遥感原理与方法——第七章遥感数字图像增强处理

例如，下图是直方图均衡化后的飞机图片 及其直方图，可见其直方图与原图的直方 图相比是很均衡的，但必须说明的是，离 散情况下不可能作到绝对的一致。
原图
均衡化后
3 直方图的正态化 连续的随机变量x的概率密度分布函数f(x)如果服从
就说该变量遵守正态分布（也称为高斯分布）。这 里a和σ分别是该变量的平均值和标准差。 直方图的 正态化是将随机分布的原图像直方图修改成为高斯 分布（正态分布）的直方图。从而使变换后图像的 亮度变化尽可能的服从这种分布
二 图像反差调整
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(变换后像元总数不变)
将范围为[a，b]数字图像的灰度f（x，y）变换为范围为[c，d] 的灰度g（x，y）,
原图 像灰
10
11
12
13
14
15
16
17
。。。。22
52
度
0 变换
后灰
6
12 18 24 30 36 42 。。。。73 255
4 直方图匹配
是通过非线性变换使得一个图像的直方图 与另一个图像的直方图类似。直方图匹配 经常作为相邻图象拼接或应用多时相遥感 图象进行动态变化分析研究的预处理,通过 直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角 或大气影响造成的相邻图象的效果差异.
5 密度分割 将原始图象的灰度值分成等间隔的离散灰
彩色增强 多图像代数运算 多光谱图像增强
空间域是指图像平面所在的二维平面,空间域增强 是指在图像平面上直接针对每个像元点进行处理, 处理后像元点的位置不变.
空间域的增强包括点运算和邻域运算.
点运算虽然简单但是很重要,对于一幅输入的图像, 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 接关系.
第七章 遥感数字图像增强处理
Hale Waihona Puke Baidu感图像增强
数字图像增强的主要目的: 改变图像灰度等级,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
空间域增强
点运算(包括线性变换、直方图 均衡化)
邻域运算（平滑、锐化）
图像增强
频率域增强（平滑、锐化）
度
分段线性变换是将图像灰度f（x，y）的区间分割为若干 区间，然后对每个区间进行线性拉伸，常用的是分三段 线性变换。即某些像元值范围被拉伸，某些范围被压缩。 在实际应用中，根据要求，有目的的选取间断点的位置， 决定拉伸那一段或者压缩那一段的灰度范围，或者只处 理某一段的灰度。
2 直方图的均衡
直方图均衡化是通过灰度变换将随机分布的 图象直方图修改成均匀分布的直方图，即在 每个灰度级上都具有相同的像素点数。其实 质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像 的像元值。使一定灰度范围内的像元的数量 大致相同。
度级.可以看作是线性变换的一种. 6其他非线性变换 对数变换 :拉伸暗的部分,压缩亮的部分 指数变换:拉伸亮的部分,压缩暗的部分
6 图象灰度反转
指对图象灰度范围进行线性或非线性的取 反,产生一幅与输入图象灰度相反的图象,其 结果是原来亮的地方变暗,原来暗的地方变 亮。
点运算进行图像增强
一 图像灰度直方图 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，
它表示图像中具有每种灰度级的像素的个 数，反映图像中每种灰度出现的频率。如 下图所示，灰度直方图的横坐标是灰度级， 纵坐标是该灰度级出现的频率，是图像的 最基本的统计特征。
从概率的观点来理解， 灰度出现的频率可看 作其出现的概率，这 样直方图就对应于概 率密度函数，而概率 分布函数就是直方图 的累积和，即概率密 度函数的积分.