第五章 MATLAB在遥感图像处理中的应用
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调色板的图像 imwrite(X,MAP,'文件名','文件格式')－
保存有调色板的图像 imwrite(...,'文件名')－文件名中含格式 imwrite(...,'参数','值')－指定保存参数 文件格式：bmp、jpg、pcx、tif。
【例】将tif图像保存为jpg图像 [x,map]=imread('canoe.tif'); imwrite(x,map,'canoe.jpg','JPG','Quality',7
【例】按8灰度级显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,8) colorbar
【例】按最大灰度范围显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,[]) colorbar
【例】按指定灰度范围显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,[64,128]) colorbar
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
2 遥感图像的读写与显示
• 对于标准格式的图像，如bmp, jpg, tif等 格式的图像，可以直接利用MATLAB提供 的命令imread及imwrite进行读写操作。
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
遥感图像几何变换
• 几何运算可以看成是像素在图像内的移 动过程，该移动过程可以改变图像中物 体对象(像素)之间的空间关系。几何运 算可以是不受任何限制的，但是通常都 需要做出一些限制以保持图像的外观顺 序。
• 图像文件格式
读取图像信息
• 可以通过调用imfinfo函数获得与图像文件有关的信息， 格式如下：
• INFO=imfinfo(FILENAME,'FMT')其中： • 返回的INFO是Matlab的一个结构体。
• 函数size可给出一副图像的行数和列数
• size（f）
非标准格式遥感图像读取
• 通常每一种遥感卫星传感器都制定了一 套适合本身特性的数据存储格式标准。 并且为用户提供详细的格式说明书。
• 用户必须熟悉格式才能正确地读出遥感 图像数据。
• 例：ALOS PALSAR参数及数据读取
图像的显示
• Matlab的图像显示函数主要有imshow、 colorbar、subimage和imagesc等。
图像的表示
完整描述图像，可以用式子：
I=f(x,y,z,λ,t) 表示一个立体的、彩色的活动图像。还有：
对于静止图像，则表示为f(x,y,z,λ)； 对于平面图像，则表示为f(x,y,λ)； 对于单色图像，则表示为f(x,y)。 有时，在传播或传送图像时，常把图像扫描成 一维信号，如视频信号，这时图像便成了一维 函数f(t)，称之为图像信号，而前面几个式子 称为图像，以示区别。
• 实际中不同的遥感数据并非标准格式。 如何根据数据提供者提供的格式说明文 件读出相应的参数及图像数据是进行后 续遥感图像处理的关键。
标准格式图像读取
• 函数imread可以从任何Matlab支持的图像文件格式中， 以任意位深度读取一幅图像。格式为：
• [X,MAP]=imread(FILENAME,'FMT')，其中： • FILENAME－为需要读入的图像文件名称，FMT－为图像格式。
彩色图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分 (25x31)）
(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (226,144,133) (226,144,133) (224,137,124) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (231,178,163) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (240,205,187) (239,195,176) (231,138,123) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (189, 89,101) (216,111,110) (217,124,121) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (226,159,142) (237,159,135) (237,159,135) (231,178,163) (236,187,171) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (236,187,171) (227,133,118) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (189, 85, 97) (159, 60, 78) (136, 38, 65) (160, 56, 75) (204,109,113) (227,151,136)(226,159,142)(237,159,135)(227,151,136)
基于直方图变换的增强方法
• 直方图变换是一种通过直接改变图像中像元的亮度值 来改变图像的对比度，从而改善图像质量的图像处理 方法。
• 灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中具有该灰度 级的像元的个数。其横坐标是灰度级，纵坐标是像元 的个数（或该灰度出现的频率）。
• 直方图反映灰度的总体结构，但是不反映空间的分布 信息。
• 完整的几何运算需要由两个算法来实现： 空间变换算法和灰度插值算法。
• 数字图像是由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。
–每个像素包括两个属性：位置和灰度。
• 对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来 表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表 示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
5)
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
3 遥感图像辐射增强
• 定义：将原来不清晰的图像变得清晰或 突出某些特征，同时抑制一些不需要的 信息的处理方法。
• 目的：突出图像中的有用信息，扩大不 同影像特征之间的差别，以便于进行判 读和分析。
• 线性变换
• 分段线性拉伸对不同范围的灰度值进行不同 的拉伸。
• 非线性变换
• 变换函数是非线性的，如指数变换、对数变 换等。
• 指数变换
• 指数变换可以对图像高值区域进行拉伸
• 对数变换
• 对数变换对图像低值区域进行拉伸
• 直方图均衡
• 将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的 直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从 而获得一幅灰度分布均匀的新图像。
• 例如：imshow函数的基本语法为： imshow(f,G)
其中，f是一个图像数组，G是显示该图 像的灰度级数。
1、imshow(I,n) 显示灰度级为n的图像，n缺省为256。 【例】按256灰度级显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,256) colorbar
• 直方图变换的类型
• 线性变换 • 非线性变换
线性变换：根据原图像直方图来确定好拉 伸变换前的灰度值区间，然后把这一灰 度值区间按某一直线方程关系拉伸或压 缩而成为变换后灰度值区间。拉伸后的 图像灰度值范围增大，对比度改善。
• 线性变换
• 按比例扩大原是灰度级的范围，将原始的相 对集中的
• 灰度值分布在0–255范围内展开。
3、imshow(RGB) 显示真彩色图像。 【例】 rgb=imread('flowers.tif'); imshow(rgb);
4、subimage 多图显示多个调色板的图像。 【例】 load trees; [x2,map2]=imread('forest.tif'); subplot(2,1,1),subimage(X,map);colorbar subplot(2,1,2),subimage(x2,map2);colorbar
物理图象及对应 的数字图象
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表 示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的 基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可 用三个字节来表示。
2、imshow(X,MAP) 显示索引图像，X为数据图像矩阵，MAP
为调色板。 【例】显示索引图像
[X,MAP]=imread('canoe.tif'); imshow(X,MAP); colorbar
【例】显示伪彩色图像 I=imread('moon.tif'); imshow(I,jet(256)) colorbar
Rmax为探测器可检测到的最大辐射亮度； Rmin为探测器可检测到的最小辐射亮度；max 为级数；R为辐射亮度值；V为像素表征的地物 辐射亮度的相对值。
遥感数字图像处理：利用数字计算机或其 它高速、大规模集成数字硬件，对从遥 感图像信息转换来的数字电信号进行某 些数字运算或处理（如去除噪声、增强、 复原、分割、提取特征等），以期提高 遥感图像的质量以达到人们所要求的某 些预期结果。
• 直方图均衡计算步骤
• 1. 计算原图像f的直方图h
• 直方图均衡计算步骤
• 2. 求出图像f的总体像素个数N，计算每个灰 度级的像素个数在整个图像中所占的比例hs。
• 直方图均衡计算步骤
• 3. 计算图像各灰度级的累积分布hp。
• 直方图均衡计算步骤
• 4. 求出新图像g的灰度值。
因为直方图是近似的概率密度函数，所以用离 散灰度级作变换一般得不到完全平坦的结果。 另外，从上例可以看出，变换后的灰度级减少 了，这种现象叫做“简并”现象。由于简并现 象的存在，处理后的灰度级总是要减少的，这 是像素灰度有限的必然结果。由于上述原因， 数字图像的直方图均衡只是近似的。
亮度值有如下特点：
（1）不同图像相同地点的亮度值不同；
（2）亮度值大小由传感器所探测到的电磁辐射 强度决定，入射到传感器中的电磁波被探测元 件转化为电信号，经过A/D转换，成为绝对辐 射亮度值R。为了便于应用R又被转换为能够表 征地物的辐射亮度相对值V。
R = V *（Rmax -Βιβλιοθήκη BaiduRmin ）/ Dmax + Rmin
第五章 MATLAB在遥感图像处理中 的应用
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
1 遥感图像处理概述
基本概念 遥感数字图像：是指被计算机存储、处理和使用
的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、 用数字形式表达的遥感影像，最基本单元是像 素，每个像素具有空间位置特征和属性特征。 空间位置特征：是用离散的X值和Y值来表示； 属性特征：常用亮度值表示。
【例】不用专用函数显示多图 load trees; [x2,map2]=imread('forest.tif'); subplot(2,1,1),imshow(x2,map2);col
orbar subplot(2,1,2),imshow(X,map);colorbar
图像的写入
1、imwrite函数 imwrite(I,'文件名','文件格式')－保存无
保存有调色板的图像 imwrite(...,'文件名')－文件名中含格式 imwrite(...,'参数','值')－指定保存参数 文件格式：bmp、jpg、pcx、tif。
【例】将tif图像保存为jpg图像 [x,map]=imread('canoe.tif'); imwrite(x,map,'canoe.jpg','JPG','Quality',7
【例】按8灰度级显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,8) colorbar
【例】按最大灰度范围显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,[]) colorbar
【例】按指定灰度范围显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,[64,128]) colorbar
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
2 遥感图像的读写与显示
• 对于标准格式的图像，如bmp, jpg, tif等 格式的图像，可以直接利用MATLAB提供 的命令imread及imwrite进行读写操作。
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
遥感图像几何变换
• 几何运算可以看成是像素在图像内的移 动过程，该移动过程可以改变图像中物 体对象(像素)之间的空间关系。几何运 算可以是不受任何限制的，但是通常都 需要做出一些限制以保持图像的外观顺 序。
• 图像文件格式
读取图像信息
• 可以通过调用imfinfo函数获得与图像文件有关的信息， 格式如下：
• INFO=imfinfo(FILENAME,'FMT')其中： • 返回的INFO是Matlab的一个结构体。
• 函数size可给出一副图像的行数和列数
• size（f）
非标准格式遥感图像读取
• 通常每一种遥感卫星传感器都制定了一 套适合本身特性的数据存储格式标准。 并且为用户提供详细的格式说明书。
• 用户必须熟悉格式才能正确地读出遥感 图像数据。
• 例：ALOS PALSAR参数及数据读取
图像的显示
• Matlab的图像显示函数主要有imshow、 colorbar、subimage和imagesc等。
图像的表示
完整描述图像，可以用式子：
I=f(x,y,z,λ,t) 表示一个立体的、彩色的活动图像。还有：
对于静止图像，则表示为f(x,y,z,λ)； 对于平面图像，则表示为f(x,y,λ)； 对于单色图像，则表示为f(x,y)。 有时，在传播或传送图像时，常把图像扫描成 一维信号，如视频信号，这时图像便成了一维 函数f(t)，称之为图像信号，而前面几个式子 称为图像，以示区别。
• 实际中不同的遥感数据并非标准格式。 如何根据数据提供者提供的格式说明文 件读出相应的参数及图像数据是进行后 续遥感图像处理的关键。
标准格式图像读取
• 函数imread可以从任何Matlab支持的图像文件格式中， 以任意位深度读取一幅图像。格式为：
• [X,MAP]=imread(FILENAME,'FMT')，其中： • FILENAME－为需要读入的图像文件名称，FMT－为图像格式。
彩色图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分 (25x31)）
(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (226,144,133) (226,144,133) (224,137,124) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (231,178,163) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (240,205,187) (239,195,176) (231,138,123) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (189, 89,101) (216,111,110) (217,124,121) (227,151,136) (227,151,136) (226,159,142) (226,159,142) (237,159,135) (237,159,135) (231,178,163) (236,187,171) (231,178,163) (236,187,171) (236,187,171) (236,187,171) (239,195,176) (239,195,176) (236,187,171) (227,133,118) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (189, 85, 97) (159, 60, 78) (136, 38, 65) (160, 56, 75) (204,109,113) (227,151,136)(226,159,142)(237,159,135)(227,151,136)
基于直方图变换的增强方法
• 直方图变换是一种通过直接改变图像中像元的亮度值 来改变图像的对比度，从而改善图像质量的图像处理 方法。
• 灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中具有该灰度 级的像元的个数。其横坐标是灰度级，纵坐标是像元 的个数（或该灰度出现的频率）。
• 直方图反映灰度的总体结构，但是不反映空间的分布 信息。
• 完整的几何运算需要由两个算法来实现： 空间变换算法和灰度插值算法。
• 数字图像是由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。
–每个像素包括两个属性：位置和灰度。
• 对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来 表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表 示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
5)
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
3 遥感图像辐射增强
• 定义：将原来不清晰的图像变得清晰或 突出某些特征，同时抑制一些不需要的 信息的处理方法。
• 目的：突出图像中的有用信息，扩大不 同影像特征之间的差别，以便于进行判 读和分析。
• 线性变换
• 分段线性拉伸对不同范围的灰度值进行不同 的拉伸。
• 非线性变换
• 变换函数是非线性的，如指数变换、对数变 换等。
• 指数变换
• 指数变换可以对图像高值区域进行拉伸
• 对数变换
• 对数变换对图像低值区域进行拉伸
• 直方图均衡
• 将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的 直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从 而获得一幅灰度分布均匀的新图像。
• 例如：imshow函数的基本语法为： imshow(f,G)
其中，f是一个图像数组，G是显示该图 像的灰度级数。
1、imshow(I,n) 显示灰度级为n的图像，n缺省为256。 【例】按256灰度级显示 I=imread('moon.tif'); imshow(I,256) colorbar
• 直方图变换的类型
• 线性变换 • 非线性变换
线性变换：根据原图像直方图来确定好拉 伸变换前的灰度值区间，然后把这一灰 度值区间按某一直线方程关系拉伸或压 缩而成为变换后灰度值区间。拉伸后的 图像灰度值范围增大，对比度改善。
• 线性变换
• 按比例扩大原是灰度级的范围，将原始的相 对集中的
• 灰度值分布在0–255范围内展开。
3、imshow(RGB) 显示真彩色图像。 【例】 rgb=imread('flowers.tif'); imshow(rgb);
4、subimage 多图显示多个调色板的图像。 【例】 load trees; [x2,map2]=imread('forest.tif'); subplot(2,1,1),subimage(X,map);colorbar subplot(2,1,2),subimage(x2,map2);colorbar
物理图象及对应 的数字图象
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表 示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的 基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可 用三个字节来表示。
2、imshow(X,MAP) 显示索引图像，X为数据图像矩阵，MAP
为调色板。 【例】显示索引图像
[X,MAP]=imread('canoe.tif'); imshow(X,MAP); colorbar
【例】显示伪彩色图像 I=imread('moon.tif'); imshow(I,jet(256)) colorbar
Rmax为探测器可检测到的最大辐射亮度； Rmin为探测器可检测到的最小辐射亮度；max 为级数；R为辐射亮度值；V为像素表征的地物 辐射亮度的相对值。
遥感数字图像处理：利用数字计算机或其 它高速、大规模集成数字硬件，对从遥 感图像信息转换来的数字电信号进行某 些数字运算或处理（如去除噪声、增强、 复原、分割、提取特征等），以期提高 遥感图像的质量以达到人们所要求的某 些预期结果。
• 直方图均衡计算步骤
• 1. 计算原图像f的直方图h
• 直方图均衡计算步骤
• 2. 求出图像f的总体像素个数N，计算每个灰 度级的像素个数在整个图像中所占的比例hs。
• 直方图均衡计算步骤
• 3. 计算图像各灰度级的累积分布hp。
• 直方图均衡计算步骤
• 4. 求出新图像g的灰度值。
因为直方图是近似的概率密度函数，所以用离 散灰度级作变换一般得不到完全平坦的结果。 另外，从上例可以看出，变换后的灰度级减少 了，这种现象叫做“简并”现象。由于简并现 象的存在，处理后的灰度级总是要减少的，这 是像素灰度有限的必然结果。由于上述原因， 数字图像的直方图均衡只是近似的。
亮度值有如下特点：
（1）不同图像相同地点的亮度值不同；
（2）亮度值大小由传感器所探测到的电磁辐射 强度决定，入射到传感器中的电磁波被探测元 件转化为电信号，经过A/D转换，成为绝对辐 射亮度值R。为了便于应用R又被转换为能够表 征地物的辐射亮度相对值V。
R = V *（Rmax -Βιβλιοθήκη BaiduRmin ）/ Dmax + Rmin
第五章 MATLAB在遥感图像处理中 的应用
主要内容
• 遥感图像概述 • 遥感图像的读写与显示 • 遥感图像辐射增强 • 遥感图像几何变换 • 遥感图像配准 • 遥感图像滤波 • 遥感图像分割
1 遥感图像处理概述
基本概念 遥感数字图像：是指被计算机存储、处理和使用
的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、 用数字形式表达的遥感影像，最基本单元是像 素，每个像素具有空间位置特征和属性特征。 空间位置特征：是用离散的X值和Y值来表示； 属性特征：常用亮度值表示。
【例】不用专用函数显示多图 load trees; [x2,map2]=imread('forest.tif'); subplot(2,1,1),imshow(x2,map2);col
orbar subplot(2,1,2),imshow(X,map);colorbar
图像的写入
1、imwrite函数 imwrite(I,'文件名','文件格式')－保存无