遥感数字图像处理-第4章 变换域处理方法

颜色空间是用一种数学方法来形象化地表示颜色，颜色空 间常用来指定和产生颜色。
颜色空间中的颜色通常用代表3个参数的3维坐标来描述， 其颜色要取决于所使用的坐标。大部分遥感数据都采用 RGB颜色空间来描述，但对图像进行一些可视分析时，也 会使用其他颜色空间（如HSI模型）。
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七、颜色空间变换
颜色空间分类
第4章
变换域处理方法
为什么要进行变换域处理？
换一个角度来看数字图像
空间域图像直观地为我们提供了丰富的空间和数字信息， 但如果我们将空间域图像进行某种变换，将会较为容易地 识别出一些在原始图像上无法直观看到的信息，从而有利 于图像的后续处理。
介绍常用的数字图像变换算法原理及其应用，旨 在为后续章节的图像变换域处理提供基础。
用三棱镜！ 如果想把一段音频文件不同频率的声音检测出来怎么办？
用傅立叶变换！
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六、小波变换
小波变换与傅里叶变换类似，都是把一个信号分解成一组 正交信号，但不同于傅里叶变换中使用的三角函数，小波 变换是用由零开始由零结束、中间为一段震荡的波来表示 信号，它是一种能量在时域非常集中的波。
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七、颜色空间变换
“鸡尾酒会问题”
在嘈杂的鸡尾酒会上，许多
（Cocktail Party Problem） 人在同时交谈，可能还有背
景音乐，但人耳却能准确而
清晰的听到对方的话语。
从混合声音中选择自己感兴 趣的声音而忽略其他声音的 现象
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五、傅里叶变换
人的视觉系统时时刻刻都在进行“分离信号”这种行为：看 见不同的颜色，听到不同频率的声音，甚至尝到酸甜苦辣咸 这五种不同的味道也是一种识别不同信号的表现。 而傅立叶变换正是一种通过频率来分离不同信号的方法！ 如果想把自然光中的七色成分分离出来怎么办？
PCA
• 按信息量（方差） 大小排列
MNF
• 按信噪比大小排列
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三、 缨帽变换
缨帽变换 （Tasseled Cap Transformation）
一种基于图像物理 特征的固定转换， 变换后的坐标轴不 是指向主成分方向 ，而是指向与地面 景物有密切关系的 方向，特别是与植 物生长过程和土壤 有关
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四、独立成分分析
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变换域处理方法
一、主成分分析
二、最小噪声分离 三、缨帽变换
线性变换
四、独立成分分析
五、傅里叶变换 六、小波变换
频率域变换
七、颜色空间变换
难点：各种算法的原理，尤其是傅里叶变换与小波变换
重点：各种变换算法在图像处理中的物理含义
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一、主成分分析
主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）
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通过正交变换将一组可能相关的变量转换到一组线性不相关 的变量（称为主成分）的统计分析过程
主成分分析原Байду номын сангаас图
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二、最小噪声分离变换
最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）
一种正交变换，变换后得到的各分量互不相关，各分量按照 信噪比从大到小排列; MNF变换后使噪声得到了分离，且波 段间不相关，所以它比PCA变换更加优越。
从颜色感知的角度可将颜色空间分为混合型颜色空间（如RGB颜 色空间）、非线性亮度/色度型颜色空间（如YUV颜色空间）和强 度/饱和度/色度型颜色空间（如HSI颜色空间）。而从技术应用的 角度来看，颜色空间又可以分为计算机图形颜色空间（如RGB颜 色空间）、CIE颜色空间（如XYZ颜色空间）、和电视系统颜色空 间（如YUV颜色空间）。