遥感图像特征分析PPT

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Canny 边缘检测结果
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7X7高斯滤波模板 13X13高斯滤波模板
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Canny 边缘检测结果
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小波边缘检测算法
基于小波分析的边缘检测算法总结如下： （1）对原始图像进行多级小波分解，得到多尺度的模
图像。 （2）计算并记录小波变换域中模为局部最大值的点。 （3）通过自适应阈值法进行阈值处理，得到多尺度的
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1 遥感图象光谱特征描述
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地物光谱特征
植被 水体
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不同植物类型的区分
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共生矩阵 罗氏纹理能量 自相关 局部二元模式
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共生矩阵方法概述
在图像上任意取一点A(x,y),以及偏离它的另一 点(x+a,y+b),设A点对的灰度值为(f1,f2)。
然后再令A点(x,y)在整幅图像上移动，则会得 到各个(f1,f2)及偏离点(x+a,y+b)的(f1,f2)值。
意图
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边缘检测方法
传统边缘检测方法:Roberts算子、 Sobel算子、 高斯-拉普拉斯算子等
Canny边缘检测 小波多尺度边缘检测 …
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Canny 边缘检测器的实现
1）求图像与高斯平滑滤波器卷积:
S[i, j] G[i, j; ] I[i, j]
2）使用一阶有限差分计算偏导数的两个阵列P与Q：
边界图像。 （4）进行逆小波变换，得到边界图像。
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飞机与其边缘图
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直线检测算法
Hough变换检测直线
Hough变换利用图像空间和Hough参数空间的点－线对 偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。通 过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参 数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。
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水体的光谱特征
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水体的光谱特征
黄河水（泥沙含量960mg/L) 长江水（92.5mg/L)
湖水（47.9mg/L)
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2 遥感图象边缘特征描述
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边缘
边缘是指周围像素灰度有阶跃变化 或屋顶变化的那些像素的集合。 Poggio指出:“边缘或许对应着图像 中物体（的边界）或许并没有对应 着图像中物体（的边界）,但是边缘 具有十分令人满意的性质,它能大大 地减少所要处理的信息但是又保留 了图像中物体的形状信息”
统计方法
利用灰度值的空间分布这一特性，提出了一大批的 纹理统计方法与统计特征。
几何方法
纹理元构成纹理。
模型方法
通过模型参数来定义纹理，模型的参数决定着纹理 的质量。
信号处理方法（基于数学变换）
括空间域滤波、傅立叶滤波、Gabor和小波变换等。
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统计方法的分类
[i, j] Sector([i, j])
在每一点上，邻域的中心象素M与沿着梯度线的两
个象素相比。如果M的梯度值不比沿梯度线的两个
相邻象素梯度值大，则令M=0
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(5) 滞后阈值化
由于噪声的影响，对图像中单个边缘的错误响应，经常 会导致本应连续的边缘出现断裂的问题。这个问题可 以利用滞后阈值化加以解决。如果任何像素对边缘算 子的响应超过高阈值，将这些像素标记为边缘；响应 超过低阈值的像素，如果与已经标为边缘的像素4－邻 接或8－邻接，则将这些像素也标记为边缘，这个过程 反复迭代，剩下的孤立的响应超过低阈值的像素则视 为噪声，不再标记为边缘。这两个阈值根据信噪比确 定。
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变换前
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变换后
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利用Hough变换提取桥梁
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(a) 原图
(b) 分割后图像
图4-4 Hough变换的对桥梁的分割结果
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相位编组直线检测
原理：利用梯度方向获取直线支撑区。
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实验结果：
图一：原 始图像
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遥感图象的特征描述
光谱特征 边缘特征 纹理特征 形状特征 …
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大小(size)，指地物尺寸、面积、体积在 图象上的记录。它是地物识别的重要标 志。它直观地反映目标相对于其它目标 的大小。若提供图象的比例尺或空间分 辨率，则可直接测得目标的长度、面积 等定量信息。
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* 常见的边缘类型
(1) 阶跃不连续，理论曲线 即图像强度在 不连续处的两 边的像素灰度 实际曲线 值有着显著的 差异；
(2) 线条不连续， 即图像强度突 然从一个值变 化到另一个值， 保持一较小行 程后又回到原 来的值．
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(a)阶跃函数
(b)线条函数
两种常见的边缘一阶导数和二阶导数示
P[i, j] (S[i, j 1] S[i, j] S[i 1, j 1] S[i 1, j]) / 2 Q[i, j] (S[i, j] S[i 1, j] S[i, j 1] S[i 1, j 1]) / 2
3）幅值和方位角:
M i, j P[i, j]2 Q[i, j]2
图二：白 色表示线 支持区域
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图三：最小二乘拟 合结果
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3 遥感图象纹理特征描述
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纹理的概念
(a)
(b)
(a) 人工纹理； （b）自然纹理
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纹理信息提取
将特定的纹理区域用一定规则提取出来
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目前的纹理提取技术的分类
[i, j] arctan(Q[i, j] / P[i, j])
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4）非极大值抑制（NMS ） ：
细化幅值图像中的屋脊带，即只保留幅值局部变化最大的 点。
*将梯度角的变化范围减小到圆周的四个扇区之一， *方向角：
*幅值： Ni, j NMS( M[i, j], [i, j])