遥感原理与应用-图像增强
遥感原理与应用第三版课程设计
遥感原理与应用第三版课程设计1. 简介本次课程设计旨在通过对遥感原理的深入学习，结合实际案例，培养学生对遥感技术应用的理解和运用能力。
2. 设计内容本次课程设计共包括 3 个模块，分别为：遥感基础原理、图像增强与分类处理、遥感数据分析。
2.1 遥感基础原理本模块主要介绍遥感的基础知识和原理，包括：•遥感的定义和分类•遥感数据的获取方式•遥感数据处理流程•遥感数据的解译方法同时，结合实际案例，引导学生了解遥感技术的应用价值和重要性。
2.2 图像增强与分类处理本模块主要介绍图像增强和分类的基本原理和方法，包括：•图像增强的基本概念和方法•常见的图像分类算法•基于深度学习的图像分类方法通过对实际数据的操作，使学生掌握图像增强和分类的基本技能。
2.3 遥感数据分析本模块主要介绍遥感数据分析的基本方法，包括：•遥感数据的预处理方法•基于遥感数据的地理信息分析•遥感数据在资源环境管理中的应用通过分析实际数据，让学生了解遥感技术在资源环境管理中的应用和作用。
3. 实践环节为了让学生更好地掌握遥感技术的应用，本次课程设计设置了实践环节。
实践环节主要包括：•使用常见的遥感数据处理软件，如ENVI、ERDAS等，对遥感数据进行处理和分析；•使用Python等编程语言，进行遥感数据分析和图像分类实验；•对某个区域的遥感数据进行解译和分析，得出该区域的地理信息和资源环境状况。
4. 教学方法本次课程设计采用的教学方法主要包括：•理论授课：通过PPT和讲解，介绍遥感原理和方法；•实践操作：将学到的理论知识应用到实际操作中，提高学生的操作技能；•课堂讨论：引导学生思考和讨论实际应用中的问题和方法；•个人报告：对学生进行个人课题报告，提高学生的表达和组织能力。
5. 教学目标通过本次课程设计，我们希望学生能够达到以下目标：•掌握遥感技术的基本原理和方法；•了解和掌握遥感技术在资源环境管理中的应用；•能够使用遥感数据处理软件进行遥感数据处理和分析；•掌握图像增强和分类的基本技能；•能够使用编程语言进行遥感数据分析和图像分类实验。
第五章 遥感图像处理—图像增强
特征；其余三个分量与地物特征没有明确的对应关系。
七、多元信息复合
遥感图像信息融合(Fusion)是将多源遥感数据在统一的 地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合
其中：
k ( g 'max g 'min ) /( gmax gmin ) 255/ 52 4.9
b g 'ij kgij 0 49 49
2、非线性拉伸
（1）指数变换
xb be
（2）对数变换
axa
c
xb b度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不
同。
图像密度分割原理可以按如下步骤进行：
（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin； （2）求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1； （3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n ，其中 n为需分割的层数；
（4）求各层的密度区间；
（5）定出各密度层灰度值或颜色。
减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在 两个波段上变化趋势相反时的反差。不同时相同 一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。
T M 4 影 像
T M 3 影 像
TM4-TM3影像
87 年 影 像
92 年 影 像 变化监测结果影像
（二）加法运算
B= i /m
i=1 m
加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色波 段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波 段，红色波段和红外波段图像相加可以得到全 色红外图像。
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 1 2 0 -2 1 0 -1
遥感图像增强处理
第八章（4） 遥感图像增强处理一、彩色增强处理彩色合成变换：加色法密度分割：单波段的彩色：密度分割IHS 变换（一）彩色合成多波段彩色合成：利用计算机将同一地区三个波段的影像，分别赋予红、绿、蓝三原色，进行单基色变换（色阶），然后使各影像准确套合叠置显示，依照彩色合成原理，构成彩色合成影像。
分类：假彩色合成、真彩色合成真彩色合成：当三幅影像的工作波段分别为红、绿、蓝时，同时分别对应赋予红色、绿色、蓝色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，称为真彩色合成。
假彩色合成：（重点看）各工作波段被赋予的颜色，与波段所代表的真实颜色不同，合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成标准假彩色合成：1、近红外波段赋予红色、红光波段赋予绿色，绿光波段赋予蓝色。
2、针对TM 影像的7个波段：第2波段是绿色波段、第3波段是红色波段、第4波段是近红外波段当4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色时，这一合成方案称为标准假彩色合成（二）假彩色密度分割单波段的假彩色密度分割：将单波段影像的像元值从小到大按照某种标准划分等级，每一级别赋予一种颜色，最终影像表现为彩色，这些色彩是人为加上的，与地物的天然色彩不一定相同，称为假彩色密度分割。
等密度分割：对像元数值从小到大划分为n 级，各级内含有的像元数大致相等时，称为等密度分割。
（三）IHS 变换HSI 代表色调、饱和度和明度（hue ，saturation,intensity ）。
色彩模式可以用近似的颜色立体来定量化。
定义：IHS 变换是RGB 颜色系统与HIS 颜色系统之间的变换。
具体方法 ：令IRIGIB ,下标max 为R ，G ，B 中最大值，下标min 为R ，G ，B 中最小值， IRIGIB 和Ｓ均为0-1的实数，Ｈ为0-360的实数。
则有明度： 2/)(min max I I I +=饱和度：5.0≤I )/()(min max min max S S S S S +-=5.0>I )11/()(min max min max S S S S S -+--=色调：min max H H H -=∆如果max H H R =，则]/)[(60H H H H B G ∆-=，位于黄和品红之间如果max H H G =，则]/)(2[60H H H H R B ∆-+=，位于青和黄之间如果max H H B =，则 ]/)(4[60H H H H G R ∆-+=，位于品红和蓝之间二 、光谱增强处理（一）反差增强线性变换，非线性变换，直方图增强⏹ 通过修改各种像元值来改善影像对比度，从而改变影像质量的处理方法。
遥感原理与应用第6章-遥感作业(1)
第六章遥感图像辐射校正名词解释：辐射定标、绝对定标、相对定标、辐射校正、大气校正、图像增强、累积直方图、直方图匹配、NDVI、图像融合1、辐射定标：是指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。
2、绝对定标：建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系，对目标作定量的描述，得到目标的辐射绝对值。
3、相对定标：又称传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。
最终得到的是目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。
4、辐射校正：是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。
5、大气校正：是指消除大气对阳光和来自目标的辐射产生的吸收和散射影响的过程。
6、图像增强：为了特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。
7、累积直方图：以累积分布函数为纵坐标，图像灰度为横坐标得到的直方图称为累积直方图。
8、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直方图类似。
也称生物量指标变化，可使植9、NDVI：归一化差分植被指数。
NDVI=B7−B5B7+B5被从水和土中分离出来。
10、图像融合：是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。
问答题：1．根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么。
根据辐射传输方程，传感器接收的电磁波能量包含三部分：1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面发射后又经过大气的二次衰减进入传感器的能量；2）大气散射、反射和辐射的能量；3）地面本身辐射的能量经过大气后进入传感器的能量。
辐射误差包括：1）传感器本身的性能引起的辐射误差；2）大气的散射和吸收引起的辐射误差；3）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差。
辐射误差纠正的内容是传感器辐射定标和辐射误差校正等。
图像增强算法在无人机遥感影像中的应用实践
图像增强算法在无人机遥感影像中的应用实践无人机遥感影像是近年来迅速发展的一项技术，它通过无人机搭载的遥感器设备获取地面图像信息，并进行处理和分析。
图像增强算法在无人机遥感影像处理中扮演着重要的角色。
本文将介绍图像增强算法的原理及其在无人机遥感影像中的应用实践。
图像增强算法是一种通过对图像进行处理来提升图像质量的技术。
在无人机遥感影像中，图像增强可以用于改善图像的清晰度、对比度和色彩饱和度，使得图像更加逼真，提高图像分析和识别的准确性。
在无人机遥感影像中，图像增强算法主要包括以下几种类型：直方图均衡化、锐化、去噪和色彩增强。
直方图均衡化是一种通过调整图像的亮度分布来增强图像对比度的方法，它可以使得图像中的细节更加清晰。
锐化算法可以通过增强图像的边缘来提高图像的清晰度，使得细节更加突出。
去噪算法可以减少图像中的噪声，使得图像更加清晰。
色彩增强算法可以调整图像的色彩饱和度和色调，使得图像的色彩更加鲜艳。
在无人机遥感影像处理中，图像增强算法具有广泛的应用实践。
首先，图像增强算法可以使得无人机遥感影像在测绘应用中更加清晰准确。
通过直方图均衡化和锐化算法，可以增强图像中的地物细节，提高图像的分辨率。
这对于测绘和地图制作非常关键，可以提高地图的准确性和可读性。
其次，图像增强算法可以在农业领域中帮助农民提高农作物的生产效率。
通过色彩增强算法，可以提高无人机遥感影像中农田的色彩饱和度，使农民可以更好地观察作物的生长情况，及时采取适当的农业管理措施。
此外，图像增强算法可以在环境监测中发挥重要作用。
通过去噪和图像增强算法，可以提高无人机遥感影像中环境变化的检测能力，例如污染源、火灾、森林破坏等，从而为环境保护和资源管理提供有力的支持。
然而，在应用图像增强算法时，也存在一些挑战和问题。
首先，图像增强算法容易引入一些不必要的噪声，导致图像质量下降。
因此，在选择图像增强算法时，需要综合考虑增强效果和噪声引入的情况。
其次，图像增强算法的计算复杂度较高，需要较大的计算资源和时间。
遥感原理与应用(6.6.1)--多光谱图像四则运算和图象融合
§6 － 2 遥感图像的辐射增强
§6 － 2 遥感图像辐射增强
遥感图像增强是为特定目的，突出遥 感图像中的某些信息，削弱或除去某些 不需要的信息，使图像更易判读。
图 像 增 强 的 实 质 是增强感兴趣目标和周围背 景图像间的反差。
它不能增加原始图像的信息，有时反而会损 失一些信息。
ETM 3
ETM 4
ETM 5
合成影像
TM1 TM2 TM3
TM4
TM5
TM7
TM6
TM 7,4,1
TM 5,7,2
TM 5,4,3
TM 4,3,2
联合熵
Rij
最佳指数
3
3
OIF Si
Hale Waihona Puke Riji 1i 1
Si 为第 i 个波段的标准差 Rij为 i 、 j 两波段的相关系数
1 直方图均衡
实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配 图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大 致相等。
直直方方图图均均衡衡
亮亮度度值值分分为为 00ttoo77区区间间 ,,按按频频数数计计算算公公 式式将将其其归归入入相相关关的的区区间间
直直方方图图均均衡衡特特点点
(1) 各灰度级所占图像的面积近似相等 (2) 原图像上频率小的灰度级被合并 (3) 如果输出数据分段级较小，则会产 生 一个初步分类的视觉效果。 (4) 增强图像上大面积地物与周围地物 的 反差，同时也增加图像的可视粒度 . (5) 具体增强效果不易控制 , 只能全局均 衡
过程
输入图像
显示直方图
确定分割的等级数，并计算分割的间距
像元亮度值转换
为像元新值赋色
遥感图像的增强处理
目的：通过上机操作，掌握彩色变换增强，空间域增强，频率域增强，多光谱变换增强等几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对遥感图像增强处理的理解。
实验内容：彩色合成；对比度变换增强；空间滤波增强；频率域增强；图像运算；主成分变换。
一、彩色合成
根据加色法彩色合成原理，选择遥感图像的三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，然后将这三个波段叠加，构成彩色合成图像。
锐化：interpreter—spatical enhancement—convolution（索伯尔）以T1为例。 New为自己新定义一个模板，在Xsize与Ysize中定义，以默认的3为例，在窗口中的行列中输入T1（突出线状地物，为水平方向线性地物）点file中的librarian中的name中命名“suoboer”点save后close，发现自定义的suoboer已出现 在convolution窗口中的kernel下，点击suoboer，再在output file中命名。
（1）索伯尔梯度
1 2 1 -1 0 1
T1= 0 0 0 T2= -2 0 2
-1-2-1 -1 0 1
（2）拉普拉斯算法（有利于提取边缘信息）
0 1 0
T（m，n）=1-4 1（同时突出横、纵向，但边界是断断续续
标准假彩色合成：
TM2(绿波段)赋予蓝
TM3（红波段）赋予绿
TM4（近红外波段）赋予红；
步骤：配准--------合成
空间位置上配准（通过几何校正进行配准）
做一标准假彩色合成（选影像tm2、3、4）
首先将tm2、3、4打开看是否能直接合成（投影坐标是否一样，若不一样则需配准后才能合成）
3.遥感图像的增强与变换处理
图像增强处理是遥感图像数字处理的基本的方法之一。 将原来不清晰的图像变得清晰或把我们感兴趣的某些特征强调出来（同时抑制了不感兴趣的 特征）的图像处理方法称为图像增强。 图像增强的目的是为了提高解像力，提高图像的可解译性。 一、教学目的与要求 掌握遥感图像的增强与变换处理 二、重点难点 ⒈ ⒉ 三、教学内容 对比度增强、锐化与平滑处理、比值与差值处理、NDVI（归一化差值植被指数）、主成分分析 （K－L变换）、缨帽变换(K－T变换)和傅立叶变换（FFTFiltering）。
所需文件：TL、TL.HRD
实现步骤： 加载 TL，用 RGB Scale 打开。 Transforms > Tassled Cap ㈦傅立叶变换（FFT Filtering） 傅立叶分析是一种将图像分成空间上各种频率成分的数学方法。ENVI 中 FFT Filtering 包括 图像正向的 FFT、滤波器的应用，以及 FFT 向原始数据空间的逆变换。 Forward FFT (正向的 FFT)
⑵差值处理 所需文件：TL、TL.HRD 实现步骤： 加载 TL，用 RGB Scale 打开。 Basic Tools > Band Math.
“Enter an expression:” 的文本框内，输入变量名和所需要的数学运算符。
变量名必须以字符 “b” 或 “B” 开头，后面跟着 5 个以内的数字字符。 例：b7-b4 , b7-b5 , (b7-b4)/(b7+b5) , b1+sin(b2)
㈢比值与差值处理
比值法与差值法适用于对多波段图像或多时相图像进行增强处理，这是因为多波段之间的照 射条件及变化是一致的，对两个波段图像进行差值与比值运算，往往能减弱背景信息而突出局部 信息，就能达到图像增强的效果。
遥感图像增强
• E直方图均衡化模式
其中:
直方图均衡化模式代码
I = imread('tire.tif'); J = histeq(I); imshow(I) figure, imshow(J) figure,imhist(I,64) figure,imhist(J,64)
%另注:还有直方图规定化模式
• F图像间的代数运算模式
axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')
X2=double(X1);
figure,imshow(mat2gray(g))
%变换矩阵中的每个元素
• b图像求反
EH如图
图像求反代码：
X1=imread('2zong.jpg'); figure,imshow(X1)
f1=200;%f1和 g1分别为f，g的最大值 g1=256;
for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j); g(i,j)=0;
if (f>=0)&(f<=f1) g(i,j)=r1*f+b1; elseif (f>=f1)&(f<=f2) g(i,j)=r2*f+b2;
r1=(g1-g0)/(f1-f0);
elseif (f>=f2)&(f<=f3)
绿滤片：
绿无绿 无 黄 青无 无
蓝滤片：
蓝 无 无 蓝 无 青 品红 无
合成： 红 红 无 无 黄 无品红 无 绿 无 绿 无 黄 青 无 无
蓝 无 无 蓝 无 青品红 无
恢复原来色彩：白 红 绿 蓝 黄 青 品红 黑
一、遥感图像数字增强意义
遥感图像解译中的图像增强和分类技术介绍
遥感图像解译中的图像增强和分类技术介绍概述：遥感图像解译是指通过对遥感数据进行处理和解析，来获取地理信息的过程。
在这一过程中，图像增强和分类技术是至关重要的工具，可以提高图像质量和准确度。
本文将介绍遥感图像解译中的图像增强和分类技术的原理和应用。
一、图像增强技术图像增强技术是指通过对原始遥感图像进行处理，改善图像质量的方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是通过变换图像的灰度级分布，增强图像的对比度和亮度。
该方法适用于单一场景中的图像。
通过对原始图像中每个像素的像素值进行统计，可以得到图像的灰度级分布。
根据统计分布，可以将原始图像中的灰度级重新映射，使得图像的灰度级分布更均匀。
这样可以增强图像的对比度，使得图像中的目标更加清晰可见。
2. 滤波技术滤波技术通过对图像进行空域或频域的滤波处理，来改善图像的质量。
常用的滤波方法包括线性滤波和非线性滤波。
线性滤波方法包括均值滤波、中值滤波等，主要用于降噪和平滑图像。
非线性滤波方法包括边缘增强滤波、退化滤波等，主要用于增强图像的边缘信息。
3. 多尺度分析多尺度分析是一种基于图像的不同尺度表示，来提取图像不同层次特征的方法。
常用的多尺度分析方法包括小波变换、尺度空间分析等。
通过对不同尺度下的图像进行处理和分析，可以获得更全面的图像信息。
这些信息可以用于图像分类和目标检测等应用。
二、图像分类技术图像分类技术是将遥感图像中的像素点或图像区域划分为不同的类别的过程。
图像分类是遥感图像解译的关键步骤，它可以帮助我们理解和分析图像中的地物信息。
1. 监督分类监督分类是一种通过人工标签指定不同类别的样本进行训练的分类方法。
在监督分类过程中，我们首先需要选择一种合适的分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树、人工神经网络等。
然后，根据已标注的样本，使用分类算法进行训练和分类预测。
监督分类方法适用于有充足样本且具有明显特征的图像。
2. 无监督分类无监督分类是一种不依赖于人工标签的分类方法。
第五章遥感图像增强
4、图像增强的方法
数字增强处理
采用数字图像计算机系统进行 优点：快速、功能全，能应用光学方法无法 进行的一些算法对图象增强。
光学增强 采用光学仪器进行
优点：直观、方便、快速、操作方法容易掌 握、耗资较少； 缺点：光学增强仪器对各种增强方法的适应 性比数字处理设备要差。
真彩色合成(true color composite) 合成结果为真彩色，符合人眼观察习惯；
假彩色合成(false color composite)
合成结果与实际景物颜色不对应或缺失某 一色光，彩色鲜明，特征突出。
真彩色合成
假彩色合成
3）彩色合成方法
按合成机制不同，分为： 加色法和减色法 二者均以色彩混合原理为依据。
例如：
y a ln(x 1) c ln b
用（x＋1）是为了避免对0求对数
参数b用于改变对数的底
a和c用于调节数值范围。
对数扩展的效果：
➢ 着重扩展了亮度值低的部分
➢ 相对压缩了亮度值高的部分
（3） 指数扩展（exponent stretch）
指数扩展的一般形式： y＝bax
其中：b为底，常用b＝e。因x可能达 到127或255，故a须远小于1，否则y值可 能非常大。
大气散射作用又使影像的反差更为降低。 使得研究对象模糊不清。
3. 对比度增强分类
对比度增强可分为线性和非线性两种。
1）线性扩展（linear stretch）
将原始图象诸亮度值按线性关系进行扩 大，亮度范围可扩展为任意制定的范围。相 当于进行y＝ax＋b的变换。 （1）普通线性扩展
直接应用上述单一的线性关系。
遥感原理与应用知识点总结
遥感原理与应用知识点总结遥感原理与应用是地理信息科学和地球科学领域中的重要学科，主要涉及利用遥感技术获取地球表面信息的方法、原理和应用。
以下是遥感原理与应用的重要知识点总结：1、遥感定义：遥感是指通过非接触传感器，从远处获取地球表面各类信息的技术。
2、电磁波谱：遥感技术主要利用电磁波谱中的可见光、红外线、微波等波段，不同波段的信息携带的地面信息不同。
3、辐射与反射：遥感传感器接收到的辐射包括目标物体的自身辐射和反射太阳光。
反射率是物体反射能量与入射能量之比，是遥感影像分析的重要参数。
4、分辨率：分辨率是遥感影像中能够识别的最小细节，可分为空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
5、图像增强：通过图像处理技术，对遥感影像进行色彩调整、滤波、边缘增强等操作，以提高影像的可读性和目标物体的识别精度。
6、图像分类：基于遥感影像的像素值和特征，利用计算机视觉和图像处理技术进行自动或半自动的分类，得到专题图层。
7、动态监测：遥感技术可以对同一地区不同时相的影像进行对比分析，发现地表信息的动态变化，如土地利用变化、环境污染监测等。
8、应用领域：遥感技术在环境保护、城市规划、资源调查、灾害监测、全球变化研究等领域有广泛应用。
9、遥感数据融合：将不同来源的遥感数据融合在一起，可以提高遥感影像的质量和精度，为应用提供更加准确可靠的数据支持。
10、3S技术：遥感（Remote Sensing）、地理信息系统（Geographic Information System）和全球定位系统（Global Positioning System）的结合，可以实现空间数据的快速获取、处理和应用。
以上知识点是遥感原理与应用学科的核心内容，理解和掌握这些知识点有助于更好地应用遥感技术解决实际问题。
同时，随着遥感技术的发展，新的理论和方法不断涌现，需要不断学习和更新知识。
除了上述知识点外，遥感原理与应用还包括许多其他重要内容。
例如，传感器设计和制造涉及的技术和标准，遥感数据的预处理和后处理方法，以及遥感应用中涉及的法规和政策等。
遥感图像增强PPT课件
※反差拉伸法之线性拉伸法
g(x,y)-a1
◆ f(x,y)=
× (b2-b1) +b1
(a2-a1)
其中: g(x,y)为原图像的像元灰度， f(x,y)为拉伸后的像元灰度， a1、a2分别为原图像的最小灰度值和最大灰度值, b1、b2分别为 拉伸后图像的最小灰度值和最大灰度值，并且b1<a1、b2>a2
第 五 章 遥感图像增强
5.1 辐射增强 5.2 边缘增强 5.3 彩色增强 5.4 图像变换 5.5 影像信息融合 5.6 局部图像羽化处理技术
第26页/共47页
第 二节 边缘增强
★遥感图像的边缘增强:对图像上局部范围内多个像素 的灰度值进行综合处理，以调整像元与其周围像元间 的对比关系，从而达到改善图像质量、突出图像上某 些用户感兴趣的线性形迹、纹理与地物边界等信息.
b1<a1、b2>a2
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※反差拉伸法之非线性拉伸法
◆非线性拉伸法:按非线性函数关系扩展原图像的灰 度值，即对整个灰度值的动态范围以不等权的关系
进行变换.（线性或分段线性拉伸法都是等比例地变 换指定动态范围内的像元灰度值）
◆实施方法：指数函数、对数函数等
第8页/共47页
第五章 练习
♣目的： 应用ERDAS中的Model Maker 模 块，对遥感图像进行线性拉伸处理.
185km*475m 的一个窄条信 息；接着,TM再 进行自东向西 的回扫,同样可 在地面上扫描 185公里。
※去条带处理
第25页/共47页
◆边缘处理方法:
Reflection(倒影)： 应用边缘灰度值 的镜面倒影值作 为图像边缘以外 的像元值；
Fill(填充)：统一 将图像边缘以外 的像元以0值填充.
图像增强的原理及其应用
图像增强的原理及其应用图像增强是指使用各种技术和方法对原始图像进行改进，以提高图像的视觉质量和可识别性。
图像增强的原理是通过调整图像的亮度、对比度、饱和度以及色彩平衡等参数，使得图像在视觉上更加清晰、明亮、细节丰富。
图像增强技术在计算机视觉、医学影像、遥感图像等领域都有广泛的应用。
图像增强可以分为两大类：基于像素的图像增强和基于频域的图像增强。
基于像素的图像增强方法是通过改变像素的亮度值，调整各个像素的对比度和饱和度，进而改变整个图像的视觉效果。
常用的基于像素的图像增强方法有直方图均衡化、规定化、自适应直方图均衡化等。
直方图均衡化是通过对图像的直方图进行调整，将像素的灰度值分布拉伸到整个灰度级范围内，以增强图像的对比度和视觉效果。
规定化是通过将图像的灰度值映射到特定的目标值范围内，以使图像具有特定的视觉特征。
自适应直方图均衡化是根据图像的局部均衡性来进行直方图均衡化，解决了传统直方图均衡化在处理具有大幅度灰度变化的图像时，容易造成细节信息丢失的问题。
基于频域的图像增强方法是通过将图像从空域转换到频域进行增强。
常见的基于频域的图像增强方法有傅里叶变换、小波变换等。
傅里叶变换可以将一个信号表示为一组正弦和余弦函数的叠加，通过对图像进行傅里叶变换可以得到图像的频谱信息，从而进行图像增强。
小波变换是一种多分辨率分析方法，通过将图像分解为不同尺度和方向上的小波系数，可以对图像进行多尺度的增强。
图像增强在许多领域有广泛的应用。
在计算机视觉中，图像增强可以用于目标检测和识别，通过增强图像的细节特征，提高目标检测的准确性和识别的可靠性。
在医学影像中，图像增强可以用于放射学诊断和病理学分析，通过增强图像的对比度和细节，更好地显示病变区域，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
在遥感图像中，图像增强可以用于地物分类和地貌分析，通过增强图像的视觉效果和细节特征，提高遥感图像的解译能力和应用效果。
总之，图像增强是对原始图像进行改进以提高图像质量和可识别性的技术和方法。
遥感原理和应用操作的区别
遥感原理和应用操作的区别1. 遥感原理概述遥感原理是指通过无需接触地面物体，通过对地球表面的物质辐射进行探测和记录，以获取地球表面的信息的科学原理和技术方法。
遥感原理主要包括被动遥感和主动遥感两种方式。
被动遥感是通过接收地球表面反射或辐射出的电磁辐射来获取信息，而主动遥感则是通过发送特定的电磁波来获得地球表面信息。
2. 遥感应用操作概述遥感应用操作是指利用遥感技术进行地球表面信息获取和分析的具体操作过程。
遥感应用操作涉及到影像获取、处理、分析和解译等环节。
在遥感应用操作中，首先需要通过遥感传感器获取地球表面的遥感影像数据。
常见的遥感传感器有光学传感器、微波传感器、红外传感器等。
获取到遥感影像数据后，需要进行数据的预处理和校正工作，以确保数据的准确性和一致性。
接下来，遥感应用操作需要进行图像的处理和分析。
常见的图像处理操作包括图像增强、特征提取和分类等。
图像增强可以提高影像的质量和可视化效果，特征提取则是从影像中提取具有代表性的特征信息，而分类则是将影像中的像素分为不同的类别。
最后，遥感应用操作需要进行影像解译，即对图像进行解析和理解，提取出所需的地球表面信息。
影像解译涉及到对地物的识别和定量化分析，可以用于土地利用与覆盖分析、环境监测、资源调查等多个领域。
3. 遥感原理和应用操作的区别3.1. 角度和目的不同遥感原理主要关注的是从理论和方法层面来探究地球表面信息的获取，以及电磁辐射与地球物质之间的相互作用关系。
遥感原理侧重于提供科学依据和技术支持，不涉及具体的应用操作。
而遥感应用操作则是针对实际应用需求而进行的操作过程。
遥感应用操作的目的是通过遥感技术来获取地球表面信息，并应用于农业、城市规划、环境保护等领域，以解决实际问题。
3.2. 技术要求不同遥感原理对于数据获取和处理的要求较为宽松，主要关注的是对地球表面电磁辐射的理论研究。
因此，遥感原理通常使用的数据为已经校正过的高质量数据，以保证研究结果的可靠性。
如何进行遥感影像增强与处理
如何进行遥感影像增强与处理遥感影像是通过航空或卫星等方式获取的地球表面的图像数据。
由于拍摄条件、设备性能以及环境因素的限制，遥感影像常常存在一些问题，如图像模糊、噪声干扰等。
为了提高遥感影像的质量和准确性，需要进行增强和处理。
本文将介绍如何进行遥感影像增强与处理的方法和技巧。
一、图像增强的目的和方法图像增强是指通过一系列的处理方法，改善图像的视觉效果和质量。
其目的是提高图像的对比度，减少噪声，增强图像细节，以便更好地进行分析和解译。
1、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。
它通过调整图像像素值的分布，使得图像的亮度和对比度得到均衡。
具体步骤是：首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图进行像素值的调整。
直方图均衡化能够有效地增强图像的细节和对比度，使得图像更易于解译。
2、滤波器增强滤波器增强方法主要是通过应用不同类型的滤波器来抑制图像中的噪声和其他干扰。
常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器和锐化滤波器等。
均值滤波器可以平滑图像，中值滤波器可以有效地去除椒盐噪声，而锐化滤波器可以增强图像的边缘。
3、多尺度分析多尺度分析是一种结合不同尺度的信息来进行图像增强的方法。
通过分析图像在不同尺度上的特征，可以更好地理解图像的内容。
常用的多尺度分析方法有小波变换和特征金字塔等。
小波变换能够将图像分解为不同频率的子图像，从而提取出图像的细节信息。
特征金字塔则是一种层次化的图像表示方法，可以在不同尺度上检测出图像的边缘和纹理等特征。
二、图像分割和分类的方法图像分割是指将图像分成若干个具有相同特征的区域的过程。
图像分类是指将图像分配到不同的类别或标签中的过程。
图像分割和分类是遥感影像处理中重要的一步，它可以用于自动提取和识别图像中的目标或区域。
1、基于颜色和亮度的分割方法基于颜色和亮度的分割方法是最常用的一种图像分割方法。
它通过分析图像中像素的颜色和亮度信息，将图像分成不同的区域。
常用的方法有阈值分割、区域生长和分水岭算法等。
遥感原理与应用名词解释
1.电磁波: 变化的电场和磁场交替产生, 以有限的速度由近及远在空间内传播的过程。
2.干涉:由两个（或两个以上）频率、振动方向相同、相位相同或相位差恒定的电磁波在空间叠加时, 合成波振幅为各个波的振幅的矢量和。
因此会出现交叠区某些地方振动加强, 某些地方振动减弱或完全抵消的现象。
3.衍射:光通过有限大小的障碍物时偏离直线路径的现象。
4偏振:指电磁波传播的方向性。
5电磁波谱: 按电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列。
6绝对黑体: 对任何波长的电磁辐射都全部吸收的物体, 称为绝对黑体。
绝对白体则能反射所有的入射光。
与温度无关。
7等效温度: 为了便于分析, 常常用一个最接近灰体辐射曲线的黑体辐射曲线作为参照, 这时的黑体辐射温度称为等效黑体辐射温度（或称等效辐射温度）。
8大气窗口：通过大气后衰减较小, 透过率较高, 对遥感十分有利的电磁辐射波段通常称为大气窗口。
而透过率很小甚至完全无法透过的电磁波称为“大气屏障”。
9遥感: 即遥远的感知, 是在不直接接触的情况下, 对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。
10光谱发射率: 实际物体与同温度的黑体在相同条件下辐射功率之比。
11光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比, 它是波长的函数。
12波谱特性: 指各种地物各自所具有的电磁波特性（发射辐射或反射辐射）。
13反射波谱特性: 物体反射率（或反射辐射能）随波长变化而改变的特性。
14方向反射: 具有明显方向性的反射。
15漫反射: 入射能量在所有方向均匀反射。
16镜面反射: 当入射能量全部或几乎全部按相反方向反射, 且反射角等于入射角。
17波谱特性曲线：以波长为横坐标, 反射率为纵坐标所得的曲线。
18散射：电磁波在传播过程中遇到小微粒而使传播方向发生改变, 并向各个方向散开。
1近极地轨道: 卫星从南向北或从北向南通过两极运行。
2太阳同步轨道: 指卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角不随地球绕太阳公转而改变。
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实验三：遥感图像的增强处理 (3机时)
实验目的：通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。
实验内容：卷积增强处理；锐化增强处理；直方图均衡化；色彩变换。
ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。
实验数据：wx98tm543.img（待校正图像）与wx98spot_pan.img（参考图像）校正的结果 wx98tm543_warp.img；ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。
1、卷积增强（Convolution）
空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。
卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。
卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。
卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。
该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。
ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。
具体执行过程如下：
ERDAS图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→Spatial enhancement →convolution→convolution对话框。
图3-1 Convolution对话框
几个重要参数的设置：
边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection
卷积归一化处理：Normalize the Kernel
2、直方图均衡化（Histogram Equalization）
直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。
这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，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。
注意：认真对比直方图均衡化前后图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。
图3-2直方图均衡化
3、主成分变换
主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它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，使图像数据更易于解译。
ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。
ERDAS 图标面板菜单条：Main →Image Interporeter→Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components对话框。
（图3-3）
图3-3 Principal Component对话框
4、色彩变换（RGB to IHS）
色彩变换是将遥感图像从红（R）、绿（G）、兰（B）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。
其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1。
图3-4 RGB to HIS对话框
实验四：遥感信息的融合 (2机时)
实验目的：通过上机操作，初步掌握遥感信息融合的方法，深入理解遥感信息融合在信息解译中的意义。
实验内容：多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。
分辨率融合是遥感信息融合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。
注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。
实验数据：图像增强后的 wx98tm543_warp_EN.img与wx98spot_pan.img；ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。
图4-1分辨率融合对话框。