福州大学空间中心遥感课件第4讲遥感数字图像增强处理.ppt

遥感数字图像增强处理;数字图像增强的主要内容: 对比增强：改变图像灰度等级,提高图像对比度 空间变换增强：消除边缘和噪声,平滑图像，突出边缘和线状地物,锐化图像 多波段图象处理： 彩色变换 波段运算 多光谱变换;对比度变换;图象直方图;图象直方图;阈值分割;阈值分割示例;二值分割提取海面油污;分割评价;对比度变换;最大值;线性变换;线性变换;线性变换;分段线性变换;对比度拉伸示例;非线性变换;指数变换;指数实例;对数变换;三角函数;直方图变换;;原图;直方图匹配;对比度增强效果总结;数字图象增强;空间变换;空间频率;图象卷积运算（邻域运算） 在空间域上对图象作局部检测的运算，以实现平滑或锐化的目的。具体做法是选定一卷积函数（模板），实际上是一个M*N的图象.二维卷积运算是在图象中使用模板来实现运算。 空间滤波是图象卷积处理的一种特殊应用 空间???波是一种几何增强处理，通过选择不同的模板，可以实现图象的平滑或锐化。;卷积运算;空间滤波;均值滤波;选择性平均;中值滤波;比较中值滤波与均值滤波;锐化;罗伯特(Robort) 梯度;苏贝尔(Sobel)梯度;拉普拉斯;梯度算子实验;拉普拉斯;方向梯度;方向梯度;;可能存在的问题与解决方案： 可能的缺点：不一定可以检测出可靠的边缘，这是因为： （1）真实的灰度变化不一定是阶跃的，基于阶跃假定的算子要检出多个边缘； （2）真实灰度的变化可能发生在很宽的尺度范围上，不可能设想利用一个固定的局部算子最佳地检出所有的灰度变化； （3）噪声不可避免地影响边缘检测； （4）真实的边缘不一定是各向同性的。 改进的方法： （1）发展非线性边缘检测技术； （2）边缘松弛方法；自适应窗口 （3）假设检验的统计边缘检测技术； （4）发展各向异性的边缘检测方法(PDM， Level set)。;滤波函数有低通滤波，高通滤波和带通滤波等 低通滤波：用于消除高频信息的情况。由于图象的噪声成分通常存在于高频成分中，所以可以消除噪声。（平滑） 高通滤波：仅让高频成分通过，用于目标轮廓的增强 。（锐化） 带通滤波：仅保留一定范围内的成分，可用于提取消除每隔一定间隔的干扰噪声。;傅氏变换增强;傅立叶变换的物理意义;傅立叶变换;傅氏变换增强;傅氏变换增强;遥感图像增强;彩色变换;真彩色图象;标准假彩色合成;TM波段的相关性;假彩色合成;伪彩色及密度分割;密度分割;彩色变换;彩色变换;RGB ? HIS;RGB ? HIS;数字图象增强;波段运算;比值运算;比值法消除地形的影响;比值法特点;波段组合比值;波段组合比值;最佳比值图象选择;植被指数;光谱特征;常用的植被指数;NDVI缺点;常用的植被指数;常用的植被指数;常用的植被指数;其它的植被指数;植被指数;差值法;差值法;差值法提取土地利用变化;数字图象增强;多光谱变换;多光谱变换;主成分变换;主成分变换原理;主成分变换原理;主成分变换原理;主成分变换的主要特点;主成分变换的主要特点;主成分变换的主要特点;TM影像与特征值;一;改进的PCA变换：NAPCA;典型分析;典型分析;典型分析;其它矩阵变换;缨帽变换（Kauth-Thomas)变换;缨帽变换;缨帽变换;缨帽变换;缨帽变换;缨帽变换;知识提升