遥感图像空间域增强处理实验报告

一、实验名称

遥感图像空间域增强处理

二、实验目的

对图像数据采用各种图形增强算法，提高图像的目视效果，方便人工目视解译、图像分类中的样本选取等，方便以后的图像解译。

学会使用ENVI软件对遥感影像进行分析增强处理，初步掌握各种图像增强方法，并对其结果进行比较，观察增强效果。

三、实验原理

空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像，包括直方图增强及邻域增强。

直方图增强主要有图像拉伸、图像均衡化以及直方图规定化。拉伸是最基本的图像处理方法，主要用于改善图像显示的对比度。如果拉伸后的图像不理想，可以

通过直方图均衡化做适当修改。

邻域增强主要通过定义卷积模板对图像进行滤波处理。卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像，可分为低通率波、带通滤波和高通滤波，还有增强图像

某些方向特征的方向滤波等。

四、数据来源

本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM影像，

投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经

度：113.11840。

五、实验过程

1、灰度拉伸

1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。

2）在图像的主菜单上单击ENHANCE菜单，在下拉菜单中选择INTERECTIVE STRETCHING 菜单，在弹出的对话框的主菜单上单击STRETCH_TYPE菜单。

3）线性拉伸：单击linear，再在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围，然后单击对话框上的APPLY按钮，图像显示为线性拉伸后的效果。如图所示：

4) 分段线性拉伸：单击Piecewise linear通过使用鼠标在输入直方图中放置几个

点交互地限定，各点之间的部分采用线性拉伸。如图所示：

5）高斯拉伸：选择Stretch_Type>Gaussian.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值，选择Options > SetGaussian Stdv。

6）平方根拉伸：选择Stretch_Type>Square Root. 输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值。

2、直方图均衡化

选择Stretch_Type > Equalization.输入直方图显示未被修改的数据分布。输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。

3、图像滤波

1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。

2）主菜单上选择Filter > Convolutions and Morphology。将出现Convolutions and Morphology Tool 对话框。

3）选择Convolution >滤波器类型（滤波类型有：高通、低通、拉普拉斯、方向、高斯高通、高斯低通、中值、Sobel、Roberts、用户自定义滤波）。对图像进行滤波处理。

（1）高通：

（2）低通

（3）拉普拉斯

（4）Roberts

六、实验结果与分析

生成结果如上图，在直方图增强中，采用了线性拉伸，分段线性拉伸，高斯拉伸，均衡化，平方根非线性拉伸以及直方图均衡化等方法，可以明显看到不同方法下图像灰度的变化。在图像滤波实验中，采用了高通、低通等方法对图像进行处理。对比实验结果可以发现图像平滑主要是为了抑制图像中的噪声，改善图像质量的一种处理。而图像锐化是突出图像中的地物边缘、轮廓或线状目标，也成为边缘增强处理。

七、实验心得与体会

本次实验报告包含第二次上机的直方图增强部分以及第三次上机的卷积滤波部分，通过空间域增强的上机实验，更深入地了解了空间域增强处理含义和作用，初步掌握了了不同增强下的作用效果，个人感觉针对不同的图像以及应用选取合适的增强方法是比较重要的，需在以后的学习中多加积累。