遥感原理与应用---第四章_遥感图像处理.pptVIP

第四章 遥感图像处理 图像处理的知识体系 基本概念 （1） 图像变换 （1） 图像增强 （0） 图像恢复与重建（0） 图像编码 （0） 图像分割 （1） 目标表达和描述（2） 模式识别 （0） 本课主要内容 1、图像模型 2、图像数字化 3、图像处理系统 4、常见图像格式 本课重点内容 光学图像/数字图像 采样/ 量化 §4.1 遥感图像处理的基本概念－图像模型 图像处理三个层次 §4.1 遥感图像处理的基本概念－图像数字化 数字化概念 数学解释 分为两个过程：采样、量化 采样：空间坐标的离散化（x, y） 矩阵 量化：灰度值离散化过程（f） 灰度级：8比特量化 二值图像（0表示白色，1表示黑色） 采样、量化程度与图像效果 非均匀采样与量化问题 物理图像V.S数字图像 数字图像概念 彩色图像与灰度图像 空间分辨率的量化 灰度级的量化 §4.1 遥感图像处理的基本概念－图像处理系统 数字图像处理系统由硬件和软件组成。 ERDAS IMAGING 文件管理、图像处理、校正、信息获取、变换 图像分类、专题图制作、与GIS系统的接口 §4.1 遥感图像处理的基本概念－常见图像格式 LTWG格式（Landset Technical Working Group） BSQ格式（按波段记载数据文件） BIL格式（按波段顺序交叉排列） BMP格式 位图文件头结构 位图信息头结构 位图颜色表 位图象素数据 其它格式 TIFF/GIF/JPEG/PNG §4.2 图像变换 傅立叶变换（4学时） 图像变换共2次课（4学时）采用板书授课方式 §4.5 图像分割 本节主要内容 图像分割概念及作用 区域分割（包括阈值分割与区域生长） 边缘检测（几种常用的边缘检测算子） Hough变换 教学要求 掌握阈值分割方法 掌握常用检测算子及各自特点 了解Hough变换方法 §4.5 图像分割－基本概念 图像分割概念 把图像分割成许多感兴趣的区域与独立目标。 灰度、颜色、纹理 图像分割作用 1、从图像处理到图像分析的关键步骤 2、图像理解（计算机视觉）前期准备工作。 例子： §4.5 图像分割－区域分割 原理：利用同一区域内象素具有相同或相似的属性 阈值分割法 确定T的方法很多，最主要的方法是直方图法 区域增长法 以图像的某个像素为生长点，比较相邻像素的特征，将特征相似的相邻像素合并为同一区域，以合并的像素为新生长点，继续重复以上的操作，直到找不到符合条件的像素为止。(4-连通与8-连通的概念) §4.5 图像分割－边缘检测算子 边缘检测原理 边缘是灰度值不连续的结果，可用导数检测出不连续性。 §4.5 图像分割－边缘检测算子 标准梯度算子 标准梯度算子的模板表示方法 §4.5 图像分割－边缘检测算子 罗伯特（Roberts）算子 模板表示： 蒲瑞维特（Prewitt）算子 §4.5 图像分割－边缘检测算子 索贝尔（Sobel）算子 拉普拉斯（Laplacian）算子（二阶导数算子） §4.5 图像分割－边缘检测算子 §4.5 图像分割－边缘检测算子 微分算子小结 §4.5 图像分割－Hough变换 §4.5 图像分割－Hough变换 霍夫变换步骤（投票法） 1、在ρ和θ的取值范围内分别进行m，n等分，设一个二维数组的下标与ρi 、θj 的取值对应。 2、对图像上的边缘点作Hough变换，求每个点在θj 变换后的ρi ，判断（ ρi ， θj ）与哪个数组元素对应，则让该数组元素值加1。 3、比较数组元素值的大小，最大值对应的（ ρi ， θj ）就是这些共线点对应直线方程参数，直线方程为 §4.5 图像分割－Hough变换 Hough变换综合演示 §4.6 图像的描述 本节主要内容 边界描述 区域描述 纹理描述 本次内容 图像描述概述 对边界的描述 对区域的描述 重点 描述子 不变矩 §4.6 图像的描述 一、概念及目的 用数据、符号表示具有不同特征的小区（特征提取）。计算机识别目前仅能对对象特征进行区分、分类。 §4.6