实验二指导书 遥感图像增强.docVIP

实验二 遥感图像增强 一、实验目的 1、通过彩色合成，了解遥感图像加色法原理 2、掌握遥感图像彩色合成的方法和过程 3、掌握遥感图像合成变量的选择方法，从而达到突出不同目标地物的目的 4、熟悉IHS变换的方法和过程 5、认识遥感图像的直方图和遥感图像的关系 6、掌握遥感图像的对比度变换的方法和过程 二、实验内容 1、对单波段遥感影像进行假彩色密度分割 2、对遥感影像图进行彩色合成，并对不同的合成方案进行比较分析 3、假彩色合成波段的IHS正变换 4、IHS逆变换，确定正变换的结果图像中，谁是I/H/S分量，保持H分量不变，拉伸I、S分量，进行IHS逆变换 5、对图像进行对比度变换，方法有：亮度及对比度调整、线性扩展、分段线性扩展、对数变换、指数变换、查找表拉伸、直方图均衡化、直方图匹配，并对不同的变换方法进行总结和比较分析 三、实验条件 电脑、ERDAS9.2软件。厦门市TM遥感影像 四、实验步骤 1、打开图像时，“Select layer to add”窗口中单击“Raster Options”(如图1所示)，“display as”后面下拉框选择“pseudo color”，打开图像后，单击菜单“Raster ” “attribute”，弹出栅格属性编辑器窗口，单击所要的颜色框，给阈值范围内德像素可以随意设置所需要的颜色。另外，可以再左侧“row”一栏里同时选择多行。 图1 计算遥感图像的OIF值（整景图像） 用三个波段的标准差和两两之间的相关系数计算一个最佳指数因子（optimum index factor，OIF） OIF= 式中：Si为i波段的标准差，rij是第i波段与第j波段之间的相关系数。OIF越大，则说明此三个波段的信息量越大，波段间的相关性越小。 按上述公式，根据各波段的相关系数分析结果计算几组OIF值。如741、743、543、432、321等。 标准差： 42.857 33.501、 32.148 26.098、 40.028、 28.816 选择合方案 选择什么样的图像进行合成；RGB各分量由什么图像来做。 表1 选择合成方案对比表 合成方案 相关系数 OIF 选择理由 741 0.909578 0.630067 0.606762 45.5510068 743 0.909578 0.817436 0.863622 24.873336316 543 0.95873 0.817436 0.826154 27.763995204 432 0.817436 0.954964 0.717567 36.846673068 321 0.954964 0.980688 0.891602 38.378582186 假彩色图像的合成（图2），对合成方案进行目视评价。评价的依据是能否达到突出不同目标第五，地物之间的色彩差异能否将研究的地物区别出来。 图2 假彩色合成对话框 IHS正变换（图3） 图3 IHS正变换对话框 IHS逆变换 确定H分量 在“viewer”窗口打开变换后的图像，对R、G、B三个分量进行自视查，确定三个分量中谁是H分量。一般来说，H是目标信息分量，或高分辨率或其他非遥感数据。当是后者时，需要做替换，即用高分辨率或其他非遥感数据替换掉原来的H分量。 设置逆变换参数 在IHS逆变换对话框中（图4），主要设置如下参数： 图4 IHS逆变换 I、H、S分量的设置。确定选择H分量的数据层，I、S分量的数据层（在正变换的输出图像中选定） 拉伸的设置。在对话中，提供了不拉伸（no stretch）、拉伸I分量（stretch intensity）、拉伸S分量（stretch saturation）和拉伸IS分量（stretch IS ）。本实验中，选择拉伸IS分量. 完成后，单击“ok”键，进行IHS逆变换。 7、比较IHS变换前和变换后的图像 （1）分别打开图像，建立关联 在“viewer”视窗中，分别打开变换前的图像和逆变换输出的图像。然后在第一幅图像视窗中，单击鼠标右键出现的快捷菜单，在弹出的菜单中，调用“geo.link/unlink”命令，打开建立关联命令对话框（如图5所示），再次调用“geo.link/unlink”命令，可以取消关联。在第二幅图像视窗中按下鼠标左键，这样，第一幅图像和第二幅图像就关联起来了。 图5 建立关联命令对话框 在图6中，选择左图中“viewer”试图菜单“utility” “inquire cursor”命令，打开“inquire cursor”对话框，两个视窗中会出现“+”字查询光标且关联起来。 图6 关联以后的两个图像 （2）比较图像 利用关联工具，在视窗中，对打开图像进行目视观察，目标地物的信息是否被加强了，颜色差异是否变大了等。 打开“viewe