第四章遥感数字图像处理

1、123高度对比度合适亮度对比度过量4 人眼能分辨一百多种不同颜色，彩色图象能表现更丰富的信息量56 明度（Lightness, 强度, Intensity） 色调（Hue） 饱和度(Saturation)78灰度（明度）、灰阶灰度（明度）、灰阶91011彩色彩色 IH S1213141516171819202122 伪彩色 (pseudocolor): 灰度图像的彩色表示或显示23单波段单波段三波段三波段24 数字图像基础 图像辐射校正 几何校正原理与方法 图像增强处理25数字图像概念：指能够被计算机存储、处理和使用的图像 。“离散化”、二维矩阵是数字图像的特点，每个像元的取值是图像连续变化的

2、灰度的离散整数值。26 模拟图像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的图像 数字图像：而是以数字形式表示的遥感影像。包括把模拟图像分割成同样形状的小单元，以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值进行数字化的图像。2728采样的原理29量化的概念303132333435常用的遥感数字图像有效量化级数。36数字图像数字图像373839特点：(与光学图像相比) 便于计算机处理 数字存储方式 获取、传输、分发等过程中没有信息损失 抽象性强（表示在计算机里是很抽象 的“数据流”） 数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和采用遥感图像专家系统。40二维数组表示：位置隐含（象素坐

3、标），属性用亮度表示；遥感数字图像根据波段分： 二值数字图像：0-1 一个bit存储 单波段数字图像：0-255 一个字节（8位） 彩色数字图像： 0-255 0-2550-255 三个数字层 多波段数字图像：0-255 0-255 多个数字层41非数字式遥感图像（通常为航空摄影像片），进行数字图像处理、解译前，需转换为数字图像方法：黑白扫描/彩色扫描扫描时需注意：（1）扫描的空间分辨率 一般300dpi（像片）/ 600dpi（负片）可满足要求（2）灰度级：0-255（黑白）/ RGB（彩色）42分辨率设置过程: （1）空间采样 （2）属性量化如何设置分辨率43例：将一张1:50000的航空

4、图像扫描成分辨率是2米的数字化图(1pix=2m) 。l 1:50000 lcm=500m 1cm内要有250个pix l pix边长=1cm/250pix=0.004cm=0.001575inch (1cm=0.3937inch) 635pix/inch44图像直方图图像直方图 用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n（0-255）的数字图像像元灰度分布状态，横轴横轴表示灰度级，纵轴纵轴表示某一灰度级（或范围）的像元个数占像元总数的百分比。 通过灰度直方图可以直观地了解图像特征，以确定图像增强方案并了解图像增强后的效果45小结 4647l图像校正：包括辐射校正、几何校正。l增强处理：增强图像

5、中的有用信息，利于识别分析。 包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率域增强、信息融合域增强、信息融合等。l图像变换：消除干扰和滤掉噪声，提高图像质量。l信息提取：图像分类（监督分类、非监督分类、神经网络分类、模糊分类）、空间信息提取、光谱信息提取。数字图像处理的主要内容48辐射校正辐射校正4950系统辐射校正系统辐射校正l光学摄影机内部辐射误差校正镜头中心和边缘透射光的强度不一致，造成图像上不同位置的同一类地物有不同的灰度值。l光电扫描仪内部辐射误差校正A）光电转换误差；B）探测器增益变化引起的误差51大气校正大气校正概念：消除主要由大

6、气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程。l何时需要进行大气校正？定量信息提取；不同时相间的定量比较；不同波段间的运算；52大气校正方法大气校正方法 公式法（较准确）；简单的相对大气校正方法：2 回归分析法；3 直方图校正法；535455XbaYY Y：待校正波段的图像亮度值：待校正波段的图像亮度值X X：不受大气影响波段的图像亮度值：不受大气影响波段的图像亮度值5657公式法与卫星扫描同步进行野外光谱测量，将地面测量结果与卫星影象对应像元亮度值进行回归分析.回归方程为：Ri = a+bCiLAi =CiK+Lmin ， LAi = a1Ri +b1K=（Lmax-Lmin）/CmaxLAi 为卫

7、星观测值（辐射亮度，辐射度）Ri 为地面反射率Ci灰度值58回归分析法回归分析法l 原理：大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影响，因此可用其校正其它波段数据。l 方法：在不受大气影响的波段（如TM5或7）和待校正的某一波段图像中，选择一系列目标，将每个目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线性回归方程。XbaYY：待校正波段的图像亮度值X：不受大气影响波段的图像亮度值59回归法分析法回归法分析法7TMbiaiTMi60直方图校正方法直方图校正方法l 直方图校正方法： 从图像象元亮度值中减去一个辐射偏置量，辐射偏置量等于图像直方从图像象元亮度值中减去一个辐射偏置量，

8、辐射偏置量等于图像直方图中最小的亮度值；图中最小的亮度值； 前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为0，大气散射导致，大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为图像上这些物体的灰度值不为0（辐射偏置量）；（辐射偏置量）； 暗物体法暗物体法（Dark-object method）；）；6162636465661) 最近邻法：最近邻法：距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰度值；672）双线性内插法双线性内插法：以实际位置临近的4个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为： 4141432144332211,iiiiinmpgpppppgpgpg

9、pgpg）（ G2 G3 G4 G1 683）三次卷积内插法：三次卷积内插法：以实际位置临近的16个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为： 161161,iiiiinmpgpg）（ PSF 三次样条函数 sinc函数69 数目的确定:数量应当超过多项式系数的个数（(n+1)*(n+2)/2） 选择的原则：易分辨、易定位的特征点：道路的交叉口、水库坝址、河流弯曲点等特征变化大的地区应多选些尽可能满幅均匀选取70纠正函数可有多种选择：多项式方法、共线方程方法、随机场内插方法等。其中多项式方法的应用最为普遍。 准准备备 工工作作 输输入入原原始始图图像像 建建立立校校正正函函数数 确确定定输输出出图

10、图像像的的范范围围 逐逐个个像像元元进进行行几几何何变变化化 灰灰度度的的重重采采样样 输输出出校校正正后后的的图图像像 效效果果 评评价价 7172737475几何校正几何校正从具有几何变形的图像中消除变形的过程。一般步骤：1 确定校正方法2 确定校正公式3 验证校正方法4 对原始输入图像进行重采样76遥感图像几何畸变来源遥感图像几何畸变来源误差来源：l 内部误差：由于传感器自身的性能、结构等因素造成；l 外部误差：传感器以外的个因素造成，如地球曲率、地形起伏、地球旋转等 传感器成像几何形态影响 传感器外方位元素变化畸变 地球自转的影响 地球曲率的影响 其它77传感器成像几何形态影响传感器成

11、像几何形态影响78传感器外方位元素变化畸变传感器外方位元素变化畸变l 传感器外方位元素变化：指决定遥感平台姿态的6个自由度：三轴方向（X，Y，Z）和姿态角（，），其中任何一个发生变化，都会给遥感图像带来不同变形，这种畸变是成像瞬间的综合影响。对不同的传感器，畸变可能不尽相同。l 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航79中心投影中心投影传感器外方位元素变化畸变传感器外方位元素变化畸变80多中心投影多中心投影例如MSS,TM等传感器外方位元素变化畸变传感器外方位元素变化畸变81地球自转引起的误差地球自转引起的误差82地球曲率引起的误差地球曲率引起的误差83遥感图像几何校正的原理遥感图像几何校正的原理84遥

12、感图像几何校正的原理遥感图像几何校正的原理85数字图像几何纠正的主要处理过程数字图像几何纠正的主要处理过程准备工作输入原始数字影象建立建立纠正纠正变换变换函数函数确定确定输出输出影象影象范围范围像元像元坐标坐标变换变换像元像元亮度亮度值重值重采样采样输出纠正后的图像准备工作准备工作：图像、地图、大地测量资料、平台轨道参数、传感器参数、控制点的选择；（具体内容可选）纠正变换函数建立纠正变换函数建立：输入和输出图像间的坐标变换关系；如多项式法、共线方程法等86坐标变换坐标变换确定原始图像和纠正后图像间的坐标变换关系（x， y）（u， v）（u行数， v列数， 均为整数）有两种方案：直接纠正方案直接

13、纠正方案：从原始图像阵列出发，依次对 其中每一个象元P（x，y）分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标P（X，Y），并计算P（X，Y）的灰度值;间接纠正方案间接纠正方案：从空白图像阵列出发，依次计算每个象元P（X，Y）在原始图像中的位置P（x，y），然后把该点的灰度只依次计算后返送给P（X，Y）. 二者间并无本质差别，互为逆变换87坐标关系坐标关系),(ppXpyxFX ),(ppYpyxFY ),(PPxpYXfx ),(PPypYXfy （xp ，yp）（XP，YP）分别是任意一个像元在原始图像和纠正后图像中的坐标。直接间接88坐标变换坐标变换89图像灰度值的重采样图像灰度值的重采样90最邻

14、近法（最邻近法（nearest neighbor）91最邻近法原理最邻近法原理92最邻近法最邻近法93原始图像纠正后图像（最邻近插值）最邻近法纠正效果最邻近法纠正效果94双线性内插法双线性内插法95双线性（双线性（bilinear）l 优点优点 1 较平滑，没有锯较平滑，没有锯齿状齿状 2 与最邻近法相与最邻近法相比，空间信息更准比，空间信息更准确些确些 3 常用于改变象元常用于改变象元大小时，如数据融大小时，如数据融合合l缺点：缺点：象元值被平均化，某象元值被平均化，某些地物边缘更平滑，某些地物边缘更平滑，某些极值可能丢失些极值可能丢失96双线性插值效果原始图像纠正（双线性插值）97三次卷积

15、法（三次卷积法（cubic convolution） 取与计算点(x，y)则围相邻的16个点，与双向线性内插类似，可先在在某一入向上内插，如先在x方向上，每4个值依次内插4次，再根据这四个计算结果在y方向上内插，得到f(x，y)。每一组4个样点组成一个连续内插函数。实际上是一种卷积运算，也叫三次卷积内插。98三次卷积法三次卷积法99原始图像几何纠正（三次卷积）三次卷积法处理效果三次卷积法处理效果100l增强处理：增强图像中的有用信息，利于识别分析。 包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率域增强、信息融合域增强、信息融合等。遥感图像处理图象增强 对比度问题对比度问题 噪声干扰问题噪声干扰问题 清晰度下降问题清晰度下降问题101 改善图象的视觉效果；改善图象的视觉效果； 提高图像质量和突出所需信息，有利于分析判读或提高图像质量和突出所需信息，有利于分析判读或作进一步的处理作进一步的处理 。102反差增强反差增强（Contrast enhancement）103104反差增强反差增强105)( fGg 典型变换式：典型变换式：LfbgbfbfagafafffGgba)()(0)(106直方图均衡