【学习课件】第四章遥感图像处理

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遥感图像分析与处理ppt课件

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仪器所引起 的条带噪声
• 引起辐射畸变的原因:是由于探测器的不正常功能 或不同敏感度、地形因素和大气因素等造成的。
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二、大气引起的辐射预处理
大气引起的辐射变化
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大气引起的辐射预处理方法
• 1、物理模型法 :
• 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模。 • 优点:具有严密、准确和适用广。 • 缺点:模型复杂,而且需要大量难以获得的参数,所以可
较大区域或整幅影像 较小区域或局部影像
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§3 几何校正
• 原始遥感图像上常存在各种像元位置误差,使图像表现出旋 转、中心偏离、偏扭、梯形变化、纵横向比例尺不一致、边 缘与中心比例尺不一致等变形,因此需要进行几何校正。
数学变换
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简述引起遥感影像几何变形的原因?
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一、导致几何畸变的原因:
• 遥感平台姿态变化、地球自转和球面弯曲、大气折 射、地形起伏等外部因素综合作用导致几何变形。
x=fx(u,v) y=fy(u,v)
上述数学关系常表示为二元多项式(一次、二次、三次或更高 次)表达,其中二元二次多项式可以表示为:
x a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2
y

b00

b10u

a01v

b11uv

b20u 2

b02v 2
• 1、地面控制点的选取方法
• 控制点分布均匀,边界、四角要有,以避免图像校正不能满 幅,地形起伏大的区域要多选;所选点在图像上要易辨认且 目标较小,如道路的交叉点、河流的分叉处或弯曲处、飞机 场等,而且这些特征在研究时间范围内没有变化。
道路交叉口

遥感图像处理ppt课件

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人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法,使其 能够自动识别和分类地物,提高遥感 数据的利用价值和精度。同时,人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理,提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时,还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性,以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展,人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中,原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作,以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如,辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性;图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力;分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取,以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节,能够提高遥感数据的精度和可 靠性,为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理,可以提取出更多 有用的信息,为决策提供科学依据, 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
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02
03
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去噪
消除图像中的噪声,提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变,使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐,以便于后续的图像分析和

第四章遥感图像处理二北京大学.ppt

第四章遥感图像处理二北京大学.ppt
Nhomakorabeaf
(m i, n
j)
iZ jZ
(m,n-1) (m,n) (m,n+1)
(m+1,n- (m+1,n) (m+1,n+1) 1)
1 9
R f (i) 9 i1
1 11 1 1 1 1 9 1 11
均值平滑滤波 (a) 原始图像; (b)滤波后的结果
(a)原图像 (c)3×3模板
(b) 添加噪声的图像 (d) 5×5模板
例如,采用3×3的模板对图像进行均值平滑滤波,对于像素 (m,n),其邻域像素如下:
(-1,-1) (-1,0) (-1,1)
1 11
(0,-1) (0,0) (0,1)
1 11
(1,-1) (1,0) (1,1)
1 11
(m-1,n-1) (m-1,n) (m-1,n+1)
则有:
g(m, n)
1 9
g ra d( x,
y)
f
' x
f
' y
f f
(x,y) x (x,y) y
梯度是一个矢量,其大小和方向为
grad(x,y)
f
'2 x
f
' y
2
( ) ( ) f (x,y) 2 x
f ( x, y) 2 y
arctan(
f
' y
/
f
' x
)
arctan(
f
(x, y
y
)
/
) f (x, y) x
课堂练习:平滑处理
1 11 1 11 1 11
54321 12345 33223 44552 15141

第4章遥感图像处理课件

第4章遥感图像处理课件
② 具体步骤 1)计算校正后每一点所对应原图中的位 置;
2)计算每一点的亮度值。 ③ 计算方法
1)建立两图像像元点之间的对应关系; 2)求出原图所对应点的亮度:最近邻法、 双线性内插法、三次卷积第4章内遥感图插像处理法。
④ 地面控制点( GCP:Ground Control Point )的选取 ➢ 数目的确定:最小数目[n次多项式的点不得 少于(n+1)(n+2)/2个];6倍于最小数目。 ➢பைடு நூலகம்选择的原则
第四章 遥感图像处理
第4章遥感图像处理
第一节 数字图像的校正
➢ 遥感数字图像处理:利用计算机对遥感图像
及其资料进行的各种技术处理。
➢ 数字图像处理的优点
✓ 快捷、准确、客观地提取遥感信息 ✓ 适应地理信息系统的发展
第4章遥感图像处理
一、数字图像及其直方图
1. 数字图像:遥感数据有光学图像和数据图像之
第4章遥感图像处理
第二节 光学原理与光学处理
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
(1)亮度对比:对象相对于背景的的明亮程
度。改变对比度,可以提高图象的视觉效果。
(2)颜色对比:在视场中,相邻区域的不同颜色
的相互影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果, 使每种颜色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边 界,对比现象更为明显。因此,颜色的对比会产生不同
① 遥感平台位置和运动状态变化的影响: 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。
② 地形起伏的影响:产生像点位移。 ③ 地球表面曲率的影响:一是像点位置的移
动;二是像元对应于地面宽度不等,距星 下点愈远畸变愈大,对应地面长度越长。 ④ 大气折射的影响:产生像点位移。 ⑤ 地球自转的影响:产生影像偏离。

第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件

第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件
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三种内插方法比较
方法 1
优点 简单易用,计算量小
缺点
处理后的影像亮度具有不连 续性,影响精确度
精度明显提高,特别是对亮度 计算量增加,且对影像起到
2
不连续现象或线状特征的块状 平滑作用,从而使对比度明
化现象有明显的改善。
显的分界线变得模糊。
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更好的影像质量,细节表现更 为清楚。
工作量很大。
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像元灰度值重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引 起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
x X
P(X,Y) Y
纠正后影像
p(x,y) y
纠正前影像
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最近邻法
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
影像中两相邻点的距离为1,即 行间距△x=1,列间距△y=1,取与 所计算点(x,y)周围相邻的4个点,比 较它们与被计算点的距离,哪个点距 离最近,就取哪个的亮度值作为 (x,y)点的亮度值f(x,y)。设该 最近邻点的坐标为(k,l),则
一是指平台在运行过程中,由于姿态、地球曲 率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传 感器自身性能所引起的几何位置偏差。
二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间的差异。
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引起遥感图像几何变形的因素
一、遥感平台位置和运动状态变化的影响
旁向位移的影响 速度变化即航向位移的影响
高度变化的影响—地面分辨率不均匀 俯仰变化的影响
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三次卷积内插法
取与计算点(x,y)周 围 相 邻 的 16 个 点 , 与 双 向 线 性内插类似,可先在某一方 向上内插,每4个值依次内插 4次,求出f(x,j-1),f(x, j ) , f(x,j+1) , f(x,j+2) , 再根据这四个计算结果在另 一 方 向 上 内 插 , 得 到 f(x , y)。

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图像预处理——图像裁剪
图像裁剪的目的是将工程之外的区域去除,常用的是按照行政区划 边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。
关键技术
✓ 裁剪区的确定
信息。
Nearest Neighbor Diffusion pan sharpening算法,输入图像
NNDiffuse pan sharpening(NND)
支持标准地理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置 (无空间坐标系)几种地理信息元数据类型;支持多线程计算, 能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息,均能
用这种投影。 人口、民族、气候、水系、土地利用、农业、工业和矿产
等分布图也都采用这种投影。
图像预处理——图像镶嵌
镶嵌
✓ 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时,通常需要将两幅或 多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
关键技术
✓ 颜色的平衡 ✓ 接边处理 ✓ 位于上层图像的背景值处理
融合方法
适用范围
IHS变换
纹理改善,空间保持较好。光谱信息损失较大大,受波段限制。
Brovey变换
光谱信息保持较好,受波段限制。
乘积运算(CN)
对大的地貌类型效果好,同时可用于多光谱与高光谱的融合。
PCA变换
无波段限制,光谱保持好。第一主成分信息高度集中,ห้องสมุดไป่ตู้调发生 较大变化,
改进了PCA中信息过分集中的问题,不受波段限制,较好的保持 Gram-schmidt(GS)空专间为纹最理新信高息空,间尤分其辨能率高影保像真设保计持,光能谱较特好征保持。影像的纹理和光谱
✓ 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系 (3个平移,3个旋转,1个缩放),可以用其中3个、4个或者7个 参数来描述它们之间的关系,每个椭球体都对应一个或多个大地 基准面。
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• The 'drift' was different for each of the six detectors, causing the same brightness to be represented differently by each detector.
• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时,受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响:导致图像不均匀,产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
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• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
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3、颜色立体
(1)颜色立体:中间垂直轴代表明度 ;中间水平
面的圆周代表色调;圆周上的半径大小代表饱和度。
(2)孟赛尔颜色立体:中轴代表无色彩的明度
等级;在颜色立体的水平剖面上是色调;颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
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③ 色度图:可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
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颜色相加实验
加色法示意图
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3、颜色相减原理 ❖减色过程:白色光线先后通过两块滤光片的过程.
❖颜色相减原理:ห้องสมุดไป่ตู้两块滤光片组合产生颜色混合时,
入射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射,最后通过的 光是经过多次减法的结果.
3. 数字图像的表示:矩阵函数
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4. 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。
5. 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
的结果,使每种颜色会向其影响
色的补色变化。在两种颜色的边
界,对比现象更为明显。因此,
颜色的对比会产生不同的视觉效
果。
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例如,在一块品红的 背景卜放一小块白纸 或灰纸,用眼睛注视 白纸中心几分钟,白 纸会表现出绿色。
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2、颜色的性质
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的 结果。
中的某些特定信息而作的处理;最后介绍
不同信息源数据的使用。
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第一节 光学原理与光学处理
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
(1)亮度对比:对象相对于背
景的的明亮程度。改变对比度, 可以提高图象的视觉效果。
(2)颜色对比:在视场中,相
邻区域的不同颜色的相互影响叫
做颜色对比。两种颜色相互影响
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三、光学增强处理
1. 彩色合成
➢ 加色法彩色合成 ➢ 减色法彩色合成
2. 光学增强处理 3. 光学信息的处理
➢ 图像的相加和相减 ➢ 遥感黑白影象的假彩色编码
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第二节 数字图像的校正
➢ 遥感数字图像处理:利用计算机对遥感图像及
其资料进行的各种技术处理。
➢ 数字图像处理的优点
当一幅图像的目视效果不太好,或者有用的信息突 出不够时,就需要作图像增强处理。例如,图像对比 度不够,或希望突出的某些边缘看不清。就可用计算 机图像处理技术来改善图像质量。
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高, 反映目标地 物更真实,图像目视效果等优点,是遥感图像处理 的重要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效 率高等优点,有逐步取代光学方法的趋势。
✓ 快捷、准确、客观地提取遥感信息 ✓ 适应地理信息系统的发展
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一、数字图像及其直方图
1. 数字图像:遥感数据有光学图像和数据图
像之分。数字图像是能被计算机存储、处理和 使用的用数字表示的图像。
2. 数字化:将连续的图像变化,作等间距的抽
样和量化。通常是以像元的亮度值表示。 数字 量和模拟量的本质区别:连续变量,离散变量。
❖加色法与减色法的区别:蓝黄滤光片分别透过白
光而将透过的光混合在白屏幕时,由于黄与蓝是互补色, 因而当强度调整适当时,可以出现白色,这就是加色法原 理,而白光依次透过黄、蓝滤光片后却得到绿色,这是减 色法原理,前者是相加混合,后者是相减混合。
❖减法三原色:黄、品红、青
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三、光学增强处理
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二、加色法与减色法
1. 颜色相加原理
① 三原色:若三种颜色,其中的任一种都不能由 其余二种颜色混合相加产生,这三种颜色按一 定比例混合,可以形成各种色调的颜色,则称 之为三原色。红、绿、蓝。
② 互补色:若两种颜色混合产生白色或灰色,这 两种颜色就称为互补色。黄和蓝、红和青、绿 和品红。
第四章 遥感图像处理
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本章主要介绍遥感光学影像和数字影
像在分析、判读、理解、识别前的处理过
程。首先介绍光学原理和光学处理方法。
随着计算机硬件价格的降低和软件水平的
提高,计算机图像处理越来越深入遥感领
域,介绍计算机处理的原理和方法。后者
分为:图像校正,可以认为是图像处理前
的预处理部分;图像增强,为了突出影像
颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
(1)明度:是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。
物体反射率越高,明度就越高。
(2)色调:是色彩彼此相互区分的特性。
(3)饱和度:是色彩纯洁的程度,即光谱中波长段是否窄,
频率是否单一的表示。对于光源,发出的若是单色光就是最饱和的 彩色,如激光,各种光谱色都足饱和色。对于物体颜色,如果物体 对光谱反射有很高的选择件,只反射很窄的波段则饱度高。
质量高。
✓ 偏态分布:图像偏亮或偏暗,层次少,质量较差。
小结 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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二、辐射校正(Radiometric correction )
1. 辐射畸变: 地物目标的光谱反射率的差异在
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