205-彪-图像滤波讲解

告法 告法五图像滤波1实验目的熟悉图像滤波，特别是图像的平缓和锐化的基本方法，理解典型卷积核的作用。2实验要求能根据地物的特征，有针对地进行平滑和锐化操作。能够正确地选择卷积核进行计算。3实验内容➢图像平滑➢图像锐化➢卷积核大小对图像平滑和锐化的影响➢单色图像与彩色图像的平滑与锐化4实验步骤概述：在envi中平滑和锐化的区别在于卷积核的选择。图像的锐化也可以通过不同空间分辨率的图像的融合来实现(主菜单：transforms>Imagesharpening)4.1图像平滑4.1.1低通滤波lterConvolutionsandMorphology在出现的窗口菜单里单击Convolutions(卷积方法)。告法并显示出来#1。用#2显示原始AA图像。并链接#1与#2，比较平滑后的图像差异。如图5.14.1.2中值滤波和高斯低通滤波分别使用中值滤波的高斯低通滤波处理图像AA(卷积窗口均为默认3)，使用相同的彩色合像。如图5.2。图5.2中值滤波和高斯滤波效果比较图图5.2说明：利用高斯低通滤波对AA图像进行处理后的#3与原始图像#1相比较，可以发告法现，图像并没有太多的变化，而利用中值滤波处理后的#2图像，明显变得平滑了。而且与相比，中值滤波的效果对AA图像平滑处理的效果最好。以第四波段为例，显示X-Y散点图，其中X为原始图像第四波段，Y为过滤后图像的第四波图5.3说明：高斯低通滤波与原始图像的线性关系最好，但同时也是对AA图像进行图像平滑效果最差。该线性关系在一定程度上反映了平滑效果：与原始图像的线性关系越好，平告法4.1.3使用平滑去除标准噪声理结果显示在#3中。选择中值滤波，操作同上。选择高斯低通滤波，操作同上。结果如图5.4什么效果，低通滤波反而使噪声变得更加严重。指定图像为“椒盐噪声”(options>ChangeQuickApplyInputBand)核的大小为3。重复以上果，如图5.5图5.5说明：高斯低通滤波效果最差，低通滤波虽然有效果，但噪声点也会变大。中值滤波告法4.1.4使用平滑去除遥感图像中的噪声卷积核为7时，图像开始变得模糊，并没有卷积核为5时对原始图像的保留效果好。用#1显示中巴卫星1图像(RGB合成显示)0，#2、#3、#4分别显示其R、G、B波段(灰说明：彩色图像的噪声是分布在不同的波段上的。告法告法4.2图像锐化4.2.1梯度算子基本梯度为1-11000-10告法4.2.2罗伯特梯度LL的罗伯特梯度算子)1000000010-100000告法理结果4.2.3Sobel梯度-101-202-101-20002告法KK4.2.4拉普拉斯锐化打开图像“EE_sobella.bmp”,卷积核为3*3，使用sobel进行锐化，然后将原始图像和锐化后的图像作为最后的结果。ConvolutionssobelApplytoFile”,选择EE_sobella.bmp，保存到内存中。使用代数告法且纹理效果比较好，但在眼睛处，合成的效果并没有原图真实好看。5.19拉普拉斯算子及其处理效果图告法图5.21高斯低通滤波后的拉普拉斯锐化结果对比图(左为原始图像，右为锐化结果图)告法4.2.5定向滤波lterConvolutionsandMorphology告法使用3*3窗口对文件进行锐化。将计算的梯度图和原始图像加和，产生最终结果图，如图5.24所示，#1为原始图像(左)#2为提梯度图像(中)#3为合成后的图像(右)图5.24AA图像定向滤波处理图(30度)p轮廓图5.25突出跑道信息(从左到右分别