《遥感图像处理及ENVI IDL操作实践》第六章 图像显示(16P)
遥感图像实验6 彩色增强
B
1.000 -1.108 1.705 Q
Y=0.5
(二)彩色变换模型
Y I Q
(二)彩色变换模型
面向视觉感知的彩色模型-HSI 模型
HSI（HSB）色彩空间:指从人的视觉系统出发，
用色调H（hue）、色饱和度S（saturation或 chroma）和亮度I（intensity或brightness 或lightness）来描述色彩。
(四)假彩色合成
对于自然景色图像，通用的线性假彩色映射可表示为
RF a1 b1 c1 R f
GF
a2
b2
c2
G
f
BF a3 b3 c3 B f
(4.5 2)例如采用以下的映关系RF 0 1 0 Rf
GF
0
0
1
G
f
BF 1 0 0 Bf
(4.5 3)
则原图像中绿色物体会呈红色，蓝色物体会呈绿色，红色物体 则呈兰色。
原图
RGB三通道图像
假彩色合成图1
RGB 新的 R G B
假彩色合成图2
RGB
新的 R G B
(五)彩色平衡
(五)彩色平衡
图像的三原色“不平衡”
彩色图像所有物体的颜色都偏离了原有的真实色彩。颜色平 衡的目的就是纠正偏色，以得到色彩正常的图像。
彩色光
单色光
(一)色彩知识简介
颜色特性
从物理学角度出发，光是波长为350nm 至780 nm电磁波，被我们的视觉系统感 知为颜色。
光的光谱能量分布不同，感知到的颜色可 能不同
(一)色彩知识简介
光的属性
光(可见光)：人的视觉系统能感受到的电磁波， 波长范围350nm~780 nm
envi操作手册
envi操作手册
ENVI，全称为Environment，是一种遥感图像处理软件。
以下是ENVI软
件的基本操作手册：
1. 打开影像：在ENVI中，可以通过File菜单的Open选项或者直接点击工具栏上的Open按钮来打开影像。
在弹出的对话框中选择要打开的影像文件，然后点击OK即可。
2. 显示影像：打开影像后，可以通过点击工具栏上的Display按钮来显示影像。
在弹出的对话框中可以选择显示方式、颜色方案、透明度等参数，然后点击OK即可。
3. 调整影像大小：可以通过工具栏上的Zoom和Pan按钮来调整影像的大
小和位置。
Zoom按钮可以放大或缩小影像，Pan按钮可以平移影像。
4. 创建ROI（感兴趣区域）：在ENVI中，可以通过工具栏上的ROI按钮来创建感兴趣区域。
在创建ROI时，可以选择不同的形状、大小和位置，并
且可以在ROI上添加标签和注解。
5. 提取光谱信息：在ENVI中，可以通过Spectral Analysis工具来提取光
谱信息。
可以选择不同的光谱分析方法，如光谱曲线、光谱角、光谱匹配等，并可以自定义波段和阈值等参数。
6. 生成图像地图：在ENVI中，可以通过Map工具来生成图像地图。
可以
选择不同的地图投影和坐标系，并可以添加图层、标注、符号等元素。
7. 导出数据：在ENVI中，可以将处理后的数据导出为多种格式，如TIFF、JPEG、BMP等。
在导出数据时，可以选择导出的范围、数据类型、分辨率等参数，并可以设置输出文件的格式和质量。
以上是ENVI软件的基本操作手册，希望对您有所帮助。
遥感软件操作综合实习
选择训练区ROI
• Image窗口菜单Overlay > Region Of Interest. 通过目视解译方法用鼠标在工作区 影像图上选择其训练区。
提纯训练区
• N维可视化分析器（N — Dimensional Visualizer）即是对选择的训练区像元进行 提纯
选择分类方法
• 主菜单Classification > supervised > Maximum likelihood
实习步骤
• 1. 几何配准
– 以SZTM_2006数据为基准参考图像，对SZTM_2004 数据进行几何配准。
• 2. 空间裁切
– 以Boundary.evf为范围，对经过配准的SZTM_2004数 据进行空间裁切。
• 3. 分类与制图
– 对经过配准和裁切的SZTM_2004遥感数据进行判读理 解，在此基础上进行计算机监督分类，得到研究区的 土地覆盖分类图。
实习五 遥感图像分类
• 实习目的
– 掌握遥感图像监督分类的技术流程，包括分类 系统确定、训练区选择、选择分类方法、分类 后处理、精度评价等等。
• 实习数据
– njtm：南京地区TM数据 – njtm.hdr：njtm的头文件
图像判读
• 打开njtm影像，以543或432方式假彩色合 成显示，对图像进行判读分析，确定分类 系统。
实习一 ENVI入门
• 实习目的
– 熟悉ENVI的工作界面及基本操作
• 实习数据
– njtm：南京地区TM数据 – njtm.hdr ：njtm的头文件
ENVI界面
• 主菜单 • 图像显示窗口
– 主图像Image窗口 – 滚动Scroll窗口 – 缩放Zoom窗口
ENVI遥感图像处理与分析实验指导
资源与环境工程学院《遥感图像处理与分析》实验指导书适用专业：地理信息系统二OO 七年八月前言本课程主要是使学生在掌握遥感数字图像原理的基础上，学会相关图像处理软件的应用，从而进一步巩固在理论课学习中所掌握的知识。
为使学生更好地理解和深刻地把握这些知识，必须通过对软件的操作训练，以培养综合运用数字图像解决实际问题的能力。
本课程实验全为综合性实验。
ENVI是一个完善的数字图像处理系统，它具有全面分析卫星和航空遥感影像的能力，它能在各种计算机操作平台上提供强大新颖的友好界面，显示和分析任何数据尺寸和类型的影像。
为培养学生较强的动手能力，掌握不同的专业图像处理系统，有助于学生对专业知识的灵活运用。
通过《遥感原理与方法》课程的学习和对泰坦图像处理系统的操作，同学门在对数字图像的理解上已有了一定有掌握，在此基础上，通过对ENVI的学习，将基本能解决一般的数字图像处理问题。
为今后从事相关工作打下良的理论与实践基础。
本指导书是针对我院地理信息系统专业本科教学特点而编写的，旨在通过本教材的学习，尽快掌握ENVI的一般功能。
本指导书也可作为非地理信息系统专业本科生及研究生遥感图像处理实验参考教材。
目录实验一 ENVI基本功能 (1)一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)三、实验原理、方法和手段 (1)四、实验组织运行要求 (1)五、实验条件 (1)六、实验步骤 (1)启动ENVI (1)打开影像文件 (2)熟悉显示窗口 (2)鼠标键的使用方法 (4)显示影像剖面廓线 (4)进行快速对比度拉伸 (6)显示交互式的散点图 (6)加载一幅彩色影像 (7)链接两个显示窗口 (7)选择感兴趣区 (8)对影像进行注记 (10)添加网格 (10)七、思考题 (10)实验二全色影像和矢量叠合显示 (11)一、实验目的 (11)二、实验内容 (11)三、实验原理、方法和手段 (11)四、实验组织运行要求 (11)五、实验条件 (11)六、实验步骤 (12)打开一个全色（SPOT）影像文件 (12)进行交互式的对比度拉伸 (13)彩色制图 (15)像素定位器 (15)显示光标位置处的地理坐标 (15)交互式滤波处理 (16)查看GeoSpot地图信息 (16)打开并叠合DXF矢量文件 (17)基本地图制图 (19)保存和输出影像 (20)七、思考题 (20)实验三影像地理坐标定位和配准 (21)一、实验目的 (21)二、实验内容 (21)四、实验组织运行要求 (22)五、实验条件 (22)六、实验步骤 (23)（一）带地理坐标的数据和影像地图 (23)打开并显示SPOT数据 (23)修改ENVI头文件中的地图信息 (23)光标位置/值 (24)叠合地图公里网 (24)叠合地图注记 (25)输出到影像或Postscript文件 (26)（二）影像到影像的配准 (26)打开并显示Landsat TM影像文件 (26)显示光标位置/值 (26)开始进行影像配准并加载地面控制点 (26)校正影像 (27)（三）影像到地图的配准 (28)（四）对不同分辨率的带地理坐标的数据集进行HSV融合 (28)分别打开TM与SPOT影像 (28)进行HSV变换融合 (28)实验四基于影像自带几何信息的地理坐标定位 (28)一、实验目的 (28)二、实验内容 (29)三、实验原理、方法和手段 (29)四、实验组织运行要求 (30)五、实验条件 (30)六、实验步骤 (30)打开并显示HyMap数据 (30)查看未校正影像特征 (30)查看IGM文件 (31)使用IGM文件对影像进行几何校正 (31)查看GLT文件 (32)使用GLT文件对影像进行几何纠正 (32)使用地图投影创建GLT (32)实验五多光谱遥感影像分类 (34)一、实验目的 (34)二、实验内容 (34)三、实验原理、方法和手段 (34)非监督分类 (34)经典的多光谱监督分类 (34)波谱分类方法 (35)分类后处理 (36)四、实验组织运行要求 (36)五、实验条件 (36)打开影像 (37)查看影像颜色 (37)光标位置/值 (38)查看波谱曲线 (38)非监督法分类 (38)监督法分类 (40)波谱分类方法 (42)分类后处理 (44)将类转换为矢量层 (46)使用注记功能添加分类图例 (47)实验报告 (48)其它说明 (48)实验报告的基本内容及要求 (49)****大学实验报告 (50)实验一 ENVI基本功能实验学时：6学时实验类型：验证性实验要求：必修一、实验目的了解ENVI基本信息、基本概念及其主要特性。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
遥感数字图像处理：图象显示和拉伸
模拟真彩色合成
伪彩色合成：单波段彩色变换
把黑白图象处理成彩色图像的过程称为 伪彩色图象。
灰度分层法：
把黑白图像的灰度级分成若干层 次，在每个层次上赋予颜色，则可得 到图像的伪彩色图像。
例如，亮度0～10为第一层，赋值1，11～15为第二层， 赋值2，16～30为第三层，赋值3，等等，再给1，2，3等 分别赋不同的颜色，于是生成一幅彩色图像。目前计算 机显示彩色的能力很强，理论上完全可以将256层的黑白 亮度赋予256种彩色，因此彩色变换很有前景。
假彩色合成：多波段彩色变换
(根据加色法彩色合成原理，选择遥感影像的某三个波段， 分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。)由 于原色的选择与原来遥感波段所代表的真实颜色不同，因 此生成的合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做 假彩色合成。
多波段影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色 影像能否显示较丰富的地物信息或突出某一方面的信息。 以陆地卫星Landsat的TM影像为例，TM的7个波段中，第2波 段是绿色波段（0．52～0．60μm），第4段波段是近红外 波段（0．76～0．90μmp，当4，3，2波段被分别赋予红、 绿、蓝色时，即绿波段赋蓝，红波段赋绿，红外波段赋红 时，这一合成方案被称为标准假彩色合成，是一种最常用 的合成方案。
直方图均衡化 灰度动态范围扩展
直方图匹配
修改一幅图象的直方图，使得它与 另一幅图象的直方图匹配或具有一 种预先规定的函数形状。
目标：突出我们感兴趣的灰度范围， 使图象质量改善。
连续灰度的直方图原图
连续灰度的直方图规定
直方图规定化目标
直方图规定化
直方图匹配
令P(r) 为原始图象的灰度密度函数， P(z)是期望通过匹配的图象灰度密度 函数。对P(r) 及P(z) 作直方图均衡
第6章envi中图像信息提取
σ ( k ) 2
k 值便是阈值。
称为阈值选择函数。
此方法不管图像的直方图有无明显的双峰都能得到较满意的结果。因此，这种方法是
阈值自动选择的最优方法。此方法不仅适用单阈值的选择，也可向多阈值扩展。 （2）程序设计
TSDVPI 是一个可将遥感等浓淡图像进行二值化处理的 Fortran 程序。其过程，首先求 出图像灰度直方围（主程序完成），接着用判别分析方法自动选择阈值（调用子程序 THD）， 然后根据这一阈值将浓淡图象二值化（调用子程序 DV）。用户可用自由格式读入待处理数
形状描述应当具有下面的性质： 1.单—性：这一点在目标识别中非常重要，因为每个目标必须具有一个专一的描述。 2．完备性：形状描述不能似是而非。 3．几何变换不变性：几何变换，如平移，旋转，缩放和镜象之后的不变性，在目标识 别中非常重要。 4．灵敏性：灵敏性要求形状描述能很容易地反映相似目标的差异。 5．概括性；指形状描述要能从细节中抽取概括形状的基本特征。概括性与形状描述的 抗干扰性直接相关。 下面我们先介绍几种外部描述方法，然后介绍内部描述方法。在第七章中还将介绍一 些基于形态学的基本形状描述方法。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
m
∑ N =
总像素数
ni
i =1
2
各值的概率
Pi =
ni N
k 然后用 C 将其分成两组 0 = {1 − −k} 和 C1 = {k + 1 − −m} ，
各组产生的概率如下：
k
∑ ω C0 产生的概率 0 = i=1 Pi = ω (k )
m
∑ C1产生的概率 ω1
遥感图像处理_第6讲(目视解译制图)
另可根据有代表性的植物类型推断当地的生态环境，存在寒温 带针叶林说明该地区属于寒温带气候。
遥感图像目标地物的识别特征
总之地面各种目标地物在遥感图像中 存在着不同的色、形、位的差异，构成了 可供识别的目标地物特征。 目视解译人员依据目标地物的特征， 作为分析、解译、理解和识别遥感图像的 基础。
目视解译的认知过程
– 色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比
物体颜色与黑白影像色调的一般关系表：
色调 白 白 灰白 浅黄 淡灰 黄 褐黄 物 体 颜 色 浅灰 深黄 橙 灰 红 蓝 暗灰 深红 紫红 深灰 绿 紫 淡黑 深绿 浅黑 黑绿 黑 黑
浅红
淡绿
浅蓝
深蓝
遥感图像目标地物的识别特征
北京故宫 博物院与 护城河之 间的色调 差异。
遥感图像的认知过程
遥感图像解译是一个复杂的认知过程，对一个目标 的识别，往往需要经历几次反复判读才能得到正确 结果。概括来说，遥感图像的认知过程包括2个过程
自下向上： 信息获取 自上向下： 特征匹配
特征提取
识别证据积累过程
提出假设
目标辨识过程。
遥感图像的认知过程
自上向下过程
例如，一幅山地TM假彩色图像，一般都是西 北坡是阴坡（暗色调），东南坡是阳玻（明亮 色调），从不同方向观察，地表起伏状况是不 同的，因此，没有经验的解译者会把山脊线作 为河谷。在目视解译过程中，观察者必须了解 影像中太阳光源的照射方向，并把它同视觉表 象空间坐标基轴配准，逆着太阳光源的照射方 向观察，才能把一幅山地TM假彩色图像上的 地貌类型准确辨识。
目视解译与制图
目视解译与制图
遥感图像目视解译原理 遥感图像目视判读 遥感影像制图简介
遥感图像解译
遥感图像处理 ppt课件
像元对应于地面宽度的不等 HOME 36
＞ L3-L1 ，距星下点越远畸变 越大，对应地面长度越长。
遥感影像变形的原因
• 地表曲率的影响
全景畸变：即当传感 器扫描角度较大时 ， 影响更加突出，造成 边缘景物在图像显示 时被压缩 。假定原地 面真实景物是一条直 线，成像时中心窄 、 边缘宽， 但图像显示 时像元大小相同 ，这 时直线被显示成反 S形 弯曲。
X F1 ( x, y ) Y F2 ( x, y )
（1）
• 式中的x、y为像元在原始图像上的坐标，X、Y为 像元在校正后的图像（目的图像，即参考图像） 上的坐标。得到函数F1(x,y)和F2(x,y)的方法是选择 原始图像和目的图像同名点对，采用多项式逼近 法求得。
43
• 即：
无论是卫星还是飞机，运动过程中都会由于种种原因产 生飞行姿势的变化从而引起影像变形。
28
遥感影像变形的原因
• 地形起伏的影响
当地形存在起伏时， 会产生局部像点的位 移，使原来本应是地 面点的信号被同一位 置上某高点的信号代 替。由于高差的原因， 实际像点 P 距像幅中 心的距离相对于理想 像点P0距像幅中心的 距离移动了△r。
40
2、几何畸变校正
（1）基本思路
校正前的影像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的，但实际上，由 于某种几何畸变，影像中 像元点间所对应的地面距 离并不相等（图 a ）。校 正后的影像亦是由等间距 的网格点组成的，且以地 面为标准，符合某种投影 的均匀分布（图 b ），影 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。校正的最 终目的是确定校正后影像 的行列数值，然后找到新 影像中每一像元的亮度值。
13
磁带
输入 数字化 扫描 几何校正 图像复原 辐射校正 反差增强 数字图像处理
遥感图像处理及ENVI IDL操作实践分解
IDL基本操作介绍课题名称：遥感图像处理及ENVIIDL操作实践任课教师：目录一、IDL简介 (3)1.I DL特殊符号说明 (3)1.1.大写 (3)1.2.注释符 (3)1.3.续航符 (3)2.IDL语法基础 (3)2.1.变量 (3)2.2.数组 (5)3.IDL编程基础 (6)3.1.定义和编译程序 (6)3.2.命名和编译源文件 (7)3.3.程序控制语句 (7)二、IDL基本操作介绍 (9)1.题目及要求 (9)2.解决方案 (9)2.1数据说明 (9)2.2二进制文件读取 (10)2.3各像元的线性变化趋势及显著性概率计算 (12)2.4有效物候区返青期平均变化趋势统计 (14)2.5制图输出线性变化趋势 (17)三、总结 (26)一、IDL简介IDL（Interactive Data Language）交互式数据语言是进行二维及多维数据可视化分析及应用开发的理想软件工具。
作为面向矩阵、语法简单的第四代可视化语言，IDL 致力于科学数据的可视化和分析，是跨平台应用开发的最佳选择。
它集可视、交互分析、大型商业开发为一体，为用户提供了完善、灵活、有效的开发环境。
IDL为用户提供了可视化数据分析的解决方案，既可以让科学研究人员交互式浏览和分析数据，又为程序员提供了快速程序原型开发并跨平台发布的高级编程工具。
IDL使科学家无需写大量的传统程序就可直接研究数据。
IDL被广泛应用于地球科学、医学影像、图像处理、软件开发、大学教学、实验室研究、测试技术、天文、信号处理、防御工程、数学分析、统计等诸多领域。
1.IDL特殊符号说明在IDL程序中，当在命令行中输入命令时，IDL将会识别大量的特殊字符。
下面介绍几种较为重要的特殊符号。
1.1.大写IDL 对字母的大小写并不敏感，但与操作系统打交道的命令（例如：UNIX 操作系统对IDL 所打开的文件名的大小写敏感）和执行字符串比较命令时除外。
1.2.注释符在IDL 命令中，分号“;”(英文半角符号)表示注释内容的开始，分号右边的任何文本都被视为是注释，IDL 解释器将忽略它。
《遥感图像处理》-实习一 遥感图像处理软件(ENVI)的初步熟悉和基本操作课件
78米
MSS-4
0.8～1.1
78米
2. 遥感数据地物波谱特性分析
图像数据：L7ETM+_121-032_123457（200210）
2. 遥感数据地物波谱特性分析
图像数据：L7ETM+_138-035_123457（200004）
冰
雪
云
裸
地
2. 遥感数据地物波谱特性分析
图像数据：L7ETM+_116-031_123457（199909）
波段名称 B-G G R NIR SWIR TIR SWIR
PAN（全色波段）
波段范围 0.45 — 0.515 μm 0.525 — 0.605 μm 0.63 — 0.69 μm 0.775 — 0.90 μm 1.55 — 1.75 μm 10.4 — 12.5 μm 2.09 — 2.35 μm 0.52 — 0.90 μm
1. 遥感数字图像的彩色合成显示
(1) 彩色合成波段的选择 (2) 彩色合成（L7ETM+_121-032_123457）
1. 遥感数字图像的彩色合成显示
(1) 彩色合成波段的选择 (2) 彩色合成（L7ETM+_121-032_123457）
2. 遥感数据地物波谱特性分析
Landsat7/ETM+ 数据特性简表
绿
色
植
物
的
特
征
吸
收
波
0.45μm
谱
曲
线
0.55μm
图
0.67 μm
0.7-1.3 μm
1.4 μm 1.9 μm 2.7 μm
Ⅲ 雪反射波谱特性
Ⅳ 土壤反射波谱特性
遥感图像处理及ENVIIDL操作实践
遥感图像处理及ENVIIDL操作实践百度⽂库- 让每个⼈平等地提升⾃我IDL基本操作介绍课题名称：遥感图像处理及ENVIIDL操作实践任课教师：⽬录⼀、IDL简介 (3)1.I DL特殊符号说明 (3)1.1.⼤写 (3)1.2.注释符 (3)1.3.续航符 (3)2.IDL语法基础 (3)1 (3)2. (3)2.1.变量 (3)2.2.数组 (5)3.IDL编程基础 (6)1. (6)2. (6)3. (6)3.1.定义和编译程序 (6)3.2.命名和编译源⽂件 (7)3.3.程序控制语句 (7)⼆、IDL基本操作介绍 (9)1.题⽬及要求 (9)2.解决⽅案 (9)1 (9)2 (9)2.1数据说明 (9)2.2⼆进制⽂件读取 (10)2.3各像元的线性变化趋势及显著性概率计算 (12)2.4有效物候区返青期平均变化趋势统计 (14)2.5制图输出线性变化趋势 (17)三、总结 (26)⼀、IDL简介IDL（Interactive Data Language）交互式数据语⾔是进⾏⼆维及多维数据可视化分析及应⽤开发的理想软件⼯具。
作为⾯向矩阵、语法简单的第四代可视化语⾔，IDL 致⼒于科学数据的可视化和分析，是跨平台应⽤开发的最佳选择。
它集可视、交互分析、⼤型商业开发为⼀体，为⽤户提供了完善、灵活、有效的开发环境。
IDL为⽤户提供了可视化数据分析的解决⽅案，既可以让科学研究⼈员交互式浏览和分析数据，⼜为程序员提供了快速程序原型开发并跨平台发布的⾼级编程⼯具。
IDL使科学家⽆需写⼤量的传统程序就可直接研究数据。
IDL被⼴泛应⽤于地球科学、医学影像、图像处理、软件开发、⼤学教学、实验室研究、测试技术、天⽂、信号处理、防御⼯程、数学分析、统计等诸多领域。
1.IDL特殊符号说明在IDL程序中，当在命令⾏中输⼊命令时，IDL将会识别⼤量的特殊字符。
下⾯介绍⼏种较为重要的特殊符号。
1.1.⼤写IDL 对字母的⼤⼩写并不敏感，但与操作系统打交道的命令（例如：UNIX 操作系统对IDL 所打开的⽂件名的⼤⼩写敏感）和执⾏字符串⽐较命令时除外。
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课堂软件演示及讲解：用ENVI 4.7演示真彩色及假彩色图 像。
四、图像增强
图像显示时，为什么要做图像增强？ 答：遥感图像中往往包含噪声，或者图像数据范围本身较大， 这些少数的极大值或极小值影响了图像的整体显示效果。
遥感图像处理及ENVI/IDL操作实践
第六章 图像显示
一、数字图像的基本知识 二、单波段图像显示：灰度图像、伪彩色图像 三、多波段图像显示：真彩色、假彩色 四、图像增强：图像增强方法及特点。 五、直方图分析：直方图的概念及在图像分析中的
作用。
一、数字图像的基本知识（1）
问题：同一物体由不同数码相机拍摄的数码照片，在同一 台电脑上显示时可能会有所差别。同一张数码照片在不同 的电脑上显示时可能会有所差别。为什么？
一、数字图像的基本知识（8）
颜色查找表：图像数据到显示器量化等级的映射。
灰度图像显示
伪彩色图像显示
数据 R
G
B
值
00 00
10 00
21 11
……
511 255 255 255
数据 R
G
B
值
0 255 0 0
1 0 255 0
2 0 0 255
……
511 0 255 255
一、数字图像的基本知识（8）
一、数字图像的基本知识（3）
（2）量化等级 也称为色阶、颜色深度、图像深度、最大颜色（灰度）数。
是指图像中可能出现的不同颜色（灰度）的最大数目。如，一 幅单波段图像，若像素位数为4 ，最大灰度数目为2 的4 次方， 即16；若像素位数为8 ，则最大灰度数目为2 的8 次方，即 256。又如由R 、G 、B 组成的彩色图像，若三个波段中的像 素位数分别为4 位、4 位、2 位，则最大颜色数目为2 的 4+4+2 次方，也就是2的10次方，即1024，此时该图像的深度 为10。
一、数字图像的基本知识（7）
LAB模型：由国际照明委员会（CIE ）制定的，它与设备无关，色调成分 的某一值既可描述打印、又可描述显示色调。LAB 的颜色光谱囊括了RGB 和CMYK的颜色光谱。LAB模型由照明发光率（Luminance ）和两个颜色轴 通道组成。L 指发光率和亮度值；A 表示一根从深绿到灰、再到亮粉红的 颜色轴通道；B 表示从蓝到黄的颜色轴通道。LAB 模型能表达的色彩空间 比RGB 、CMYK模型所表达颜色范围大。 HSB模型：它最能符合人的眼睛所看到的色调空间，是模拟人眼感知色彩 的一种方法。HSB 模型描述色彩比较自然，但在实际应用中需进行转换， 如显示时需转换成RGB 模型，打印时转换为CMYK模型。HSB 模型采用色相 （Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Brightness）来描述一种颜色 （像素色），H为光谱中的单色（纯色）等级值，S为颜色纯度的等级值， B 为颜色明度等级值。
伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素值实际上是一个 索 引 值 或 代 码 ， 该 代 码 值 作 为 色 彩 查 找 表 CLUT （ Color Look-Up Table）中某一项的入口地址，根据该地址可查找 出包含实际R、G、B的强度值。这种用查找映射的方法产生 的色彩称为伪彩色。 真彩色是指在组成一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G， B三个基色分量，这三个基色分量对应于可见光谱的R，G， B波长，而假彩色的三个R，G，B分量则不对应于可见光谱 的R ，G，B波长。
测试数据：ENVI安装目录下的can_tmr.img
数字图像在计算机上显示时涉及三个主要参数：分辨率、 量化等级、波段数。
一、数字图像的基本知识（2）
（1）分辨率 计算机要感知图像，是把图像分割成为离散的小区域，即
像素（或像元）。像素是计算机系统生成和再现图像的基本单 位，像素的色度、亮度、饱和度等特征是通过特定的数值来表 示的。
数字图像的形成是计算机使用相应的软硬件技术把许多像 素点的特征数据组织成行列，整齐地排列在一个矩形区域内， 形成计算机可以识别的图像。数字化图像在计算机里采用分辨 率来描绘其大小等特征。分辨率有屏幕分辨率和图像分辨率之 分，还有扫描分辨率和打印分辨率之分。
空间的方法，也称色彩（色调）模型。 常用的色彩空间模型有：RGB 色调模型，CMYK色彩模型，
LAB 色调模型，HSB色调模型。
一、数字图像的基本知识（6）
RGB 模型：是根据人眼锥体接收光线的方法来构造成一个模型的，非常适 合于标准显示器的工作人员，它用红（Red ）、绿（Green ）、蓝（BIue） 三组颜色光相互叠加形成众多的丰富色彩，三组颜色中的任意一组颜色均 有256 个等级的属性定义值，因此三组色叠加可生成256×256×256 ＝ 16M 种颜色空间模型（也称加法颜色空间模型），能满足视觉彩色世界。 CMYK模型：它使用青（Cgan）、洋红（Magenta ）、黄（Yellow）、黑 （Black ）四个色彩信道产生可在一台印刷机上打印的色彩。由于RGB 模 型显示的颜色多，主要是靠色光叠加形成，而印刷或打印图形图像画面时 是以青、洋红、黄、黑四种颜色（色液或色粉）呈现在介质（纸或其它介 质）表面上的，颜料（矿物或有机物）是吸收或反射色光，颜料本身不发 射光线，因此通过四色的组合和描述，产生印刷可见光谱中的大多数的颜 色空间模型。是属于一种减法色彩模型。应用于打印模式。
二、单波段图像显示
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C:\Program Files\ITT\IDL71\products\envi47\data
课堂软件演示及讲解：用ENVI 4.7演示灰度图像及伪彩色 图像。
三、多波段图像显示
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图像数据本身的量化等级、显示器的量化等级
一、数字图像的基本知识（4）
（3）波段数 也称为通道数。单波段图像仅能用灰度或伪彩色显示，3
个或以上波段可以按真彩色或假彩色显示。 图像数据波段数、显示器显示时的波段组合
一、数字图像的基本知识（5）
色彩空间模型 色彩空间模型是指计算机为了表示、模拟和描述图像色彩