遥感数字图像处理实验报告

实验一 遥感图像统计特性

一、实验目的

掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统 计参数的计算。

二、实验内容

编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。

三、实验原理

1.均值

像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。

11

00

(,)

N M j i f i j f MN

--===

∑∑

2.方差（或标准差）

像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的 重要参数。

11

2

00

2[(,)]

N M j i f i j f MN

σ--==-=

∑∑

3. 相关系数

反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像，它们之间的 相关系数计算公式为：

11

[((,))((,))]

(,)M N f

g f i j e

g i j e C f g ---⨯-=

∑∑

其中， e f , e g 分别为两个波段图像的均值。 四、实验步骤和内容 1.实验代码

clc clear all

I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3));

%求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))

%求图像的R,G,B的均值

mean(R(:))

mean(G(:))

mean(B(:))

%求R,G,B的方差

varR=var(R(:));

varG=var(G(:))

varB=var(B(:))

%求RG,RB,GB的相关系数

corrcoef(R(:),G(:))

corrcoef(R(:),B(:))

corrcoef(B(:),G(:))

2.原始图像

Figure 1原始图像3.实验结果

R,G,B的均值

R =71.4789

G =99.6597

B =59.5149

R,G,B的方差

varR =1.0614e+03

varG =1.6791e+03

varB =192.6365

RG,RB,GB的相关系数

ans =1.0000 0.9536

0.9536 1.0000

ans =1.0000 0.3460

0.3460 1.0000

ans =1.0000 0.1401

0.1401 1.0000

4. 遥感图像的均值、方差、相关系数、信息熵等统计参数，以及图像直方图的意

义和作用。

①意义：

均值：像素值的算术平均值，反映的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中主体地物的光谱信息决定。

方差：像素值与平均值的平方和，表示像素值的离散程度。

相关系数：反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。

直方图：灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。

②作用：

测量上的误差以及各种干扰因素的存在，图像的像素值变化具有随机性的特点。多数人认为，遥感图像中某一灰度级内像素出现的频率是服从高斯分布，即密度函数是正态的。一般来说，图像的概率分布难以用某一分析式来表示，但通过分析直方图，灰度级内的像素频数总是可以找出来的。从统计学角度来说，图像的数字特征可作为区分或识别图像中地物的依据。

把图像作为一个随机向量X，按照概率论可以有两种方法来表示，一种用密度函数来表示；另一种用统计参数来表示，这往往是密度函数不可知条件下的表示，如期望、方差、协方差等。使用统计特征可以用来对不同的图像或图像的处理效果进行比较。统计的图像范围根据需要确定，或者是整景图像，或者是指定的地图类型。

直方图：根据直方图的形态可以大致推断图像的反差，然后可通过有目的地改变直方图形态来改善图像的对比度。一般来说，如果图像的直方图形态接近正态分布，则这样的图像反差适中；如果直方图峰值位置偏向灰度值打的一遍，图像偏亮；如果峰值位置偏向灰度值小的一边，图像偏暗；峰值变化过陡、过窄，则说明图像的灰度值国语集中，反差小。

实验二 遥感图像增强处理

一、实验目的 掌握常用遥感图像的增强方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的增强处理。 二、实验内容

编程实现对遥感图像的 IHS 变换、IHS 逆变换、进行统计特性分析，均值、方差（均方 差）、直方图、相关系数等。

三、实验原理

1. IHS 变换与 IHS 逆变换

IHS 变换：

120I R V G V B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥

=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎥⎥⎦

其中，

21arctan V H V ⎛⎫

= ⎪

⎝⎭

S =

IHS 逆变换：

120R I

G V B V ⎤⎥⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎥⎥⎦

2. 遥感图像的密度分割

密度分割：将图像的密度或亮度值分成若干等级的处理方法。对单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像。

3. SPOT 图像模拟真彩色

模拟真彩色：通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝三个通道，然后通过彩色合成近似的产生真彩色图像。

（1）SPOT IMAGE 公司提供的方法 该方法实际上是将原来的绿波段当作蓝波段，红波段（0.61-0.68 μm ）仍采用原来的波

段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。