遥感原理实验报告2遥感图像处理

《遥感原理》
实验报告
实验名称：遥感图像处理
专业：地理信息科学
学号：
姓名：
指导老师：
1、实验目的
（1）了解彩色的基本特性和相互关系；掌握三原色及其互补色，掌握加色法；
（2）学习掌握图像直方图变化与图像亮度变化的关系；掌握图像线性拉伸的方法和过程；
（3）理解遥感图像彩色合成的基本原理；掌握选用不同的合成方案产生不同的合成效果的方法，从而达到突出不同目标地物的目的；
（4）了解空间滤波的操作过程和空间滤波对图像产生的效果；
（5）了解并掌握K-L变换的过程和方法；进一步理解K-L变换产生的处理效果和处理意义；
（6）了解和掌握缨帽变换的过程和处理效果；
（7）了解和掌握彩色空间变换的过程和方法。

2、实验材料
Photoshop CS6、ENVI5.1、CAI软件和光盘文件
3、实验内容与过程
3.1 遥感图像的光学合成原理
彩色的基本特性：明度、色调和饱和度为彩色的基本特性。

明度是指色彩的明亮程度，是人眼对光源或物体明亮程度地感觉，彩色光亮度越高，人眼感觉就越明亮，即有较高的明度。

明度的高低取决于光源光强及物体表面对光的反射率。

色调是色彩彼此相互区分的特性，色调取决于光源的光谱组成和物体表面的光谱反射特性。

饱和度是色彩纯洁性，取决于物体表面反射光谱的选择性程度，反射性光谱越窄，即光谱的选择性越强，彩色的饱和度就越高。

明度、色调和饱和度三者的关系可以用颜色立体来表述。

非彩色，即黑白色只用明度描述，不使用色调、饱和度。

红橙黄绿青蓝紫各种颜色组成彩图。

在遥感上，彩色图比非彩色图较易识别地物。

白色、黑色和各种灰色组成黑白图象，当物体对可见光的各个波长的反射无选择性时，表现为黑色或灰色。

3.2 遥感图像的线性拉伸
打开ENVI>点击菜单栏的“Custom Stretch”按钮>选择”Linear”等进行线性拉伸；
或者直接在菜单栏上选择“Linear”“Linear2%”“Linear5%”原图：
线性拉伸后：
Linear:
Linear 1%:
当拉伸效果为1%时，显示效果得到了很大改善。

随着Linear的%从0到1，Stretch R G B 的范围相应减小，而图像显示效果也更加明显。

3.3 图像直方图变化与图像亮度变化的关系
3.3.1利用Photoshop软件
在Photoshop软件中，有多个模块可进行图像增强处理，本实习以如下两个模块进行图像的拉伸：
（1）应用“色阶”模块进行直方图的拉伸
说明：通过将“色阶”输入滑块移到直方图两端的第一组像素上，也可以设置图像中的高光和暗调。

这样做是将这些像素（即每个通道中的最暗和最亮像素）映射为黑色和白色，以扩大图像的色调范围。

其他通道中的相应像素会按比例进行调整以避免改变色彩平衡。

a. 进入Photoshop界面；
b. 从主菜单”文件”>”打开”，选择实习CAI中“实习图像”目录下的“B.BMP”并打开文件，屏幕上则显示出B的图像；
c. 从菜单“图像”>“调整”>“色阶”，进入色阶对话框，“色阶”对话框显示的是所打开图像的直方图，直方图整体偏向较暗的一侧，因为B.BMP为单通道图像，对话框中“通道”框为“RGB”，“输入色阶”框为“0”、“1.00”、和“255”；
d. 将直方图下面的滑块向左拖移，拖移时，“输入色阶”框中的数字会发生变化，使其变成“2.03”，图像被整体拉伸了；
e. 点击“确定”按钮
f. 从菜单“文件”>“储存为”，输入文件名为“A”，并单击“保存”；
g. 从菜单“图像”>“调整”>”色阶”观察图像直方图的变化。

（2）应用“曲线”模式进行图像拉伸
说明：与“色阶”一样，“曲线”允许调整图像的色调范围。

但是它不是只使用三个变量（高光、暗调和中间调）来进行调整的，也可以调整0~255范围内的任意点，同时又可保持15个其他值不变。

也可以使用“曲线”对话框中的“任意图”选项，通过拖移来绘制一个色调曲线，此功能产生出多种有趣的色调和色彩效果。

a. 进入Photoshop主界面；
b. 从主菜单“文件”>“打开”，选择“实习图像”目录下的B.BMP图像并打开文件，屏幕上则显示出B图像；
c. 从菜单“图像”>“调整”>“曲线”，进入“曲线”对话框，对话框显示的是输入与输出图像的色调变换曲线，将曲线左侧（第一个网格的右上角）向上提，移动曲线，观察图像变化。

原图：
变化后：
可以观察到：当把左下角的曲线向上提之后，图像明显变亮，从而产生对比度变化，图像因此产生不同的色调和色彩效果。

3.3.2 利用ENVI
第一步：对影像进行Decorrelation Stretch转换，即色彩拉伸，具体步骤如下。

第二步：将完成好的影像与原始图像进行对比，对比图如下。

第三步：对影像进行图片拉伸，具体步骤和对比图如下。

第四步：对影像进行饱和度拉伸，具体步骤和对比图如下。

3.4遥感图像增强中彩色合成
对影像进行synthesis color转换，即彩色合成，具体步骤如下。

图像对比如下：
3.4 遥感图像变换中滤波
对软件进行filter即滤波的处理实习，具体步骤如下。

第一步，打开右侧Toolbox工具栏里的Filter工具栏，选择Convolutions and Morphology Tool卷积工具
第二步，选择Convolution中的Median中值滤波选项
处理前后图像对比如下：
3.5 遥感图像变换中主成分分析（K-L变换）
对软件进行K-L变换，具体步骤如下：
打开Toolbox工具栏中的Transform，然后选择PCA Rotation中的Forward PCA Rotation new statistics and rotate选项
处理前后图像对比如下：
主成分前后的统计对比，单击Statistics>Compute Statistics进行统计，如下所示：
3.6 遥感图像变换中缨帽变换（K-T变换）
第一步：具体步骤如下，效果图如下。

刚开始弄错了遥感图像导致无法转换成功
Problem:File does not contain proper bands to perform tasseled cap calculation. 换了Landsat卫星影像后就解决了此类问题
以下是缨帽变化前后图像对比：
从左到右从上到下依次代表亮度、绿度、湿度，且越亮的地方，所代表的的意义越大，例如：越亮越绿越高等。

3.7 遥感图像变换中HIS彩色空间变换
第一步：加载一副影像，在窗口中展示出来。

第二步：对影像进行HVS色彩转换，具体步骤如下。

打开Toolbox工具栏中的Transform，点击Colot Transfroms
第三步：将转换后的影像在新窗口打开，将两幅图进行对比。

图一：
第四步：对原始影像进行HLS的色彩转换，具体步骤如下。

第五步：将原始影像和转换后的影像进行对比如图一所示，将HLS HSV转换后的影像进行对比如图二所示。

图二：
第六步：对影响进行USGS Munsell的色彩变换，具体步骤如下
第七步：将转换后的影像和原始影像进行对比，如下图所示。

4、心得体会
通过本次实验我基本掌握了使用多个软件进行遥感图像处理的不同方法，其中使用最多的是ENVI。

遥感图像光学处理的目的是通过光学手段增强目标地物的影像差异或影像特征，将目标地物从环境背景信息中突出出来，从这一部分我了解到了彩色基本特性、互补色、彩色正负片等基本概念。

而在遥感图像增强这一部分，我则是利用Photoshop和ENVI两个软件进行操作理解的。

图像增强的目的是改善图像显示的质量，使利于图像信息的提取和识别。

在方法上通过突出重要信息，去除不重要或不必要信息来实现的。

直方图是以统计图的形式表示图像亮度值与像元数之间的关系，直方图形态分布可反映图像的质量，因此可以通过改变直方图形态改变直方图的质量，可以通过调整数字图像的直方图，进行像元亮度值之间的数学运算或数学变换达到图像增强的目的。

常见的图像增强的方法有：对比度变换、彩色增强、滤波等，对比度大，反映图像的亮度值变化范围大，目标地物被识别的可能性就大，反之目标与背景难以区别，识别的可能性就小。

进行对比度扩展的主要方法有线性变换或非线性变换、直方图调整等。

彩色合成的方案选择十分重要，它决定了彩色影响能否显示较丰富的信息或突出某一方面的信息。

后面的遥感图像变换我觉得是着重于操作的部分，比如缨帽变换展现的三个波段我可以利用波段合成单独观察亮度图或者移除图像重新导入选择亮度图部分展示两种方法，还有K-L变换以及彩色空间变换等相对于操作更加重要的是对实验原理的了解，会操作了操作起来也很简单，但是理解并不是那么容易的事情。

总之，在这次实验中，我学会了多学多问以及考虑问题要从多角度掌握，希望在接下来的实验中再接再厉。