遥感概论-遥感图像的增强

第四章遥感数字图像处理第三节遥感图像的增强第三节遥感图像的增强主要目的：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。图像增强不是以图像保真度为原则，而是通过处理，有选择地突出感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了对某些信息的辨别能力。未增强图像增强后图像未增强图像增强后图像第三节遥感图像的增强增强的实质增强感兴趣地物与周围地物之间的反差。图像增强的分类

a.点域增强处理和空间域增强处理-按几何关系分类

b.空间域增强和频率域增强-按影像表达方式分类

c.灰度增强和彩色增强-按显示方式分类

一、点域增强处理图像灰度的直方图线性变换非线性变换直方图均衡化直方图正态化直方图匹配密度分割灰度反转1.1图像灰度的直方图(histogram)1.1图像灰度的直方图(histogram)计算方法：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的分布图。灰度直方图可以看成是一个随机分布密度函数，其分布状态可用灰度均值和标准差来衡量。1.1图像灰度的直方图(histogram)直方图的性质：（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律；（2）任何图像有唯一的直方图，不同的图像可能有相同的直方图；1.1图像灰度的直方图(histogram)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。直方图的曲线可以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。均值靠近低灰度值，为低密度图像，图像显得比较暗。均值靠近高灰度值，为高密度图像图像显得比较亮。标准差较小，为低反差图像标准差较大，为高反差图像1.2线性变换线性变换——按比例拉伸在改善图像对比度时，如果变换前后图像的亮度之间构成线性函数关系，那么这种变换就是线性变换。调整线性参数，改变变换效果变换前亮度像元素灰级变换后亮度012345670123456789101112131415斜率代表什么？直方图的形状基本不改变线性拉伸前后影像对比分段线性变换分段线性变换——是为了突出人们感兴趣的目标或亮度值区间，要求局部扩展亮度值范围。它可以有效地利用有限个灰度级，达到最大限度增强图像中有用信息的目的，更有效地拉大感兴趣目标与其它地物之间的反差。突出了哪个亮度区域？高值区拉伸低值区拉伸中值区拉伸1.3非线性变换非线性灰度变换对于要进行扩展的亮度值范围是有选择的，扩展的程度是随亮度值的变化而连续变化的。常用的有两种方法这两种变换分别突出了哪个亮度区域？突出高亮度区域突出低亮度区域暗区压缩，亮区拉伸暗区拉伸，亮区压缩两端压缩，中间拉伸中间压缩，两端拉伸暗区拉伸，亮区压缩1.4直方图均衡化-HistogramEqualization

遥感图像的灰度集中在较窄的区间，从而引起图像细节的模糊，为使图像细节清晰，并使一些目标得到突出，达到增强图像的目的，可通过改善各部分亮度的比例关系，即可通过直方图的方法来实现。直方图调整以概率论为基础的，常用的方法有直方图均衡化、直方图正态化和直方图匹配。

1.4直方图均衡化-HistogramEqualization直方图均衡化又称直方图平坦化，是将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，其结果是扩展了像元取值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。直方图均衡化效果原图像标准差小，低反差，层次较差均衡化后新图像标准差大，高反差，层次较好1.5直方图正态化通常情况下，图像灰度的频率分布（直方图形状）如果接近正态分布，则该图像色调最适合人眼的视觉感受。直方图正态化的目的是将随机分布的原图像直方图修改成高斯分布。DNDNP%P%直方图正态化1.6直方图匹配直方图匹配是使一幅图像的某个波段的直方图与另一幅图像对应波段的直方图类似，或使一幅图像的所有波段与另一幅图像所对应的波段的直方图类似。多用于相邻图像拼接或多时相遥感图像进行动态变化研究时的预处理。1.7密度分割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。这种方法又叫密度分割。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。密度分割效果图1.8灰度反转数字图像处理中将灰度值大小颠倒，使得正像和负像互换