第五章 遥感数字图像增强处理[研究材料]

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辐射增强：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。
一般来说，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，增 强处理可将其灰度范围拉伸到0～255的灰度级之间来显示， 从而使图像对比度提高，质量改善。
辐射增强主要以图像的灰度直方图作为分析处理的基 础。
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5.1.1直方图
▪ 1.定义 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该
灰度级的像元的个数。确定图像像元的灰度值范围，以适当 的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级， 纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的 比例值，做出的条形统计图即为灰度直方图。
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彩色变换 反色 彩色图转灰度图 真彩图转256色图 （真彩图中包 含最多达224种颜色 ）
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加法运算：多图像求平均值，减少加性随机噪声。
差值运算：动态监测，图像背景消除及目标识别。
比值运算：去除地形坡度和方向引起的辐射量变化，比率图像
（颜色和多光谱图像分析）。
乘法运算：乘以掩膜图像，仅留下感兴趣的地物。
第五章 遥感数字图像增强处理
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为什么进行图像增强？
图像的目视效果较差，对比度不够、图像模糊，边缘部 分或线状地物不够突出，波段多数据量过大等等。
图像增强的目的：
通过图像增强技术，改善图像质量、提高图像目视效果、 突出所需要的信息、压缩图像数据量，有利于分析判读或作 进一步的处理。
图像增强的方法：
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▪ 4.累积直方图 以横轴表示灰度级，纵轴表示每一灰度级及其以下所具
有的像元数或此像元数占总像元数的比值，做出的直方图。 可看做是累积离散概率分布。
k
c(xk ) h(x j ) j0
x表示灰度级，h(x)为灰度级的概率密度即某灰度级 的像元比例值，c(x)为某灰度级的累积概率密度即某灰度级 的累积比例值。
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5.1辐射增强
空间域：指图像平面所在的二维平面。 空间域增强：指在图像平面上直接针对每个像元点进行 处理，处理后像元的位置不变。包括点运算和邻域运算。 点运算：对于一幅输入图像，经过点运算后产生的输 出图像的灰度值仅由相应输入像素点的灰度值决定，与周围 的像元不发生直接联系。又可称为对比度增强、对比度拉伸 或灰度变换，是辐射增强的主要方法。
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图像增强的主要内容：
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伪彩色增强是将一 个波段或单一的黑白图 像变换为彩色图像，从 而把人眼不能区分的微 小的灰度差别显示为明 显的色彩差异，更便于 解译和提取有用信息。
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假彩色合成又称彩色 合成。根据加色法或减 色法，将多波段单色影 像合成为假彩色影像的 一种彩色增强技术。合 成彩色影像常与天然色 彩不同，且可任意变换， 故称假彩色影像。
xb xa 30 15
xb 2xa源自文库
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最
最
大
小
值
值
数字影像
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数字影像
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直方图
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▪ 2.直方图的性质 反映了图像中的灰度分布规律； 任何一幅特定的图像都有惟一的直方图与之对应，但不
同的图像可以有相同的直方图； 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，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图 之和。
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▪ 3.直方图的应用 每一幅影像都可以求出其像元亮度值的直方图，观察直
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5.1.2 线性变换
为了改善影像的对比度，必须改变影像像元的亮度值， 并且这种改变需符合一定的数学规律，即在运算过程中有一 个变换函数。如果变换函数是线性的或分段线性的，这种变 换就是线性变换。线性变换是图像增强处理最常用的方法。 1.线性变换
按比例扩大原始灰度级的范围，以充分利用显示设备的 动态范围，使变换后图像的直方图的两端达到饱和。
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线性变换1
原始图像：f (x, y)，灰度范围：[a, b]，变换后图 像：g (x, y)，灰度范围：[c, d]，则线性变换可表示 为：
g(x, y) d c ( f (x, y) a) c ba
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将 亮 度 值 为 0 ～ 15 影 像 拉
伸为0～30，要设计一个线 性 变 换 函 数 ， 横 坐 标 xa 为 变换前的亮度值，纵坐标 xb 为 变 换 后 的 亮 度 值 。 当 亮度值xa从0～15变换成xb 从0～30，变换函数在图中 是一条直线OO’，方程式为
植被指数：绿色植物叶子的细胞结构在近红外具有高发射率，
其叶绿素在红光波段具有强吸收。因此在多光谱图像中，用红
外/红波段图像做比值运算，在比值图像上植被区域具有高亮
度值，甚至在绿色生物量很高时达到饱和，从而可以提取植被
信息。
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K-T变换：Kanth-Thomas于1976年发现了一种线性变换，是坐标轴 发生旋转，选转之后坐标轴的方向与地物，特别是和植被的生长 及图土壤有密切的关系。这种变换就是K-T变换，又称缨帽变换。 MSS： y1亮度分量，主要反映了土壤反射率变化的信息； y2绿度分量，主要反映了地面植物的绿度； y3黄度分量，主要说明了植物的枯萎程度；y4没有实际意义。 TM： y1亮度，TM六个波段亮度值的加权和，反映了总体的亮度变化。 y2绿度，与亮度分量垂直，是近红外与可见光波段的对比。 y3湿度，与土壤的湿度有关。
方图的形态，可以粗略地分析影像的质量。一般来说，一幅 包含大量像元的影像，其像元亮度值应符合统计分布规律， 即假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。
实际工作中，若影像的直方图接近正态分布，则说明 影像中像元的亮度接近随机分布，是一幅适合用统计方法分 析的影像。
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从直方图形态判断影像质量
改变图像的灰度等级，提高图像对比度；消除边缘和噪 声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化图像；合成彩色 图像；压缩图像数据量，突出主要信息等。
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总体上，图像增强的方法主要归属于两类 空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来 增强图像； 频率域增强：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，以达到增强的目的。