数字图像的性质与特点 PPT
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数字图像的性质与特点
2.1遥感数字图像的性质与特点
由于传感器上探测元件的灵敏度直接影 响有效量化的级数，因此，不同传感器提 供的有效量化的级数是不同的。
常用的遥感数字图像有效量化级数。
2.1 数字图像的性质与特点
像素（像元）是遥感数字图像最基本的单位， 是成像过程的采样点，也是计算机图像处理的 最小单元。像素具有空间特征和属性特征。
Sn12 Sn22 …… Snn2
Sjk = Skj 为对称矩阵，主对角线上为各波段的方差。
– 反映两个变量之间的相关程度大小为 相关系数。 γij = Sij2 / (Si Sj) γij = γji
n个波段数据之间相关矩阵R为:
1 γ12 … γ1n R = γ12 1 … γ2n 为对称矩阵
由于传感器从空间观测地球表面，因此每个像 素含有特定的地理位置的信息，并表征一定的 面积。对于多光谱扫描仪提供的数字图像来说， 一个像素对应的地表面积是由传感器上瞬间视 场角所决定的，瞬间视场角在地表的投影面称 地面分辨率（或空间分辨率），由于传感器种 类不同，它的瞬间视场角也不同，因此，对应 的地面分辨率是不同的。
C1=DNmax / DN min ; C2=SD (标准差)。标准差小，反差 小，反之则大。
2.2.2 概率分布及直方图
即每个波段中所有不同亮度值的概率（频 率）分布。
• 频数直方图：即依次显示每个亮度值的 像元数所占比例数。
f
0
255
• 累积直方图：把各个亮度值的频数逐次 累加而构成的直方图。
Mod Med
• 当 Mod > Med > X 直方图右偏。
Med Mod
• 直方图中有多个峰值，是由于图像中包 含着波谱特征差别显著的两个或更多的 类别。
统计量与 直方图
纹理
2.2.3 多波段数据的统计特征
对多波段数据，可以把每个像元在不同波 段的亮度值作为一个向量，计算和统计这 些亮度值向量在多维空间中概率密度分布 或多维直方图。
N 衡量由每个像元值Xi与均值X的差异 所累积形成的总的离散程度。
方差的平方根（取正值）就是标准差：
N
Σ (Xi – X)2 σ = i=1
N
• 图像中均值和标准差在很大程度上反映 了亮度值分布的数值范围及信息量的多 少。
• 影响图像的显示效果和判别能力的最基 本统计量是：图像反差（或叫对比度） 其有多种形式表示：
–图像信息损失低：由于遥感数字图像是用二进制表示 的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存 储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像 失真。而模拟方法表现的遥感图像会因多次复制而使 图像质量下降。
–抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，有不同的 视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用 数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译 和运用遥感图像专家系统。
… ……… γn1 γn2 … 1
主对角线上的为一个波段自身的相关系数为最高值1。
• 图像的增强处理在很大程度上是为了压 缩或排除不同波段之间的相关性或信息 的重复，突出那些不相关的部分，以明 确分辨不同的地物。因而对于相关特征 不同的图像应该区别对待，选择不同的 方法或处理参数以及不同的波段和比值 结合，才能取得事半功倍的效果。通过 研究图像数据的统计特征，来指导图像 处理工作。
Med = (Max+Min)/2
• 众数：是图像中出现的次数最多的一个 亮度值，代表图像中分布较广的一种地 物类型。
• 均值、中值、众数在多数情况下是比较 接近的，少数情况下，他们之间有显著 差别。这与图像数据的概率分布或直方 图的特征有密切关系。
f
众数 X Med
亮度
• 方差 S2
N
Σ (Xi – X)2 S2 = i=1
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
2.2 遥感图像的空间特征
• 遥感图像数据在很大程度上可以看成是随 机变量，其亮度值受到多方面随机变化的 因素影响，其亮度值也是随机变化的，具 有统计性质。
• 因此，在进行图像处理之前对遥感图像的 统计特征的了解，有利于应用统计特征改 善图像的质量，提高图像处理的效率。
100%
0
255
• 正态分布：由于图像数据具有随机性， 在图像像元数目相当大而地物类型差异 不很悬殊的情况下，概率密度分布应接 近于正态分布：
F(x) = 1 exp[ - (x-u)2 ]
源自文库
2 σ
2 σ2
σ (标准差) u (均值)
– 直方图的偏斜：表现为均值与众数或中值的 明显的不一致。
• 当 Mod < Med < X 直方图左偏；
以二维直方图为例： – 两个波段X1和X2之间的协方差S122 (或S212) 为:
N
S122=(1/N) Σ (X1i-X1)(X2i-X2)
i=1
N-像元数目，X1、X2均值。
P
2σ1
X1
X1
2σ2
X2
X2
–n个波段构成的协方差矩阵为
Σ=
S112 S122 …… S1n2 S212 S22 …… S2n2 … … ……
2.1 数字图像的性质与特点
像素有正像素和混合像素之分。
正像素：像素内只包含一种地物。如水体，它
的亮度值代表了水体的光谱特征。
混合像素：像素内包括两种或两种以上地物。
如出苗不久的麦田，它的一个像素亮度位内 包含麦苗和土壤的光谱特征。
2.1 数字图像的性质与特点
• 数字图像的特点
–便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理 各种数据的。采用数字形式表示遥感图像，便于计算 机处理。因此，与光学图像处理方式相比，遥感数字 图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。
2.1 数字图像的性质与特点
2.1 数字图像的性质与特点
像素的属性特征采用亮度值来表达，在不同 波段上，相同地点的亮度值可能是不同的，这 是因为地物在不同波段上辐射电磁波的特征不 同造成的。
遥感数字图像中像素的数值是由传感器所探 测到的地面目标地物的电磁辐射强度决定的。 入射到传感器中的电磁波被探测器元件转化为 电信号，经过模/数转换，成为绝对辐射亮度值 R。为便于应用，R又被转换为能够表征地物辐 射亮度的相对值。
2.2.1 图像的基本统计量
• 包括：
– 中心趋势统计量（均值、中值和众数）； – 变化程度统计量（数值域、方差、标准
差）。
• 均值：
指一幅图像中所有像元的亮度值的 算术平均值。
MN
X=
Σ Σ xij
i= 1 j=1
M 行，N列
MN
X 小，图像暗，X大，图像亮
• 中值：图像中所有不同亮度值的中间值。
2.1遥感数字图像的性质与特点
由于传感器上探测元件的灵敏度直接影 响有效量化的级数，因此，不同传感器提 供的有效量化的级数是不同的。
常用的遥感数字图像有效量化级数。
2.1 数字图像的性质与特点
像素（像元）是遥感数字图像最基本的单位， 是成像过程的采样点，也是计算机图像处理的 最小单元。像素具有空间特征和属性特征。
Sn12 Sn22 …… Snn2
Sjk = Skj 为对称矩阵，主对角线上为各波段的方差。
– 反映两个变量之间的相关程度大小为 相关系数。 γij = Sij2 / (Si Sj) γij = γji
n个波段数据之间相关矩阵R为:
1 γ12 … γ1n R = γ12 1 … γ2n 为对称矩阵
由于传感器从空间观测地球表面，因此每个像 素含有特定的地理位置的信息，并表征一定的 面积。对于多光谱扫描仪提供的数字图像来说， 一个像素对应的地表面积是由传感器上瞬间视 场角所决定的，瞬间视场角在地表的投影面称 地面分辨率（或空间分辨率），由于传感器种 类不同，它的瞬间视场角也不同，因此，对应 的地面分辨率是不同的。
C1=DNmax / DN min ; C2=SD (标准差)。标准差小，反差 小，反之则大。
2.2.2 概率分布及直方图
即每个波段中所有不同亮度值的概率（频 率）分布。
• 频数直方图：即依次显示每个亮度值的 像元数所占比例数。
f
0
255
• 累积直方图：把各个亮度值的频数逐次 累加而构成的直方图。
Mod Med
• 当 Mod > Med > X 直方图右偏。
Med Mod
• 直方图中有多个峰值，是由于图像中包 含着波谱特征差别显著的两个或更多的 类别。
统计量与 直方图
纹理
2.2.3 多波段数据的统计特征
对多波段数据，可以把每个像元在不同波 段的亮度值作为一个向量，计算和统计这 些亮度值向量在多维空间中概率密度分布 或多维直方图。
N 衡量由每个像元值Xi与均值X的差异 所累积形成的总的离散程度。
方差的平方根（取正值）就是标准差：
N
Σ (Xi – X)2 σ = i=1
N
• 图像中均值和标准差在很大程度上反映 了亮度值分布的数值范围及信息量的多 少。
• 影响图像的显示效果和判别能力的最基 本统计量是：图像反差（或叫对比度） 其有多种形式表示：
–图像信息损失低：由于遥感数字图像是用二进制表示 的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存 储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像 失真。而模拟方法表现的遥感图像会因多次复制而使 图像质量下降。
–抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，有不同的 视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用 数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译 和运用遥感图像专家系统。
… ……… γn1 γn2 … 1
主对角线上的为一个波段自身的相关系数为最高值1。
• 图像的增强处理在很大程度上是为了压 缩或排除不同波段之间的相关性或信息 的重复，突出那些不相关的部分，以明 确分辨不同的地物。因而对于相关特征 不同的图像应该区别对待，选择不同的 方法或处理参数以及不同的波段和比值 结合，才能取得事半功倍的效果。通过 研究图像数据的统计特征，来指导图像 处理工作。
Med = (Max+Min)/2
• 众数：是图像中出现的次数最多的一个 亮度值，代表图像中分布较广的一种地 物类型。
• 均值、中值、众数在多数情况下是比较 接近的，少数情况下，他们之间有显著 差别。这与图像数据的概率分布或直方 图的特征有密切关系。
f
众数 X Med
亮度
• 方差 S2
N
Σ (Xi – X)2 S2 = i=1
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
2.2 遥感图像的空间特征
• 遥感图像数据在很大程度上可以看成是随 机变量，其亮度值受到多方面随机变化的 因素影响，其亮度值也是随机变化的，具 有统计性质。
• 因此，在进行图像处理之前对遥感图像的 统计特征的了解，有利于应用统计特征改 善图像的质量，提高图像处理的效率。
100%
0
255
• 正态分布：由于图像数据具有随机性， 在图像像元数目相当大而地物类型差异 不很悬殊的情况下，概率密度分布应接 近于正态分布：
F(x) = 1 exp[ - (x-u)2 ]
源自文库
2 σ
2 σ2
σ (标准差) u (均值)
– 直方图的偏斜：表现为均值与众数或中值的 明显的不一致。
• 当 Mod < Med < X 直方图左偏；
以二维直方图为例： – 两个波段X1和X2之间的协方差S122 (或S212) 为:
N
S122=(1/N) Σ (X1i-X1)(X2i-X2)
i=1
N-像元数目，X1、X2均值。
P
2σ1
X1
X1
2σ2
X2
X2
–n个波段构成的协方差矩阵为
Σ=
S112 S122 …… S1n2 S212 S22 …… S2n2 … … ……
2.1 数字图像的性质与特点
像素有正像素和混合像素之分。
正像素：像素内只包含一种地物。如水体，它
的亮度值代表了水体的光谱特征。
混合像素：像素内包括两种或两种以上地物。
如出苗不久的麦田，它的一个像素亮度位内 包含麦苗和土壤的光谱特征。
2.1 数字图像的性质与特点
• 数字图像的特点
–便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理 各种数据的。采用数字形式表示遥感图像，便于计算 机处理。因此，与光学图像处理方式相比，遥感数字 图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。
2.1 数字图像的性质与特点
2.1 数字图像的性质与特点
像素的属性特征采用亮度值来表达，在不同 波段上，相同地点的亮度值可能是不同的，这 是因为地物在不同波段上辐射电磁波的特征不 同造成的。
遥感数字图像中像素的数值是由传感器所探 测到的地面目标地物的电磁辐射强度决定的。 入射到传感器中的电磁波被探测器元件转化为 电信号，经过模/数转换，成为绝对辐射亮度值 R。为便于应用，R又被转换为能够表征地物辐 射亮度的相对值。
2.2.1 图像的基本统计量
• 包括：
– 中心趋势统计量（均值、中值和众数）； – 变化程度统计量（数值域、方差、标准
差）。
• 均值：
指一幅图像中所有像元的亮度值的 算术平均值。
MN
X=
Σ Σ xij
i= 1 j=1
M 行，N列
MN
X 小，图像暗，X大，图像亮
• 中值：图像中所有不同亮度值的中间值。