遥感原理与应用_第4章_4 遥感影像处理-遥感影像增强处理
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的特定地物信息,使图像更容易理解、解译和判断。
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影
1像
2 3
增
4强
5 6
的
7理
解
增强处理包括: ✓ 改变图像的灰度等级; ✓ 提高图像的对比度; ✓ 消除噪声,平滑图像; ✓ 突出边缘或线状地物,锐化图像; ✓ 合成彩色图像; ✓ 图像融合; ✓ 图像运算。
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影
1像
2 3
增
4强
5 6
的
7理
解
✓ 影像增强: Image enhancement is the process of making an image
more interpretable for a particular application (Faust, 1989).
✓ 增强的目的: 抑制、去除噪声,改善图像视觉效果或突出图像中
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取整或四 舍五入
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✓ 直方图匹配
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增
7强
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 后按着已知的指定形态的直方图调整原图像各像元的灰级, 最后得到一个直方图匹配的图像。
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✓ 非线性变换
• 非线性变换在整个灰度范围内采
1空
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间
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增
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用统一的变换函数。 • 常用的非线性变换函数 指数函数 dij b eadij c 对数函数 dij b lg( a dij 1) c
• 实际应用中,一般使用直方图均 衡、直方图匹配等非线性变换。
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通过调整参数a1,a2,b1,b2,即改变变换直线的形态, 可以产生不同的变换效果。
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• 若a2-a1<b2-b1,则影像被拉伸,亮度范围扩大; • 若a2-a1>b2-b1,影像被压缩,亮度范围缩小; • 对于a2与a1,是取在影像亮度值的全部或部分, 偏亮或偏暗
• 频率域增强:对图像经变换后的频谱成分进行操作,然后 经逆变换获得所需结果
✓ 从增强的信息内容出发
• 波谱特征增强和空间特征增强
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➢ 灰度增强
✓ 遥感图像灰度增强是一种点处理方法,主要为突出
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增强技术分类
影
1像
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增
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的
7理
解
✓ 从增强的作用域出发
• 空间域增强:空间域是指图像平面所在的二维平面。直接处 理图像上的像素,主要对灰度进行操作。包括 a) 点处理: 每次对单个像元进行灰度增强的处理;b) 邻域处理或模板 处理:对一个像元及其周围的小区域图像进行处理。
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遥感原理与应用
Remote Sensing Principle and Application
SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY
SWJTU
遥
感
原
1理
2 3
与
4应
5 6
用
7课
程
框
架
影像处理基础 遥感传感器
遥感平台特点 遥感物理基础
影像几何处理
影像辐射处理
影像处理
遥感影像判读
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标准差小,低反 差,层次较差
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原图像
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增
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标准差大,高反差, 层次较好
均衡化后新图像
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可能完全的相同。
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直方图均衡化后的结果
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➢ 计算方法
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xbk
L 1 N
k
ha (xaj )
j0
N 像元总数 L 图像灰度级 L 1 图像最大灰度值
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✓ 直方图均衡化
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直方图均衡化(Histogram equalization)-经过某种变换,将原始 影像的直方图变化为均匀分布的形式,也就是将一已知灰度概率 密度分布的影像,变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像 (即增强后的影像的每个灰度级内均有数目相同的像元)。
处,均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
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在曝光不足或过度的情况下,图像灰度可能会局限在一个很小 的范围内,这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有 灰度层次的图像,此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度作 拉伸,可以有效地改善图像视觉效果。
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感
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影
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像 增
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强
处
理
➢ 影像增强的理解 ➢ 空间域增强 ➢ 频率域增强 ➢ 彩色增强 ➢ 图像四则运算 ➢ 图像融合
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结果 比较
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分段线性变换操作
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可拖动分段点的位置,以 此改变分段线性变换函数
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k 0,1, , L 1
xaj为原图像第 j灰度值
ha (xaj )为原图像第 j灰度值的频率 xbk为均衡化后第 k灰度级的新灰度值
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➢ 步骤
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增
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像的色调差异,从而可以降低目视 化解译的错误。
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原图像的直方图
规定的直方图
规定化后图像的直方图
由于图像是离散函数,同时近似运算存在误差,所以规
定化变换的后的直方图尽可能接近参考直方图的形状,而不
✓ 线性变换 全域线性变化
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增
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设原图像f(x, y)的灰度范围为[a1, a2], 希望增强图像g(x, y)灰度范围为[b1, b2],则线性变换的基本公式为:
gx, y b1 f x, y a1
b2 b1
a2 a1
gx,
y
b2 a2
来自百度文库
b1 a1
f
x,
y
a1
b1
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指数函数 对数函数
dij b lg( a dij 1) c
dij b eadij c
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像元之间的反差(或对比度),所以也称“反差增 强”、“反差扩展”或“灰度拉伸”。 ✓ 根据变换函数的不同,可分为:
• 线性变换
• 非线性变换
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分段线性变换
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有时为了更好地调节影像的对比度,需要在一些亮度段拉伸, 而在另一些亮度段压缩,这种变换称为分段线性变换。
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影
像
遥 感 系
遥感
处 理
影像识别分类
统 遥
感
应
遥感技术应用
用
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感
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影 像
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理
➢ 遥感数字图像处理基础 ➢ 遥感影像几何处理 ➢ 遥感影像辐射处理 ➢ 遥感影像增强处理
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由直方图可知,影像的灰 度值集中于一个区域,影 像反差较小,模糊不清。
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待匹配图像(左)、参考图像(中)、匹配后图像(右)
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直方图匹配这种增强方法经常作为图像镶嵌或应用 遥感图像进行动态变化研究的预处理工作
7强
✓ 统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数;
✓ 计算原每一灰度级均衡化后的新值;
✓ 以新值代替原灰度值,形成均衡化后的新图像;
✓ 根据原图像像元统计值对应找到新图像的像元统 计值,做出直方图。
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①
xb
1 3
xa
② xb 2xa 10
③
xb
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xa
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变化前亮度值 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 变化后亮度值 0 0 1 1 1 2 2 4 6 8 10 12 13 14 14 15
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具体步骤:
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的
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解
增强处理包括: ✓ 改变图像的灰度等级; ✓ 提高图像的对比度; ✓ 消除噪声,平滑图像; ✓ 突出边缘或线状地物,锐化图像; ✓ 合成彩色图像; ✓ 图像融合; ✓ 图像运算。
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增
4强
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的
7理
解
✓ 影像增强: Image enhancement is the process of making an image
more interpretable for a particular application (Faust, 1989).
✓ 增强的目的: 抑制、去除噪声,改善图像视觉效果或突出图像中
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取整或四 舍五入
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✓ 直方图匹配
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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 后按着已知的指定形态的直方图调整原图像各像元的灰级, 最后得到一个直方图匹配的图像。
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✓ 非线性变换
• 非线性变换在整个灰度范围内采
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用统一的变换函数。 • 常用的非线性变换函数 指数函数 dij b eadij c 对数函数 dij b lg( a dij 1) c
• 实际应用中,一般使用直方图均 衡、直方图匹配等非线性变换。
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通过调整参数a1,a2,b1,b2,即改变变换直线的形态, 可以产生不同的变换效果。
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• 若a2-a1<b2-b1,则影像被拉伸,亮度范围扩大; • 若a2-a1>b2-b1,影像被压缩,亮度范围缩小; • 对于a2与a1,是取在影像亮度值的全部或部分, 偏亮或偏暗
• 频率域增强:对图像经变换后的频谱成分进行操作,然后 经逆变换获得所需结果
✓ 从增强的信息内容出发
• 波谱特征增强和空间特征增强
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➢ 灰度增强
✓ 遥感图像灰度增强是一种点处理方法,主要为突出
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增强技术分类
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的
7理
解
✓ 从增强的作用域出发
• 空间域增强:空间域是指图像平面所在的二维平面。直接处 理图像上的像素,主要对灰度进行操作。包括 a) 点处理: 每次对单个像元进行灰度增强的处理;b) 邻域处理或模板 处理:对一个像元及其周围的小区域图像进行处理。
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Remote Sensing Principle and Application
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遥
感
原
1理
2 3
与
4应
5 6
用
7课
程
框
架
影像处理基础 遥感传感器
遥感平台特点 遥感物理基础
影像几何处理
影像辐射处理
影像处理
遥感影像判读
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标准差小,低反 差,层次较差
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原图像
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标准差大,高反差, 层次较好
均衡化后新图像
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直方图均衡化后的结果
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➢ 计算方法
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xbk
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N 像元总数 L 图像灰度级 L 1 图像最大灰度值
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✓ 直方图均衡化
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直方图均衡化(Histogram equalization)-经过某种变换,将原始 影像的直方图变化为均匀分布的形式,也就是将一已知灰度概率 密度分布的影像,变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像 (即增强后的影像的每个灰度级内均有数目相同的像元)。
处,均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。
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在曝光不足或过度的情况下,图像灰度可能会局限在一个很小 的范围内,这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有 灰度层次的图像,此时可利用灰度变换对图像每一个像素灰度作 拉伸,可以有效地改善图像视觉效果。
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理
➢ 影像增强的理解 ➢ 空间域增强 ➢ 频率域增强 ➢ 彩色增强 ➢ 图像四则运算 ➢ 图像融合
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结果 比较
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分段线性变换操作
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可拖动分段点的位置,以 此改变分段线性变换函数
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xaj为原图像第 j灰度值
ha (xaj )为原图像第 j灰度值的频率 xbk为均衡化后第 k灰度级的新灰度值
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➢ 步骤
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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像的色调差异,从而可以降低目视 化解译的错误。
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原图像的直方图
规定的直方图
规定化后图像的直方图
由于图像是离散函数,同时近似运算存在误差,所以规
定化变换的后的直方图尽可能接近参考直方图的形状,而不
✓ 线性变换 全域线性变化
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设原图像f(x, y)的灰度范围为[a1, a2], 希望增强图像g(x, y)灰度范围为[b1, b2],则线性变换的基本公式为:
gx, y b1 f x, y a1
b2 b1
a2 a1
gx,
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b2 a2
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指数函数 对数函数
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像元之间的反差(或对比度),所以也称“反差增 强”、“反差扩展”或“灰度拉伸”。 ✓ 根据变换函数的不同,可分为:
• 线性变换
• 非线性变换
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分段线性变换
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有时为了更好地调节影像的对比度,需要在一些亮度段拉伸, 而在另一些亮度段压缩,这种变换称为分段线性变换。
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由直方图可知,影像的灰 度值集中于一个区域,影 像反差较小,模糊不清。
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待匹配图像(左)、参考图像(中)、匹配后图像(右)
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4域
5 6
增
7强
直方图匹配这种增强方法经常作为图像镶嵌或应用 遥感图像进行动态变化研究的预处理工作
7强
✓ 统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数;
✓ 计算原每一灰度级均衡化后的新值;
✓ 以新值代替原灰度值,形成均衡化后的新图像;
✓ 根据原图像像元统计值对应找到新图像的像元统 计值,做出直方图。
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SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
①
xb
1 3
xa
② xb 2xa 10
③
xb
3 4
xa
15 4
变化前亮度值 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 变化后亮度值 0 0 1 1 1 2 2 4 6 8 10 12 13 14 14 15
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具体步骤:
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
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SWJTU
1空
2 3
间
4域
5 6
增
7强
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