一种基于直方图变换的光学遥感影像自动增强方法

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遥感图像增强实验报告

遥感图像增强实验报告

遥感图像增强实验报告1. 实验目的和内容实验目的:(1)遥感图像的空间域增强:通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像,是图像增强技术的基本组成部分,包括点运算和邻域运算。

(2)遥感图像的频率域增强:通过对频率域的调整对遥感图像进行平滑和锐化,平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分,锐化则保留图像的高频部分而削弱低频部分。

(3)遥感图像的彩色增强:将黑白图像转换成彩色图像,使地物的差别易于分辨,突出图像的有用信息,从而提高对图像的解译和分析能力。

实验内容:(1)遥感图像的空间域增强:点运算—直方图均衡化、灰度拉伸、任意拉伸,邻域运算—图像平滑、图像锐化。

(2)遥感图像的频率域增强:定义FFT,反向FFT,再进行对比。

(3)遥感图像的彩色增强:多波段影像—彩色合成、单波段影像—伪彩色增强、色彩空间变换、遥感数据融合。

2. 图像处理方法和流程A.遥感图像的空间域增强1.直方图均衡化(1)在主窗口中打开can_tmr.img文件。

(2)以gray形式显示一个波段。

(3)Display窗口>enhance>equalization2.灰度拉伸(1)Display窗口>enhance>interactive stretching(2)弹出的对话框>stretch_type>linear(3)在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围,然后单击对话框上的APPLY按钮,图像显示为线性拉伸后的效果。

3.任意拉伸(1)弹出的对话框>stretch_type>Arbitary,在output histogram中单击绘制直方图,右键结束(2)点击apply,结果如图所示4.图像平滑(1)均值平滑,在主窗口中打开can_tmr.img文件。

主窗口>enhance>filter>smooth[3*3]。

结果如图所示(2)中值平滑,在主窗口中打开can_tmr.img文件。

基于Retinex理论的图像增强算法研究

基于Retinex理论的图像增强算法研究
尽管retinex理论能够很好地解释某些视觉现象并已经被大量地科学实验所证实但由于种种原因他的理论一直没有得到广泛的传播和接受直到20世纪80年代初期美国宇航局下属的一个研究机构nasaslangleyresearchcenter将retinex理论用于处理航空器拍摄的外太空图片且获得了非常好的处理效果后人们硕士论文基于retinex理论的图像增强算法研究才重新认识到它的科学性和合理性并开始应用于数字图像处理领域冈
color constancy,dynamic range compression and color rendition.
This thesis first discussed several basic image enhanc咖钮t methods.and analyzed the
shortcomings of them.Then the global and local Retinex algorithms wefe investigated in
…………一23 …………。24
图3.6.5 彩色girl全局Rethlcx增强.
图4.1.1 Retinex框架图…………………………………………
图4.4.1.1 高斯分布……
图4.4.1.2 口不同的高斯分布………………
图4.6.1.1 girl图像经典Retinex增强结果图…………………。
……。38
图4.6.1.6 yenowsand图像(全局+局部)Retinex增强结果图……………………40
图4.6.1.7 增强图像的亮度趋势图…………………………………….
..41
图4.6.1.8 增强图像的对比度趋势图…………
…………………………….42

图像增强的方法有哪些

图像增强的方法有哪些

图像增强的方法有哪些图像增强是指通过一系列的处理方法,改善图像的质量和视觉效果,使得图像更加清晰、鲜艳、易于理解和分析。

图像增强技术在计算机视觉、医学影像、遥感图像等领域有着广泛的应用。

本文将介绍图像增强的几种常见方法,包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和增强、空间域增强、频域增强等。

首先,灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。

它通过扩展图像的灰度动态范围,将原本灰暗的区域拉伸到整个灰度范围内,从而增强了图像的对比度和细节。

灰度拉伸通常适用于灰度动态范围较窄的图像,比如受到光照影响的图像或者拍摄条件不佳的图像。

其次,直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。

它通过重新分布图像的灰度级,使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布,从而增强了图像的对比度和视觉效果。

直方图均衡化适用于灰度动态范围较窄或者灰度分布不均匀的图像,能够有效地改善图像的质量。

另外,滤波和增强也是常见的图像增强方法。

滤波可以去除图像中的噪声和干扰,增强图像的清晰度和细节。

常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

在滤波的基础上,可以对图像进行锐化、边缘增强等操作,从而进一步改善图像的质量。

此外,空间域增强和频域增强也是图像增强的重要方法。

空间域增强是指直接对图像的像素进行操作,比如对比度调整、颜色增强、锐化等。

而频域增强则是通过对图像的频谱进行操作,比如傅里叶变换、滤波等。

这些方法能够有效地改善图像的质量和视觉效果。

总的来说,图像增强是一项重要的技术,能够改善图像的质量和视觉效果,提高图像的可读性和分析性。

在实际应用中,可以根据图像的特点和需求,选择合适的增强方法进行处理,以获得更加清晰、鲜艳、易于理解和分析的图像。

希望本文介绍的几种常见方法能够为图像增强技术的应用提供一些参考和帮助。

利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]

利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]

BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院(系):计算机科学与工程专业:计算机科学与技术班级:学生:学号:指导教师:任务书1.毕业设计(论文)题目:利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义:图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一,是图像预处理方法之一,图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理,直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换,使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。

清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。

为了使图像变得清晰,通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大,并且让灰度频率较小的灰度级经变换后,其频率变得大一些,使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。

直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法,它通过对直方图进行均衡化修正,可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差,使图像的细节变得清晰。

本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。

3.设计(论文)的主要内容(理工科含技术指标):主要内容有:(1)了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。

(2)给一副图像,能够得到图像的直方图,并能够对图像进行直方图的均衡化,进而对图像进行增强,掌握其原理并实现其过程。

(3)完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比,给出一个较好的均衡化算法。

(4)完成1.5万字毕业论文,完成与课题相关的外文资料的翻译。

4.设计的基本要求及进度安排(含起始时间、设计地点):本次课题从2012年12月开始,在校内完成,具体的进度安排如下:第1~3周:查阅书籍资料,学习相关软件,准备开题报告。

第4周:分析设计任务,设计总体方案,研究算法。

第5~12周:模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译;中期总结。

第13~15周:模块设计、系统调试。

第16~17周:系统测试、撰写毕业论文第18周:对论文排版和打印,制光盘;论文答辩。

5.毕业设计(论文)的工作量要求① 实验(时数)*或实习(天数):② 图纸(幅面和张数)*:③ 其他要求:指导教师签名:年月日学生签名:年月日系(教研室)主任审批:年月日说明:1本表一式二份,一份由学生装订入附件册,一份教师自留。

卫星遥感影像处理的常用方法

卫星遥感影像处理的常用方法

卫星遥感影像处理的常用方法随着卫星遥感技术的不断发展和应用,卫星遥感影像处理已经成为了解地球表面特征和环境变化的重要手段。

在这个过程中,常用的方法及算法起到至关重要的作用。

本文将介绍几种常见的卫星遥感影像处理方法,包括图像增强、分类与识别、变化检测、目标提取等。

一、图像增强图像增强是改进和优化遥感影像质量的一种方法。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。

直方图均衡化通过对图像的灰度直方图进行调整,使得图像的灰度分布更加均匀,从而增强图像的对比度。

滤波方法通过对图像的像素值进行平滑或增强,使图像更加清晰和易于分析。

拉普拉斯变换则用于边缘检测,通过计算图像中像素灰度的二阶导数,实现对图像边缘的提取。

二、分类与识别分类与识别是卫星遥感影像处理中的一个重要环节。

它可以将遥感影像中的像素分为不同的类别,从而实现对地面特征的解译和分析。

常用的分类与识别方法包括监督分类、非监督分类和目标识别等。

监督分类是根据已知类别的训练样本进行分类,其分类准确度较高。

非监督分类是根据像素之间的相似性进行分类,但需要人工干预进行分类结果的解释。

目标识别则是通过特定的算法和规则,自动提取出遥感影像中的目标对象。

三、变化检测变化检测是比较两幅或多幅遥感影像之间的差异,以检测出地表特征和环境变化的方法。

常用的变化检测方法包括基于差异图的像素级差异检测、基于时间序列的统计分析以及基于分类方法的变化检测等。

像素级差异检测是通过计算两幅影像中像素灰度的差异值,来获得地表特征的变化信息。

时间序列分析则是基于多幅影像的时间序列数据进行统计分析,以检测出地表特征的长期变化趋势。

基于分类方法的变化检测则是通过对两幅影像进行分类,从而实现对影像中的变化区域的提取。

四、目标提取目标提取是将图像中的目标对象从背景中分割和提取出来的方法。

常用的目标提取方法包括基于阈值分割、基于纹理分析和基于形态学运算等。

阈值分割是通过设定不同的阈值来将影像中的目标与背景分离,但其结果受噪声的影响较大。

图像处理中的图像增强算法综述与比较

图像处理中的图像增强算法综述与比较

图像处理中的图像增强算法综述与比较概述:图像增强是数字图像处理领域的一个重要研究方向,目的是通过改善图像的视觉效果或提取出对应的有效信息。

在现实应用中,图像增强算法被广泛应用于医学图像处理、安防监控、遥感图像分析、电视视频处理等多个领域。

本文将综述与比较目前常用的图像增强算法,包括直方图均衡化、滤波器、Retinex 与算法、小波变换以及深度学习方法。

直方图均衡化:直方图均衡化是一种基本且被广泛使用的图像增强方法。

它通过对图像像素的灰度值分布进行调整,使得图像的像素灰度值能够均匀分布在整个灰度级范围内,从而改善图像的对比度和亮度。

传统的直方图均衡化算法可以有效地增强图像的整体对比度,但往往过度增强细节,导致图像出现失真。

滤波器:滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器两种类型。

线性滤波器通常通过卷积运算来修改图像的空间频率特征,常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。

非线性滤波器如边缘增强滤波器可以通过检测图像的边缘信息来增强图像的细节。

滤波器方法简单直观,但在处理图像噪声、复杂纹理、低对比度等问题时,效果有一定限制。

Retinex 算法:Retinex 算法是一种模拟人眼感知机制的图像增强方法,它主要专注于提高图像的亮度、对比度和颜色鲜艳度。

该算法基于假设,认为图像的亮度和颜色信息可以被分离开来,并通过增强亮度的同时保持颜色信息的稳定性。

Retinex 算法具有较好的图像局部细节增强效果,但对于整体对比度改善不够显著,且在对比度较低的图像上效果不佳。

小波变换:小波变换是一种基于时间-频率分析的图像增强方法,它将图像分解为多个不同频率的子带图像,然后对每个子带图像进行增强处理,并通过逆变换得到最终增强后的图像。

小波变换方法可以有效地增强图像的对比度和细节,能够提取出不同尺度的细节信息,并具有很好的图像重构能力。

但小波变换方法需要选择合适的小波基和阈值参数,且对图像处理时间较长。

深度学习方法:深度学习方法在图像增强领域取得了显著的成果。

遥感数据处理中的影像增强与图像去噪技术

遥感数据处理中的影像增强与图像去噪技术

遥感数据处理中的影像增强与图像去噪技术1. 引言遥感数据处理在现代科学技术和应用中具有重要意义。

作为一种获取地球表面信息的技术手段,遥感技术提供了大量的数据,但由于遥感图像受到地面和大气等多种因素的影响,常常存在图像质量不高、图像噪声明显等问题。

为了提高遥感图像的质量和可用性,需要运用影像增强和图像去噪技术对遥感数据进行处理。

本文将介绍遥感数据处理中的影像增强和图像去噪技术的原理和应用。

2. 影像增强技术影像增强技术是通过提取和增强影像中的有用信息,以改进图像的视觉质量和对目标的识别能力。

在遥感数据处理中,影像增强技术广泛应用于农业、环境、城市规划等领域。

常见的影像增强技术包括直方图均衡化、卷积滤波、小波变换等。

2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的灰度级映射方法,旨在扩展图像的动态范围,增强图像中的细节信息。

该方法通过将原始图像的直方图拉伸到整个灰度范围上来实现增强效果。

直方图均衡化在提高图像对比度、减少噪声等方面具有显著的效果。

2.2 卷积滤波卷积滤波是通过把一个滤波器应用于图像中的每一个像素,用滤波器的加权和代替该像素,以达到图像增强的目的。

常见的卷积滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器等。

高斯滤波器常用于去除图像中的高频噪声,而中值滤波器则适用于去除椒盐噪声。

2.3 小波变换小波变换是一种时频局部化分析方法,被广泛应用于图像增强和去噪。

小波变换能够将图像分解成不同频率和空间分辨率的子图像,便于分析和处理。

通过选择合适的小波基函数和分解尺度,可以实现图像的多尺度增强和去噪。

3. 图像去噪技术图像去噪技术旨在通过抑制或消除图像中的噪声,提高图像的质量和清晰度。

在遥感数据处理中,由于受到大气、传感器等外部因素的干扰,图像常常存在着不同程度的噪声。

常见的图像去噪技术包括小波去噪、基于局部图像统计的算法和基于偏最小二乘的算法。

3.1 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法。

该方法通过将小波变换系数进行阈值处理,将噪声系数置零或降低到很小的程度,从而实现图像去噪的目的。

ENVI遥感图像增强处理

ENVI遥感图像增强处理

ENVI遥感图像增强处理任务五图像增强⽬录1.空间域增强处理 (1)1.1卷积滤波 (1)2.辐射增强处理 (2)2.1交互式直⽅图拉伸 (2)3.光谱增强处理 (4)3.1波段⽐的计算 (4)3.2⾊彩空间变换 (5)3.3NDVI计算 (6)4.傅⾥叶变换 (6)4.1快速傅⾥叶变换 (6)4.2定义FFT滤波器 (7)4.3反向FFT变换 (8)5.波段组合 (8)5.1RGB合成显⽰ (8)图像增强的主要⽬的是提⾼图像的⽬视效果,以便处理结果图像⽐原图像更适合于特定的应⽤要求,⽅便⼈⼯⽬视解译、图像分类中的样本选取等。

ENVI图像增强的内容主要包括:●空间域增强处理●辐射增强处理●光谱增强处理●傅⾥叶变换●波段组合1.空间域增强处理空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。

1.1卷积滤波卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。

它们的核⼼部分是卷积核,ENVI提供很多卷积核,包括⾼通滤波、低通滤波、拉普拉斯算⼦、⽅向滤波、⾼斯⾼通滤波、⾼斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts,还可以⾃定义卷积核。

使⽤数据:lena.jpg具体操作:通过尝试ENVI提供的各种图像增强算⼦,观察⽐较图像增强的效果。

(1)打开图像⽂件lena.jpg。

(2)在主菜单中,选择Filter→Convolutions and Morphology。

(3)在Convolutions and Morphology Tool中,选择Convolutions→滤波类型。

(4)不同的滤波类型对应不同的参数,主要包括三项参数:●Kernel Size(卷积核的⼤⼩)卷积核的⼤⼩,以奇数来表⽰,如3×3、5×5等,有些卷积核不能改变⼤⼩,包括Sobel和Roberts。

●Image Add Back(输⼊加回值)将原始图像中的⼀部分“加回”到卷积滤波结果图像上,有助于保持图像的空间连续性。

基于直方图均衡化的图像增强算法

基于直方图均衡化的图像增强算法

基于直方图均衡化的图像增强算法图像增强是数字图像处理领域中的一个重要任务,其目标是提高图像的视觉质量、增强图像的细节信息,使得图像更具观赏性和可辨识度。

直方图均衡化是一种常用的图像增强算法,通过重新分配图像的像素值,增强图像的对比度和动态范围。

本文将详细介绍基于直方图均衡化的图像增强算法的原理、步骤和应用。

一、直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种通过拉伸图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。

其基本原理是将原始图像中的像素经过变换后,使其灰度级分布更加均匀,从而增强图像的细节和对比度。

直方图均衡化的核心思想是将图像的像素累积函数进行非线性变换,使得原始图像中灰度级分布不均匀的区域得到均匀化,从而实现图像的增强效果。

二、直方图均衡化的步骤直方图均衡化算法主要包括以下几个步骤:1. 计算原始图像的灰度直方图:通过统计每个灰度级对应的像素个数,得到原始图像的灰度直方图。

2. 计算原始图像的累积分布函数(CDF):对灰度直方图做累积求和,得到原始图像的累积分布函数。

3. 计算像素值映射函数:将CDF进行归一化处理,得到像素值的映射函数,该映射函数描述了原始图像像素值与增强后图像像素值的对应关系。

通过该映射函数,可以将原始图像的每个像素值映射到增强后的像素值。

4. 对原始图像进行像素值映射:根据像素值映射函数,将原始图像的每个像素值进行映射,得到增强后的图像。

5. 输出增强后的图像:将经过像素值映射后的图像进行输出显示或保存,得到最终的增强图像。

三、基于直方图均衡化的图像增强应用直方图均衡化算法在图像增强领域有着广泛的应用。

下面介绍几个典型的应用场景。

1. 医学图像增强:医学图像通常需要提高图像的对比度和细节信息,以便医生更好地进行诊断。

直方图均衡化可以增强医学图像中的血管、肿瘤等细节信息,提升图像的识别能力。

2. 目标检测与识别:图像中的目标通常需要具备清晰的边缘和丰富的纹理信息,以便目标检测和识别算法能够准确地进行处理。

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法
夏琴;邢帅;马东洋;莫德林;张军军;葛忠孝
【期刊名称】《测绘科学技术学报》
【年(卷),期】2016(033)001
【摘要】国产遥感卫星多光谱影像普遍存在着亮度、对比度低的问题,人工调整在一定程度上能得到较好的视觉效果,但是处理效率低且存在显著的不确定性.为此,提出了一种基于灰度变换的自适应色彩增强算法,通过分析异常像素值在灰度直方图中的分布特点自适应地确定截止阈值,并利用色彩调整使不同波段间灰度均值趋于一致.与几种经典的色彩增强方法的比较实验结果表明,提出方法的自动调整效果与人工调整一致,且能保持影像的多光谱信息的完整、不失真.
【总页数】6页(P59-64)
【作者】夏琴;邢帅;马东洋;莫德林;张军军;葛忠孝
【作者单位】信息工程大学,河南郑州450001;信息工程大学,河南郑州450001;中国天绘卫星中心,北京102102;信息工程大学,河南郑州450001;信息工程大学,河南郑州450001;信息工程大学,河南郑州450001
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.自适应色彩矫正图像增强算法仿真研究 [J], 刘捡平;杨春蓉
2.一种基于à trous算法的遥感图像模糊集增强算法 [J], 黄允浒;吐尔洪江·阿布都
克力木;唐泉;王鑫;刘芳园
3.遥感卫星影像挂图的制作与色彩处理 [J], 刘乐平;蔺冬梅
4.自适应量子遗传算法的遥感图像自动增强 [J],
5.一种自适应强度变换的彩色遥感图像增强方法 [J], 杨蕴; 李玉; 赵泉华
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如何进行遥感影像的影像融合与增强

如何进行遥感影像的影像融合与增强

如何进行遥感影像的影像融合与增强遥感影像是利用遥感技术获取的地球表面的图像数据,它可以提供大范围、高分辨率的地理信息,为我们认识和研究地球提供了重要的数据支持。

然而,由于不同遥感传感器在波段、空间分辨率等方面存在差异,使用单一的遥感影像可能无法满足我们对地球表面细节信息的需求。

因此,遥感影像的影像融合与增强技术应运而生,为我们解决这一问题提供了有力的工具。

影像融合技术是将来自不同波段或不同传感器的遥感影像进行融合,使得融合后的影像能同时显示多个波段的信息。

这样的融合可以改善影像的空间分辨率,提高影像的质量和细节信息。

常见的影像融合方法有像元级融合、特征级融合和决策级融合等。

像元级融合是将来自不同传感器的影像通过数学运算进行融合,得到一个新的多波段影像。

常见的算法包括PCA(主成分分析)和HSI(子空间融合)等。

这些算法通过提取不同波段影像的统计特征或空间特征,将它们融合在一起,得到更全面、丰富的信息。

例如,在土地利用研究中,通过将高分辨率的光学影像与高频谱的遥感影像融合,可以提高土地利用分类的准确性。

特征级融合是利用多波段影像中的特征信息进行融合,常见的方法有多尺度变换、小波变换和小波包变换等。

这些方法通过对影像进行分解和重构,提取出不同尺度或频率的特征信息,并将它们融合在一起。

例如,在农作物生长监测中,通过将可见光和红外影像进行小波变换,并将其重构,可以获得更准确的植被指数,进而提高对农作物的监测精度。

决策级融合是利用多个遥感影像进行决策,得到最终的融合结果。

常用的方法有逻辑融合和神经网络融合等。

这些方法通过学习不同影像的决策规则,将它们融合在一起。

例如,在环境监测中,通过融合多源传感器的影像,可以提高对环境变化的监测和预测能力。

除了影像融合技术外,影像增强技术也是遥感影像处理的重要步骤。

影像增强可以改善图像的视觉效果,使图像在人眼观察下更加清晰、细节更加丰富。

常见的影像增强方法有直方图均衡化、滤波和多尺度变换等。

基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型

基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型

航天返回与遥感第44卷第6期130 SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING2023年12月基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型陈瑞林章博段熙锴孙鸣捷*(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191)摘要目前对地遥感的最主要途径之一便是通过遥感相机获得目标物信息,然而遥感相机的分辨率直接影响成像质量。

结合遥感相机的推扫式成像技术,文章提出了一种基于单像素成像的超分辨增强技术模型,该模型能够简化重建过程,其设计目标是基于单像素超分辨的技术手段将航天遥感相机的图像分辨率增强4倍。

为了验证该设计思想及其重建效果,文章设置了超分辨增强仿真试验,最终仿真试验结果表明,基于单像素的超分辨模型可以将图像的信噪比提高1.1倍,且重建的图像具有明显的抑制噪声的效果,起到了良好的降噪功能,相较于其他传统图像分辨率增强方法(如双三次内插、超深超分辨神经网络)具有更高的优越性。

该方法可为地理遥感探测、土地资源探查与管理、气象观测与预测、目标毁伤情况实时评估等诸多领域的图像处理和应用提供有力支持。

关键词单像素超分辨分辨率增强推扫式成像降噪效果遥感应用中图分类号: TP751.2文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0130-10 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.012Remote Sensing Image Resolution Enhancement Technology Based onSingle-Pixel ImagingCHEN Ruilin ZHANG Bo DUAN Xikai SUN Mingjie*(School of Instrument Science and Optoelectronics Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100191, China)Abstract At present, one of the most important ways of earth remote sensing is to obtain target information through remote sensing cameras, but the resolution of remote sensing cameras directly affects the imaging quality. Combined with the pushbroom imaging technology of remote sensing camera, this paper proposes a super-resolution enhancement technology model based on single-pixel imaging, which can simplify the reconstruction process, and its design goal is to enhance the image resolution of aerospace remote sensing camera by 4 times based on single-pixel super-resolution technology. In order to verify the design idea and its reconstruction effect, the super-resolution enhancement simulation experiment is set up, and the final simulation results show that the single-pixel super-resolution model can improve the signal-to-noise ratio of the image by 1.1 times, and the reconstructed image has the obvious effect of suppressing noise, which plays a good noise reduction function, and has higher superiority than other收稿日期:2023-06-30基金项目:国家自然科学基金委项目(U21B2034)引用格式:陈瑞林, 章博, 段熙锴, 等. 基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 130-139.CHEN Ruilin, ZHANG Bo, DUAN Xikai, et al. Remote Sensing Image Resolution Enhancement Technology Based on Single-Pixel Imaging[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2023, 44(6): 130-139. (in Chinese)第6期陈瑞林等: 基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型 131traditional image resolution enhancement methods (such as bicubic interpolation and ultra-deep super-resolution neural network). This method can provide strong support for image processing and application in many fields, such as geographic remote sensing detection, land resources exploration and management, meteorological observation and prediction, and real-time assessment of target damage.Keywords single-pixel super-resolution; resolution enhancement; push-broom imaging; noise reduction effect; remote sensing application0 引言对地遥感成像的主要途径之一就是航天遥感相机,由于其具有覆盖范围广、成像速度快、风险低等优势,在国土资源管理、气象预报、地理测绘等领域发挥着举足轻重的作用。

光学遥感器成像品质的主被动提升技术

光学遥感器成像品质的主被动提升技术

光学遥感器成像品质的主被动提升技术光学遥感器成像品质的主被动提升技术光学遥感技术是一种通过利用地球表面反射、辐射和回波等信息来获取地球表面信息的技术。

作为一种非接触式遥感技术,光学遥感器拥有被广泛应用于资源环境监测、城市规划、国土调查等领域。

然而,在实际应用中,光学遥感器的成像品质往往受到限制,如图像模糊、噪声干扰、光照不均等问题。

为了提高光学遥感器成像品质,本文介绍了当前主被动提升技术的应用和发展。

一、被动技术提升成像品质1.1 图像复原技术图像复原技术是利用图像处理技术对被污染的图像进行修复的方法。

通过滤波等算法,去除噪声干扰,恢复图像清晰度,提高图像质量。

其中,最常用的算法是维纳滤波算法,它可以在图像去噪的同时,保留图像细节。

同时,深度学习技术的应用也为图像复原提供了新的思路。

通过构建神经网络模型,实现从噪声图像中恢复原始图像的目标,具有很好的效果。

1.2 图像增强技术图像增强技术是指利用图像处理技术对亮度、对比度、色彩等因素进行调整,提高图像质量的方法。

其中,最常用的算法包括直方图均衡、伽玛校正等。

对于光照不均的图像,在图像增强过程中,可以采用多尺度分解、小波变换等技术进行处理,以提高图像的清晰度和准确性。

1.3 多角度信息融合技术多角度信息融合技术是指将多个角度的图像信息结合起来,得到更全面、更准确的地理信息的方法。

多角度信息融合技术分为静态和动态两类。

其中,静态多角度信息融合技术是指在图像处理之前将多个角度的图像信息融合成一个新的图像信息,然后再进行图像处理。

而动态多角度信息融合技术则是指将多个角度的图像信息同时进行图像处理,然后再融合成一个新的图像信息。

二、主动技术提升成像品质2.1 视角控制技术视角控制技术是指通过多姿态控制光学遥感器的视角,以获取不同的地表特征信息的方法。

在视角控制技术中,通常采用激光引导等技术实现视角控制,以便快速准确地获取目标区域的地表信息。

2.2 全息成像技术全息成像技术是一种高效的三维成像技术,它可以实现对目标区域表面的全方位成像。

如何进行遥感影像增强与处理

如何进行遥感影像增强与处理

如何进行遥感影像增强与处理遥感影像是通过航空或卫星等方式获取的地球表面的图像数据。

由于拍摄条件、设备性能以及环境因素的限制,遥感影像常常存在一些问题,如图像模糊、噪声干扰等。

为了提高遥感影像的质量和准确性,需要进行增强和处理。

本文将介绍如何进行遥感影像增强与处理的方法和技巧。

一、图像增强的目的和方法图像增强是指通过一系列的处理方法,改善图像的视觉效果和质量。

其目的是提高图像的对比度,减少噪声,增强图像细节,以便更好地进行分析和解译。

1、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。

它通过调整图像像素值的分布,使得图像的亮度和对比度得到均衡。

具体步骤是:首先计算图像的灰度直方图,然后根据直方图进行像素值的调整。

直方图均衡化能够有效地增强图像的细节和对比度,使得图像更易于解译。

2、滤波器增强滤波器增强方法主要是通过应用不同类型的滤波器来抑制图像中的噪声和其他干扰。

常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器和锐化滤波器等。

均值滤波器可以平滑图像,中值滤波器可以有效地去除椒盐噪声,而锐化滤波器可以增强图像的边缘。

3、多尺度分析多尺度分析是一种结合不同尺度的信息来进行图像增强的方法。

通过分析图像在不同尺度上的特征,可以更好地理解图像的内容。

常用的多尺度分析方法有小波变换和特征金字塔等。

小波变换能够将图像分解为不同频率的子图像,从而提取出图像的细节信息。

特征金字塔则是一种层次化的图像表示方法,可以在不同尺度上检测出图像的边缘和纹理等特征。

二、图像分割和分类的方法图像分割是指将图像分成若干个具有相同特征的区域的过程。

图像分类是指将图像分配到不同的类别或标签中的过程。

图像分割和分类是遥感影像处理中重要的一步,它可以用于自动提取和识别图像中的目标或区域。

1、基于颜色和亮度的分割方法基于颜色和亮度的分割方法是最常用的一种图像分割方法。

它通过分析图像中像素的颜色和亮度信息,将图像分成不同的区域。

常用的方法有阈值分割、区域生长和分水岭算法等。

一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究

一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究

一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究摘要:本文提出了一种光学遥感成像系统优化设计新方法,主要包括三个步骤:首先,通过对不同光学参数进行分析,选择出对遥感成像质量影响最大的参数,并针对这些参数设计出优化方案;其次,利用优化算法进行参数调整,获得较为理想的参数取值;最后,对得到的系统进行仿真和实验验证,证明优化设计的有效性。

实验结果表明,该方法能够显著提高光学遥感成像系统的图像质量,并具有较高的实际应用价值。

关键词:光学遥感;成像系统;优化设计;参数调整;图像质量一、引言随着卫星遥感技术的不断发展,光学遥感成像系统已经成为了重要的遥感数据获取手段之一。

光学遥感成像系统通常包括望远镜光学系统、成像器件、光电转换器件等组成部分,其主要功能是将目标物体的光学信息转换成数字信号,进而获得具有高空间分辨率和光谱分辨率的遥感数据。

光学遥感成像系统的成像质量是获得高质量遥感数据的基础,因此如何优化光学遥感成像系统的设计,提高成像质量,具有重要理论和应用意义。

当前,光学遥感成像系统设计主要面临两个问题:一是设计参数过多、复杂度高,需要进行复杂的参数调整和优化;二是成像质量与设计参数存在复杂的非线性关系,传统的优化方法容易陷入局部最优解。

因此,在光学遥感成像系统的设计与优化方面,需要开展探索性的研究,提高设计效率和成像质量。

本文将研究一种光学遥感成像系统优化设计新方法,旨在通过对设计参数进行优化,提高成像质量,增强成像系统的应用价值。

二、光学遥感成像系统优化设计新方法1. 参数分析光学遥感成像系统设计中,不同的参数对成像质量产生不同的影响。

因此,首先需要分析各参数的重要性,选择出对成像质量影响较大的参数进行优化。

在光学遥感成像系统设计中,常见的参数通常包括望远镜的焦距、光圈、物距,成像器件的像元大小、CCD灵敏度等。

经过分析,我们发现其中对成像质量影响最大的参数主要是望远镜的焦距和物距。

基于计算机视觉技术的图像增强算法研究

基于计算机视觉技术的图像增强算法研究

基于计算机视觉技术的图像增强算法研究计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它通过利用计算机算法来对数字图像或视频进行处理和理解。

在现代社会中,计算机视觉技术已经得到了广泛的应用。

图像增强是计算机视觉技术的一个重要领域,在许多领域都有广泛的应用。

本文将对基于计算机视觉技术的图像增强算法进行研究。

一、图像增强的概述图像增强是一种改进图像质量的技术,通过对图像进行一系列处理步骤,以改进图像质量,提高图像的可视性、识别度和质量。

图像增强的目的是去除图像中的噪声、提高图像的对比度和饱和度、增加图像细节、修复图像损坏和失真等。

二、计算机视觉技术的图像增强算法基于计算机视觉技术的图像增强算法主要有以下几种:1、直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强算法,其思路是将图像的灰度级别均匀分布到0~255的范围内,提高图像的对比度。

这种算法对于图像中的灰度分布不太均匀的情况有很好的效果,但是对于过度曝光或者欠曝光的照片则不太适用。

2、灰度拉伸灰度拉伸是一种将图像的像素灰度级别进行重新映射的方式,一般采用线性函数来实现。

灰度拉伸可以提高图像的对比度,但是对于图像中的噪声和异常像素则效果不明显。

3、锐化锐化算法通过应用高斯滤波来平滑图像,并从平滑后的图像中减去原始图像,以突出图像的边缘和细节。

锐化算法可以提高图像的清晰度和细节,但是对于过度曝光或者欠曝光的照片则不太适用。

4、双边滤波双边滤波是一种常用的图像增强算法,其主要思想是通过对图像进行平滑处理,同时保留图像的边缘信息。

这种算法对于提高图像的清晰度和细节有很好的效果,但是对于过度曝光或者欠曝光的照片则不太适用。

三、总结与展望基于计算机视觉技术的图像增强算法在现实生活中有着广泛的应用,如在医学影像领域、安防监控领域和娱乐领域等。

图像增强算法的研究也在不断的发展和完善中,进一步提高算法的性能和稳定性,使其能够更好地服务于人们的生活和工作。

遥感图像增强

遥感图像增强

• E直方图均衡化模式
其中:
直方图均衡化模式代码
I = imread('tire.tif'); J = histeq(I); imshow(I) figure, imshow(J) figure,imhist(I,64) figure,imhist(J,64)
%另注:还有直方图规定化模式
• F图像间的代数运算模式
axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')
X2=double(X1);
figure,imshow(mat2gray(g))
%变换矩阵中的每个元素
• b图像求反
EH如图
图像求反代码:
X1=imread('2zong.jpg'); figure,imshow(X1)
f1=200;%f1和 g1分别为f,g的最大值 g1=256;
for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j); g(i,j)=0;
if (f>=0)&(f<=f1) g(i,j)=r1*f+b1; elseif (f>=f1)&(f<=f2) g(i,j)=r2*f+b2;
r1=(g1-g0)/(f1-f0);
elseif (f>=f2)&(f<=f3)
绿滤片:
绿无绿 无 黄 青无 无
蓝滤片:
蓝 无 无 蓝 无 青 品红 无
合成: 红 红 无 无 黄 无品红 无 绿 无 绿 无 黄 青 无 无
蓝 无 无 蓝 无 青品红 无
恢复原来色彩:白 红 绿 蓝 黄 青 品红 黑
一、遥感图像数字增强意义
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I 像 的清 晰 度 、对 比度 等 视 觉 特 征 是 图像 质 量 的重要 因 素 。由于遥 感 成像 受大 气 、雾 、光照 等 因素 的影 响 ,造成 大 多数遥 感 图像 影像 对 比度低 、 清 晰度 足 ,直 接 影 响 后 续 工 作 。经 过 有 效
增 强 处理 后 的图 像 ,对 遥 感 应 用 分 析 具 有 很 好 的 促 进 作用 。因而 ,在 进 行 应 用 分 析 之 前 对 遥 感 图像 的对 比度 、清 晰度 、色 彩等 质量 因素实 施适 当 的增 强处 理是 非 常必 要 的 。
收 稿 日期 :2015-03—16 基 金 项 目 :国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 (41171090) 作 者 简 介 :刘 新 颜 ,女 ,新 疆 库 尔 勒 人 ,博 士 生 ,从 事 旅 游 信 息 科 一 种 基 于 直方 图变 换 的 光 学 遥 感 影 像 自动 增 强 方 法
2.Laboratory of Remote Sensing and Intelligent Inform ation System ,Xi an Institute of Optics and Precision
Mechanics:Chinese Academy of Sciences,Xi an 7101 19,China) Abstract:The image contrast and definition of rem otely sensed im age are the important factors of im age quali— ty. This paper presented a novel self—adaptive enhancement method for contrast and definition.Firstly,nonlin— ear transform ation is operated on the histogram of an input im age to reduce the distribution range of the im age, and then linear stretch is used to expand the grey level to full permitted range. Experiments and comparison indicate that the presented method can im prove the contrast and the definition with a little loss of inform ation entropy and the enhanced results is rather fine than current main method of enhancement. Also,the presented method can be used to both panchrom atic and colorful remotely sensed image. Key words: histogram optim ization; contrast stretch; definition erfhancement; vision effect improvement; self—adaptive enhancement
摘要 :对 比度 、清 晰度 等视 觉效 果是 影 响 图像 质 量 的重要 因素 。针 对光 学遥 感 图像 对 比度 和 清晰度 改善 问题 ,提 出 了一 种新 的视 觉 效 果 自动 增 强模 型 。首 先 对输 入 图像 的 直 方 图 采 用非 线性 变换 ,在保 持 灰度 级 有效 分布 的前提 下 充分压 缩灰 度分 布 范 围 ,从 而获得 优化 的 变换 系数 ,然后 再 利 用线性 拉伸 算 法将 图像 灰度 扩 展 至 整 个灰 度 域 。 实验 和 对 比结 果 表 明 ,所提 出的增 强模 型在很 小的信 息熵 损 失条 件 下 能 较 大 幅度 地 提 高 图像 的 对 比度 和 清晰度 ,获 得 比 目前 主要 算 法更 好 的增 强结 果且 效 果稳 定 ,可适 用 于全 色 图像 和彩 色图像 视 觉效果 的全 自动 化增 强 处理 。 关 键 词 :直方 图优 化 ;对 比度增 强 ;清晰 度增 强 ;视 觉效果 改善 ;自适 应增 强 中图分 类 号 :TP753 文献标 识 码 :A DOI:10.16152/j.cnki.xdxbzr.2016-03-025
遥 感 图像增 强 在遥 感 图像处 理 中 占有重 要地 位 。增 强 的 目的是 为 了改 善 图像 的清 晰 度 、对 比度 等视 觉 效果 ,从 而 提 高 图像 的可 读 性 和 信 息 解译 能力 。针对 图像 增 强 问题 ,目前 已有 灰 度 线 性 拉 伸 、直 方 图 均 衡 、Contourlet变 换 、Retinex 增 强 方 法 , 、灰 度 世 界 等 多 种 增 强 方 法 线性 拉伸 在 实 际应 用 中使 用 最 为 广 泛 ,但 该 方 法 对 于灰度 分 布严 重不 均 的图像 增强 效果 有 限 。直 方 图均衡 的 目的是 通 过变换 使 得均 衡后 的图像灰 度在 每一 个 灰度 级上 等概 率 分 布 ¨ ,从 而提 高 图 像对 比度 。这种 方 法 虽 能 增 加 图像 对 比度 ,但 处 理后 的 图像视 觉效 果往 往 生硬 、不够 柔 和 ,甚 至质 量 恶化 J,在遥 感 图像 处 理 中较 少 应 用 。直 方 图 截 断增 强 方 法 将 直 方 图两 端 累 积 概 率 分 别 达 到 2%时所 有 灰度 级分 别合 并 ,然后 再利 用线 性 变换 实现灰 度 拉伸 。这 种方 式较 好 地压缩 了原始 图像 的分 布范 围 ,因而具 有 相对 较好 的增 强效 果 ,在遥 感 图像 实 际应 用 处 理 中被 广 泛 采 用 。但 是 ,这 种 方 法会 造成 灰度 值 较 高和较 低 的区域 丢失 图像 细 节 ,而 且对 于 直方 图两 端 均 具有 较 高 概率 分 布 的 图像 ,常常 达不 到增 强 的 目的 。
A novel autom atic enhancem ent m ethod for optical
rem otely sensed im age
LIU Xin—yan ,LIU Jia-hang ,YAN Jun—ping
(1.School of Tour ism and Environmental Science,Shaanxi Normal University,Xi an 710119,China;
西北大学学报 (自然科学版 ) 2016年 6月 ,第 46卷 第 3期 ,Jun.,2016,Vo1.46,No.3
JNW U
· 环境 科 学 ·
一 种 基 于 直 方 图 变 换 的 光 学 遥 感 影 像 自动 增 强 方 法
刘新 颜 ,柳 稼 航 ,延 军平
(1.陕西师范大学 旅游与环境学 院 ,陕西 西安 710119;2.中国科学院 西安光学精 密机 械研 究所 遥感与智能 信息系统研究室 ,陕西 西安 710119)
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