Erdas遥感图像处理(二)

ERDAS 遥感图像处理
波段间均值 M
权重W=M/MM
总体均值 MM
$n6 * $n1l
ERDAS 遥感图像处理

高光谱工具——相对平均反射率
整景图像的平均光谱值去除每个像元的光谱值 来计算相对反射值。
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高光谱工具——相对平均反射率
波段均值
ERDAS 遥感图像处理
高光谱工具——对数残差
ERDAS 遥感图像处理

图像空间增强处理——分辨率融合
ERDAS 遥感图像处理

图像空间增强处理——分辨率融合
(Resolution Merge )
对不同空间分辨率遥感图像的融合处理,使融合后的遥感图像既具 有较好空间分辨率,又具有多光谱特性,从而达到图像增强的目的.
ERDAS 遥感图像处理
通过对每个像元的反射值 进行归一化处理，使所有 波段的基本能量都还原为 1.0，来提取原始反射值 中的吸收特征值，从而校 正由于大气吸收、仪器系 统误差变化及两像元之间 的亮度差异而引起的畸变。
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高光谱工具——信噪比
对图像进行3*3移动 窗口处理
首先分别计算每个像 元的平均值和标准差；
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图像光谱增强处理——主成分变换
PCA一种常用的数据压缩方法，可以将具有相关性的多波段数据 压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更容易解译。
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图像光谱增强处理——主成份逆变换
将经过主成分变化获得的图像重新恢复到RGB彩色空间，应用时，输入的图 像必须是由主成分变换得到的图像，而且必须有当时的特征矩阵参与变化。

图像光谱增强处理——指数运算
ERDAS 遥感图像处理

图像光谱增强处理——自然色变换
模拟自然色彩对多波段数据进行变换，输出自然色彩图像。 变换过程中关键是三个输入波段光谱范围的确定，三个波 段依次是近红外，红，绿。
ERDAS 遥感图像处理
4.1 图像增强

空间增强处理 辐射增强处理 光谱增强处理 高光谱工具 傅里叶变换
图像空间增强处理——卷积处理
将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频域率特征
ERDAS 遥感图像处理


图像空间增强处理——卷积处理
卷积运算可看作是加权求和的过程，使用 到的图像区域中的每个像素分别于卷积核 (权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之 和作为区域中心像素的新值。
R5 = R1G1 + R2G2 + R3G3 + R4G4 + R5G5 + R6G6 + R7G7 + R8G8 + R9G9
获得一个地理区域的拓扑关系和太阳的 具体位置，绘制出该区域内某一场景之 上，直接反射到地面点的光束图，使得 可以更加直观地在彩色图上观察地貌。
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地形分析-地形校正处理
应用朗伯体反 射模型来部分消除 地形对遥感影像的 影响。

图像空间增强处理——分辨率融合
Multiplicative
• highlighting urban features


Principal Component
• PC1 替换Pan

Brovey Transform
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图像空间增强处理——HPF分辨率融合
ERDAS 遥感图像处理
ERDAS遥感图像处理 （二）
刘 海 测绘遥感信息工程国家重点实验室 2010-08-24
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四、图像处理

图像增强
地形分析
实用工具


图像分类
空间建模
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4.1 图像增强

目的
• 采用一系列技术改善图像的视觉效果， 提高图像的清晰度； • 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。
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傅里叶变换——组合滤波
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傅里叶变换——滤波效果
ERDAS 遥感图像处理
傅里叶变换——显示变换
傅里叶图像变为ERDAS图像
ERDAS 遥感图像处理
傅里叶变换——周期噪声去除
通过傅里叶变化消除遥感图像中诸如条带等周期性噪声
ERDAS 遥感图像处理
ERDAS 遥感图像处理


高光谱工具
通过补偿大气对光谱的混淆来增强图像。
• 自动相对反射 • 自动对数残差 • 归一化处理 • 内部平均相对反射 • 对数残差 • 数值调整 • 光谱均值 • 像元均值 • 信噪比
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高光谱工具——归一化
将每个像元的光谱值统一到整体平均亮度的水平，以消除或尽 量减少反照率变化和地形影响所造成的差异。
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空间增强（Spatial Enhancement）
• 利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算， 达到增强整个图像的目的。 • 卷积增强 • 非定向边缘增强 • 聚焦分析 • 纹理分析 • 自适应滤波 • 统计滤波 • 分辩率融合 • 锐化处理
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ERDAS 遥感图像处理
4.1 图像增强

空间增强处理 辐射增强处理 光谱增强处理 高光谱工具 傅里叶变换
ERDAS 遥感图像处理


Fra Baidu bibliotek
图像光谱增强处理
基于多波段数据对每个像元的灰度值进行 变换，达到图像增强的目的。
• 主成份变换 • 主成份逆变换 • 去相关拉伸 • 缨穗变换 • 色彩变换 • 色彩逆变换 • 指数计算 • 自然色彩变换
应用两个非常通用的滤波器（Sobel 滤波器和Prewitt 滤波 器），首先通过两个正交卷积算子（Horizontal 算子和 Vertical 算子）分别对遥感图像进行边缘探测，然后将两个正 交结果进行平均化处理。
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图像空间增强处理——聚焦分析（Focus）
取领域内所有像元的和、最大值、最小值、均值、中值、 标准差等作为新像元的值，以达到图像增强的目的
ERDAS 遥感图像处理
图像空间增强处理——纹理分析（Texture ）
在一定的窗口内进行二次变异分析或三次非对称分析,使图 像的纹理结构得到增强
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图像空间增强处理——锐化增强
对图像进行卷积滤波处理（高通滤波），加强图像中的边缘和 灰度变化突出部分，使整景图像的亮度得到增强而不使其专题内容 发生变化。

图像空间增强处理——小波融合
ERDAS 遥感图像处理

图像空间增强处理——小波分辨率融合
ERDAS 遥感图像处理
4.1 图像增强

空间增强处理 辐射增强处理 光谱增强处理 高光谱工具 傅里叶变换
ERDAS 遥感图像处理


图像辐射增强处理
辐射增强（Radiometric Enhance-ment）技 术是对单个像元的灰度值进行变换达到图 像增强的目的。
•坡度分析 •坡向分析 •高程分带 •地形阴影 •地形渲染 •地形校正处理 •栅格等高线 •可视域分析 •浮雕生成 •DEM高程单位转换
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地形分析-坡度分析
图像必须具有 投影地理坐标，而 且高程数据以及其 单位必须是已知的。
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地形分析-坡向分析
正北方方向按顺时针的方向角
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图像辐射增强处理——
去霾处理--TM
• TC 变换


去条带处理--TM 降噪处理
• preserves the subtle details in an image, such as thin lines, while removing noise along edges and in flat areas

图像增强不是以图像保真度为原则，而是 通过处理抑制一些无用的信息，增强人或 机器对某些信息的辨别能力。
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4.1 图像增强


空间增强处理 辐射增强处理 光谱增强处理 高光谱工具 傅里叶变换
ERDAS 遥感图像处理
4.1 图像增强


空间增强处理 辐射增强处理 光谱增强处理 高光谱工具 傅里叶变换
然后以平均值和标准 差之比来计算每个像 元的信噪比；
最后对信噪比进行拉 伸输出信噪比图像， 用于评价图像各波段 的可利用程度。
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4.1 图像增强

空间增强处理 辐射增强处理


光谱增强处理
高光谱工具

傅里叶变换
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傅里叶变换
一种正交变换，可以将图像从空间域转换到频率域。它不仅 能把空间域中复杂的卷积运算转化为频率域中的乘积运算，还 能在频率域中简单而有效地实现增强处理和进行特征抽取。 主要用于消除周期性噪声，传感器异常引起的规则性错误。 傅立叶变换 傅立叶逆变换 傅立叶显示变换 周期噪声去除 同态滤波
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图像光谱增强处理——缨穗变换
针对植物学所关心的植被特征，对原始多波段图像数据进行空 间旋转，获得具有物理意义的亮度、绿度、湿度等分量。
根据经验确定的变换矩阵将图 像投影综合变换到三维空间， 其立体形态形似带缨穗的帽子， 变换后能看到穗帽的最大剖面， 充分反映植物生长枯萎程度和 其它景物变化程度的一种线性 特征变换的图像处理方法。 穗帽变换能够较好的分离土壤 和植被，但一个缺点是她依赖 于传感器（主要是波段），因 此其转换系数对每种遥感器是 不同的。
傅里叶变换——同态滤波
应用照度/反射率模型对遥感图像进行滤波处理。将像元灰度值 看作是照度和反射率两个组份的产物。由于照度相对变化很小，可 以看作是图像的低频成份，而反射率则是高频成份。通过分别处理 照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目 的。
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4.2 地形分析
ERDAS 遥感图像处理

图像光谱增强处理——色彩变换（RGB to IHS ）
将遥感图像从红绿蓝三种颜色组成的彩色空间转换到以亮度(I)、 色度(H)、饱和度(S)作为定位参数的彩色空间。
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图像光谱增强处理——色彩变换（RGB to IHS ）
ERDAS 遥感图像处理
ERDAS 遥感图像处理

地形分析-高程分带
分带数
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地形分析-地形阴影
太阳光照射地表的阴影。根据假想 照明光源对地表的每个计算单元计 算照明值，照射到的地方是可见的， 未能照射的地方是不可见的。 太阳方位角 太阳高度角 环境光照度
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地形分析-地形渲染

图像辐射增强处理——直方图均衡化
对图像进行非线性 拉伸，重新分配图 像像元值，使一定 灰度范围内像元的 数量大致相等；这 样，原来直方图中 间的峰顶部分对对 比度得到增强，而 两侧的谷底部分对 比度降低，输出图 像的直方图是一较 平的分段直方图， 如果输出数据分段 值较小，会产生粗 分类的视觉效果。
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图像空间增强处理——卷积处理 高通滤波
ERDAS 遥感图像处理

图像空间增强处理——卷积处理 低通滤波
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图像空间增强处理——卷积处理
ERDAS 遥感图像处理

图像空间增强处理——卷积处理
ERDAS 遥感图像处理
图像空间增强处理——非定向边缘增强 （Non-directional Edge ）
ERDAS 遥感图像处理
滤波半径，低通滤波， 圆外的区域被处理； 高通滤波，圆内的区 域被处理。
ERDAS 遥感图像处理

傅里叶变换——低通滤波
ERDAS 遥感图像处理
傅里叶变换——傅立叶逆变换
ERDAS 遥感图像处理

傅里叶变换——高通滤波
ERDAS 遥感图像处理

傅里叶变换——契形滤波
ERDAS 遥感图像处理

图像辐射增强处理——直方图均衡化
ERDAS 遥感图像处理

图像辐射增强处理——直方图匹配
直方图匹配又称直方图规定化，是把原图像的直方图变换为某种指定形态的 直方图或某一参考图像的直方图，然后按照已知直方图调整原图像各像元的 灰度值，最后得到一幅直方图匹配的图像。直方图匹配对在不同时间获取的 同一地区或邻接地区的图像，或者由于太阳角度或大气影响引起差异的图像 很有用，特别是图像镶嵌或变化检测。
• 查找表拉伸 • 直方图均衡化 • 直方图匹配 • 亮度反转 • 去霾处理 • 降噪处理 • 去条带处理
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辐射增强——查找表拉伸
遥感图像对比度拉伸的总和，是通过修改图像查找表 （lookup table）使输出图像发生变化。
ERDAS 遥感图像处理
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