03遥感图像增强

10试验三遥感图像增加一、背景学问在猎取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量多少会有所退化。图像增加的目的在于：(1)承受一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清楚度；(2)将图像转换成一种更适合于人或机器进展分析处理的形式。通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。增加的方法往往具有针对性，增加的结果只是靠人的主观感觉加以评价。因此，图像增加方法只能有选择地使用。图像增加方法从增加的作用域动身，可分为空间域增加和频率域增加两种。空间域增加是直接对图像像素灰度进展操作；频率域增加是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进展操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果。图像增加所包含的主要内容如以下图。二、试验目的：把握遥感图像增加的根本方法，理解不同处理方法的适用类型。能依据需要对遥感图像进展综合处理。三、试验内容：辐射增加处理直方图均衡化直方图匹配空间增加处理卷积增加处理自适应滤波四、试验预备

锐化增加处理分辩率融合光谱增加处理主成份变换〔PC变换/K-L变换〕去相关拉伸缨帽变换〔K-T变换〕指数计算自然颜色变换ERDASIMAGINE8.5版本以上；试验用相关数据五、试验步骤：(一)、 辐射增加处理(RadiometricEnhancement)直方图均衡化(HistogramEqualization)直方图均衡化实质上是对图像进展非线性拉伸，重安排图像像元值，使肯定灰度范围内像元的数量大致相等；这样，原来直方图中间的峰顶局部比照度得到增加，而两侧的谷底局部比照度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图，假设输出数据分段值较小的话，会产生粗略分类的视觉效果。〔以文件Lanier.img为例〕ERDAS图标面板菜单条：Main- Image Interpreter RadiometricEnhancement -HistogramEqualizationHistogramEqualization对话框。ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter 图标一RadiometricEnhancement一HistogramEqualizationHistogramEqualization对话框。直方图匹配〔HistogramMatch)直方图匹配是对图像查找表进展数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似。直方图匹配常常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进展动态变化争论的预处理工操作方法输入匹配文件(InputFile)：wasia1mss.img匹配参考文件(InputFiletoMatch)：wasia2_mss.imgERDAS图标面板菜单条:Main一ImageInterpreter一RadiometricEnhancement—HistogramMatchHistogramMatching对话框。ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter 图标一RadiometricEnhancement 一HistogramMatchHistogramMatching对话框。(二)、 空间增加处理(SpatialEnhancement)卷积增加处理(Convolution)卷积增加是将整个图像依据像元分块进展平均处理，用于转变图像的空间频率特征。〔Kernal)。ERDASIMAGINEdefatilt.kfb3×3，5×5，7×7三组，每组又包括“EdgeDetect/EdgeEnhance/LowPass/HighPass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。〔以文件Lanier.img为例〕ERDAS图标面板菜单条：Main一Image Interpreter 一SpatialEnhancement一ConvolutionConvolution对话框；ERDASInterpreter图标一SpatialEnhancementConvolution，Convolution对话框。自适应滤波(AdaptiveFilter)自适应滤波是应用WallisAdapterFilter方法对图像的感兴趣区域(AOI)进展比照度拉伸(MovingWindowSize)和乘积倍数大小(Multiplier)的定义。〔以文件Lanier.img为例〕ERDAS图标面板菜单条：MainImageInterpreter一SpatialEnhancement—AdaptiveFilterWailisAdaptiveFilter对话框。ERDASInterpreter图标一SpatialEnhancemenAdaptiveWailisAdaptiveFilter对话框。参数设置：文件坐标类型〔CoordinateType)：Map；处理范围确定(SubsetDefinition)：ULX/YLRX/Y；输出数据类型(OutputDatatype)：Unsigned8bit；移动窗口大小(MovingWindowSire)：3(3×3)；输出文件选择(Optins)：Bandwise(逐个波段进展滤波)，或PC(仅对主成份变换后的第一主成份进展滤波)；乘积倍数定义(Multiplier)：2(用于调整比照度)；输出数据统计时无视零值：IgnoreZeroinStars；OK(WallisAdapterFilter对话框，执行自适应滤波)。锐化增加处理(CrispEnhancement)锐化增加处理实质上是通过对图像进展卷积滤波处理，其专题内容发生变化，从而达到图像增加的目的。使整景图像的亮度得到增加的目的，依据其底层的处理过程，又可以分为两种方法依据您定义的矩阵(CustomMatrix)直接对图像进展卷积处理(Crisp-greyscale.gmd)〔2〕是首先对图像进展主成份变换，并对第一主成份进展卷积滤波，然后再进展主成份逆变换(空间模型为：Crip-Minmax.gmd)。〔以panatlanta.img文件为例〕ERDAS图标面板菜单条：MainImageInterpreterSpatialEnhancement—Crisp，Crisp对话框；ERDASInterpreterSpatialEnhancement—Crisp，翻开Crisp对话框。分辩率融合(ResolutionMerge)分辩率融合是对不同空间区分率遥感图像的融合处理，使融合后的遥感图像既具有较好的空间区分率、又具有多光谱特征，从而到达图像增加的目的。操作过程比较简洁，关键是融合前两幅图像的配准(Rectification)以及融合过程中融合方法(Method)的选择。〔以panatlanta.img文件为例〕ERDASMain一ImageInterpreter一SpatialEnhancement一MergeResolutionMerge对话框；ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一SpatialEnhancement—ResolutionMergeResolutionMerge对话框。确定高区分率输入文件(HighResolutionInputFile)：spots.img确定多光谱输入文件(MuitispectralInputFile)：dmtm.img(三)、 光谱增加处理(SpectralEnhancement)主成份变换(PrincipalComponents)主成份变换(PCA.PrincipalComponentAnalysis)是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。ERDASIMAGINE供给的主成份变换功能最多可以对含有256个波段的图像进展转换压缩。〔以文件Lanier.img为例〕ERDASMain一ImageInterpreter一SpectralEnhancement一CompPrincipalComponents对话框；ERDAS图标面板工具条：点击InterpreterSpectralEnhancementPrincipalComponentsPrincipalComponents对话框。去相关拉伸(DecorrelationStretch)去相关拉伸是对图像的主成份进展比照度拉伸处理，而不是对原始图像进展拉伸。在操作时，只需要输入原始图像，系统将首先对原始图像进展主成份变换，并对主成份图像进展比照度拉伸处理，然后再进展主成份逆变换，依据当时变换的特征矩阵，将图像恢复RGB彩色空间，到达图像增加的目的。〔以文件Lanier.img为例〕ERDAS 图标面板菜单条：Main一Image Interpreter Spectral Enhancement—DecorrelationStretch，翻开DecorrelationStretch对话框；ERDASInterpreter图标SpectralEnhancement一DecorrelationStretchDecorrelationStretch对话框。缨帽变换(TasseledCap)，K-T变换缨帽变换是针对植物学家所关心的植被图像特征，在植被争论中将原始图像数据构造轴进展旋转，优化图像数据显示效果。该变换的根本思想是：多波段(N波段)图像可以看作N维空间(N-dimensionalSpace)N维空间中的一个点，其位置取决于像元在各个波段上的数值。争论说明，植被信息可以通过三个数据轴.(亮度轴、绿度轴、湿度轴)来确定，而这三个轴的信息可以通过简洁的线性计算和数据空间旋转获得，固然还需要定义相关的转换系数。同时，这种旋转与传感器有关，因而还需要确定传感器类型。〔以文件Lanier.img为例〕ERDAS图标面板菜单条：MainImageInterpreter一SpectralEnhancement一TasseledCap。ERDASInterpreter图标一SpectralEnhancement一TasseledCap.指数计算(Indices)计算反映矿物及植被的常用比率和指数。各种比率和指数与遥感图像类型、即传感器有密切的关系，因而在进展指数计算时，首先必需依据输入图像类型选择传感器，ERDAS系统SPOTXS、LandsatTM、LandsatMSS、NOAAAVHRR四种，不同传ERDAS系统集成了与各种传感器对应的常用指数。如LandsatTM所对应的矿物指数有粘土矿指数〔ClayMinerals)、铁矿指数(FerrousMinerals)NDVI，TNDVI等几种〔以文件Lanier.img为例〕(1). ERDAS图标面板菜单条Main一ImageInterpreter一SpectralEnhancement一s(2). ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一SpectralEnhancement一Indices。自然颜色变换(NaturalColor)自然颜色变换就是模拟自然颜色对多波段数据进展变换，输出自然颜色图像。变换过程中关键是三个输入波段光谱范围确实定，这三个波段依次是近红外(NearInfrared)、红(Red)、绿(Green)，假设三个波段定义不够恰当，则转换以后的输出图像也不行能