遥感图像处理：第五讲 空间域增强

1、1第五讲 遥感数字影像 空间域增强 主要内容 影像增强的方法 灰度变换增强直方图增强彩色变换增强空间域滤波增强 影像间代数运算 3一、影像增强的方法 4一、影像增强的方法 为什么要进行增强？ 影像增强的内在机理？ 影像增强的概念 增强处理方法5为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像增强未经处理的图像经增强的图像6为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像增强未经处理的图像经增强的图像7为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像变换与增强的 方法未经处理的图像经增强的图像8为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方

2、法一、影像变换与增强的 方法未经增强的影像： 影像轮廓、边界辨认不清 影像平均亮度值偏低 影像亮度层次少 等等9为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像变换与增强的 方法影像增强的实质：影像的亮度值统计特性和亮度值的空间频率特征。10为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像变换与增强的 方法11为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像变换与增强的 方法影像增强(image enhancement) ： 为了使分析者能容易确切地识别影像内容，按照特定目的对影像数据进行加工，使部分信息得到增强的过程。12为什么进行增强 影像增

3、强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像变换与增强的 方法高频增强13为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像变换与增强的 方法低频增强14为什么进行增强 影像增强机理 影像增强概念 增强处理方法一、影像变换与增强的 方法15图像增强的方法分类为两大类：空间域方法和频域方法。“空间域”一词是指图像平面自身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。16二、影像灰度变换增强17二、灰度变换增强18二、灰度变换增强线性变换19二、灰度变换增强线性变换20二、灰度变换增强线性变换21二、灰度变换增强 22二、灰度变换增强 23

4、二、灰度变换增强 24二、灰度变换增强 （a）变换函数的形式；点（r1,s1）和（r2，s2）的位置控制了变换函数的形状。如果r1=s1且r2=s2，变换为一线性函数，产生一个没有变化的灰度级。如果r1=r2,s1=0，且s2=L-1，变换为阈值函数，并产生二值图像。设置（r1,s1）=（rmin,0）, （r2，s2）=（rmax,L-1），变换结果见图c；设置r1=r2=m，变换结果见图d。25二、灰度变换增强 非线性变换 实质：对要进行变换的亮度值范围有选择的，随亮度值变化而连续变化。与线性变换关系：用分段直线近似地逼近类型：对数变换、指数变换26对数变换 指数变换二、灰度变换增强 对数

5、变换一般表达式为： s = clog(1+r)其中c为常数，r0. 此种变换使一窄带灰度输入值映射为一宽带输出值。对数变换主要用于拉伸图像中的暗的部分，而压缩亮的部分。27二、灰度变换增强 对数变换对数变换 指数变换28二、灰度变换增强 指数变换一般形式为： scr 其中，c和为正常数。对数变换 指数变换29二、灰度变换增强 指数变换对数变换 指数变换1的值和1时起到压缩的效果； 1起到扩展的效果；30二、灰度变换增强 指数变换特点：对图像亮的部分，扩大了灰度间隔，突出了细节-拉伸；对图像暗的部分，缩小了灰度间隔，弱化了细节-压缩。对数变换 指数变换31三、直方图增强 32三、直方图增强 直方

6、图均衡化 直方图匹配 33三、直方图增强 暗色图像中，直方图的组成成分集中在灰度级低的一侧。明亮图像的直方图则侧向与灰度级高的一侧。低对比度图像的直方图窄而集中于灰度级的中部；对于黑白图像，这意味着暗淡，好像灰度被冲淡一样。高对比度图像中，直方图的成分覆盖了灰度级很宽的范围，而且，像素的分布没有太不均匀，只有少量垂线比其它的高许多。结论若一幅图像其像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，则这样的图像有高度对比度和多变的灰度色调。34三、直方图增强 直方图均衡化 是使变换后图像灰度值的概率密度为均匀分布的映射变换方法。通过直方图均衡化处理，图像对比度得到了提高。直方图均衡化 直方图匹配35直方图均

7、衡化 直方图匹配三、直方图增强 36直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 直方图均衡化计算步骤37直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 直方图均衡化过程中的特殊问题：有图像f(x,y):宽300，高10，像素偏暗38直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 39直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 40直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 41直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 42直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 43直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 44直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 45直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 46直方图均衡化 直方图匹配三、

8、直方图增强 47直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 48直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 49直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 50直方图均衡化 直方图匹配三、直方图增强 a.直方图均衡化变换函数；b. 直方图均衡过的图像；c. b图像的直方图51直方图均衡化 直方图匹配a. 规定的直方图；b. 曲线（1）和（2）是用规定的直方图，根据不同公式计算得到的；c. 用曲线（2）映射增强的图像；d. c图像的直方图52四、彩色变换增强 53四、彩色变换增强 真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 54真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 四、彩色变换增强 概念：把能

9、真实反应或近似反应地物本来颜色的影像叫真彩色影像。实例：TM影像三个可见光波段TMl、TM2和TM3的合成影像近似为真彩色影像。 TMl蓝、TM2绿、TM3红55真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 四、彩色变换增强 56真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术四、彩色变换变换 TM1TM2TM123TM357真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 四、彩色变换增强 58真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 四、彩色变换增强 密度分割 实质对影像亮度范围进行分割，使一定 亮度间隔对应某一或几类地物目的突出或增强影像信息59真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色

10、增强技术 四、彩色变换增强 60真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 四、彩色变换增强 伪彩色变换 实质：单波段影像通过三个独立的数学变换 产生红、绿、蓝三个分量影像来合成伪彩色影像61真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术四、彩色变换增强 伪彩色变换 62真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 四、彩色变换增强 伪彩色变换 63真彩色增强技术 伪彩色增强技术 假彩色增强技术 三、彩色变换 假彩色变换 实质：三个波段影像分别赋予红、绿、蓝三个分量影像来合成假彩色影像64五、空间滤波增强 65五、空间域滤波增强 空间域滤波的基本概念 空域滤波的定义、分类平滑滤波低通滤波

11、、中值滤波锐化滤波高通滤波66五、空间域滤波增强 67五、空间域滤波增强 68五、空间域滤波增强 69五、空间域滤波增强 70五、空间域滤波增强 71五、空间域滤波增强 72五、空间域滤波增强 73五、空间域滤波增强 74五、空间域滤波增强 75五、空间域滤波增强 76五、空间域滤波增强 77五、空间域滤波增强 78五、空间域滤波增强 79五、空间域滤波增强 80五、空间域滤波增强 81五、空间域滤波增强 n=3，5，9，15和35像素的方形均值滤波器得到的相应平滑结果顶端的黑方块大小分别为3,5,9,15,25,35,45和55个像素，边界相隔25个像素，位于底端的字母大小在10到24点之间

12、，增量为2个点，顶端最大的字母是60个点。 82五、空间域滤波增强 83五、空间域滤波增强 84五、空间域滤波增强 85五、空间域滤波增强 86五、空间域滤波增强 （a）椒盐噪声污染的电路板X光图像；（b）用3*3均值掩膜去除噪声；（3）用3*3中值滤波器去除噪声87五、空间域滤波增强 88五、空间域滤波增强 89五、空间域滤波增强 90五、空间域滤波增强 91五、空间域滤波增强 92五、空间域滤波增强 93五、空间域滤波增强 94五、空间域滤波增强 95五、空间域滤波增强 96五、空间域滤波增强 97五、空间域滤波增强 98五、空间域滤波增强 99五、空间域滤波增强 100 Roberts梯

13、度滤波结果101五、空间域滤波增强 102 Prewitt梯度滤波结果103五、空间域滤波增强 104 Sobel梯度滤波结果105五、空间域滤波增强 106五、空间域滤波增强 107 拉普拉斯梯度滤波结果五、空间域滤波增强 108五、空间域滤波增强 109六、影像间代数运算110基本思路： 是对两幅(或两幅以上)输入影像的对应像元逐个地进行和、差、积、商的四则运算，以产生有增强效果的影像。 六、影像间代数运算111六、影像间代数运算（1）加组合 实际上是象元点上的辐射能量之和。叠加运算使亮度值之间出现“填平补齐”现象，可扩展每一波段影像的视觉效果。 112 (a)清晰图像，(b)显示了相同的

14、图像，只是受到了均值为0且标准差有64级灰度的非相关高斯噪声的干扰 ,(c)到(f)分别是对8，16，64，128幅图像取平均后的结果。可以看到，取K=128进行平均处理后的图像在视觉上已经与原始图像极为相似。 113六、影像间代数运算（2）减运算 主要用于提取多时相影像中随时间而变化的信息。要进行预处理：太阳高度角、地形起伏几何配准、平均亮度调整。114六、影像间代数运算实例B4-B3 利用不同地物之间光谱的特征,有利于突出目标与背景反差小的信息 例如:红外波段-红波段，突出植被115六、影像间代数运算（3）相除运算 又称比值处理，可消除或减弱地形阴影、云影影响和植被干扰等。比值处理包括：简单比