(遥感技术课件)第四章-遥感图像处理

第四章遥感图像处理定义：对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学（模拟处理）和数字两种光学图象连续的光密度函数。像片上的密度随坐标X,Y的变化而变化。光学图像、照片以及人的眼睛看到的一切景物，都是模拟图像，这类图像无法直接用计算机处理。为了使图像能在电子计算机中作处理运算，必须将模拟图像转化为离散数字所表示的图像，即所谓的数字图像。数字图象是一个二维离散的光密度函数。相对于光学图象,它在空间坐标(X,Y)和密度上都离散化。光学图像转化为数字图像将模拟图像转化为数字图像的过程称为图像数字化。一般图像数字化包括下列两个步骤：采样和量化量化就是把抽样后每一个象素点的亮度值离散化，使其成为有限个整数值（由黑色渐变为灰色渐变为白色的连续变化亮度值量化为0-256个灰度值，8Bit）。经过抽样、量化后，一幅黑白模拟图像就会离散化成为M*N个字节的数字图像。在数字化过程中会带来一定的误差。

第一节遥感图像光学处理基础一、光和颜色的基本概念（1）亮度对比：对象相对于背景的明亮程度。改变对比度，可提高图象的视觉效果。（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。颜色描述对遥感图像很重要，颜色变换是遥感图像处理的重要方法。所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。颜色的性质由明度（亮度，Lightness）、色调（Hue）、饱和度（Saturation）来描述。

（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体反射率越高，明度就越高。

（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。

（3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，频率是否单一的表示。56789二、加色法与减色法10三原色：红、绿、蓝。这三种颜色按一定比例混合，可形成各种色调的颜色。互补色：黄和蓝、红和青、绿和品红。各自混合为白色或灰色，称为互补色。由三原色混合产生其他颜色的方法称为加色法。混合后的颜色只是一种视觉效果上的颜色，已完全失去了颜色的光谱意义。色度图：任何一种颜色的光，当匹配的各波长光谱能量相同（等能光谱）时，均可推算出所需的红绿蓝三原色比例值。据此得到的色度图用于表现加色法。减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光而生成色彩的方法。一般用于颜料配色、彩色印刷等。11加色法：红、绿、蓝是三原色减色法：黄、品红、青是三原色三、黑白影像与彩色影像TM原始图像TM彩色合成图假彩色（TM741）

四、光学增强处理彩色合成加色法彩色合成：合成仪法、分层曝光法减色法彩色合成：染印法、印刷法、重氮法光学增强处理：相关掩膜处理光学信息的处理图像的相加和相减遥感黑白影象的假彩色编码14图像的光学增强处理具有精度高，反映目标物更真实，图像目视效果好等优点。计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率高等。有逐步取代光学方法的趋势。加色法彩色合成合成仪法：把不同波段的黑白透明片分别放入有红、绿、蓝滤光片的光学投影通道中精确配准和重叠，生成彩色影像的过程。

分层曝光法：利用彩色胶片具有的三层乳剂，使每一层乳剂依次曝光的方法。15减色法彩色合成染印法：用特别浮雕片、接受纸和冲显染印药制作彩色合成影像的方法。印刷法：用普通胶印设备，直接使用不同波段的遥感底片和黄、品红、青三种油墨，经分色、加网、制版，套印成彩色合成图像。重氮法：利用重氮盐的化学反应处理彩色单波段影像透明片的方法。16光学增强处理相关掩膜处理：把几何位置完全配准的原片，制成不同密度、不同反差的正片或负片，通过它们的各种不同叠加方案改变原有影像的显示效果，达到信息增强的目的。改变对比度：把两张同波段、同地区的负片（或正片）合成（一张反差适中，另一张反差较小）合成后反差一般加大，从而提高对比度。显示动态变化：不同时相同一地区的正负片影像叠合掩膜，当被叠合影像反差相同时，凡密度发生变化的部分就是动态变化的位置。边缘突出：把两张反差相同的正片和负片叠合、配准后，再沿希望突出的线形特征的垂直方向错位。目的在于突出线形特征。17图像的相加和相减

（光栅滤波法）两个图像发出的光波在空间重叠并同位相，则图像相加。如果两列光波在空间重叠且反相，则图像相减。18遥感黑白影象的假彩色编码黑白图像经过光栅后依次编码处理，将振幅型编码图像转换成位相型编码图像。将位相介质片放入非相干光信息处理系统的输入平面，经过白光照射，在输出平面上获得等密度的假彩色图像。假彩色编码处理卫星图像可使单波段影像彩色化，实现图像增强效果。19第二节数字图像的校正遥感数字图像：以数字表示的遥感图像，其最基本的单元是像素。像素是成像过程的采样点，也是计算机处理图像的最小单元。像素具有空间特征和属性特征。像素的属性特征采用亮度值来表达。遥感数字图像处理：利用计算机对遥感图像及其资料进行的各种技术处理。遥感数字图像校正：消除遥感图像因辐射度失真、大气消光和几何畸变等造成的图像质量衰减。包括辐射校正、几何校正和消除条带噪声。20多波段数字图像的数据格式BSQ格式（Bandsequential):每行数据后面紧接着同一波谱波段的下一行数据。这种格式最适于对单个波谱波段中任何部分的空间（X，Y）存取。BIP格式(Bandinterleavedbypixel):每个像元按波段顺序存储第一个像元所有的波段，接着是第二个像元的所有波段，然后是第3个像元的所有波段，等等，交叉存取直到像元总数为止。这种格式为图像数据波谱（Z）

的存取提供最佳性能。BIL格式(Bandinterleavedbyline)：先存储第一个波段的第一行，接着是第二个波段的第一行，然后是第三个波段的第一行，交叉存取直到波段总数为止。每个波段随后的行按照类似的方式交叉存取。这种格式提供了空间和波谱处理之间一种折衷方式。数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率分布图。直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲线可反映图像的质量差异。正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。22直方图23图像处理中，可通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增强的目的。一、辐射校正辐射畸变：地物目标的光谱反射率的差异在实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射畸变。辐射校正：对原始图像数据的像元灰度值进行校正。包括直方图最小值去除法和回归分析法等。原因：传感器仪器本身产生的误差：这一工作由地面接收站来完成。太阳辐射引起的辐射误差

1)太阳位置引起的辐射误差

2)地形起伏引起的辐射误差大气影响造成的畸变直方图最小值去除法基本思路:每幅图像上都有辐射亮度或反射亮度应为0的地区，而事实上并不等于0,说明亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。校正方法:将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提高了图像质量。25回归分析法

以TM为例，以7波段为基础对其他波段进行辐射校正，若对3波段进行校正，首先在3波段上选择最黑的影像目标，在7波段找出对应的目标，取灰度值，再以（TM7,TM3）为坐标的直角坐标系中绘制散点图，并用最小二乘法建立回归方程

TM3=a+b×TM7大气校正前的盖度大气校正后的盖度二、几何校正几何畸变：遥感图像的几何位置发生变化，产生行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等变形。几何畸变是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲等作用的结果。遥感图像变形的原因：遥感平台位置和运动状态变化地形起伏地球表面曲率大气折射地球自转基本思路：把存在几何畸变的图像，纠正成符合某种地图投影的图像，且要找到新图像中每一像元的亮度值。具体步骤1）计算校正后每一点所对应原图中的位置；2）计算每一点的亮度值。计算方法1）建立两图像像元点之间的对应关系：多项式法2）求出原图所对应点的亮度（重采样）：最近邻法、双线性内插法、三次卷积内插法。控制点的选取个数：≥16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。29多项式法实际计算中常用二元二次多项式，其展开式为：最近邻法取与所计算点（x,y）周围相临的4个点，比较他们与被计算点的距离，哪个点距离最近，就取哪个的亮度值作为（x,y）点的亮度值。双线性内插法先对全幅图像沿行（Y轴）依次计算每一个点，再沿列逐行（X轴）计算，直到全部点计算完毕。双线性内插法比最邻近法计算量增加，但精度明显提高，特别是对亮度不连续现像或线状特征的块状化现像有明显的改善。但是这种内插法对图像起到平滑的作用，从而使对比度明显的分界线变的模糊。三次卷积内插法这是进一步提高内插精度的方法。其基本思想是增加邻点来获得最佳插值函数。取与计算点相邻的16个点，与双线性内插类似，可先在一个方向上内插图像间的自动配准和镶嵌把同一地区不同时刻的图像，或不同遥感器获得的多种图像的同名影像通过几何变换实现重叠，通常叫相对配准；将相对配准的多图像纳入某一地图坐标系统，通常叫绝对配准。多图像几何配准：将同一地区的各种遥感图像匹配在一起，原理与几何校正相同（图像-图像），以其中一个图像作为参照或标准，其他图像与之进行配准。多图像的几何配准，通常都采用相关函数的原理进行自动配准。第三节数字图像增强定义：将原来不清晰的图像变得清晰或把我们感兴趣的某些特征强调出来的图像处理方法称之。包括灰度增强、边缘增强、密度分割、图像运算、去模糊、直方图均衡化、滤波等主要目的:改变图像灰度等级,提高图像对比度消除边缘和噪声,平滑图像突出边缘和线状地物,锐化图像合成彩色图像压缩图像数据量,突出主要信息等一、彩色变换彩色变换：把数字图像组合转换成彩色图形，或者把各种增强或分类图像组合叠加，以彩色图像显示出来。（彩色的视觉分辨能力比黑白高）方法：假彩色密度分割；彩色合成概念：单波段黑白遥感图像可按亮度分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像的方法，又叫密度分割。分层方案的确定：分层方案与地物光谱差异对应合适，可以较好地区分地物类别。处理过程效果分析381、单波段彩色变换（假彩色密度分割）39处理过程输入图像显示直方图确定分割的等级数，计算分割的间距像元亮度值转换像元新值赋色以不同的色彩表示图像的色调变化，增强了图像的显示能力同一地物或现象可能被分割成两种不同密度（同物异谱）并以不同的颜色显示出来，或同一色彩却表示两种以上不同的地物（同谱异物），造成判读错误。40HOME效果分析2、多波段色彩变换（彩色合成）概念：利用计算机将同一地区不同波段的图像存放在不同通道的存储器中，并依照彩色合成原理，分别对各通道的图像进行单基色变换，在彩色屏幕上进行叠置，从而构成彩色合成图像。合成方案：彩色合成图像分为真彩色图像和假彩色图像。41二、对比度变换概念：通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。把图像中过于集中的像元分布区域（亮度值分布范围）拉开扩展，以扩大图像反差的对比度，增强图像表现的层次性。又叫辐射增强。方法：对比度线性变换和非线性变换。线性变换：按比例扩大原始灰度级的范围，以充分利用显示设备的动态范围（变换后像元总数不变）将范围为[a，b]数字图像的灰度f（x，y）变换为范围为[c，d]的灰度g（x，y）密度分割：将原始图象的灰度值分成等间隔的离散灰度级.可以看作是线性变换的一种。43分段线性变换是将图像灰度f（x，y）的区间分割为若干区间，然后对每个区间进行线性拉伸，常用的是分三段线性变换。即某些像元值范围被拉伸，某些范围被压缩。在实际应用中，根据要求，有目的的选取间断点的位置，决定拉伸那一段或者压缩那一段的灰度范围，或者只处理某一段的灰度原图像灰度1011121314151617。。。。2252变换后灰度06121824303642。。。。73255非线性变换：变换函数为非线性函数（指数、对数、反函数等）时，即为非线性变换。

直方图的均衡：通过灰度变换将随机分布的图象直方图修改成均匀分布的直方图，即在每个灰度级上都具有相同的像素点数。其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的像元值。使一定灰度范围内的像元的数量大致相同。原图直方图均衡化后直方图的正态化：把随机分布的原图像直方图修改成为正态分布的直方图。直方图匹配：通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像的直方图类似。直方图匹配经常作为相邻图象拼接或应用多时相遥感图象进行动态变化分析研究的预处理，通过直方图匹配可部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图象差异。图象灰度反转：对图象灰度范围进行线性或非线性的取反，生成一幅与输入图象灰度相反的图象，其结果是原来亮的地方变暗，原来暗的地方变亮。

对数变换:拉伸暗的部分，压缩亮的部分

指数变换:拉伸亮的部分，压缩暗的部分三、空间滤波空间滤波：以突出图像上的某些特征为目的，通过像元与周围相邻像元的关系，用空间域中的邻域处理方法进行图像增强。原理:任何一个复杂的波形曲线都可分解为具有不同频率（波长）的较为简单的波形曲线。图像卷积运算：在图像的左上角开一个与模板同样大小的活动窗口，图像窗口与模板像元的亮度值相乘再相加，得到新像元的灰度值。1、平滑--图像中出现某些亮度值过大的区域，或出现不该有的亮点时，采用平滑方法以减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的亮点。比值平滑：以像元为中心，取邻近像元亮度值的平均值作为该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的。中值滤波：以像元为中心，取邻域内亮度值中值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的。492、锐化—突出图像的边缘、线性目标或某些亮度变化大的部分。罗伯特梯度：用不同的梯度值代替边缘处（梯度较大）像元的值，以突出边缘。索伯尔梯度拉普拉斯算法定向检测50四、图像运算概念：两幅或多幅单波段影像，完成空间配准后，通过一系列运算（加、减、乘、除），以实现图像增强，达到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。原理：地物不同波段的光谱差异。53五、多光谱变换多光谱变换:针对多光谱影象存在的相关性以及数据冗余现象，通过函数变换，达到保留主要信