遙感技術(shù)基礎(chǔ)課件

第四章遙感圖像處理圖象的表示形式遙感數(shù)字圖象表示方法輻射校正幾何校正數(shù)字圖像的鑲嵌和裁剪遙感圖像增強(qiáng)信息融合主要內(nèi)容1第四章遙感圖像處理圖象的表示形式主要內(nèi)容1X1=min(Xa’,Xb’,Xc’,Xd’)

X2=max(Xa’,Xb’,Xc’,Xd’)

Y1=min(Ya’,Yb’,Yc’,YXd’)

Y2=max(Ya’,Yb’,Yc’,Yd’)2X1=min(Xa’,Xb’,Xc’,Xd’直接糾正方法:從原始圖像，依次對(duì)每個(gè)像元根據(jù)變換函數(shù)F（x,y），求得它在新圖像中的位置，并將灰度值賦給新圖像的對(duì)應(yīng)位置上。間接糾正法:從新圖像中依次每個(gè)像元，根據(jù)變換函數(shù)f(x，y)找到它在原始圖像中的位置，并將圖像的灰度值賦予新圖像的像元。糾正方案3直接糾正方法:從原始圖像，依次對(duì)每個(gè)像元根據(jù)變換函數(shù)F（x,遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正一般的公式為：

間接法

直接法其中：x，y為某像素原始圖像坐標(biāo)；X，Y為同名像素的地面（或地圖）坐標(biāo)。4遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正一般的公式為：4遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)（即系數(shù)個(gè)數(shù)）N與其階數(shù)n有著固定的關(guān)系：N=(n+1)(n+2)/2多項(xiàng)式的系數(shù)ci,di(i,j=0，1，2，…（N－1）)一般可由兩種辦法求得：其一，用可預(yù)測的圖像變形參數(shù)構(gòu)成。其二，利用已知控制點(diǎn)的坐標(biāo)值按最小二乘法原理求解。5遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)（即系數(shù)個(gè)數(shù)）N與其階數(shù)遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正利用有限的控制點(diǎn)的已知坐標(biāo)，求解多項(xiàng)式的系數(shù)，確定變換函數(shù)。然后將各個(gè)像元帶入多項(xiàng)式進(jìn)行計(jì)算，得到糾正后的坐標(biāo)。6遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正利用有限的控制點(diǎn)的已知坐標(biāo)，求解多項(xiàng)遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正根據(jù)糾正圖像要求的不同選用不同的階數(shù)，當(dāng)選用一次項(xiàng)糾正時(shí)，可以糾正圖像因平移、旋轉(zhuǎn)、比例尺變化和仿射變形等引起的線性變形。當(dāng)選用二次項(xiàng)糾正時(shí)，則在改正一次項(xiàng)各種變形的基礎(chǔ)上，還改正二次非線性變形。如選用三次項(xiàng)糾正則改正更高次的非線性變形。7遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正根據(jù)糾正圖像要求的不同選用不同的階數(shù)控制點(diǎn)的選擇原則:

表征空間位置的可靠性，道路交叉點(diǎn)，標(biāo)志物，水域的邊界，山頂，小島中心，機(jī)場等。同名控制點(diǎn)要在圖像上均勻分布；清楚辨認(rèn)；在影像上為明顯的地物點(diǎn)，易于判讀。數(shù)量應(yīng)當(dāng)超過多項(xiàng)式系數(shù)的個(gè)數(shù)(n+1)*(n+2)/2。8控制點(diǎn)的選擇原則:

表征空間位置的可靠性，道路交叉點(diǎn)，標(biāo)志物灰度的重采樣糾正后的新圖像的每一個(gè)像元，根據(jù)變換函數(shù)，可以得到它在原始圖像上的位置。如果求得的位置為整數(shù)，則該位置處的像元灰度就是新圖像的灰度值。如果位置不為整數(shù)，則有幾種方法：最近鄰法雙線性內(nèi)插法三次卷積法9灰度的重采樣糾正后的新圖像的每一個(gè)I最近鄰法該方法簡單易用，計(jì)算量小，在幾何精度可達(dá)0.5個(gè)像元，但是處理后的圖像的亮度具有不連續(xù)性，從而影響了精度。距離實(shí)際位置最近的像元的灰度值作為輸出圖像像元的灰度值。10I最近鄰法該方法簡單易用，計(jì)算量小，在幾何精度可達(dá)0.II雙線性內(nèi)插法以實(shí)際位置臨近的4個(gè)像元值，在方向內(nèi)插兩次，確定輸出像元的灰度值。計(jì)算公式：式中，g(m,n)為輸出像元灰度值gi為鄰近點(diǎn)i的灰度值pi為鄰近點(diǎn)對(duì)投影點(diǎn)的權(quán)重(pi=1/di,di表示鄰近點(diǎn)到投影點(diǎn)的距離，最近者權(quán)重最大)11II雙線性內(nèi)插法以實(shí)際位置臨近的4個(gè)像元值，在方向增加鄰點(diǎn)來獲得最佳插值函數(shù)。取與計(jì)算點(diǎn)相鄰的16個(gè)點(diǎn)，在方向內(nèi)插四次，確定輸出像元的灰度值。III三次卷積內(nèi)插法公式為：12增加鄰點(diǎn)來獲得最佳插值函數(shù)。取與計(jì)算點(diǎn)相鄰的幾種采樣方法的優(yōu)缺點(diǎn)：最近鄰法：算法簡單且保持原光譜信息不變；缺點(diǎn)是幾何精度較差，圖像灰度具有不連續(xù)性，邊界出現(xiàn)鋸齒狀。

雙線性插值：計(jì)算較簡單，圖像灰度具有連續(xù)性且采樣精度比較精確；缺點(diǎn)是細(xì)節(jié)喪失。三次卷積法：計(jì)算量大，圖像灰度具有連續(xù)性且采樣精度比較精確。13幾種采樣方法的優(yōu)缺點(diǎn)：最近鄰法：算法簡單且保持原光譜信息不變

由于遙感檢測系統(tǒng)，大氣散射和吸收以及其它隨機(jī)因素的影響引起的圖象模糊失真，分辨率和對(duì)比度下降等輻射失真?！巴锂愖V，異物同譜”。消除影像中各種失真的過程稱為輻射處理.包括傳感器輻射定標(biāo)和輻射誤差校正等。目的是盡可能恢復(fù)圖像的本來面目，為遙感圖像的識(shí)別，分類，解譯等后續(xù)工作打下基礎(chǔ)。3.

輻射校正的意義143.輻射校正的意義14輻射定標(biāo)和輻射校正輻射定標(biāo)和輻射校正是遙感數(shù)據(jù)定量化的最基本環(huán)節(jié)。輻射定標(biāo)：指傳感器探測值的標(biāo)定過程方法，用以確定傳感器入口處的準(zhǔn)確輻射值。輻射校正：指消除或改正遙感圖像成像過程中附加在傳感器輸出的輻射能量中的各種噪聲的過程。15輻射定標(biāo)和輻射校正輻射定標(biāo)和輻射校正是遙感數(shù)據(jù)定量化的最基本傳感器輻射定標(biāo)傳感器輻射定標(biāo)：絕對(duì)定標(biāo)和相對(duì)定標(biāo)。絕對(duì)定標(biāo):對(duì)目標(biāo)作定量的描述，要得到目標(biāo)的輻射絕對(duì)值；相對(duì)定標(biāo):只得出目標(biāo)中某一點(diǎn)輻射亮度與其他點(diǎn)的相對(duì)值。絕對(duì)定標(biāo)要建立傳感器測量的數(shù)字信號(hào)與對(duì)應(yīng)的輻射能量之間的數(shù)量關(guān)系，即定標(biāo)系數(shù)，在衛(wèi)星發(fā)射前后都要進(jìn)行。16傳感器輻射定標(biāo)傳感器輻射定標(biāo)：絕對(duì)定標(biāo)和相對(duì)定標(biāo)。16絕對(duì)定標(biāo)方法(了解)設(shè)傳感器入口處波段i的輻射度Li和傳感器輸出的亮度值ＤＮi之間存在線性關(guān)系衛(wèi)星運(yùn)行時(shí)，傳感器的輻射靈敏度將隨時(shí)間而變，故傳感器的絕對(duì)輻射定標(biāo)中的增益和偏置量要不斷更新。這一更新利用衛(wèi)星上的太陽標(biāo)定器和地面標(biāo)定場來完成。17絕對(duì)定標(biāo)方法(了解)設(shè)傳感器入口處波段i的輻射度Li和傳感器相對(duì)輻射定標(biāo)又稱為傳感器探測元件歸一化為了校正傳感器中各個(gè)探測元件響應(yīng)度差異而對(duì)衛(wèi)星傳感器測量到的原始亮度值進(jìn)行歸一化的一種處理過程。由于傳感器中各個(gè)探測元件之間存在差異，使傳感器探測數(shù)據(jù)圖像出現(xiàn)一些條帶。相對(duì)輻射定標(biāo)的目得就是降低或消除這些影響。18相對(duì)輻射定標(biāo)又稱為傳感器探測元件歸一化18輻射校正不同傳感器獲取的圖像的輻射校正所用的方法是不同的。引起輻射誤差的因素有：太陽位置引起的輻射誤差地形起伏引起的輻射誤差大氣影響造成的畸變19輻射校正不同傳感器獲取的圖像的輻射校正所用的方法是不同用于標(biāo)準(zhǔn)化地球和太陽間的距離的季節(jié)變化（太陽輻射隨日地距離的平方減?。?。在忽略大氣的影響下，太陽天頂角和日地距離對(duì)于地球表面輻射的影響。日地距離校正20用于標(biāo)準(zhǔn)化地球和太陽間的距離的季節(jié)變化（太陽輻射隨日地距離的大氣影響造成的的畸變校正方法基于地面場地?cái)?shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正

在遙感成像的同時(shí)，同步獲取成像目標(biāo)的反射率，或通過預(yù)先設(shè)置已知反射率的目標(biāo)，把地面實(shí)況數(shù)據(jù)與傳感器的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，來消除大氣的影響。假設(shè)地面目標(biāo)反射率與傳感器所獲得的信號(hào)之間屬于線性關(guān)系。利用某些波段特性來校正其它波段的大氣影響。

理論依據(jù)是大氣散射對(duì)短波影響大，對(duì)長波影響小。把近紅外圖像當(dāng)作無散射影響的標(biāo)準(zhǔn)圖像，通過對(duì)不同波段的對(duì)比分析計(jì)算出大氣干擾值。一般有兩種方法：回歸分析法和直方圖法21大氣影響造成的的畸變校正方法基于地面場地?cái)?shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行輻與地面調(diào)查同步進(jìn)行,通常選用同類儀器測量,將地面測量結(jié)果與衛(wèi)星影象對(duì)應(yīng)的亮度值進(jìn)行回歸分析,見上圖回歸方程L=A+BR,校正公式為：L較=L-A,由于地面反射率不具有普遍性，所以這個(gè)方法不常用。野外波譜測試回歸分析法（需一定條件）22與地面調(diào)查同步進(jìn)行,通常選用同類儀器測量,將地面測量結(jié)在不受大氣影響的波段和待校正的某一波段圖像中，選擇最黑區(qū)域中的一系列目標(biāo)，將每一個(gè)目標(biāo)的兩個(gè)待比較的波段亮度值提取出來進(jìn)行會(huì)給分析。以TM為例，4波段的散射最大，7波段幾乎不受影響，若對(duì)4波段進(jìn)行校正，首先在4波段上選擇最黑的影像目標(biāo)，在7波段找出對(duì)應(yīng)的目標(biāo)，取灰度值，再以（TM7,TM4）為坐標(biāo)的直角坐標(biāo)系中繪制散點(diǎn)圖，并用最小二乘法建立回歸方程。TM4=a+b×TM7回歸分析法23在不受大氣影響的波段和待校正的某一波段圖像中，選擇最大氣校正前的蓋度大氣校正后的蓋度24大氣校正前的蓋度大氣校正后的蓋度24直方圖法最小法的去除思想在于一幅圖像總可以找到其亮度值為0的地物，實(shí)際上不為0，校正時(shí)候?qū)⒚恳粋€(gè)波段中每一個(gè)象元的亮度值都減去本波段的最小值。使圖像的亮度動(dòng)態(tài)范圍得到改善，對(duì)比度增強(qiáng)。圖像質(zhì)量提高。25直方圖法最小法的去除思想在于一幅圖像總可以找到其亮度值

若地面的輻射能量為E0,它通過高度為H的大氣層后，傳感器接收系統(tǒng)所能收集到的電磁波能量為E,則有輻射傳遞方程可得E=E0×AA為大氣衰減系數(shù)。在可見光和近紅外區(qū)，大氣的影響主要是由于氣溶膠引起的散射造成的，在熱紅外區(qū)，大氣的影響主要是由于水蒸氣的吸收造成的，為了消除大氣的影響，需要測定可見光和近紅外區(qū)的氣溶膠的密度和熱紅外區(qū)的水蒸氣密度，實(shí)現(xiàn)起來比較困難。輻射傳遞方程計(jì)算法（不常用）26若地面的輻射能量為E0,它通過高度為H的大氣層后，傳地面輻射校正場評(píng)價(jià)遙感數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)和輻射校正的精度，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和修正。建立地面輻射校正場對(duì)衛(wèi)星傳感器進(jìn)行絕對(duì)輻射定標(biāo)，能夠?qū)崿F(xiàn)衛(wèi)星傳感器之間數(shù)據(jù)的相互匹配建立地面輻射校正場符合遙感數(shù)據(jù)定量化的需要。建立地面輻射校正場可以彌補(bǔ)星上定標(biāo)的不足。滿足多種遙感資料的應(yīng)用需要。27地面輻射校正場評(píng)價(jià)遙感數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)和輻射校正的精度，對(duì)計(jì)算結(jié)現(xiàn)有的定標(biāo)場一個(gè)完整的地面試驗(yàn)場對(duì)地理環(huán)境和技術(shù)準(zhǔn)備有極高的要求。目前世界上比較典型的地面輻射場有：1979年美國在新墨西哥州白沙建立的地面輻射定標(biāo)場，1987年法國在馬賽西北LaCrau建立的地面輻射定標(biāo)場。我國根據(jù)需要選擇了敦煌西戈壁作為可見光和紅外波段的輻射校正場，青海湖作為熱紅外波段和紅外低發(fā)射率的輻射校正場。28現(xiàn)有的定標(biāo)場一個(gè)完整的地面試驗(yàn)場對(duì)地理環(huán)境和技術(shù)準(zhǔn)備有地形起伏引起的誤差校正具有地形坡度的地面，對(duì)進(jìn)入傳感器的太陽光線的輻射亮度也有影響，特別是對(duì)于山區(qū)，由于地形起伏使相同的地物呈現(xiàn)出不同的亮度值，在遙感應(yīng)用中，精確的地形校正十分重要，校正的結(jié)果不僅可以提高分類精度，而且還是遙感應(yīng)用的前提。近十幾年來，研究人員做了大量的研究，嘗試規(guī)范和減小地形的坡度坡向?qū)τ谟跋竦挠绊憽?9地形起伏引起的誤差校正具有地形坡度的地面，對(duì)進(jìn)入傳地形起伏引起的誤差校正30地形起伏引起的誤差校正30將多個(gè)具有重疊部分的圖像制作成一個(gè)沒有重疊的新圖像。通過圖像鑲嵌處理，可以獲得更大范圍的地面圖像。要求參與鑲嵌的圖像之間要有一定的重疊度。

方法有基于像元的拼接和基于地理坐標(biāo)的拼接。5數(shù)字圖像的鑲嵌和裁剪31將多個(gè)具有重疊部分的圖像制作成一個(gè)沒有重疊的新圖像。5數(shù)字過程如下：1圖像的幾何糾正2鑲嵌邊搜索：選擇一定范圍的重疊區(qū)，確定一維模板，在重疊區(qū)內(nèi)自左向右進(jìn)行搜索，按一定的算法計(jì)算相關(guān)系數(shù)，確定該行的鑲嵌點(diǎn)，逐行進(jìn)行搜索鑲嵌點(diǎn)可以得到鑲嵌邊。3亮度和反差調(diào)整：求接縫點(diǎn)左右圖像的平均亮度值，然后，對(duì)一個(gè)圖像改變整幅圖像基色，求出左右圖像在接縫邊上的灰度極值，對(duì)這個(gè)圖像作反差拉伸。4邊界線的平滑：32過程如下：32鑲嵌前后的影象33鑲嵌前后的影象33遙感圖像的裁剪裁剪指研究區(qū)域只占整個(gè)圖像的一部分，這個(gè)區(qū)域有可能是規(guī)則的，也可能是不規(guī)則的。我們需要根據(jù)研究區(qū)域的大小或形狀截取一部分圖象。如果是規(guī)則的，則只要知道該區(qū)域的四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)就可以獲取該區(qū)域的圖像。如果是不規(guī)則的，則需要知道該區(qū)域的邊界。34遙感圖像的裁剪裁剪指研究區(qū)域只占整個(gè)圖像的一部分，這個(gè)區(qū)域有

不規(guī)則邊界的裁剪

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不規(guī)則邊界的裁剪

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規(guī)則形狀裁剪

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規(guī)則形狀裁剪

36數(shù)字圖像增強(qiáng)的主要目的:合成彩色圖像改變圖像灰度等級(jí),提高圖像對(duì)比度消除邊緣和噪聲,平滑圖像突出邊緣和線狀地物,銳化圖像壓縮圖像數(shù)據(jù)量,突出主要信息等基本目的：圖像更易判讀圖像增強(qiáng)的實(shí)質(zhì)：是增強(qiáng)感興趣目標(biāo)和周圍背景圖像間的反差。6遙感圖像增強(qiáng)37數(shù)字圖像增強(qiáng)的主要目的:6遙感圖像增強(qiáng)37圖像增強(qiáng)彩色增強(qiáng)多圖像代數(shù)運(yùn)算多光譜圖像增強(qiáng)空間域增強(qiáng)頻率域增強(qiáng)（平滑、銳化）點(diǎn)運(yùn)算鄰域運(yùn)算（平滑、銳化）圖像反差糾正直方圖變換線性變換非線性變換38圖像增強(qiáng)彩色增強(qiáng)多圖像代數(shù)運(yùn)算多光譜圖像增強(qiáng)空間域增強(qiáng)頻率域?yàn)榱顺浞掷蒙试谶b感圖像判讀和信息提取中的優(yōu)勢，常常利用彩色合成的方法對(duì)多光譜圖像進(jìn)行處理，以得到彩色圖像。彩色圖像可以分為真彩色圖像和假彩色圖像。彩色合成39彩色合成39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。假彩色圖像上影像的色調(diào)與實(shí)際地物色調(diào)不一致。40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。假4141多光譜假彩色合成時(shí)要注意選取彼此相關(guān)性小的波段。要根據(jù)工作目的選取合成波段組合。實(shí)際工作中，假彩色合成情況較多。42多光譜假彩色合成時(shí)要注意選取彼此相關(guān)性小的波段。42兩幅或多幅單波段圖像，空間配準(zhǔn)后可進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算來達(dá)到增加某些信息或消除某些影響的目的，實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。減法運(yùn)算：可突現(xiàn)出兩波段差值大的地物，如紅外-紅，可突現(xiàn)植被信息。比值運(yùn)算：能壓抑因地形坡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(qiáng)某些地物之間的反差。常用于計(jì)算植被指數(shù)、消除地形陰影等。植被指數(shù)：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）加法運(yùn)算乘法運(yùn)算綜合運(yùn)算多光譜圖像四則運(yùn)算43兩幅或多幅單波段圖像，空間配準(zhǔn)后可進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算來達(dá)到增加某密度分割將原始圖象的灰度值分成等間隔的離散灰度級(jí).可以看作是線性變換的一種.圖像密度分割原理可以按如下步驟進(jìn)行：（1）求圖像的極大值dmax和極小值dmin；（2）求圖像的密度區(qū)間ΔD=dmax-dmin+1；（3）求分割層的密度差Δd=ΔD／n

（n為需分割的層數(shù)）（4）求各層的密度區(qū)間；（5）定出各密度層灰度值或顏色。44密度分割將原始圖象的灰度值分成等間隔的離散灰度級(jí).可以4545直方圖規(guī)定化（匹配）通過非線性變換將原始圖象轉(zhuǎn)換為給定直方圖的圖象。直方圖匹配經(jīng)常作為相鄰圖象拼接的預(yù)處理,可部分消除由于太陽高度角或大氣影響造成的相鄰圖象的效果差異.要求：圖像直方圖總體形狀應(yīng)類似；圖像中黑與亮特征應(yīng)相同；對(duì)某些應(yīng)用，圖像的空間分辨率應(yīng)相同；圖像上地物分布應(yīng)相同。云含量應(yīng)大致相同。可建立一個(gè)查找表，建立原始圖像灰度和變換后圖像灰度之間對(duì)應(yīng)值，在變換時(shí)只需使用查找表進(jìn)行變換即可，這樣計(jì)算速度將極大提高。46直方圖規(guī)定化（匹配）通過非線性變換將原始圖象轉(zhuǎn)換為給定空間域指圖像平面所在的二維平面?？臻g域增強(qiáng)是指在圖像平面上直接針對(duì)每個(gè)像元點(diǎn)進(jìn)行處理,處理后像元點(diǎn)的位置不變.空間域的增強(qiáng)包括點(diǎn)運(yùn)算和鄰域運(yùn)算.點(diǎn)運(yùn)算雖然簡單但是很重要,對(duì)于一幅輸入的圖像,經(jīng)過點(diǎn)運(yùn)算后產(chǎn)生的輸出圖像的灰度值僅由相應(yīng)輸入像素點(diǎn)的灰度值決定,與周圍的像元不發(fā)生直接關(guān)系?？臻g域47空間域指圖像平面所在的二維平面?？臻g域47直方圖：統(tǒng)計(jì)每幅圖像的各亮度的像元數(shù)而得到的隨機(jī)分布圖，反映圖像中每種灰度出現(xiàn)的頻率?；叶戎狈綀D分布狀態(tài)用灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)參數(shù)來衡量。一般來說，包含大量像元的圖像，像元的亮度隨機(jī)分布應(yīng)是正態(tài)分布。直方圖為非正態(tài)分布，說明圖像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度過于集中，圖像的對(duì)比度小，需要調(diào)整該直方圖到正態(tài)分布，以改善圖像的質(zhì)量。直方圖變換48直方圖：統(tǒng)計(jì)每幅圖像的各亮度的像元數(shù)而得到的隨機(jī)分布圖如下圖所示，灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率。是圖像的最基本的統(tǒng)計(jì)特征。反映灰度的總體結(jié)構(gòu)，灰度級(jí)的等級(jí)分布，不反映空間的分布。49如下圖所示，灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)直方圖分布狀態(tài)不同,圖像特征也不同50直方圖分布狀態(tài)不同,圖像特征也不同50直方圖均衡

通過灰度變換將隨機(jī)分布的圖象直方圖修改成均勻分布的直方圖，即在每個(gè)灰度級(jí)上都具有相同的像素點(diǎn)數(shù)。其實(shí)質(zhì)是對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像的像元值。使得面積最大的地物細(xì)節(jié)得以增強(qiáng)，而面積小的地物與其灰度接近的地物進(jìn)行合并。減少灰度等級(jí)換取對(duì)比度的增大。原直方圖：均衡后直方圖：n:k級(jí)灰度的像元數(shù)；N:總的像元數(shù)51直方圖均衡

通過灰度變換將隨機(jī)分布的圖象直方圖修改成均勻分布原圖均衡化后下圖是直方圖均衡化后的飛機(jī)圖片及其直方圖，可見其直方圖與原圖的直方圖相比是很均衡的，但必須說明的是，離散情況下不可能作到絕對(duì)的一致。52原圖均衡化后下圖是直方圖均衡化后的飛機(jī)圖片及其直方圖，可見其直方圖的正態(tài)化將隨機(jī)分布的原圖像直方圖修改成為高斯分布（正態(tài)分布）的直方圖。從而使變換后圖像的亮度變化盡可能的服從這種分布53直方圖的正態(tài)化53直方圖規(guī)定化（匹配）通過非線性變換將原始圖象轉(zhuǎn)換為給定直方圖的圖象。直方圖匹配經(jīng)常作為相鄰圖象拼接的預(yù)處理,可部分消除由于太陽高度角或大氣影響造成的相鄰圖象的效果差異.要求：圖像直方圖總體形狀應(yīng)類似；圖像中黑與亮特征應(yīng)相同；對(duì)某些應(yīng)用，圖像的空間分辨率應(yīng)相同；圖像上地物分布應(yīng)相同。云含量應(yīng)大致相同?？山⒁粋€(gè)查找表，建立原始圖像灰度和變換后圖像灰度之間對(duì)應(yīng)值，在變換時(shí)只需使用查找表進(jìn)行變換即可，這樣計(jì)算速度將極大提高。54直方圖規(guī)定化（匹配）通過非線性變換將原始圖象轉(zhuǎn)換為給定銳化

銳化是增強(qiáng)圖像中的高頻成分，突出圖像的邊緣信息，提高圖像細(xì)節(jié)的反差，在頻域處理中稱為高通濾波，也稱邊緣增強(qiáng)。其結(jié)果與平滑相反。銳化是對(duì)鄰區(qū)窗口內(nèi)的圖像微分。給定一個(gè)函數(shù)f(X，Y)，在坐標(biāo)(X，Y)上的梯度定義為一個(gè)矢量：

梯度的模為：55銳化銳化是增強(qiáng)圖像中的高頻成分，突出圖像的邊緣信息，提空間域處理的比較-邊緣提取56空間域處理的比較-邊緣提取56

空間域處理的比較-增強(qiáng)

57

空間域處理的比較-增強(qiáng)

57在遙感圖像分類中，常常利用主成分分析算法來消除特征向量中各特征之間的相關(guān)性，并進(jìn)行特征選擇。主成分分析算法還可以用來進(jìn)行高光譜圖像(Hyper-spectralimages)數(shù)據(jù)的壓縮和信息融合。

例如：對(duì)LandsatTM的6個(gè)波段的多光譜圖像(熱紅外波段除外)進(jìn)行主成分分析，然后把得到的第1，2，3主分量圖像進(jìn)行彩色合成，可以獲得信息量非常豐富的彩色圖像。

主成分分析58在遙感圖像分類中，常常利用主成分分析算法來消除特征向量中各原始數(shù)據(jù)為二維數(shù)據(jù)，兩個(gè)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(diǎn)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(huì)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。

主成分分析原理x259原始數(shù)據(jù)為二維數(shù)據(jù)，兩個(gè)分量x1、x2之間存在相關(guān)性遙感圖像信息融合(Fusion)是將多源遙感數(shù)據(jù)在統(tǒng)一的地理坐標(biāo)系中，采用一定的算法生成一組新的信息或合成圖像的過程。

可將不同空間分辨率、波譜分辨率和時(shí)相分辨率的遙感數(shù)據(jù)的的優(yōu)勢綜合起來，彌補(bǔ)單一圖像上信息的不足，提高遙感影像分析的精度。提高空間分辨力；增強(qiáng)特征；改善分類；對(duì)多時(shí)相圖像用于變化檢測；替代或修補(bǔ)圖像的缺陷。

7信息融合607信息融合60多源遙感影像的融合流程

地圖GIS雷達(dá)影像多光譜影像全色航空像片基于像元的影像融合影像數(shù)據(jù)配準(zhǔn)基于特征的影像融合基于類別的影像融合融合影像輸出`評(píng)價(jià)和應(yīng)用61多源遙感影像的融合流程地圖GIS雷達(dá)影像多光譜影像全色航空關(guān)鍵技術(shù)問題圖像的配準(zhǔn)空間配準(zhǔn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合模型的建立與優(yōu)化充分認(rèn)識(shí)研究對(duì)象的地學(xué)規(guī)律與信息特征充分了解每中融合數(shù)據(jù)的特性，適用性和局限性如何考慮選擇最佳波段用于融合融合方法的選擇62關(guān)鍵技術(shù)問題圖像的配準(zhǔn)62

融合方法

A.

基于像元的融合方法(1)RGBIHS變換I'HSR'G'B’將兩副RGB彩色影象空間變換到IHS空間。用高空間分辨率圖像的I‘代替高光譜分辨率影象IHS空間的亮度分量，即IHS變換為I'HS。將I'HS逆變換到R'G'B’空間，即得到融合圖像。圖像融合只在強(qiáng)度通道上進(jìn)行，圖像的色調(diào)和飽和度保持不變。融合圖像既具有高分辨的優(yōu)點(diǎn)，又保持了高光譜圖像的色調(diào)和飽和度。IHS空間：Intensity，Hue，Saturation63融合方法A.基于像元的融合方法(1)RGB（2）基于主分量變換的圖像融合對(duì)多光譜圖像進(jìn)行主分量變換。將高分辨率圖像和高光譜分辨率圖象的第一主分量進(jìn)行直方圖匹配，使高分辨率圖像與第一分量圖像有相近的均值和方差。用直方圖匹配后的高分辨率圖像代替主分量中的第一主分量和其余分量一起進(jìn)行主分量逆變換，得到融合影像。64（2）基于主分量變換的圖像融合對(duì)多光譜圖像進(jìn)行主分量變換。（3）加權(quán)融合I'ij=A（Pi*Ii+Pj*Ij）+BPi=（1-|rij|）?0.5Pj=1-Piri,j為兩幅圖像的相關(guān)系數(shù)：SPOT全色圖像與其多光譜圖像的融合時(shí)，由于多光譜中的綠、紅波段與全色波段相關(guān)性較強(qiáng)，而與紅外波段相關(guān)性較小，可以采用全色波段圖像與多光譜波段圖像的相關(guān)系數(shù)來融合。65（3）加權(quán)融合65（4）比值變換融合比值變換融合算法按下式進(jìn)行：其中：Bi(i=1,2,3)