遥感原理与应用---第四章遥感图像处理

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遥感原理与应用
§4.1 遥感图像处理的基本概念 －图像模型
图像: 对客观对象一种相似性的描述或写真； 地 物对电磁波反射强度被传感器以胶片或数字形式 记录
模拟图像V.S数字图像
保存，运输 采集成本 图像处理过程 图像应用方式
退色，变形 电子存储，无线
高
低（无）
速度快，精度低 速度慢，精度高
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§4.1 遥感图像处理的基本概念 －常见图像格式
LTWG格式（Landset Technical Working Group） BSQ格式（按波段记载数据文件） BIL格式（按波段顺序交叉排列）
BMP格式 位图文件头结构 位图信息头结构 位图颜色表 位图象素数据
其它格式 TIFF/GIF/JPEG/PNG
采样、量化程度与图像效果 非均匀采样与量化问题
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物理图像V.S数字图像
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数字图像概念
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彩色图像与灰度图像
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空间分辨率的量化
652134125286
• GMN • 512512 • 256256 • 128128 • 6464 • 3232
模板表示： －1
1
－1 1
蒲瑞维特（Prewitt）算子
－1
1
111
－1
1
－1
1
－1 －1 －1
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§4.5 图像分割 －边缘检测算子
索贝尔（Sobel）算子
－1
1
1 21
－2
2
－1
1
－1 －2 －1
拉普拉斯（Laplacian）算子（二阶导数算子）
01 0 1 －4 1 01 0
人工
机器智能
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图像处理三个层次
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§4.1 遥感图像处理的基本概念
－图像数字化
数字化概念 数学解释 分为两个过程：采样、量化
采样：空间坐标的离散化（x, y） 矩阵
量化：灰度值离散化过程（f） 灰度级：8比特量化 二值图像（0表示白色，1表示黑色）
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§4.2 图像变换
傅立叶变换（4学时） 图像变换共2次课（4学时）采用板书授课方式
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§4.5 图像分割
本节主要内容 图像分割概念及作用 区域分割（包括阈值分割与区域生长） 边缘检测（几种常用的边缘检测算子） Hough变换
教学要求 掌握阈值分割方法 掌握常用检测算子及各自特点 了解Hough变换方法
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00467
00LLL
11587
11LLL
f (x, y) 0 1 6 7 7 , g(xБайду номын сангаас y) 0 1 L L L
20766
20LLL
01564
01LLL
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§4.5 图像分割 －边缘检测算子
边缘检测原理
边缘是灰度值不连续的结果，可用导数检测出不连续性。
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第四章 遥感图像处理
图像处理的知识体系 本课主要内容
基本概念
（1） 1、图像模型
图像变换
（1） 2、图像数字化
图像增强
（0） 3、图像处理系统
图像恢复与重建（0） 4、常见图像格式
图像编码
（0） 本课重点内容
图像分割
（1）
目标表达和描述（2）
模式识别
（0）
光学图像/数字图像 采样/ 量化
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382256
灰度级的量化
图像灰度级
256 128 64 32 16 8 4 2
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§4.1 遥感图像处理的基本概念 －图像处理系统
数字图像处理系统由硬件和软件组成。
ERDAS IMAGING 文件管理、图像处理、校正、信息获取、变换 图像分类、专题图制作、与GIS系统的接口
原理：利用同一区域内象素具有相同或相似的属性
阈值分割法
1,若f (x, y) T
g(x, y) 0,若f (x, y) T
确定T的方法很多，最主要的方法是直方图法
区域增长法
以图像的某个像素为生长点，比较相邻像素的特征， 将特征相似的相邻像素合并为同一区域，以合并的像 素为新生长点，继续重复以上的操作，直到找不到符 合条件的像素为止。(4-连通与8-连通的概念)
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§4.5 图像分割 －基本概念
图像分割概念 把图像分割成许多感兴趣的区域与独立目标。
灰度、颜色、纹理
图像分割作用 1、从图像处理到图像分析的关键步骤 2、图像理解（计算机视觉）前期准备工作。
例子：
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遥感原理与应用
§4.5 图像分割 －区域分割
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§4.5 图像分割 －Hough变换
霍夫变换步骤（投票法）
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§4.5 图像分割 －边缘检测算子

标准梯度算子
f (x, y) [Gx ,Gy ]T
[f , f ]T x y
f x x f (x, y) f (x, y) f (x 1, y)
f y
y
f (x, y)
f (x, y)
111 1 －8 1 111
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§4.5 图像分割 －边缘检测算子
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§4.5 图像分割 －边缘检测算子
微分算子小结
标准梯度算子 用最近邻像素计算、无法抑止噪声
罗伯特算子
去噪效果差
Prewitt算子 Sobel算子
对水平/垂直方向响应强烈，可抑 止噪声，但检测边缘较宽
f (x, y 1)
标准梯度算子的模板表示方法
1、该方法有什
－1
－1 1
1
么缺点？ 2、如何解决？
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§4.5 图像分割 －边缘检测算子
罗伯特（Roberts）算子 Gr f (x, y) max{| f (x, y) f (x 1, y 1) |, | f (x 1, y) f (x, y 1|}
Laplacian算子
二阶微分算子，与方向无关，对细 线和孤立点检测效果较好，但存在 双像素边缘现象，双倍加强噪声。
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§4.5 图像分割
－Hough变换
直角坐标系中的一条直线对应极坐标中的一个 点，直角坐标系中一个点对应于极坐标中的一 条曲线，这种线到点的变换称为霍夫变换。
曲线1，3，5都过S点；曲线2，3，4过T点 11/13