遥感图像处理(ppt)

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三,其他光学图像处理
对遥感影像母片作不同的曝光处理可制成影像密度 各不相同的正、负模片(拷贝)。同一地区可以有不同遥 感器,不同波段以及不同时间等各种模片。对不同组 合的相关模片进行处理可获得不同增强效果的新图像。 上述彩色合成即是其中最常用的方法。此外,还常采用 以下几种处理方法。
1 反差增强: 通常是利用高反差的感光材料和冲 洗液作反复拷贝,来扩大原模片中的影像密度差异。 它有利于增强一些低反差的地物影像,突出大的轮廓, 也可使彩色合成获得更丰富的层次,但同时会丢失部分 细节,故处理时要适可而止。
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假彩色等密度分割:即通过光电仪器将胶片上 不同的密度等级以色彩的变化显示成彩色的图像。这 种仪器通常称彩色等密度分割仪,一般将胶片的影像 密度分割为8、12、24、32,64等级,不同密度级的 色别可在64色内任意选调变换,并在数秒钟内显示在 彩色监视器的屏幕上,通过反复调节变换色彩,选择 最佳的处理结果。
光学处理的仪器和技术手段: 摄影处理、光电处 理和相干光处理等等。
处理方法: 密度分割、彩色合成、边缘增强、反 差增强、光学图像比值、光学变换、光学编码等,其中 最常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。
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一、光学等密度分割处理
(一)影像密度的概念: 对于黑白胶片,影像密度通常 以胶片透光率(T)倒数的对数表示。
密度分割:任何一幅遥感图像都可以看作是地物电 磁波辐射强度的二维分布函数。对于胶片影像。可用影 像密度值的二维分布来表征,对于像片,则为灰度值的 二维分布。与地形图的等高线相仿,照例可按一幅图像
中密度(或灰度)值的变化 范围,将其划分为若干个 等级,以等值面对影像密 度(或灰度)函数进行分层, 用等值线图来表示图像各 部分的密度(灰度)差异变 化。在遥感图像处理中称 此为密度分割,或密度分 割技术。

遥感数字图像处理影像校正ppt课件

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的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的,因 此也称作辐射校正。
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大气影响辐射纠正
精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值 与地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时 的大气参数,以求出透过率Tθ、Tφ等因子。如 果不通过特别的观测,一般很难得到这些数据, 所以,常常采用一些简化的处理方法,只去掉 主要的大气影响,使影像质量满足基本要求。
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第二讲 影像校正
1 数字影像的性质和特点 2 影像校正
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1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 1.2 数字影像的特点 1.3 多波段数字影像的数据格式
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1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 – 模拟影像:普通像片那样的灰度级及颜色连续变化 的影像 – 数字影像:把模拟影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影像。
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2.2 大气校正
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散 射和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。 为消除由大气的吸收、散射等引起失真的辐射校正,称 作大气校正。
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2.2.1 影响遥感影像辐射失真的大气因素
(1)大气的消光(吸收和散射) (2)天空光(大气散射)照射 (3)路径辐射
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大气影响的回归分析法纠正
假定某红外波段,存在程辐射为主的大气影响,且亮 度增值最小,接近于零,设为波段a。现需要找到其他 波段相应的最小值,这个值一定比a波段的最小值大一 些,设为波段b,分别以a,b波段的像元亮度值为坐标, 作二维光谱空间,两个波段中对应像元在坐标系内用 一个点表示。由于波段之间的相关性,通过回归分析 在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度Lb轴相 交,且

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减色法:从自然光(白光)中减去一种或两种基色光而产 生色彩的方法。
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 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。
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。 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。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
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。 C=(L对象 – L 背景)/ L 背景
(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的视觉效果。
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.
CIE色度图
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:当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.
减法三原色:黄、品红、青

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采集装置都包括下面两个部件: •光敏感器件 •模/数转换装置
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(2) 图像显示模块 图像显示的主要形式:
• 软拷贝形式 • 硬拷贝形式 (3)图像存储模块 • 常用硬盘、软盘、U盘、活动硬盘、光盘、磁带等 • 在海量图像存储备份系统中,采用磁盘阵列、磁带库、 光 盘塔等存储设备。
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(4) 图像通信模块
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1.2 遥感数字图像处理
图像处理
模拟图像处理 数字图像处理
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1.2.1 遥感数字图像处理的内容
它是研究图像的获取、传输、存储,变换、显示、 理解与综合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次:狭义图像处理、图 像分析和图像理解。如图1.2.1所示。

抽 象语 程义 度 低
高层 中层 低层
展 数字图像处理的两种观点: (1)离散方法 在空间域内进行处理,以图像平面本身作为参考,直接
对图像中的像素进行处理,其算法易于实现。 (2)连续方法 在频率域内进行处理,即对傅里叶变换后产生的反映频
率信息的图像进行处理,完成频率域图像处理后往 25
• 往要变换至空间域进行图像的显示和对比。
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1.4 基础理论和基本知识要求
性质和应用。
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• 图像增强 介绍各种增强方
法及其应用。增强图 像的有用信息,消弱 噪声的干扰。
• 图像的恢复与重建
把退化、模糊了的图像复原.包 括图像辐射校正和几何校正等内容。
由断层扫描重建二、三维图像。
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• 图像编码
简化图像的表示,压缩图像的数据,便于存储和传 输。
256K
21k
• 图像分割
遥感数字图像处理是多学科相互渗透的产物,它 与模式识别、计算机图形学、计算机视觉等学科既相 互联系又相互区别。

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02
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。
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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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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

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i 1 n
rij (美国查维茨提出的)
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特征提取(feature extraction)
特征提取是在特征选择后,利用特征提取算法从原始特征中求出最能反映地物类别 性质的一组新特征,由此既可以压缩数据,又提高特征类别间的可分性。
第22页/共61页
4)图像分类运算
依据你选择的特征变量和图像的分类对象的实际情况以及选择适当的分类 方法和相应的分类参数进行图像分类。
碎斑处理——处理办法主要是进行滤波处理,用计算机手段 去掉分类图中过于孤立的类别像素,或将它归并到包围相邻 较连续分布的那些类中。比如:ENVI的多数/少数分析、聚 块和筛除等。 类别合并——ENVI中有类别合并处理的模块,主要将其颜色 和编码更改一致即可。
第26页/共61页
b)分类结果检验分析
统计分类结果——包括各类地物在各波段的平均值、标准差、min、max、协方差矩 阵、相关系数矩阵、特征值、各类像素数和所占像素百分比、精度检验等等统计指 标的说明。

分类的基本原理

分类的方法

分类的工作流程

非监督分类方法

监督分类方法

图像分类的相关问题
第31页/共61页
6.4 非监督分类法
非监督分类法是指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识,而仅凭遥感图像 中地物的光谱特征进行分类,分类过程就是自然的聚类特性。
这样的分类的结果从效果上讲,只区分了图像上存在的差异,并不能确定该类别 的属性,具体的属性尚需要通过目视判读或实地调查针对性的确定。
监督分类法的基本原理!
做分类时,常把图像中某一类地物称为模式,而把属于该类中的像素称为样 本,其中某位置的像元在不同波段或不同特征空间中的像素值,则可以称为该样 本的观测值。

《遥感图像预处理》课件

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傅里叶变换
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围,增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理,增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
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遥感图像的融合处理
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图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像,通过一定的图像处理和信息融合技术,提取各自信道的信息并最终复合在一起,形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
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VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤,旨在减少或消除图像中的噪声,提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一,去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差,为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性,通过滤波、变换等技术手段,将噪声与图像信号分离,从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型,通过一定的算法和技术,对图像的像素值进行变换和处理,以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域,通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换,使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤,它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变,提高遥感图像的精度和可靠性,为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。

遥感数字图像处理教学ppt

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80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
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大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域,包含丰富的地物信息, 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台,具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息,具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学

CONTENCT

• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化,具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等,不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求,选择合适的遥 感平台和传感器,以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机(SVM)算法在高 维空间中寻找最优超平面,实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器,提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
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遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据,结合图像处 理技术,可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类,为精准农
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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
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。
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:当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.
加色法与减色法的区别:
减法三原色:黄、品红、青
三、光学增强处理
✓ 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。
• The true ground coordinates are typically measured from a map (B - B1 to B4), either in paper or digital format.
1、遥感影像变形的原因
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。
True Colour Composite: A colour imaging process whereby the colour of the image is the same as the colour of the object imaged.
False Colour Composite: A colour imaging process which produces an image of a colour that does not correspond to the true colour of the scene (as seen by our eyes).
3. 数字图像的表示:矩阵函数
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
2. 影响辐射畸变的因素

➢ 大气对辐射的影响
• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
– the terrain relief; and, the curvature and rotation of the Earth.
Geometric corrections are intended to compensate for these distortions so that the geometric representation of the imagery will be as close as possible to the real world.
✓ 特征变化大的地区应多选些。 ✓ 尽可能满幅均匀选取。
Image Enhancement
Enhancements are used to make it easier for visual interpretation and understanding of imagery.
The advantage of digital imagery is that it allows us to manipulate the digital pixel values in an image
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、三次卷积内插法。
2、几何畸变校正
④ 控制点的选取 ➢ 数目的确定:最小数目;6倍于最小数目。 ➢ 选择的原则
✓ 易分辨、易定位的特征点:道路的交叉口, 水库坝址,河流弯曲点等。
• 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
此,颜色的对比会产生不同的视觉效果。
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。 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
第四章 遥感图像处理
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
There are three main types of image enhancement: – Contrast enhancement – Spatial feature enhancement – Multi-image enhancement
第三节 遥感数字图像增强
一、彩色变换
把数字图像组合转换成彩色图形,或者 把各种增强或分类图像组合叠加,以彩 色图像显示出来。(彩色的视觉分辨能
• The geometric registration process involves identifying the image coordinates (i.e. row, column) of several clearly discernible points, called ground control points (or GCPs), in the distorted image (A - A1 to A4), and matching them to their true positions in ground coordinates (e.g. latitude, longitude).
概念:利用计算机将同一地区不同波段的
图像存放在不同通道的存储器中,并依照彩 色合成原理,分别对各通道的图像进行单基 色变换,在彩色屏幕上进行叠置,从而构成 彩色合成图像。
合成方案:彩色合成图像分为真彩色图像
和假彩色图像。
方法演示
Colour Composites
A colour composite is a colour image produced through optical combination of multiband images by projection through filters.
力比黑白高)
方法:假彩色密度分割;彩色合成
1、单波段彩色变换(假彩色密度分割)
① 概念:单波段黑白遥感图像可按亮度分层, 对每层赋予不同的色彩,使之成为一幅彩 色图像。这种方法又叫密度分割。
② 分层方案的确定:分层方案与地物光谱差 异对应合适,可以较好地区分地物类别。
③ 处理过程 ④ 效果分析
2、多波段色彩变换
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 强的目的。
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。
3. 大气影响的定量分析 :大气的主要影响是减少 了图像的对比度,使原始信号和背景信号都增 加了因子,图像质量下降。
4. 大气影响的粗略校正:通过简单的方法去掉程 辐射度(散射光直接进入传感器的那部分), 从而改善图像质量。
✓ 直方图最小值去除法
✓ 回归分析法:校正的方法是将波段b中每个像元的亮
度值减去a,来改善图像,去掉程辐射。
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。
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.
三、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。
Geometric Correction
All remote sensing imagery are inherently subject to geometric distortions.
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