遙感原理與應(yīng)用-第四章-遙感圖像處理

圖像處理的知識體系根本概念〔1〕圖像變換〔1〕圖像增強(qiáng)〔0〕圖像恢復(fù)與重建〔0〕圖像編碼〔0〕圖像分割〔1〕目標(biāo)表達(dá)和描述〔2〕模式識別〔0〕本課主要內(nèi)容1、圖像模型2、圖像數(shù)字化3、圖像處理系統(tǒng)4、常見圖像格式本課重點(diǎn)內(nèi)容

光學(xué)圖像/數(shù)字圖像

采樣/量化

第四章遙感圖像處理1/11§4.1遙感圖像處理的根本概念

－圖像模型2/11圖像:對客觀對象一種相似性的描述或?qū)懻?；地物對電磁波反射?qiáng)度被傳感器以膠片或數(shù)字形式記錄模擬圖像V.S數(shù)字圖像保存，運(yùn)輸退色，變形電子存儲，無線采集成本高低（無）圖像處理過程速度快，精度低速度慢，精度高圖像應(yīng)用方式人工機(jī)器智能圖像處理三個(gè)層次3/11數(shù)字化概念數(shù)學(xué)解釋分為兩個(gè)過程：采樣、量化采樣：空間坐標(biāo)的離散化〔x,y〕矩陣量化：灰度值離散化過程〔f〕灰度級：8比特量化二值圖像〔0表示白色，1表示黑色〕采樣、量化程度與圖像效果非均勻采樣與量化問題§4.1遙感圖像處理的根本概念

－圖像數(shù)字化4/11物理圖像V.S數(shù)字圖像5/11數(shù)字圖像概念6/11彩色圖像與灰度圖像7/115122561286432GMN

512512256256128128646432321616空間分辨率的量化8/11灰度級的量化圖像灰度級25612864321684225632829/11§4.1遙感圖像處理的根本概念

－圖像處理系統(tǒng)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)由硬件和軟件組成。

ERDASIMAGING文件管理、圖像處理、校正、信息獲取、變換圖像分類、專題圖制作、與GIS系統(tǒng)的接口10/11LTWG格式〔LandsetTechnicalWorkingGroup〕BSQ格式〔按波段記載數(shù)據(jù)文件〕BIL格式〔按波段順序交叉排列〕BMP格式位圖文件頭結(jié)構(gòu)位圖信息頭結(jié)構(gòu)位圖顏色表位圖象素?cái)?shù)據(jù)其它格式TIFF/GIF/JPEG/PNG§4.1遙感圖像處理的根本概念

－常見圖像格式11/11傅立葉變換〔4學(xué)時(shí)〕

圖像變換共2次課〔4學(xué)時(shí)〕采用板書授課方式§4.2圖像變換本節(jié)主要內(nèi)容圖像分割概念及作用區(qū)域分割〔包括閾值分割與區(qū)域生長〕邊緣檢測〔幾種常用的邊緣檢測算子〕Hough變換教學(xué)要求掌握閾值分割方法掌握常用檢測算子及各自特點(diǎn)了解Hough變換方法§4.5圖像分割1/13§4.5圖像分割

－根本概念圖像分割概念把圖像分割成許多感興趣的區(qū)域與獨(dú)立目標(biāo)?；叶取㈩伾?、紋理圖像分割作用1、從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟2、圖像理解〔計(jì)算機(jī)視覺〕前期準(zhǔn)備工作。例子：2/13§4.5圖像分割

－區(qū)域分割原理：利用同一區(qū)域內(nèi)象素具有相同或相似的屬性閾值分割法

確定T的方法很多，最主要的方法是直方圖法區(qū)域增長法以圖像的某個(gè)像素為生長點(diǎn)，比較相鄰像素的特征，將特征相似的相鄰像素合并為同一區(qū)域，以合并的像素為新生長點(diǎn)，繼續(xù)重復(fù)以上的操作，直到找不到符合條件的像素為止。(4-連通與8-連通的概念)3/134/13邊緣檢測原理邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，可用導(dǎo)數(shù)檢測出不連續(xù)性?！?.5圖像分割

－邊緣檢測算子5/13§4.5圖像分割

－邊緣檢測算子標(biāo)準(zhǔn)梯度算子標(biāo)準(zhǔn)梯度算子的模板表示方法－11－116/131、該方法有什么缺點(diǎn)？2、如何解決？§4.5圖像分割

－邊緣檢測算子羅伯特〔Roberts〕算子模板表示：蒲瑞維特〔Prewitt〕算子－11－11－11－11－11111－1－1－17/13索貝爾〔Sobel〕算子拉普拉斯〔Laplacian〕算子〔二階導(dǎo)數(shù)算子〕§4.5圖像分割

－邊緣檢測算子－11－22－11121－1－2－10101－410101111－811118/13§4.5圖像分割

－邊緣檢測算子9/13微分算子小結(jié)§4.5圖像分割

－邊緣檢測算子標(biāo)準(zhǔn)梯度算子用最近鄰像素計(jì)算、無法抑止噪聲羅伯特算子去噪效果差Prewitt算子Sobel算子對水平/垂直方向響應(yīng)強(qiáng)烈，可抑止噪聲，但檢測邊緣較寬Laplacian算子二階微分算子，與方向無關(guān)，對細(xì)線和孤立點(diǎn)檢測效果較好，但存在雙像素邊緣現(xiàn)象，雙倍加強(qiáng)噪聲。10/13§4.5圖像分割

－Hough變換11/13直角坐標(biāo)系中的一條直線對應(yīng)極坐標(biāo)中的一個(gè)點(diǎn)，直角坐標(biāo)系中一個(gè)點(diǎn)對應(yīng)于極坐標(biāo)中的一條曲線，這種線到點(diǎn)的變換稱為霍夫變換。曲線1，3，5都過S點(diǎn)；曲線2，3，4過T點(diǎn)§4.5圖像分割

－Hough變換霍夫變換步驟〔投票法〕1、在ρ和θ的取值范圍內(nèi)分別進(jìn)行m，n等分，設(shè)一個(gè)二維數(shù)組的下標(biāo)與ρi、θj的取值對應(yīng)。2、對圖像上的邊緣點(diǎn)作Hough變換，求每個(gè)點(diǎn)在θj變換后的ρi，判斷〔ρi，θj〕與哪個(gè)數(shù)組元素對應(yīng)，那么讓該數(shù)組元素值加1。3、比較數(shù)組元素值的大小，最大值對應(yīng)的〔ρi，θj〕就是這些共線點(diǎn)對應(yīng)直線方程參數(shù)，直線方程為12/131、Hough變換優(yōu)點(diǎn)？2、Hough變換缺點(diǎn)？Hough變換綜合演示13/13§4.5圖像分割

－Hough變換§4.6圖像的描述

本節(jié)主要內(nèi)容邊界描述區(qū)域描述紋理描述本次內(nèi)容圖像描述概述對邊界的描述對區(qū)域的描述重點(diǎn)描述子不變矩1/14一、概念及目的用數(shù)據(jù)、符號表示具有不同特征的小區(qū)〔特征提取〕。計(jì)算機(jī)識別目前僅能對對象特征進(jìn)行區(qū)分、分類。§4.6圖像的描述2/141、連通與鄰接4－鄰域；8－鄰域；連通的概念§4.6圖像的描述2、距離歐氏距離：街區(qū)距離：棋盤距離：3/143、描述子〔特征算子/算子〕能用少量數(shù)據(jù)描述物體特征稱為描述子。應(yīng)具滿足以下三點(diǎn)要求:§4.6圖像的描述4/14〔1〕對大小變化不敏感〔2〕對描述的起點(diǎn)不敏感〔3〕對平移、旋轉(zhuǎn)不敏感二、邊界描述1、邊界線的原始描述：坐標(biāo)串缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大，不便于快速運(yùn)算邊界描述目的是用很簡捷的數(shù)據(jù)描述邊界2、鏈碼描述〔Freeman鏈碼〕§4.6圖像的描述5/15原始鏈碼要成為描述子還要做以下處理：起點(diǎn)歸一化〔上圖〕、旋轉(zhuǎn)歸一化〔以下圖〕§4.6圖像的描述3、邊界的多項(xiàng)式擬合7/14可利用最小二乘法那么，求出各個(gè)系數(shù)。4、r-θ表示法?！?.6圖像的描述三、區(qū)域描述1、幾何形狀特征1〕周長L2〕投影長度、長徑/短徑3〕面積A4〕圖形復(fù)雜性求圓形、正方形、正三角形的復(fù)雜性5〕歐拉數(shù)＝連通數(shù)－孔數(shù)8/14§4.6圖像的描述2、不變矩二維連續(xù)圖像f(x,y)，那么可定義〔p+q〕階矩為：對應(yīng)的離散情況：

〔p+q〕階中心矩定義為：規(guī)格化后的中心矩為：9/14為了使矩描述子與大小、平移、旋轉(zhuǎn)無關(guān)，1962年美籍華人胡銘桂〔MHHu〕推導(dǎo)出7個(gè)不變矩組，簡稱不變矩，或胡矩組§4.6圖像的描述10/14原始圖，旋轉(zhuǎn)圖，縮小圖，鏡像圖的不變矩不變矩編號原圖（1）一半圖（2）旋轉(zhuǎn)45（3）旋轉(zhuǎn)90（4）顛倒圖（5）(2)-(1)(3)-(1)(4)-(1)(5)-(1)13.13353.1343.14763.13353.13350.00060.01420027.51357.49029.13677.51357.5135-0.02331.623300312.232212.131512.801812.232212.2322-0.10070.569600412.594112.670912.92312.594112.59410.07690.328900524.812424.760325.619725.01224.8124-0.05210.80730.19960616.350816.416517.671516.350816.35080.06571.320700725.899625.745726.464726.006225.8996-0.15390.56510.10660為什么此列的誤差偏大？12/14§4.6圖像的描述

－Freeman鏈碼應(yīng)用的例子13/14§4.6圖像的描述

－不變矩應(yīng)用的例子14/14§4.7圖像的描述

－紋理描述本課主要內(nèi)容紋理的定義灰度直方圖灰度共生矩陣灰度行程統(tǒng)計(jì)量其他常用統(tǒng)計(jì)量本課重點(diǎn)內(nèi)容

灰度直方圖1/18紋理的概念木紋、花紋、沙地、草坪天然紋理/人工紋理紋理沒有嚴(yán)格的定義，也很難定義說法1：局部不規(guī)那么而宏觀有規(guī)那么的特性稱為紋理說法2：由許多相互接近的、互相交叉的像素構(gòu)成，在一定范圍內(nèi)常具有周期性。紋理分析方法統(tǒng)計(jì)分析法、結(jié)構(gòu)分析法§4.7圖像的描述

－紋理描述2/18§4.7圖像的描述

－紋理描述3/18§4.7圖像的描述

－紋理描述灰度直方圖1、直方圖：灰度的一階概率分布的離散化形式。圖像的直方圖出現(xiàn)窄峰說明…圖像直方圖中出現(xiàn)雙峰說明…直方圖失去了灰度分布的位置信息4/18

2、常用的直方圖統(tǒng)計(jì)量〔設(shè)灰度量化為256級〕§4.7圖像的描述

－紋理描述灰度共生矩陣目的：統(tǒng)計(jì)處于同樣位置關(guān)系一對像素的灰度相關(guān)性定義：相距位置為〔Δx，Δy〕的兩個(gè)灰度像元同時(shí)出現(xiàn)的聯(lián)合頻數(shù)概率的分布稱為共生矩陣。用M(d,θ)表示，通常情況下，θ只取45°的倍數(shù)。比方有一6×6小區(qū)圖像，其圖像矩陣見右圖。由于只有0，1，2，3四級灰度，M為4×4矩陣。6/18§4.7圖像的描述

－紋理描述共生矩陣：7/18§4.7圖像的描述

－紋理描述8/18灰度共生矩陣統(tǒng)計(jì)量§4.7圖像的描述

－紋理描述9/18§4.7圖像的描述

－紋理描述灰度行程統(tǒng)計(jì)量指在某方向連續(xù)、共線并有相同灰度級的像元數(shù)目。設(shè)一圖像小區(qū)如以下圖，那么水平方向灰度行程矩陣為：10/18§4.7圖像的描述

－紋理描述11/18常用灰度行程統(tǒng)計(jì)量〔了解〕§4.7圖像的描述

－紋理