遥感图像处理光谱增强.pptVIP

图像处理;什么是数字图像?;像素值往往用来表示像素的灰度级、颜色、高度值、透明度等等。;什么是数字图像?(续…);一般的，图像格式包括: 每像素1个样值 (BW or Grayscale) 每像素3个样值 (Red, Green, and Blue) 每像素4个样值(Red, Green, Blue, and “Alpha”, a.k.a. Opacity) ;什么是数字图像处理?;举例： 图像增强;举例： Hubble 望远镜;举例：医学;举例：GIS;举例：GIS(续…);举例：工业检验;举例：印刷电路板检测;举例：法律执行;举例：HCI;数字图像处理的关键步骤;数字图像处理的关键步骤：图像采集;数字图像处理的关键步骤：图像增强;数字图像处理的关键步骤：图像复原;数字图像处理的关键步骤：形态学处理;数字图像处理的关键步骤：分割;数字图像处理的关键步骤：对象识别;数字图像处理的关键步骤：表示描述;数字图像处理的关键步骤：图像压缩;数字图像处理的关键步骤：彩色??像处理;第五章 遥感图像处理;对遥感图像进行一系列的操作，以求达到预期目的的技术称作遥感图像处理。遥感图像处理可分为两类： 一是利用光学、照相和电子学的方法对遥感模拟图像（照片、底片）进行处理，简称为光学处理； 二是利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，从而获得某种预期结果的技术，称为遥感数字图像处理。;;原始数据　;本章主要内容;1. 遥感影像光学处理;1.1 概述;1.3 光学增强处理;1.4 光学处理的缺点;2 数字图像处理; ;;图像函数的数字化 ;像素:是以数字形式表示的遥感影像最基本单位 空间特征：每个像素含有特定的地理位置的信息，并表征一定面积（像元大小）。;? 进行像幅空间坐标的数字化，即沿像幅X轴和Y轴等距离地分割为M＊N个像元，并分别量测这些像元的平均灰度值，这一过程称为抽样。; 灰度级的级数i一般用2的指数m，即i=2m （m=1，2，…，8, … ） 当m=1时，灰度有黑白两级（二值化） 当m=8时，则灰度有256级，0—255，0为黑，255为白。 如TM、SPOT的量化级28 IKONOS, Quickbird的量化级211 ;数字图象;模拟量与数字量的本质区别;Sample;图像直方图的基本概念： 直方图是图像中的每个波段亮度值的分布曲线。图像直方图的横坐标表示图像的灰度级变化，直方图的纵坐标表示图像中某个灰度级像元数目占整个图像象元数目的百分比或累计百分比。 直方图是图像灰度分布的直观描述，它能够反映图像的信息量及分布特征。 图像直方图的基本类型 ① 频数直方图：纵坐标值是某个灰度级的像元在图像中出现的百分数，频数直方图相当于概率密度曲线。;;;; ;低反射率图像;高反射率图像;低反射率图像;? 1、? 均值：是一幅图像中所有像元亮度值的算术平均值 2、? 中值：是指图像中所有不同亮度值的中间值 3、? 众数：是图像中出现最多的一个亮度值 ;4、数值域：亮度值的动态变化范围，即最大和最小亮度值之间的差值 grange=gmax-gmin 5、? 方差和标准差： 是由每个像元值Xi与均值的差异所累积形成的总的离散程度; 由于图像数据具有随机性质，在图像像元数目相当大，而地物类型差异不很大的情况下，遥感数据像自然界的其它现象一样，接近正态分布。 正态分布曲线： μ－均值 σ－标准差 ; 多波段图像数据，不仅每个波段有其本身的统计特征，而且波段之间也存在着统计关系，其中最常采用的是协方差矩阵和相关矩阵。 1、协方差与协方差矩阵： ; 相关系数是描述多波段图像的相关程度的统计量。对遥感图像来说，二个波段之间彼此包含的信息很多，称相关程度高，若彼此包含不同信息，则说相关程度低。 相关系数表示两个波段图像所包含的信息内容的重叠程度，是多波段图像彩色合成的重要依据。;（1）TM数据相关分组性 ?TM1、2、3相关系数较大，属于一组。 ?TM5、7均为红外波段，相关系数较大，成为一组。 ?TM4与其它波段的相关性都很小，单独成为一组。 ?TM6因其几何分辨率较其它波段都低，无法与其它波段进行相关分析，也单独为一组。 （2）波段相关系数大小受自然地理条件、气候、地质环境变化等因素的影响。 ? 图像的增强处理在很大程度上是为了压缩或排除，不同波段之间的相关性和信息的重复。;3. 数字图像校正;3.1 辐射校正;回归分析法;回归分析校正法;直方图最小值去除法基本思想：一幅图像中总可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近