zhuǎn)的線性變換，不同的是變換后的坐標(biāo)軸不是指向主成分方向，而是指向與地面景物有密切關(guān)系的方向，特別是與植物生長過程和土壤有關(guān)。這種變換既可以實現(xiàn)信息壓縮，又可以幫助解譯分析農(nóng)業(yè)特征，因此有很大的實際應(yīng)用意義 。 目前對這個變換的研究主要集中在目前對這個變換的研究主要集中在MSS與與TM兩種遙感兩種遙感數(shù)據(jù)