环境遥感技术及应用（田静毅）第四章遥感图像处理2.pptVIP

第三节 数字影像增强 数字影像增强目的：增强目视效果 提高影像质量和突出所需信息 有利于分析判读或作进一步的处理 数字影像增强 1 对比度变换 2 彩色变换 3 空间滤波 4 影像运算 5 多光谱增强处理 1、对比度变换 是一种通过改变影像像元的亮度（灰度）值来改变影像像元对比度，从而改善影像质量的图像处理方法。又称对比度扩展、反差增强、灰度变换、辐射增强。因为亮度值是辐射强度的反映，所以也称之为辐射增强。常用的方法有对比度线性变换和非线性变换。 通过像元亮度直方图可以判断影像质量： 每一幅影像都可以求出其像元亮度值的直方图，观察直方图的形态，可以粗略地分析影像的质量。一般来说，一幅包含大量像元的影像，其像元亮度值应符合统计分布规律，即假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。实际工作中，若影像的直方图接近正态分布，则说明影像中像元的亮度接近随机分布，是一幅适合用统计方法分析的影像。当观察直方图形态时，发现直方图的峰值偏向亮度坐标轴左侧，则说明影像偏暗。峰值偏向坐标轴右侧，则说明影像偏亮，峰值提升过陡、过窄，说明影像的高密度值过于集中，以上情况均是影像对比度较小，影像质量较差的反映。 直方图以统计图的形式表示图像亮度值与像元数之间的关系。在二维坐标系中，横坐标代表图像中像元的亮度值，纵坐标代表每一亮度或亮度间隔的像元数占总像元数的百分比。从直方图统计中可以找到一幅图像中的最小亮度值。 线性变换 为了改善影像的对比度，必须改变影像像元的亮度值，并且这种改变需符合一定的数学规律，即在运算过程中有一个变换函数。如果变换函数是线性的或分段线性的，这种变换就是线性变换。线性变换是图像增强处理最常用的方法。 将亮度值为0-15影像拉伸为0-30，要设计一个线性变换函数，横坐标xa为变换前的亮度值，纵坐标xb为变换后的亮度值。当亮度值xa从0-15变换成xb从0-30，变换函数在图中是一条直线OO’，方程式为 一般情况下，当线性变换时，变换前影像的亮度范围xa为a1-a2，变换后影像的亮度范围xb为b1-b2，变换关系是直线，则变换方程为 通过调整参数a1，a2，b1，b2，即改变变换直线的形态，可以产生不同的变换效果。若a2-a1b2-b1，则亮度范围扩大，影像被拉伸，若a2-a1b2-b1，亮度范围缩小，影像被压缩。对于a2与a1 ，是取在影像亮度值的全部或部分，偏亮或偏暗处，均可根据对影像显示效果的需要而人为地设定。 有时为了更好地调节影像的对比度，需要在一些亮度段拉伸，而在另一些亮度段压缩，这种变换称为分段线性变换。分段线性变换时，变换函数不同，在变换坐标系中成为拆线，拆线间断点的位置根据需要决定。从图中可以看出，第一、三段为压缩，第二段为拉伸，每一段的变换方程为： 非线性变换 当变换函数是非线性时，即为非线性变换。非线性变换的函数很多，常用的有指数变换和对数变换。 指数变换 其意义是在亮度值较高的部分xa 扩大亮度间隔，属于拉伸，而在亮度值较低的部分xb缩小亮度间隔，属于压缩，其数学表达式为 对数变换 与指数变换相反，它的意义是在亮度值较低的部分拉伸，而在亮度值较高的部分压缩，其数学表达式为 2、彩色变换 亮度值的变化可以改善影像的质量，但就人眼对影像的观察能力而言，一般正常人眼只能分辨20级左右的亮度级，而对彩色的分辨能力则可达1000多种，远远大于对黑白亮度值的分辨能力。不同的彩色变换可大大增强影像的可读性，在此介绍常用的三种彩色变换方法。 单波段彩色变换 多波段色彩变换 HSI变换 单波段彩色变换 单波段黑白遥感影像可按亮度分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色影像。这种方法又叫密度分割、 伪彩色增强，即按影像的密度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不同。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，于是生成一幅彩色影像。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。 对于遥感影像而言，将黑白单波段影像赋上彩色总是有一定目的的，如果分层方案与地物光谱差异对应得好，可以区分出地物的类别。例如在红外波段，水体的吸收很强，在影像上表现为接近黑色，这时若取低亮度值为分割点并以某种颜色表现则可以分离出水体；同理砂地反射率高，取较高亮度为分割点，可以从亮区以彩色分离出砂地。因此，只要掌握地物光谱的特点，就可以获得较好的地物类别影像。当地物光谱的规律性在某一影像上表现不太明显时，也可以简单地对每一层亮度值赋色，以得到彩色影像，也会较一般黑白影像的目视效果好。 多波段彩色变换 根据