第四章_遥感数字图像处理(一)

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遥感数字图像处理复习资料(1-4章)

遥感数字图像处理复习资料(1-4章)

第一章概论1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,可以分为数字图像和模拟图像。

数字图像:可用计算机存储和处理,空间坐标和灰度均不连续。

模拟图像:计算机无法直接处理,空间坐标和明暗程度连续变化。

2遥感数字图像中的像素值称为亮度值(灰度值/DN值),它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。

2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面:图像增强、图像校正、信息提取。

1)图像增强:用来改善图像的对比度,突出感兴趣的地物信息,提高图像大的目视解译效果,它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换(K—L/K—T)、彩色合成、代数运算、融合等。

图像显示:为了理解数字图像中的内容,或对处理结果进行对比。

图像拉伸:为了提高图像的对比度(亮度的最大值与最小值的比值),改善图像的显示效果。

2)图像校正(恢复/复原):为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。

注意:图像校正包括辐射和几何校正,前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率,后者利用已有的参照系修改像素坐标,使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。

3)信息提取:从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。

包括图像分割、分类等。

图像分割:用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。

分割的结果可作为监督分类的训练区。

图像分类:按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。

3、遥感数字图像处理系统:硬件系统(输入、存储、处理、显示、输出),软件系统。

4、数字图像处理的两种观点:离散方法(空间域)、连续方法(频率域)2.遥感图像的获取和存储1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。

遥感的实施依赖于遥感系统2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间,从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系,主要包括遥感试验、信息获取(传感器、遥感平台)、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

(完整word版)《遥感数字图像处理》课后习题详解

(完整word版)《遥感数字图像处理》课后习题详解

遥感数字图像处理第一部分1。

什么是图像?并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。

答:图像(image)是对客观对象的一种相似性的描述或写真.图像包含了这个客观对象的信息。

是人们最主要的信息源。

按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分,图像可分为模拟图像和数字图像.模拟图像(又称光学图像)是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像,它属于可见图像。

数字图像是指被计算机储存,处理和使用的图像,是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像,它属于不可见图像。

2。

怎样获取遥感图像?答:遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。

根据传感器基本构造和成像原理不同。

大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类.m=时的灰度情况。

3。

说明遥感模拟图像数字化的过程。

灰度等级一般都取2m(m是正整数),说明8答:遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。

①采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样.空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度(或色彩)信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像.②量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到有M×N个像元点组合表示的图像,但其灰度(或色彩)仍是连续的,不能用计算机处理。

应进一步离散、归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,称为量化。

m=时,则得256个灰度级.若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级,则灰度级别有256个。

当8用0—255的整数表示.这里0表示黑,255表示白,其他值居中渐变。

由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值,因此称8bit量化。

彩色图像可采用24bit量化,分别给红,绿,蓝三原色8bit,每个颜色层面数据为0—255级。

4.什么是遥感数字图像处理?它包括那些内容?答:利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作,以求达到预期结果的技术,称作遥感数字图像处理。

其内容有:①图像转换。

包括模数(A/D)转换和数模(D/A)转换。

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理第一章1.图像是对客观对象一种相似性的描述或写真,它包含了被描述或写真对象的信息,是人们最主要的信息源。

根据人眼的视觉可视性将图像分为可见图像和不可见图像。

按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,将图像分为数字图像和模拟图像。

2数字图像指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。

数字图像最基本的单位是像素。

3遥感数字图像是数字形式的遥感图像。

4遥感数字图像处理,是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。

主要内容:(1)图像增强:灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换、K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声,增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息,使图像更容易理解、解释和判读(2)图像校正(3)信息提取5遥感数字图像处理系统:硬件系统(计算机、数字化设备、大容量存储设备、显示器和输出设备、操作台)、软件系统(ERDAS IMAGING最突出的特色是专家模拟系统、可视化建模工具以及与ArcGIS软件的高度集成、ENVI 最突出的特色是具有丰富的高光谱数据处理工具和内嵌的IDL开发语言、PCI Geomatica最特出的特色是功能丰富的工具箱和建模系统、ER Mapper遥感图像处理系统最大特点是基于算法的图像处理)6遥感基本知识:物理学、地学、数学、信息理论、计算机技术和地理信息系统第二章1遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程2遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间,从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系,主要包括遥感实验、信息获取、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

3传感器是收集和记录电磁辐射能量信息的装置。

按工作方式分为被动、主动方式,按数据的记录方式,分为成像和非成像方式。

4摄影成像:传感器主要是摄影机,在快门打开的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光,聚焦到胶片上成为衣服影响,并记录下来。

第4章 遥感数字图像处理

第4章  遥感数字图像处理

像元数百分比/% 像元数百分比/%
调整前直方图
H
调整后直方图
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2)回归分析法 • 原理同A。 • 选择可见光和红外波段进行2维散点图,
建立线性回归方程。
TM a iibiTM 7
H
27
2)回归分析法(续1)
TM a iibiTM 7
H
28
回归分析法
回归分析H校正法
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辐射校正
3 太阳高度角的辐射误差校正
H
12
像元
H
13
灰度直方图的概念
• 表示灰度值出现频率的图形,横坐标是灰 度值,纵坐标是像元的个数或者像元的百 分比。反映灰度的总体结构,灰度级的等 级分布,不反映空间的分布。
H
14
直方图的概念(续1)
低 反 射 率 图 象
高 反 射 率 图 象
H
15
直方图的概念(续2)
低 反 射 率 图 象
H
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§4.2.2 几何校正
一、遥感图像的几何变形有两层含义 一是指卫星在运行过程中,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理坐标系统中相应坐标之间的差异。
H
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§4.2.2 几何校正
二、几何变形的校正
几何粗校正是针对卫星运行和成像过程中引起的几何畸变进行的校正,即卫星姿态不 稳、地球自转、地球曲率、地形起伏、大气折射等因素引起的变形。
正后图像中的坐标。
间接
xpfx(XP,YP)
ypfy(XP,YP)
XpFX(xp,yp)
直接
YpFY(xp,yp)
H
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遥感原理与应用---第四章_遥感图像处理

遥感原理与应用---第四章_遥感图像处理

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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述 -Freeman链码应用的例子
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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述 -不变矩应用的例子
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遥感原理与应用
§4.7 图像的描述 -纹理描述
本课主要内容 纹理的定义 灰度直方图 灰度共生矩阵 灰度行程统计量 其他常用统计量
本课重点内容 灰度直方图
§4.5 图像分割 -边缘检测算子
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遥感原理与应用
§4.5 图像分割 -边缘检测算子
微分算子小结
标准梯度算子 用最近邻像素计算、无法抑止噪声
罗伯特算子
去噪效果差
Prewitt算子 Sobel算子
对水平/垂直方向响应强烈,可抑 止噪声,但检测边缘较宽
Laplacian算子
二阶微分算子,与方向无关,对细 线和孤立点检测效果较好,但存在 双像素边缘现象,双倍加强噪声。
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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述
3、描述子〔特征算子/算子〕 能用少量数据描述物体特征称为描述子.
应具满足以下三点要求: 〔1〕对大小变化不敏感 〔2〕对描述的起点不敏感 〔3〕对平移、旋转不敏感
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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述
二、边界描述 1、边界线的原始描述:坐标串
缺点:数据量大,不便于快速运算 边界描述目的是用很简捷的数据描述边界 2、链码描述〔Freeman链码〕

i xco isysin i
1、Hough变换优点? 2、Hough变换缺点?
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遥感原理与应用
§4.5 图像分割 -Hough变换
Hough变换综合演示
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遥感数字图像处理教程

遥感数字图像处理教程
小恺工作室•遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程 第一章 概论
1. 遥感数字图像:数字形式的遥感图像。(P1,第六段) 2. 遥感数字图像处理的主要内容:(P2,第七段) ① 图像增强: 其目的是增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息, 其方法主要包括: 灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换、缨帽变换、代数运算、图像融合等; ② 图像校正:其目的是对传感器或环境造成的模糊、噪声、几何失真等进行校正,其主 要方法是辐射校正和几何校正; ③ 信息提取:根据地物光谱特征和几何特征,从校正后的遥感图像中提取各种有用的地 物信息,主要包括图像分割、监督分类、非监督分类等,处理结果为分类专题图。 3. 遥感数字图像处理系统:硬件系统和软件系统。(P3,第五段) 4. 数字图像处理存在的两种观点:(P7,第三段) ① 离散方法的观点:即一幅图像的存储和表示均为数字形式,数字是离散的,因此,使 用离散方法进行图像处理才是合理的,与其对应的概念为空间域; ② 连续方法的观点:即图像具有连续性,可用连续的数学形式表达,与其对应的概念为 频率域。
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② HDF(Hierarchy Data Format) :其构成包括一个头文件、一个或多个描述块、若干个数据 对象。优势:可移植性强;超文本;自我描述性;可扩展性。 ③ TIFF:扩展性好,移植方便,可改性强。 ④ GeoTIFF:在 TIFF 可扩展性的基础之上,添加了一系列的地理信息标签,来描述卫星成 像系统、航空摄影、地图信息、DEM 等。 12. 图像文件的大小计算(单位: 字节): 行数×列数×单个像素字节数×波段数×辅助参数。 (P35, 第五段)
第四章 图像的显示和拉伸
1. 颜色模型:RGB 颜色模型、CMY 颜色模型、YIQ 颜色模型、HIS 颜色模型。(P61,第三 段) 其中 CMK 模型主要用于打印。 2. 图像的彩色合成:包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成。(P67, 第五段) ① 伪彩色合成:把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色,然后进行 彩色图像显示的方法,其转换可通过密度分割的方法实现。 ② 真彩色合成:用红绿蓝波长或近似波长合成的、图像显示效果与真彩色近似的合成方式。 ③ 假彩色合成:从多个波段中任意选择 3 个波段(不能与真彩色合成波段相同) ,分别赋予 红绿蓝 3 种原色,其图像的显示效果与真彩色不同。 ④ 模拟真彩色合成:由于蓝光易受气溶胶的影响,有些传感器舍弃了蓝波段,而是通过某种 形式的运算得到模拟的红绿蓝三个通道,从而产生类似于真彩色的图像。 3. 图像拉伸:以波段为处理对象,通过处理波段中单个像素值来实现增强的效果。图像拉伸 的方法包括线性拉伸(全域线性拉伸和分段线性拉伸)和非线性拉伸(指数拉伸、对数拉伸),图 像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。(P75,第四段) 4. 直方图均衡化: 对原始图像的像素灰度做某种映射变换, 使改变后图像灰度的概率密度(即

遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]

遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]
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表示第i灰度级的像元比例频率
X和
调研学习
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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;
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 M调u研l学ti习-spectral Enhancement
1
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).
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
调研学习
6
➢图像增强的分类
调研学习
2
➢ 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。

遥感数字图像处理-第4章 变换域处理方法

遥感数字图像处理-第4章 变换域处理方法
颜色空间是用一种数学方法来形象化地表示颜色,颜色空 间常用来指定和产生颜色。
颜色空间中的颜色通常用代表3个参数的3维坐标来描述, 其颜色要取决于所使用的坐标。大部分遥感数据都采用 RGB颜色空间来描述,但对图像进行一些可视分析时,也 会使用其他颜色空间(如HSI模型)。
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七、颜色空间变换
颜色空间分类
第4章
变换域处理方法
为什么要进行变换域处理?
换一个角度来看数字图像
空间域图像直观地为我们提供了丰富的空间和数字信息, 但如果我们将空间域图像进行某种变换,将会较为容易地 识别出一些在原始图像上无法直观看到的信息,从而有利 于图像的后续处理。
介绍常用的数字图像变换算法原理及其应用,旨 在为后续章节的图像变换域处理提供基础。
用三棱镜! 如果想把一段音频文件不同频率的声音检测出来怎么办?
用傅立叶变换!
8
六、小波变换
小波变换与傅里叶变换类似,都是把一个信号分解成一组 正交信号,但不同于傅里叶变换中使用的三角函数,小波 变换是用由零开始由零结束、中间为一段震荡的波来表示 信号,它是一种能量在时域非常集中的波。
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七、颜色空间变换
“鸡尾酒会问题”
在嘈杂的鸡尾酒会上,许多
(Cocktail Party Problem) 人在同时交谈,可能还有背
景音乐,但人耳却能准确而
清晰的听到对方的话语。
从混合声音中选择自己感兴 趣的声音而忽略其他声音的 现象
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五、傅里叶变换
人的视觉系统时时刻刻都在进行“分离信号”这种行为:看 见不同的颜色,听到不同频率的声音,甚至尝到酸甜苦辣咸 这五种不同的味道也是一种识别不同信号的表现。 而傅立叶变换正是一种通过频率来分离不同信号的方法! 如果想把自然光中的七色成分分离出来怎么办?

遥感图像处理基本原理(1)

遥感图像处理基本原理(1)
接受更多的传感数据格式
ENVI对于要处理的图像波段数据没有限制,可以处理 最 先 进 的 卫 星 格 式 , 如 Landsat-7 、 IKONOS 、 SPOT 、 RADARSAT、NASA、NOAA、ERSO和TERRA,并准备接受未来所 有传感器的信息。
二、遥感数字图像处理的主要内容、特点及应用
1、数字图像处理的内容 a 、 图 像 数 字 化 及 编 码 压 缩 Image digitization. Coding. Compression b、图像恢复或校正 Image restoration or correction c、 图像增强 Image enhancement d、图像分析(或图像分割) Image analysis or Image segmentation
计算机技术的发展和普及是当今世界的大趋势,计算 机数字处理正是顺应这个大趋势的,其图像处理的技术、 方法及质量可不断发展提高。
整理ppt
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3、遥感数字图像处理的应用
遥感数字图像处理,是遥感技术的主要组成部分,它 在遥感技术应用中起着重要的作用.
1.利用遥感数字图像处理技术获得满足一定精度要求 的各种图件
二、遥感图像处理基本原理
第一章 概述 第二章 遥感图像处理基本原理 第三章 遥感图像预处理 第四章 图像增强 第五章 图像分类
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1
第一章 概述
一、遥感图像处理技术的概况和发展 二、遥感数字图像处理的主要内容、特点 及应用
三、数字图像处理设备和系统
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第一章 概述
一、遥感图像处理技术的概况和发展
图像处理技术是随着计算机技术的发展而开拓出来的一 个新的应用领域,就是把图像转换成一个数据矩阵存放进计 算机对之进行处理。具体说,利用数字计算机或其它数字硬 件,对从图像信息转换而来的电信号进行某些数学运算,以 期提高图像的实用性,从而达到人们所要求的某些预期的结 果。

遥感数字图像处理:遥感数字图像处理(62页)

遥感数字图像处理:遥感数字图像处理(62页)
■ 传感器的波段选择必须考虑目标的光谱特征值, 才能取得好效果。
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔, 即采样的时间频率,也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说,静止 气象卫星(地球同步气象卫星)的时间分辨率为 1次 /0.5小时;太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次/天; Landsat为1次/16天;中巴(西)合作的CBERS为1次 /26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中,波长在1mm~
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上,还可将厘米波分 成更窄的波段范围,并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射,经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品,可进行遥感图像的处 理,也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理,并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块:常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取(航片、光学卫星、雷达卫 星)、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式(band interleaved by pixel) 在一行中,每个像元按光谱波段次序进 行排列,然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列,最后对各行进行重复。

遥感数字图像处理-课件内容..

遥感数字图像处理-课件内容..

遥感数字图像处理1.概论遥感、遥感过程遥感:一种在远离目标,不与目标直接接触的情况下,通过传感器获取其特征信息,并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术遥感过程:遥感过程是指遥感信息的获取、传输、处理,以及分析判读和应用的全过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量遥感图像:是指遥感传感器通过检测、度量地物的电磁波辐射能并进行记录所得到的图像遥感数字图像:是指以数字化形式表述的遥感影像。

遥感图像的数据量:H=M×N×b×n(bit)M、N为行列数,b为波段数,n=lnG/ln2遥感图像的数字化、采样和量化遥感图像的数字化:指光学图像(物理图像)到数字图像的转换过程,包括采样和量化两个过程采样:将空间上连续的图像变换为离散的点的操作量化:将测量的灰度值用一个整数表示通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP)BSQ,波段序列格式BIL,波段行交替格式BIP,波段像元交替格式遥感图像的模型:多光谱空间多光谱空间:对于n个波段的多光谱图像,这n个波段构成一个n维多光谱空间,多光谱空间就是一个n维坐标系,每一个坐标轴代表一个波段,坐标值为亮度值,坐标系内的每一个点代表一个像元。

描述像素在各个波段中亮度值的分布。

多光谱空间中,像元点在坐标系中的位置可以表示成一个n维向量,其中每个分量xi表示该点在第i个坐标轴上的投影,即亮度值。

多光谱空间只表示各波段光谱之间的关系,而不包括任何该点在原图像中的位置信息,它没有图像空间的几何意义。

遥感图像的信息内容:波谱信息:指遥感图像上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异空间信息: 通过图像亮度值在空间上的变化反映出来的信息时间信息: 指不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容遥感数字图像处理: 利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作,以求达到预期目的遥感数字图像处理的内容:图像增强、图像校正、信息提取遥感图像的获取方式主要有哪几种?摄影成像、扫描成像、雷达成像如何估计一幅遥感图像的存储空间大小?遥感图像的信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么?与通用图像处理技术比较,遥感数字图像处理有何特点?遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么?2.遥感图像的统计特征2.1图像空间的统计量灰度直方图:概念、类型、性质、应用概念:用来描述图像中每一灰度级与其出现频率间的关系的图表类型:直方图:横坐标为的灰度级,纵坐标为等于各个灰度级像元的出现频率(像元数)累计直方图:横坐标为的灰度级,纵坐标为小于等于各灰度级的像元的出现频率(像元数)性质:直方图反映表示不同灰度像元的出现频率,不包含像元的位置信息同一图像的直方图唯一,同一直方图可以对应不同的图像一幅图像的直方图等于其各部分图像直方图之和同类地物的直方图接近正态分布应用:1.直方图是图像分析的重要工具。

第四章遥感数字图像处理一

第四章遥感数字图像处理一
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• 遥感卫星地面站(气象卫星接受站)提供计算兼容 的数字磁带,输入计算机图像处理系统,形成数字 图像。 记录在胶片上的影像可在专用设备上进行数字 化。也可以使用胶片,即透明正片,用一束强度固 定的光束扫描,透射光用光电增强管进行量度,通 过抽样和量化而成为一连串的数字,可以存储在磁 盘上或记录磁带上,成为数字图像文件。
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公式法
与卫星扫描同步进行野外光谱测量,将地面测量结果 与卫星影象对应像元亮度值进行回归分析. 回归方程为:
Ri = a+bCi
LAi =CiK+Lmin , LAi = a1Ri +b1
K=(Lmax-Lmin)/Cmax
LAi 为卫星观测值(辐射亮度,辐射度) Ri 为地面反射率 Ci灰度值
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回归法分析法
TMi ai bi TM7
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直方图校正方法
直方图校正方法:
从图像象元亮度值中减去一个辐射偏置量,辐射偏置量等于图像直方 图中最小的亮度值;
前提(假设):水体(或阴影)等物体的灰度值为0,大气散射导致 图像上这些物体的灰度值不为0(辐射偏置量);
暗物体法(Dark-object method);
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几何校正
• 几何畸变:遥感图像的几何位置上发生变化,产 生诸如行列不均匀,像元大小与地面大小对应不 准确,地物形状不规则变化等变形。
• 几何畸变是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲等作 用的结果。
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几何校正
从具有几何变形的图像中消除变形的过程。
一般步骤:
1 确定校正方法 2 确定校正公式 3 验证校正方法 4 对原始输入图像进行重采样
Spot
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AVHRR
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• 在遥感图像处理中, 既需要将光学图像转换为数字 图像进行计算机处理,也需要将处理后的数字图像 变成光学图像输出。光学图像为模拟量,数字图 像又称数字量,它们之间的转换称模/数转换,记 作A/D, 反之称数/模转换,记D/A
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• 以一景Landsat 4 或5的TM数字图像为例,共 7个波段,其中6个波段有6166行,6166列, 代表地面约185 km x 185 km 的范围。每一个 波段约有6166x6166=38M个像元,则7个波段 共(6x38M)+24M = 252M个像元,即需要 252M字节存储空间才能存下一景全部的TM数 据。
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回归分析法
原理:大气散射主要影响短波部分,波长较长的波段几乎 不受影响,因此可用其校正其它波段数据。
方法:在不受大气影响的波段(如TM5或7)和待校正的 某一波段图像中,选择一系列目标,将每个目标的两个待 比较的波段灰度值提取出来进行回归分析,建立线性回归 方程。
Y abX
Y:待校正波段的图像亮度值 X:不受大气影响波段的图像亮度值
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• 遥感卫星地面站(气象卫星接受站)提供计算兼容 的数字磁带,输入计算机图像处理系统,形成数字 图像。 记录在胶片上的影像可在专用设备上进行数字 化。也可以使用胶片,即透明正片,用一束强度固 定的光束扫描,透射光用光电增强管进行量度,通 过抽样和量化而成为一连串的数字,可以存储在磁 盘上或记录磁带上,成为数字图像文件。
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多波段数字图像存储与分发的常用数据格式(BSQ)
BSQ(Band sequential)数据格式:按波段顺序依次排列, 1个文件,文件内划分1-K段,第n段数据为第n波段的图像数 据[M行][N列]。
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多波段数字图像存储与分发的常用数据格式(2)
• BIP数据格式(Band interleaved by pixel),1个 文件,[M行][N列]格式,每个单元顺序记录K个波 段的相应数据。
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。
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lt;=G • x belong to [0, xmax], y belong to [0, ymax] • 式中, G为灰度值的上界. • 因此, 一幅图像可用M(行)N(列)的矩阵函数表示: • 1 2 7 12 34 56 3 4 56 12 • 3 4 23 23 5 6 8 9 45 8 • 6 5 12 6 45 34 5 34 34 23 • 9 9 23 34 34 5 6 45 67 56
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公式法
➢与卫星扫描同步进行野外光谱测量,将地面测量结果 与卫星影象对应像元亮度值进行回归分析. 回归方程为:
Ri = a+bCi
LAi =CiK+Lmin , LAi = a1Ri +b1
K=(Lmax-Lmin)/Cmax
LAi 为卫星观测值(辐射亮度,辐射度) Ri 为地面反射率 Ci灰度值
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图像直方图效果
不同反差特征的图像
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直方图拉伸处理
反差增强
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数字图像处理的主要内容
图像校正:包括辐射校正、几何校正。 增强处理:增强图像中的有用信息,利于识别分析。
包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率 域增强、信息融合等。
图像变换:消除干扰和滤掉噪声,提高图像质量。 信息提取:图像分类(监督分类、非监督分类、神
➢A)光电转换误差; ➢B)探测器增益变化引起的误差
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大气校正
➢概念:消除主要由大气散射、吸收引起的辐射 误差的处理过程。
何时需要进行大气校正?
➢定量信息提取; ➢不同时相间的定量比较; ➢不同波段间的运算;
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大气校正方法
1 公式法(较准确);
简单的相对大气校正方法:
2 回归分析法; 3 直方图校正法;
each other
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• Dropped lines occur when there are systems errors which result in
missing or defective data along a scan line.
• Dropped lines are normally 'corrected' by replacing the line with
二值数字图像:[0-1] 一个bit存储 单波段数字图像:[0-255] 一个字节(8位) 彩色数字图像: [0-255] [0-255][0-255] 三个数字层 多波段数字图像:[0-255] ……[0-255] 多个数字层
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1-bit 2 greys 21
遥感数字图像的表示方法
多波段数字图像存储与分发的常用数据格式: (1)BSQ数据格式(Band sequential); (2)BIP数据格式(Band interleaved by pixel); (3)BIL数据格式(Band interleaved by line); 辅助数据:数字图像尺寸等各种参数
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多波段数字图像存储与分发的常用数据格式(3)
• BIL数据格式(Band interleaved by line), 1个文件,逐行按波 段次序排列。第1波段的第1行、第2波段的第1行、…、第K波段的 第1行;第1波段的第2行、第2波段的第2行、…、第K波段的第2 行;……
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航空像片的数字化
Spot
64
6
AVHRR
NOAA
1024
10
13
数字图像
14
15
数字图像
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遥感数字图像
以数字形式表示的遥感影像;
基本单位:像素
正(纯)像素:一个像素内只包含一种地物 (水体…)
混合像素:一个像素内包含多种地物(草地 = 草+地) 像素的空间特征:几何位置及范围——空间位置离 散化
像素的属性特征:亮度值——灰度值离散化
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遥感数字图像
特点:(与光学图像相比) • 便于计算机处理
数字存储方式 • 获取、传输、分发等过程中没有信息损失 • 抽象性强(表示在计算机里是很抽象 的 “数据流”) ✓ 数字形式表示,便于建立分析模型,进行 计算机解译和采用遥感图像专家系统。
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遥感数字图像的表示方法
二维数组表示:位置隐含(象素坐标),属性用亮度表示; 遥感数字图像根据波段分:
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• 数字图像又称数字化图像,是一种以二维数组 (矩阵)形式表示的图像。或者称为相应区域 内地物电磁辐射强度的二维分布。
• 该数组由对连续变化的空间图像作等间距抽样 所产生的抽样点——像元(像素)组成。
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采样
采 样 的 原 理
6
量化
量 化 的 概 念
7
• 像元的量值,通常为抽样区间内连续变化的景 物的均值化量值,一般为亮度值或灰度值,它 们的最大、最小值区间代表该数字图像的动态 范围。
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数字图像的性质与特点
由于传感器上探测元件的灵敏度直接影响有效 量化的级数,因此,不同传感器提供的有效量 化的级数是不同的。
常用的遥感数字图像有效量化级数。
传感器类型
卫星名称
有效量化级数 信息量/bit
MSS
Landsat
64
6
TM
Landsat
256
8
HRV(S)
Spot
256
8
HRV(PA)
经网络分类、模糊分类)、空间信息提取、光谱信息提取。
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辐射校正
由于传感器响应特性和大气的吸收、散射及其它 随机因素影响,导致图像模糊失真,造成图像分 辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校 正复原。
包括:系统辐射校正、大气校正
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• Striping was common in early Landsat
– 模拟图像:普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的 图像
– 数字图像:而是以数字形式表示的遥感影像。包括把 模拟图像分割成同样形状的小单元,以各个小单元的 平均亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值 进行数字化的图像。
把前一部分的空间离散化处理叫采样(sampling), 而后一部分的亮度值的离散化处理叫量化 (quantization), 以上两种过程结合起来叫图像的数字化 (digitization)。
非数字式遥感图像(通常为航空摄影像片),进行数字图像 处理、解译前,需转换为数字图像 方法:黑白扫描/彩色扫描 扫描时需注意: (1)扫描的空间分辨率
一般300dpi(像片)/ 600dpi(负片)可满足要求 (2)灰度级:0-255(黑白)/ RGB(彩色)
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分辨率设置
如何设置分辨率
过程: (1)空间采样 (2)属性量化
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回归法分析法
TMi ai bi TM7
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直方图校正方法
直方图校正方法:
➢ 从图像象元亮度值中减去一个辐射偏置量,辐射偏置量等于图像直方 图中最小的亮度值;
➢ 前提(假设):水体(或阴影)等物体的灰度值为0,大气散射导致 图像上这些物体的灰度值不为0(辐射偏置量);
➢ 暗物体法(Dark-object method);
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几何校正
• 几何畸变:遥感图像的几何位置上发生变化,产 生诸如行列不均匀,像元大小与地面大小对应不 准确,地物形状不规则变化等变形。
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