《遙感圖像預(yù)處理》課件

《遙感圖像預(yù)處理》PPT課件

創(chuàng)作者：ppt制作人時(shí)間：2024年X月目錄第1章遙感圖像預(yù)處理概述第2章遙感圖像去噪第3章遙感圖像增強(qiáng)第4章遙感圖像配準(zhǔn)第5章遙感圖像修復(fù)第6章總結(jié)與展望01第1章遙感圖像預(yù)處理概述

什么是遙感圖像預(yù)處理？遙感圖像預(yù)處理是指對(duì)遙感圖像進(jìn)行的一系列處理操作，旨在提取有用信息，去除干擾噪聲，改善圖像質(zhì)量。這一過(guò)程包括圖像去噪、圖像增強(qiáng)、圖像配準(zhǔn)、圖像修復(fù)、圖像融合和圖像壓縮等步驟。

遙感圖像預(yù)處理的重要性提高地物分類(lèi)精度保證數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性更好地服務(wù)于應(yīng)用需求增強(qiáng)圖像特征實(shí)現(xiàn)特定監(jiān)測(cè)目標(biāo)支持研究任務(wù)

圖像去噪0103

圖像配準(zhǔn)02

圖像增強(qiáng)均值濾波以像素周?chē)鷧^(qū)域的平均值代替該像素的值，適用于消除高斯噪聲小波去噪利用小波變換分析和處理信號(hào)，可有效去除噪聲

圖像去噪中值濾波基于中位數(shù)的濾波方法，適用于去除椒鹽噪聲圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)是通過(guò)直方圖均衡化、拉普拉斯增強(qiáng)、對(duì)比度拉伸等方法，提高圖像的視覺(jué)質(zhì)量和信息量，使圖像更易分析和解讀。

圖像配準(zhǔn)將不同圖像進(jìn)行對(duì)齊，便于比較和分析圖像配準(zhǔn)定義基于特征點(diǎn)匹配、基于區(qū)域匹配、基于衛(wèi)星參數(shù)等配準(zhǔn)方法地圖制作、環(huán)境監(jiān)測(cè)、資源調(diào)查等應(yīng)用領(lǐng)域

遮擋物體去除利用圖像分割和修復(fù)技術(shù)，消除圖像中的遮擋物體圖像重建基于圖像重建模型，修復(fù)圖像中缺失的信息數(shù)據(jù)恢復(fù)從損壞或部分丟失的圖像數(shù)據(jù)中恢復(fù)原始信息圖像修復(fù)缺陷修補(bǔ)通過(guò)圖像修補(bǔ)算法，修復(fù)圖像中的缺陷，如劃痕、斑點(diǎn)等不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)相互融合，提高信息提取準(zhǔn)確性傳感器數(shù)據(jù)融合0103根據(jù)地物特征和應(yīng)用需求，選擇不同融合策略層次融合02將不同光譜波段的圖像融合，獲得更全面的地物信息波段融合圖像壓縮圖像壓縮是一種減小圖像數(shù)據(jù)量、提高存儲(chǔ)和傳輸效率的技術(shù)。常見(jiàn)的壓縮方法有無(wú)損壓縮和有損壓縮，例如JPEG、PNG等壓縮算法。壓縮后的圖像可節(jié)省存儲(chǔ)空間，加快數(shù)據(jù)傳輸速度，適用于各種遙感應(yīng)用場(chǎng)景。遙感圖像預(yù)處理的應(yīng)用范圍監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)情況、病蟲(chóng)害等農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)森林覆蓋變化、火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等森林規(guī)劃土地利用、城市建設(shè)等城市規(guī)劃監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量、水質(zhì)污染等環(huán)境監(jiān)測(cè)02第2章遙感圖像去噪

遙感圖像去噪遙感圖像預(yù)處理中，去除噪聲是非常重要的一步。噪聲來(lái)源包括氣象條件、傳感器、信號(hào)傳輸?shù)榷鄠€(gè)因素。去噪方法包括中值濾波、均值濾波、小波去噪等。

遙感圖像噪聲來(lái)源影響遙感圖像質(zhì)量氣象條件可能引入噪聲傳感器可能導(dǎo)致失真信號(hào)傳輸

遙感圖像去噪方法平滑圖像，去除椒鹽噪聲中值濾波實(shí)現(xiàn)平滑效果，適用于高斯噪聲均值濾波將信號(hào)分解為不同頻帶，去除不同頻率噪聲小波去噪

減少椒鹽噪聲平滑圖像0103

02適用于實(shí)際應(yīng)用簡(jiǎn)單高效低頻噪聲提取低頻信息濾除噪聲多尺度分析適應(yīng)不同尺度信號(hào)有效去除噪聲

小波去噪高頻噪聲分解信號(hào)選擇高頻細(xì)節(jié)均值濾波均值濾波是遙感圖像預(yù)處理中常用的一種方法，通過(guò)計(jì)算像素周?chē)鷧^(qū)域的均值來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的平滑效果。適用于處理高斯噪聲，可有效提高圖像質(zhì)量。03第三章遙感圖像增強(qiáng)

圖像直方圖均衡化直方圖均衡化是一種圖像增強(qiáng)方法，通過(guò)調(diào)整圖像像素灰度分布，使得圖像的對(duì)比度增強(qiáng)，細(xì)節(jié)更加清晰。該方法能夠改善圖像的視覺(jué)效果，提高圖像的質(zhì)量。拉普拉斯增強(qiáng)通過(guò)增加圖像邊緣和細(xì)節(jié)，提高圖像質(zhì)量和清晰度，使圖像更具有立體感。增加圖像邊緣和細(xì)節(jié)0103拉普拉斯增強(qiáng)可以使圖像的質(zhì)量得到顯著提升，使得圖像更具有藝術(shù)感和科技感。增強(qiáng)圖像質(zhì)量02該方法能夠提高圖像的清晰度和邊緣銳度，使得圖像中的細(xì)節(jié)更加突出，增強(qiáng)了圖像的視覺(jué)效果。提高圖像清晰度對(duì)比度拉伸對(duì)比度拉伸可以有效調(diào)整圖像的整體對(duì)比度，使得圖像的明暗部分更加突出，增強(qiáng)了圖像的視覺(jué)效果。調(diào)整圖像對(duì)比度該方法能夠改善圖像的質(zhì)量，使得圖像更加清晰明亮，細(xì)節(jié)更加豐富。改善圖像質(zhì)量對(duì)比度拉伸能夠增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)，使得圖像中的紋理和結(jié)構(gòu)更加清晰和明顯。增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)通過(guò)對(duì)比度拉伸，圖像的整體色彩更加飽滿(mǎn)，細(xì)節(jié)更加豐富，從而提升了圖像的視覺(jué)效果。提升圖像視覺(jué)效果圖像增強(qiáng)技術(shù)圖像增強(qiáng)是一種常用的遙感圖像預(yù)處理技術(shù)，通過(guò)調(diào)整圖像的像素值，使得圖像在視覺(jué)上更加清晰和具有吸引力。在遙感圖像處理中，圖像增強(qiáng)可以幫助提高圖像的質(zhì)量，使得圖像更適合用于后續(xù)的分析和識(shí)別任務(wù)。

04第四章遙感圖像配準(zhǔn)

圖像配準(zhǔn)原理圖像配準(zhǔn)是通過(guò)找到圖像間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，進(jìn)行幾何變換，使得圖像對(duì)齊。這一過(guò)程需要精確的計(jì)算和匹配，以確保配準(zhǔn)后的圖像準(zhǔn)確無(wú)誤。

圖像配準(zhǔn)方法通過(guò)提取圖像特征點(diǎn)，尋找相似性進(jìn)行匹配特征匹配利用頻譜信息進(jìn)行圖像配準(zhǔn)相位相關(guān)通過(guò)最小化誤差實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)最小二乘法

相位相關(guān)優(yōu)點(diǎn)：適用于光學(xué)圖像缺點(diǎn)：對(duì)噪聲敏感最小二乘法優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易用缺點(diǎn)：受干擾較大

圖像配準(zhǔn)常用方法對(duì)比特征匹配優(yōu)點(diǎn)：準(zhǔn)確性高缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜從圖像中提取關(guān)鍵特征點(diǎn)特征提取0103對(duì)圖像進(jìn)行幾何變換達(dá)到配準(zhǔn)效果幾何變換02尋找圖像間的相似性特征匹配總結(jié)遙感圖像配準(zhǔn)是遙感技術(shù)中非常重要的一環(huán)，它能夠幫助我們準(zhǔn)確地分析和解譯遙感圖像數(shù)據(jù)。不同的配準(zhǔn)方法各有特點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的方法是關(guān)鍵。05第五章遙感圖像修復(fù)

圖像缺陷修復(fù)圖像缺陷修復(fù)是指對(duì)圖像中出現(xiàn)的缺陷如線(xiàn)條、噪聲等進(jìn)行修復(fù)，提高圖像質(zhì)量。通過(guò)去除圖像中的噪聲和線(xiàn)條等缺陷，可以使圖像更加清晰和真實(shí)，提高圖像的可用性和可讀性。

圖像缺陷修復(fù)消除圖像中的噪聲降噪處理修復(fù)圖像中出現(xiàn)的線(xiàn)條線(xiàn)條修復(fù)使圖像更加平滑連續(xù)圖像平滑

遮擋物體去除遮擋物體去除是指通過(guò)遮擋物體的識(shí)別和去除，使圖像更加完整清晰。在遙感圖像處理中，常常會(huì)遇到部分區(qū)域被遮擋的情況，通過(guò)遮擋物體去除技術(shù)可以恢復(fù)圖像的完整性，提高圖像的可視化效果。

識(shí)別圖像中的遮擋物體遮擋檢測(cè)0103重新生成遮擋部分的像素像素重建02用周?chē)h(huán)境信息填補(bǔ)遮擋部分背景填充遮擋物體去除利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行遮擋物體識(shí)別MaskR-CNN使用圖像修復(fù)算法填補(bǔ)遮擋部分Inpainting合成與周?chē)h(huán)境一致的紋理TextureSynthesis

06第六章總結(jié)與展望

探究深度學(xué)習(xí)對(duì)遙感圖像預(yù)處理的影響深度學(xué)習(xí)在遙感圖像預(yù)處理中的應(yīng)用0103評(píng)估實(shí)時(shí)處理技術(shù)在遙感圖像預(yù)處理中的作用實(shí)時(shí)處理技術(shù)的提高02分析多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)遙感圖像預(yù)處理的價(jià)值多源數(shù)據(jù)融合的發(fā)展總結(jié)遙感圖像預(yù)處理在遙感技術(shù)中扮演著不可或缺的重要角色，通過(guò)優(yōu)化處理方法可以提高遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果，為地球觀(guān)測(cè)和環(huán)境監(jiān)測(cè)提供了關(guān)鍵支持。展望隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，遙感圖像預(yù)處理技術(shù)將繼續(xù)完善，更深入地應(yīng)用于各領(lǐng)域，為遙感數(shù)據(jù)的獲取和分析提供更多可能性，推動(dòng)遙感技術(shù)的發(fā)展。

遙感圖像預(yù)處理的重要性確保遙感數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性支持有效的信