遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理课件

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二、辐射增强
点运算用数学公式表示为：
s T r
r--原始图像f(x,y)的灰度级 s--增强图像g(x,y)的灰度级
T--灰度映射函数
❖ 只作用在单个像素上，输出g(x,y)只与位置 (x,y)处的输入f(x,y)有关。“点到点的处理”
❖ 点运算完全由T决定。根据T的形式，可分为 线性点运算和非线性点运算。
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图像增强不是以图像保真度为原则，而是通过 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，即图像增强处理只是增强了 对某些信息的辨别能力。
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❖增强的实质
增强感兴趣地物与周围地物之间的反差。
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➢图像增强的分类
• 若a2-a1<b2-b1，则影像被拉伸，亮度范围扩大，;
• 若a2-a1>b2-b1，影像被压缩，亮度范围缩小，;
• 对于a2与a1 ，是取在影像亮度值的全部或部分，偏亮或偏暗 处，均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
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在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很 小的范围内，这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没 有灰度层次的图像，此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度 作拉伸，可以有效地改善图像视觉效果。
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设图像变换前原图像的灰度范围为的亮度值为： xaa1,a2
设图像变换后的亮度值为： xbb1,b2
则 xb b1 xa aa b2 b1 a2 a1
xb
b2 a2
b1 a1
(xa
a1)b1
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通过调整参数a1，a2，b1，b2，即改变变换直线的形态，可以产 生不同的变换效果。
1、从增强的作用域出发
❖ 空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面 。
直接处理图像上的像素，主要对灰度进行操作；
1）点处理：每次对单个像元进行灰度增强的处理 2）邻域处理或模板处理：对一个像元及其周围的小区域子
图像进行处理
❖ 频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进
行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果
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分段线性变换
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Mg g(x,y)
O
a
b
Mf
f(x,y)
削波（保留部分背景）
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阈值化（清除背景）
Mg g(x,y)
O
a
Mf
f(x,y)
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灰度窗口
Mg g(x,y)
Mg g(x,y)
O
a
Mf
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If the input range is not uniformly distributed. In this case, a
histogram-equalised stretch may be better. This stretch
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➢图像增强的目的
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。
改变图像的灰度等级，提高图像的对比度；
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。
对图像进行傅里叶 变换，然后对变换 后的频率域图像的 频谱进行修改，达 到增强的目的
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二、辐射增强
——通过直接改变图象中像元的亮度值来改变图像的对比度 辐射增强是一种通过对图像中的每个像素值进行计算，从
而改善图像质量的图像处理方法，是一种点运算。 点运算：输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关
X和
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直方图的性质
（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律，描述每个灰度 级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置；
（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；
（3）如果一幅图像有两个不相连的区域组成，并且每个区 域的直方图已知，则整幅图的直方图为该两个区域直方图 之和。
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高值区拉伸
低值区拉伸
中值区拉伸
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①
1 xb 3 xa
② xb 2xa 10
③
xb
3 4
xa
15 4
结果 变化前亮度值 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 比较 变化后亮度值 0 0 1 1 1 2 2 4 6 8 10 12 13 14 14 15
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4、直方图均衡化——Histogram Equalization
步骤：
（1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数； （2）计算原每一灰度级均衡化后的新值； （3）以新值代替原灰度值，形成均衡化后的新图像； （4）根据原图像像元统计值对应找到新图像的像元统计 值，做出直方图。
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（3）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
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f '(i, j)bbcdcd'''ddacac'''(((fff(((iii,,,jjj)))dac)))cda''';;;cadfff(((ii,i,,jjj)))dcb
遥感图像其灰度分别集中在较窄的区间，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 均衡化和直方图规定化。
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4、直方图均衡化——Histogram Equalization
gxyb axy fc 其数学表达式为 , l 1 g ,
a，b，c仍为可调参数，由使用者决定其值 。
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对数变换动态范围压缩
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原始图像f (i, j)的灰度范围为[a, b]， 可以通过自然对数变换到区间[a’, b’]上，从 而求得图像f ’(i, j)：
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二、辐射增强
1、直方图histogram
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二、辐射增强
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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。
计算方法：
Pi
mi M
M表示整幅图像的像元个 数
M表示整幅图像的像元个 数
Pi表示i灰 第度级的像 频元 率 比例
（1）全域线性拉伸——按比例拉伸 在改善图像对比度时，如果采用线性或分段线性的函
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
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素像
变
元
换 后
灰级 0 1234567
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
变换前
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❖ 直方图的 形状基本 不改变
新图像中任 一灰度出现 的概率（相 同）
原图像 中任一 灰度出 现的概 率
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原图像的 灰度值
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计算方法
xbk
L1 N
k
ha(xaj )
j0
N 像元总数
L 图像灰度级 L1图像最大灰度值
k0,1, ,L1
xaj为原图像 j灰第度值
ha(xaj )为原图像 j灰 第 度值的频率
xbk为均衡化后 k灰第度级的新灰度值
标准差较小，为低反差 图像
标准差较大，为高反差 图像
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累计直方图
图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在 图像处理中，可以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。
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累计直方图
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2、线性变换linear stretch
标准差较大，为高反差
图像
1 15 5 9 15
图像
1 5均
11.8
959 1 5
5 6 标 3104
9 5 15 9 5
95
15 1 35 35 35
15 5
5 1 15 35 1
35 4
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我
均值靠近低灰度值，为
均值靠近高灰度值，为
低密度图像，图像显得
高密度图像图像显得比
比较暗。
较亮。
第四章 遥感数字图像增强处理
Image Enhancement
一、图像增强概述 image Enhancement
二、辐射增强 radiation Enhancement
三、空间增强 Spatial Enhancement
四、频率域增强 frequency Enhancement
五、彩色增强 Color Enhancement
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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。
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直方图的作用
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我
9 9
15 15
均低比值密较59 靠度暗近图。91低像灰，1度图55值像，显15为得
2 均 均值靠1近2.高1灰度值，为 3 标 高 较密亮度。1图60像9图像显得比
9 15 15 9 9 9 9
15 9 15 9 35 15 9
5 15 15 35 1 35 2
标准差较小，为低反差
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This graphic illustrates the increase in contrast in an image before (left) and after (right) a linear contrast stretch.
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（2）2%线性拉伸 用于处理低灰度级和高灰度级端异常现象——“拖尾”（可能 是噪声或某种异常原因），即累计直方图中累计频率的2%和 98%所对应的灰度级作为拉伸输入[a1，a2]
O
f(x,y)
a b Mf f(x,y)
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3、非线性变换——nonlinear stretch变换函数是非线性
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儿连续变化的。 常用的有两种方法
1）对数变换 当希望对图像的低亮度区有较大的扩展而对高 亮度区压缩时，可采用此种变换。 2）指数变换 此种可以对图像的高亮度区给予较大的扩展。
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➢指数变换 其意义是在亮度值较高的部 分扩大亮度间隔，属于拉伸， 而在亮度值较低的部分缩小 亮度间隔，属于压缩。 数学表达式为
gx,y bae x f,y c
பைடு நூலகம்
a，b，c为可调参数，可以改变指数函数曲线的形 态，从而实现不同的拉伸比例。
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➢对数变换 与指数变换相反，它的意义 是在亮度值较低的部分拉伸， 而在亮度值较高的部分压缩，
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
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基本思想
新图像的 灰度值
经证明，累 计直方图曲 线即为直方 图均衡化的 基本变换函 数
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 Multi-spectral Enhancement
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一、图像增强概述
➢什么是图像增强？ Image enhancement is the process of making an
image more interpretable for a particular application ( Faust, 1989).
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➢图像增强的分类
2、从处理的像元出发
❖ 辐射增强：对单个像元的灰 度值进行变换，达到图像增 强目的；
❖ 空间增强：利用像元自身及 其周围像元的灰度值进行运 算；
❖ 光谱增强：以多波段数据为 基础，对每个像元的灰度值 进行变换
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❖图像增强的主要内容
通过改变单个像元 及相邻像元的灰度 值来增强图像。
f'(i,j) b ' a ' (lfo (i,jg ) lo a ) g a ' lo b g lo ag
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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
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4、直方图均衡化——Histogram Equalization