envi-9图像增强处理和矢量化
ENVI图像增强实验：
ENVI 图像增强及变换实验指导书：一、打开 .img 文件1．从 Windows 任务栏选择：Start > Programs > ENVI 3.2 > ENVI 3.2 。
当程序成功地载入和运行时，出现ENIV 主菜单。
2．选择File > Open Image File.当出现 Enter Data Filename 对话框，点击文件名，再点击“OK”或“Open”以打开选择的文件。
如： can.img，此时会显示 Available BandsList 窗口.二、显示单波段的灰白影像和多波段的彩色影像显示一幅灰阶图象3．从 Available Bands List 内，选择“Gray Scale 切”换按钮。
4．5．点击需要的波段名，它将显示在一个标签为“Selected Band:的”小文本框中。
在窗口底部点击“Load Band”，来导入波段到显示，并出现一个图像窗口和相应的缩放 /滚动窗口。
显示一幅彩色合成图象1.从 Available Bands List 内，选择“ RGB Color ”切换按钮。
2.在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名（或在每个R、G 或 B 波段使用切换按钮）。
3.一旦波段名导入到标签为“ R:、”“ G:、”“ B: ”的文本框中，点击“Load RGB”来显示彩色合成图像。
ENVI 用 2% 的系统默认线性拉伸值来显示所有图像。
三、图像增强：在灰阶影像和彩色影像上分别利用主窗口的菜单enhance选项下的linear、linear0-255、linear2％、 gaussian、Equalization、squareroot 各种增强方式的效果，以及熟练掌握并理解interactive stretching 操作和意义。
四、图像变换：Band Ratios ( 波段比 )1 选择T ransforms > Band Ratios。
Envi图像增强与变换
实验二ENVI图像增强与变换实验指导实验目的：通过上机操作，了解图像增强、图像变换几种遥感图象处理的过程和方法，加深对图象增强与变换处理的理解，熟悉ENVI软件中图像增强与变换的一些方法。
基础理论回顾与ENVI图像增强与变换预览：1.图像增强与变换的目的：图像增强的目的在于改善图像的显示质量，提高图像目视效果，突出所需要的信息，为进一步遥感目视判读做预处理工作。
2.图像增强的方法：3.实验内容：●影像融合：HSV变换融合、主成分变换融合●裁剪影像（以下实验的影像数据）●NDVI指数的计算●纹理分析●快速傅立叶滤波实验数据：影像融合：SPOT5全色影像（2_5_SPOT5）和多光谱影像(10_SPOT5）：表1 SPOT5 XI卫星有关参数介绍空间分辨率全色：2.5m（星下点）多光谱：10m（星下点）光谱响应范围全色：480-710nm1：790-890nm 近红外2：610-680nm 红波段3：500-590nm 绿波段4：1580-1750nm 短波红外其他实验：实验一几何配准后影像。
ETM+多波段数据：图 1实验方法与步骤：一、影像融合1.HSV融合ENVI中的融合方法：图2使用HSV融合可以进行RGB图像到HSV色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，并自动将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB色度空间。
输出的RGB图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
1.从ENVI主菜单中，选择File →Open Image File 把SPOT5全色影像（2_5_SPOT5）和多光谱影像(10_SPOT5）都加载到可用波段列表中：图 32.从ENVI主菜单中，选择Transform → Image Sharpening → HSV，开始进行多光谱影像和全色影像的HSV 变换融合。
3.在Select Input RGB Input Bands对话框中，分别选择多光谱影像（10_SPOT5）影像的波段1、波段2和波段3，然后点击OK：图 44.打开High Resolution Input File（输入高分辨率数据）对话框，在Select Input Band列表中选择SPOT5全色影像（2_5_SPOT5），点击OK：图 5至此，完成了HSV变换融合的数据输入工作。
ENVI初步学习和影像增强处理
《遥感原理与应用》课程上机班级：地理信息系统2008-1班学号：07082951姓名：许冬ENVI初步学习和影像增强处理一、实习目的通过对ENVI软件的初步学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能，加深多所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。
对于影像增强需要掌握直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较，理解直方图所反映的图像性质；了解图像增强和滤波的多种方法，掌握直方图均衡、分段线性拉伸、密度分割、平滑、锐化、边缘增强的方法；通过图像增强和滤波多种方法的实习，掌握改善遥感图像视觉效果的有效方法。
二、实验数据介绍本次实习的数据为ENVI4.7自带的数据:xudong.img三、实验过程(一)初步学习：遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示。
加载实验数据：xudong.img并显示遥感影像1．图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。
从Header Info对话框里，可以点击Edit Attributes下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。
这些参数包括波段名、波长、地图信息等。
2.图像的存取File>Open Image File.打开任何文件，可用波段列表自动地出现。
ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。
3.要选择当前活动显示:从"Available Bands List"内，点击“Display#1”按钮菜单，再从列表中选择所需要的显示。
要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display”。
点击“Load Band”或“Load RGB”,以把选定的波段导入选定的显示。
灰度图像和彩色图像的显示ENVI:File>>Open Image>>Available Bands List中选择Gray Scale或RGB Color模式。
envi图像处理基本操作
使用ENVI进行图像处理主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。
分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。
咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？1、图像合成对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。
对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。
（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。
SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。
操作过程以中巴资源卫星影像为例中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。
在ENVI中的操作如下：（1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。
（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。
（3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff）即可得到我们需要的彩色图像。
2、图像裁减有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。
如在出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。
裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。
一般分为两种：指定围裁减、不指定围裁减。
不指定围裁减在ENVI中的操作如下：（1）首先将感兴趣区存为AOI文件file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。
在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。
ENVI初步学习和影像增强处理
ENVI初步学习和影像增强处理ENVI初步学习和影像增强处理一、实习目的通过对ENVI 软件的初步学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能，加深对所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。
对于影像增强需要掌握直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较，理解直方图所反映的图像性质；了解图像增强和滤波的多种方法，掌握直方图均衡、分段线性拉伸、密度分割、平滑、锐化、边缘增强的方法；通过图像增强和滤波多种方法的实习，掌握改善遥感图像视觉效果的有效方法。
二、实验数据介绍本次实习的数据为landsat7 ETM:yaoyifei.img。
三、实验过程图像增强处理1．空间域增强1.1点运算步骤：打开一个多光谱图像，在主图像窗口中，选择Ehance->Interactive stretching,打开交互式直方图拉伸操作对话框。
1.1.1 Linear线性拉伸步骤：选择Streth_Type->Linear，然后选择Options->Auto Apply，打开自动应用，如图1.1.1-1所示。
注：设定拉伸范围，使用鼠标移动直方图的白色垂直线虚线即可，或者在Streth 中输入DN值或者百分比。
图1.1.1-1 Linear线性1.1.2 Piecewise linear步骤：选择Streth_Type-> Piecewise linear，然后选择Options->Auto Apply，打开自动应用，如图1.1.2-1所示。
注：在直方图的任意位置点击鼠标中键，即可以增加一个节点；使用鼠标移动直方图的白色垂直线虚线即可移动点的位置；删除点单击鼠标右键。
图1.1.2-1 Piecewise linear1.1.3 Gaussian步骤：选择Streth_Type-> Gaussian，然后选择Options->Auto Apply，打开自动应用，如图1.1.3-1所示。
envi图像增强处理和矢量化
添加属性字段面板（Attributes Initialization面板），见下图。 • 在Attributes Initialization面板中，添加以下字段信息：
1、图像增强处理
第一步、生成波段及组建多波段数据文件
1. 打开一幅经过几何校正的TM影像，影像上植被覆盖面积大。 2. 在主菜单中，选择Transforms-> Principal Components ->Forward PC
Rotation-> Compute New Statistics and Rotate，对TM影像主成份分析。 3. 在主菜单中，选择Transforms->NDVI，计算TM影像的NDVI，输出浮点型
遥感图像处理-9
北京大学深圳研究生院
1、图像增强处理
对图像数据采用各种图形增强算法， 提高影像的目视效果，方便人工目视解 译、图像分类中的样本选取等。图像增 强的主要目的是增强图像，以便处理结 果图像比原图像更适合于特定的应用要 求。
1、图像增强处理
❖ 图像变换
▪ 主成分（PCA）
▪ 独立主成分
析结果，单击Spectral Subset按钮，只选择第一主成份分量。 7. 单击Import File按钮，在Layer Stacking Input File选择框中选择NDVI。 8. 选择Inclusive（并集），另外Exclusive选择是各个波段间的交集。 9. 选择输出路径及文件名，像元大小和地图投影参数按照默认从输入图像中
• 选择Mode-> Intelligent Digitizer Parameters，打开智能矢量化 参数设置面板，见下图，下面设置几个参数。
ENVI软件中矢量数据的处理方法与技巧
ENVI软件中矢量数据的处理方法与技巧ENVI软件中矢量数据的处理方法与技巧矢量图层编辑1）在Vector Parameters对话框中，点击矢量层，然后选择Mode → Edit Existing Vectors。
2）在主影像窗口中，点击在上一节中所生成的某个多边形。
a)该多边形就会高亮显示出来，并且多边形的节点会标记成钻石形。
当矢量被选定，就可以进行如下的修改：3）单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择Delete Selected Vector，删除整个多边形。
4）单击节点，并拖曳到新的位置来移动节点。
5）单击鼠标右键，选择Accept Changes保存修改并重新绘制多边形。
6）通过点击鼠标中键或在右击显示的快捷菜单中选择Clear Selection，退出修改，不进行任何变动。
7）要在多边形中添加或删除节点，可以在右击显示的快捷菜单中按如下步骤进行选择：i.要添加一个节点，右击并选择Add Node，然后将该节点拖曳到一个新的位置。
ii.要删除节点，单击节点，然后从快捷菜单中选择Delete Node。
iii.要改变每次添加的节点数，右击选择Number of Nodes to Add。
在对话框中，输入节点的数目。
iv.要删除一系列的节点，用右键点击该范围内的第一个点，然后选择Mark Node。
再用右键点击该范围的最后一个点，再次选择Mark Node。
最后，右击选择Delete Marked Nodes即可。
8）结束这一部分，从ENVI主菜单中选择Window → Available Vectors List，然后在显示的可用波段中选择新创建的矢量层，并点击Remove Selected来删除它们。
注意不要删除vectors.shp矢量层，后面还会用到的。
屏幕数字化1）从Vector Parameters对话框中选择File → Create New Layer来创建一个新的矢量层。
ENVI(图像裁切、图像增强、分类等)
ENVI（The Environment for Visualizing Images）,由美国系统研究公司（Research System INC.）开发。
一. 界面系统介绍1. 主菜单：菜单项，File、Basic Tool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍）2. Help 工具的使用3. 主菜单设置（preferences）：内存设置二. 文件的存取与显示1．图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。
1）主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。
主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。
该"Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。
2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。
只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。
滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg 文件中被设置并且可以被修改。
3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。
缩放系数（用户自定义）出现在窗口标题栏的括号中。
2．图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。
从Header Info 对话框里，你可以点击Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。
这些参数包括波段名、波长、地图信息等。
3．图像的存取File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。
影像配准及矢量化实验报告
影像配准及矢量化实验报告影像配准及矢量化实验报告引言在地理信息系统（GIS）和遥感领域，影像配准和矢量化是两项重要的技术。
影像配准是指将不同时间或不同传感器获取的影像进行对齐，以实现准确的地理位置信息。
而矢量化是将影像中的特征提取并转化为矢量数据，以便进行进一步的分析和应用。
本实验旨在探索影像配准和矢量化的方法，并评估其准确性和适用性。
实验方法1. 影像配准1.1 选择两幅不同时间拍摄的卫星影像，分别为A影像和B影像。
1.2 使用影像处理软件，如ENVI或ArcGIS，进行影像配准操作。
1.3 选择合适的配准方法，如地面控制点配准或特征点匹配配准。
1.4 根据配准方法的要求，选择地面控制点或特征点，并进行配准操作。
1.5 检查配准后的影像是否对齐准确，如有需要，可以进行微调。
2. 影像矢量化2.1 选择配准后的影像，作为矢量化的基础。
2.2 使用矢量化软件，如ArcGIS或QGIS，进行影像矢量化操作。
2.3 根据需要选择矢量化的目标，如道路、建筑物或水体等。
2.4 使用合适的工具和算法，将影像中的特征提取为矢量数据。
2.5 检查矢量化结果的准确性，并进行必要的修正和调整。
实验结果1. 影像配准经过配准操作，A影像和B影像成功对齐，准确度达到了预期的要求。
通过对比配准前后的影像，可以清晰地观察到地物位置的变化和演变。
这对于环境监测、城市规划和农业管理等领域具有重要的应用价值。
2. 影像矢量化影像矢量化操作成功地将影像中的特征提取为矢量数据。
通过对矢量化结果的分析，我们可以得到道路、建筑物和水体等地物的准确位置和形状信息。
这对于城市规划、交通管理和水资源管理等方面具有重要的意义。
讨论与总结影像配准和矢量化是GIS和遥感领域中常用的技术，其应用范围广泛且具有重要意义。
通过本实验的操作和结果，我们可以得出以下几点结论：首先，影像配准是实现不同时间或不同传感器影像对齐的重要步骤。
合适的配准方法和准确的控制点选择对于配准结果的准确性至关重要。
卫星遥感影像处理的常用方法
卫星遥感影像处理的常用方法随着卫星遥感技术的不断发展和应用，卫星遥感影像处理已经成为了解地球表面特征和环境变化的重要手段。
在这个过程中，常用的方法及算法起到至关重要的作用。
本文将介绍几种常见的卫星遥感影像处理方法，包括图像增强、分类与识别、变化检测、目标提取等。
一、图像增强图像增强是改进和优化遥感影像质量的一种方法。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
直方图均衡化通过对图像的灰度直方图进行调整，使得图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度。
滤波方法通过对图像的像素值进行平滑或增强，使图像更加清晰和易于分析。
拉普拉斯变换则用于边缘检测，通过计算图像中像素灰度的二阶导数，实现对图像边缘的提取。
二、分类与识别分类与识别是卫星遥感影像处理中的一个重要环节。
它可以将遥感影像中的像素分为不同的类别，从而实现对地面特征的解译和分析。
常用的分类与识别方法包括监督分类、非监督分类和目标识别等。
监督分类是根据已知类别的训练样本进行分类，其分类准确度较高。
非监督分类是根据像素之间的相似性进行分类，但需要人工干预进行分类结果的解释。
目标识别则是通过特定的算法和规则，自动提取出遥感影像中的目标对象。
三、变化检测变化检测是比较两幅或多幅遥感影像之间的差异，以检测出地表特征和环境变化的方法。
常用的变化检测方法包括基于差异图的像素级差异检测、基于时间序列的统计分析以及基于分类方法的变化检测等。
像素级差异检测是通过计算两幅影像中像素灰度的差异值，来获得地表特征的变化信息。
时间序列分析则是基于多幅影像的时间序列数据进行统计分析，以检测出地表特征的长期变化趋势。
基于分类方法的变化检测则是通过对两幅影像进行分类，从而实现对影像中的变化区域的提取。
四、目标提取目标提取是将图像中的目标对象从背景中分割和提取出来的方法。
常用的目标提取方法包括基于阈值分割、基于纹理分析和基于形态学运算等。
阈值分割是通过设定不同的阈值来将影像中的目标与背景分离，但其结果受噪声的影响较大。
ENVI遥感图像增强处理
ENVI遥感图像增强处理任务五图像增强⽬录1.空间域增强处理 (1)1.1卷积滤波 (1)2.辐射增强处理 (2)2.1交互式直⽅图拉伸 (2)3.光谱增强处理 (4)3.1波段⽐的计算 (4)3.2⾊彩空间变换 (5)3.3NDVI计算 (6)4.傅⾥叶变换 (6)4.1快速傅⾥叶变换 (6)4.2定义FFT滤波器 (7)4.3反向FFT变换 (8)5.波段组合 (8)5.1RGB合成显⽰ (8)图像增强的主要⽬的是提⾼图像的⽬视效果，以便处理结果图像⽐原图像更适合于特定的应⽤要求，⽅便⼈⼯⽬视解译、图像分类中的样本选取等。
ENVI图像增强的内容主要包括：●空间域增强处理●辐射增强处理●光谱增强处理●傅⾥叶变换●波段组合1.空间域增强处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。
1.1卷积滤波卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。
它们的核⼼部分是卷积核，ENVI提供很多卷积核，包括⾼通滤波、低通滤波、拉普拉斯算⼦、⽅向滤波、⾼斯⾼通滤波、⾼斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts，还可以⾃定义卷积核。
使⽤数据：lena.jpg具体操作：通过尝试ENVI提供的各种图像增强算⼦，观察⽐较图像增强的效果。
（1）打开图像⽂件lena.jpg。
（2）在主菜单中，选择Filter→Convolutions and Morphology。
（3）在Convolutions and Morphology Tool中，选择Convolutions→滤波类型。
（4）不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数：●Kernel Size（卷积核的⼤⼩）卷积核的⼤⼩，以奇数来表⽰，如3×3、5×5等，有些卷积核不能改变⼤⼩，包括Sobel和Roberts。
●Image Add Back（输⼊加回值）将原始图像中的⼀部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性。
[工程科技]envi中图像增强
![[工程科技]envi中图像增强](https://img.taocdn.com/s3/m/4d057b34580102020740be1e650e52ea5518ce8c.png)
第四章 图像增强图像增强处理的目的，是突出图像中的有用信息，扩大不同影像特征（例如灰度或不同的颜色）之间的差别，以便提高对图像的解译和分析能力，使之更适合实际应用。
图像中的各种信息或影像特征是由亮度值或灰度的差别反映出来的，因而最基本的增强方法是扩大不同亮度值之间的差别，一般多达到256个等级，而人眼能够识别的灰度等级比这个数目要小得多。
因此，增强是相对的和有选择性的，就是说用某种方法增强某些信息的同时，另一些信息实际上被压缩了。
图像增强处理方法的选择和应用，取决于研究的对象、目的和要解决的问题以及图像本身的信息特征。
一种增强处理方法的效果与图像的数据特征（如统计特征、空间频谱特征等）有直接关系。
图像增强处理有多种不同的方法，根据增强的目的不同可选择不同的方法。
增强的目的有：改变灰度等级．提高对比度；消除噪声．平滑图像;突出边缘，锐化图像；形成彩色图像；减少波段图像个数（特征选择），突出某些信息特征。
可以选择的增强技术主要有。
空间域（又称图像域）增强、频率域增强、彩色增强及多光谱图像增强等。
4.1灰度变换 对比度增强是增强技术中比较简便但又十分重要的一种方法。
这种处理只是逐点修改输入图像中每一像素的灰度，图像中各像素的位置并不改变，是一种输入与输出像素间一对一的运算，是一种点运算。
4.1.1 线性变换 为了改善图像的对比度，作像元灰度值的变换，如果变换函数是线性的就称为线性变换。
如图4-1所示，变换前图像对比度较差，灰度范围窄，表示在X a 轴上最小灰度值为1a ，最大灰度值为2a ，变换后图像对比度提高、灰度范围扩大，表示在x b 轴上，最小值为1b ，最大值为2b 。
因为变换关系是直线，变换方程可写为：()],[],,[2121121121b b x a a x a a a x b b b x b a a b ∈∈−−=−−于是111212)(b a x a a b b x a b+−−−=通过直线方程（4-1）可以把[1a ，2a ]范围内任一a x 值交换成b x，从而使原来较窄的直方图（图4-1b ）变化成范围较宽的直方图（图4-1c ），有时称之为直方图拉伸。
利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告
遥感图像处理实习报告实验内容：影像融合与增强班级：测绘1102班学号： 1110020213姓名：指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮西安科技大学测绘科学与技术学院二零一三年一月实习三影像融合与增强一、实习内容：1.掌握ENVI中各种影像融合方法，并比较各方法的优缺点；2.熟悉ENVI图像增强操作；3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。
二、实习目的：1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点；2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较；3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作；4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。
三、实习步骤：1.图像融合：三波段融合：HSV和Color Normalized (Brovey)变换：1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中；2）选择多光谱3,2,1波段（可以根据需要选择）对应R，G，B，点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1；3）在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV；4）在Select Input RGB Input Bands对话框中，选择Display #1，然后点击OK。
5）从High Resolution Input File对话框中选择全色影像，点击OK。
6）从HSV Sharpening Parameters对话框中，选择重采样方法，并输入输出路径和文件名，点击OK。
即可完成HSV变换融合；与上述方法类似，选择Transform → Image Sharpening → Color Normalized (Brovey)，使用Brovey进行融合变换。
多光谱融合：Gram-Schmidt、主成分（PC）和color normalized (CN)变换三种方法操作过程基本类似，下面以Gram-Schmidt为例：1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中；2 在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening →Schmidt Spectral Sharpening；3）在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File对话框中选择资源三号多光谱影像，在Select High Spatial Resolution Pan Input Band对话框中选择全色影像，点击OK。
ENVI_遥感_图像增强转换处理
ENVI_遥感_图像增强转换处理以下实验使用can-tmr.img影像一．图像增强转换处理1．Principal Component Analysis (主成分分析) 主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。
这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。
ENVI 能完成正向的和逆向(正向的PC 旋转)正向的PC 旋转用一个线性变换使数据差异达到最大。
当你运用正向的PC 旋转时，ENVI 允许你计算新的统计值，或将已经存在的统计项进行旋转。
输出值可以存为字节型、浮点型、整型、长整型或双精度型。
你也可以基于特征值抽取PC旋转输出的部分内容，生成只有你需要的PC波段的输出。
一旦旋转完成，将会出现PC特征值图。
显示出每一个输出的PC 波段的差异量。
PC 波段将显示在Available Bands List 中。
Compute New Statistics and Rotate (计算新的统计值和旋转) 这一选项用于计算数据特征值、协方差或相关系数以及PC 正向的旋转。
1 选择Transforms > Principal Components > Forward PC Rotation > Compute New Statistics and Rotate.2 出现Principal Components Input File 对话框时，选择输入文件或用标准ENVI 选择程序建立子集。
3 出现Forward PC Rotation Parameters 对话框时，在“Stats X/Y Resize Factor” 文本框键入小于1 的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样。
键入一个小于1 的调整系数，以提高统计计算的速度。
例如，在统计计算时，用一个0.1 的调整系数将只用到十分之一的像元。
4 若需要，键入一个输出统计文件名。
ENVI基本影像处理流程操作
1.1ENVI简介—NITF—数据支持扩展模块 ——NITF
•读写、显示标准NITF格式文件 •JPEG2000编码压缩NITF格式文件 •支持NITF2.0、NITF2.1和NSIF1.0之间的转换 •读写从商业卫星、NCDRD和 第二图像格式（ NSIF）中获得
政府标准数据 •广泛支持NSDE的分类或未分类的TREs，也 包括自定义的
1.快速认识 ENVI
•1.1 ENVI简介 •1.2 安装目录结构 •1.3 栅格文件系统和储存 •1.4 数据输入 •1.5 数据显示 •1.6 常见系统设置
1.1ENVI简介——ENVI/IDL体系结构
扩展模块 主模块 开发语言
Atmospheric Correction
大气校正模 块
Feature Extraction
ENVI基本影像处理流程操 作
邓书斌 E-mail:dengsb@ ESRI中国（北京）有限公司 遥感事业部
主要内容
• 1.快速认识ENVI • 2.影像一般预处理 • 3.影像信息基本提取方法 • 4.制图与三维可视化
遥感图像处ห้องสมุดไป่ตู้的一般流程
数据的输入输出 图像显示与分析 图像预处理（几何纠正、融合、镶嵌等） 影像信息提取（人工解译、自动分类、特征提取、动态检测等） 专题制图/三维可视化分析（集成GIS现有数据) 成果报告（GIS分析/共享）
SRF
GeoTIFF HDF
MAS-50 MRLC (.dda)
TIFF
1.5 数据输入——特定数据的打开
• 对于特定的已知文件类型，利用内部或外部 的头文件信息 通常会更加方便。使用 Open External File 选项，ENVI 能够读取一些标准 文件类型的若干格式，包括精选的遥感 格式、 军事格式、数字高程模型格式、图像处理软 件格式 及通用图像格式。ENVI 从内部头文 件读取必要的参数，因 此不必在Header Information对话框中输入任何信息。
Envi图像增强与变换
实验二ENVI图像增强与变换实验指导实验目的：通过上机操作，了解图像增强、图像变换几种遥感图象处理的过程和方法，加深对图象增强与变换处理的理解，熟悉ENVI软件中图像增强与变换的一些方法。
基础理论回顾与ENVI图像增强与变换预览：1.图像增强与变换的目的：图像增强的目的在于改善图像的显示质量，提高图像目视效果，突出所需要的信息，为进一步遥感目视判读做预处理工作。
2.图像增强的方法：3.实验内容：●影像融合：HSV变换融合、主成分变换融合●裁剪影像（以下实验的影像数据）●NDVI指数的计算●纹理分析●快速傅立叶滤波实验数据：影像融合：SPOT5全色影像（2_5_SPOT5）和多光谱影像(10_SPOT5）：表1 SPOT5 XI卫星有关参数介绍空间分辨率全色：2.5m（星下点）多光谱：10m（星下点）光谱响应范围全色：480-710nm1：790-890nm 近红外2：610-680nm 红波段3：500-590nm 绿波段4：1580-1750nm 短波红外其他实验：实验一几何配准后影像。
ETM+多波段数据：图 1实验方法与步骤：一、影像融合1.HSV融合ENVI中的融合方法：图2使用HSV融合可以进行RGB图像到HSV色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，并自动将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB色度空间。
输出的RGB图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
1.从ENVI主菜单中，选择File →Open Image File 把SPOT5全色影像（2_5_SPOT5）和多光谱影像(10_SPOT5）都加载到可用波段列表中：图 32.从ENVI主菜单中，选择Transform → Image Sharpening → HSV，开始进行多光谱影像和全色影像的HSV 变换融合。
3.在Select Input RGB Input Bands对话框中，分别选择多光谱影像（10_SPOT5）影像的波段1、波段2和波段3，然后点击OK：图 44.打开High Resolution Input File（输入高分辨率数据）对话框，在Select Input Band列表中选择SPOT5全色影像（2_5_SPOT5），点击OK：图 5至此，完成了HSV变换融合的数据输入工作。
envi图像处理基本操作
使用ENVI进行图像处理主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。
分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。
咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？1、图像合成对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。
对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。
（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。
SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。
操作过程以中巴资源卫星影像为例中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。
在ENVI中的操作如下：（1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。
（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。
（3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff）即可得到我们需要的彩色图像。
2、图像裁减有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。
如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。
裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。
一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。
不指定范围裁减在ENVI中的操作如下：（1）首先将感兴趣区存为AOI文件file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。
在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。
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1、图像增强处理
1. 在主菜单中，选择Basic Tools->Statistics->Compute Statistics，选择在第一步中合成多波段文件作为统计文件。 2. 在Compute Statistics Parameters面板中，选择Covariance （协方差），选择Out to Screen，直接在窗口中显示统计结 果。 3. 在显示统计结果窗口中，找到相关系数项目（Correlation）， 见下图。 4. 分析统计结果可以得到以下结论：TM1~3波段具有很高的相 关系数，TM4波段比较独立，TM5波段和TM7波段相关性较高。 因此，通过相关分析拟选择ＴＭ1、ＴＭ４和ＴＭ7。上面提 到，判断波段组合最佳效果信息量不是第一因素，下面从视觉 效果和ＲＧＢ彩色合成来进一步分析最佳波段组合方案。 5. 在波段列表中，选择RGB Color，分别选择PC1、ENVI和 TM1合成RGB，选择PC1、ENVI和TM7合成RGB彩色图像， 查看结果。
2、影像矢量化
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1 屏幕数字化 将一幅影像作为底图（6-监督与非监督分类\数字化\ 0826_ms.img），在上面绘制点、线、面要素，是影像解译的 主要方式，ENVI还提供智能矢量化工具（Intelligent Digitizer）。下面介绍其操作过程。 打开0826_ms.img影像数据，并在Display中显示。 在主图像窗口中，选择Overlay->Vector，打开Vector Parameters面板，见下图。 在Vector Parameters面板中，选择File->Create New Layer， 在打开的New Vector Layer Parameters对话框中，输入新矢 量层的名字，保存路径及文件名。 回到Vector Parameters面板中，选择Mode->Add New Vector。 选择Mode->Polygon，创建多边形要素。在Window标签处选 择：Zoom。选择当前层(Current Layer)颜色为红色。
1、图像增强处理
Layer Stacking参数设置面板
1、图像增强处理
第二步、选择RGB组成波段
通常评价合成影像质量的途径有两个，一是采用信息论及数学方 法，如信息熵、均方梯度反映光谱信息的偏差、相关系数等客观判断 准则；二是通过彩色合成及视觉感官判断的主观判断准则，如目视解 译、RGB彩色合成原理等。本例子目标是增强植被覆盖信息，波段组 合最终效果是要植被信息从背景信息中凸现出来，因而单波段信息量 大小不是决定波段组合方案的主导因素，森林信息和背景信息间的高 反差才是本例子要达到的目的。故本例采用上述两种途径来选择和验 证波段组合方案。即波段组合相关系数和RGB彩色合成原理及视觉感 官判断。 以信息量来判断最佳波段组合，以组合的三波段标准差之和最大 及组合波段间相关系数之和最小为依据。本例将PCA得到的第一分量 PC1作R（红）波段，NDVI值作为G（绿）波段，从原始图像中选取 某一个波段作为B（蓝）波段进行假彩色合成。对PC1、NDVI、TM1、 TM2、TM3、TM4、TM5、TM6、TM7进行波段间相关性分析。
遥感图像处理-9
北京大学深圳研究生院
1、图像增强处理
对图像数据采用各种图形增强算法， 提高影像的目视效果，方便人工目视解 译、图像分类中的样本选取等。图像增 强的主要目的是增强图像，以便处理结 果图像比原图像更适合于特定的应用要 求。
1、图像增强处理
图像变换
主成分（PCA） 独立主成分 最小噪声分离(MNF) 颜色空间变换（HSV,HLS） 穗帽变换 波段运算
1、图像增强处理的TM影像，影像上植被覆盖面积大。 2. 在主菜单中，选择Transforms-> Principal Components ->Forward PC Rotation-> Compute New Statistics and Rotate，对TM影像主成份分析。 3. 在主菜单中，选择Transforms->NDVI，计算TM影像的NDVI，输出浮点型 结果。 4. 在主菜单中，选择Basic Tools-> Basic Tools->Layer Stacking。 5. 在Lyer Stacking Parameters面板中（下图），单击Import File按钮，在 Layer Stacking Input File选择框中选择TM影像文件。 6. 单击Import File按钮，在Layer Stacking Input File选择框中选中主成份分 析结果，单击Spectral Subset按钮，只选择第一主成份分量。 7. 单击Import File按钮，在Layer Stacking Input File选择框中选择NDVI。 8. 选择Inclusive（并集），另外Exclusive选择是各个波段间的交集。 9. 选择输出路径及文件名，像元大小和地图投影参数按照默认从输入图像中 读取参数。 10.重采样方法（Resampling）选择Bilinear，单击OK输出结果。
局部增强
图像拉伸
去相关、饱和度、彩色 直方图（匹配、拉伸）
滤波
卷积 形态学、纹理、自适应、自定义 频率域
1、图像增强处理
下面以波段组合为例，介绍一种图 像增强方法。 RGB彩色图像中的RGB不仅仅可以 是原始波段，有时候为了让特定地 物与背景形成很大的反差，可以可 以加入其它信息量作为RGB其中的 分量，如植被指数、矿物指数等。 下面以增强植被信息为例介绍这种 方法。
1、图像增强处理
计 算 统 计 表 文 件
统计结果查看
1、图像增强处理
第三步、应用合成结果 经过了假彩色合成，颜色反差拉大，易于选择样本 或训练区，应用于植被分类中能提高精度。
2、影像矢量化
ENVI支持的矢量格式包括：ArcInfo® (*.e00)、 MapInfo (*.mif)、Shapefiles (*.shp)、 Microstation DGN (*.dgn)、DXF (*.dxf)、 USGS DLG (*.ddf, *.dlg) 、USGS SDTS (*.dlg)和 ENVI 内部矢量格式 (*.evf)。 ENVI提供多种方式创建矢量数据，包括屏幕数字化、 栅格数据转换成矢量、ROI文件转矢量、从二进制文 件中创建点要素等。新矢量数据参数可以与现有矢 量/栅格数据一致、也可以自定义，在主菜单中，选 择Vector->Create New Vector Layer->三种类型之一。 下面介绍几种创建矢量数据的方法。