數(shù)字圖像處理 遙感圖象處理技術(shù)應(yīng)用篇講解

1、第六章 遙感圖象處理技術(shù)應(yīng)用篇 n光譜圖像處理技術(shù)及應(yīng)用。 n氣象光譜儀 n海洋應(yīng)用的光譜儀 nTV跟蹤測(cè)量系統(tǒng) n微波成像數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用 n雷達(dá)高度計(jì) n輻射計(jì) n合成孔徑雷達(dá) 內(nèi)波提取結(jié)果 船尾跡提取研究 S A R 圖圖 象象 增增 強(qiáng)強(qiáng) 與與 目目 標(biāo)標(biāo) 提提 取取 (a ) (b ) F ig .1 0 T h e o b ta in e d in te rw a v e re su lts o f a p p ly in g H a rr m o rp h o lo g ic a l w a v le t b a s e , w ie n e r2 filte r w ith 1

2、1 x 1 1 w in d o w s iz e . (a ) T h e S A R o rig in a l im a g e w ith in te rw a v e a n d n o ise , (b ) T h e o b ta in e d in te rw a v e re s u lts a p p ly in g p re w itt o p e ra to r (a )(b ) F ig .1 1 T h e o b ta in e d sh ip ta ilin g tra c k re su lts o f a p p ly in g H a rr m o rp h

3、 o lo g ic a l w a v le t b a s e , w ie n e r2 filte r im a g e e n h a n c e m e n t w ith 9 x 9 w in d o w siz e . (a ) T h e S A R o rig in a l im a g e w ith sh ip ta ilin g tra c k a n d n o is e , (b ) T h e o b ta in e d s h ip ta ilin g tra c k re s u lt a p p ly in g p re w itt o p e ra to

4、 r (a ) (b ) F ig .1 2 T h e o b ta in e d sh ip ta ilin g tra c k re su lts o f a p p ly in g H a rr m o rp h o lo g ic a l w a v le t b a se , w ie n e r2 filte r im a g e e n h a n c e m e n t w ith 9 x 9 w in d o w siz e . (a ) T h e S A R o rig in a l im a g e w ith sh ip ta ilin g tra c k , h

5、u g e b rig h tn e ss sp e c k le a n d n o ise , (b ) T h e o b ta in e d sh ip ta ilin g tra c k re su lt a p p ly in g p re w itt o p e ra to r SAR圖像船尾跡與邊緣提取 SAR圖象目標(biāo)提取與目標(biāo)定位 低對(duì)比度圖象增強(qiáng)與目標(biāo)提取低對(duì)比度圖象增強(qiáng)與目標(biāo)提取 n電視跟蹤系統(tǒng)中受各種噪音和輪廓模糊的 嚴(yán)重影響導(dǎo)致跟蹤的目標(biāo)信號(hào)十分弱，在 進(jìn)行各種圖象處理時(shí)不可避免的導(dǎo)致目標(biāo) 輪廓不清楚，為目標(biāo)識(shí)別造成困難，必需 對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)處理。本節(jié)通過(guò)對(duì)圖像處理 領(lǐng)

6、域中自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究，提出一 種切實(shí)可行的辦法來(lái)解決光學(xué)測(cè)量設(shè)備的 測(cè)量問(wèn)題。 時(shí)域增強(qiáng)和頻域增強(qiáng) 的基本原理 時(shí)域增強(qiáng)和頻域增強(qiáng) 的基本原理 n根據(jù)以上討論，在頻率域中進(jìn)行增強(qiáng)是相當(dāng)直觀 的，其主要步驟有： n（1） 計(jì)算需增強(qiáng)圖的傅立葉變換； n（2） 將其與一個(gè)（根據(jù)需要設(shè)計(jì)的）轉(zhuǎn)移函 數(shù)相乘； n（3） 再將結(jié)果傅立葉反變換以得到增強(qiáng)的圖。 n常用的頻域增強(qiáng)方法有：a.低通濾波；b.高通濾 波；c.帶通和帶阻濾波；d.同態(tài)濾波。 邊緣提取算子介紹邊緣提取算子介紹 Sobel 算子算子 Kirsh 算子算子 Laplacian 算子算子 Marr 算子算子 小波變換域內(nèi)圖象增強(qiáng)小波

7、變換域內(nèi)圖象增強(qiáng) n與標(biāo)準(zhǔn)傅立葉變換相比，小波分析中所用 到的小波函數(shù)具有不唯一性，即小波函數(shù) 具有多樣性。但小波分析在工程應(yīng)用中， 一個(gè)十分重要的問(wèn)題是最優(yōu)小波基的選擇 問(wèn)題，這是因?yàn)橛貌煌男〔ɑ治鐾?個(gè)問(wèn)題會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。目前主要是通 過(guò)用小波分析方法處理信號(hào)的結(jié)果與理論 結(jié)果的誤差來(lái)判定小波基的好壞，并由此 選定小波基。 幾種常用算子的模板 有四坦克低對(duì)比度圖像特征信息提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖 有四坦克低對(duì)比度圖像特征信息提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖 有四坦克低對(duì)比度圖像特征信息提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖 特征信息提取的討論特征信息提取的討論 n 通過(guò)對(duì)圖tank4b.bmp進(jìn)行小波變換、濾波增 強(qiáng)和邊緣檢測(cè)一系列

8、的變換處理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)該圖 特征信息的提取。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，特征信息提取 效果最好的是采用圖(a)的變換途徑（小波變換 選用小波基db40，濾波增強(qiáng)選用gaussian濾波 器（N=3），邊緣檢測(cè)選用prewitt算子 （N=3）。圖(b)中所采用的變換途徑與圖(a) 的差別僅僅是小波基選擇的不同。圖(b)選用的 是db20（N=20N=40），結(jié)果提取的特征信 息丟失了一些。 n再看圖(c)中選用db3，特征信息丟失得更多。說(shuō)明在 小波域中選取小波基dbN時(shí)，N應(yīng)盡量取大。對(duì) biorNr.Nd小波系來(lái)說(shuō)，Nr.Nd應(yīng)選取較小的。而 coifN小波系不適于本實(shí)驗(yàn)。圖(d)中，小波基與邊緣 檢測(cè)算

9、子選擇都與(a)相同，僅濾波器改為選 unsharp(N=3)，可以看出，unsharp濾波器增強(qiáng)了 被模糊的細(xì)節(jié)，使提取出的信息不再突出圖象的特征， 圖中多了許多白點(diǎn)，都是無(wú)用信息。圖(e)則只改變邊 緣算子，選用了canny算子，結(jié)果檢測(cè)出一片雜點(diǎn)， 故不適于在本實(shí)驗(yàn)中使用。圖(f)所示的log算子也不 能有效地提取出特征信息，說(shuō)明對(duì)tank4b.bmp類的 圖象，它不適合進(jìn)行邊緣檢測(cè)。從圖中可以看出，(a) 的提取效果是最好的，但它仍存在著不足，見(jiàn)圖(a)的 最后一幅結(jié)果圖，在其左下方和右下方還有一些雜點(diǎn) 沒(méi)有濾除，這些雜點(diǎn)是由原圖片中特征信息以外的高 頻信息引起的，要將它們?yōu)V除，還有待

10、進(jìn)一步的分析 和實(shí)驗(yàn)。 本節(jié)數(shù)字圖像處理本節(jié)數(shù)字圖像處理_圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)”程序及說(shuō)明程序及說(shuō)明 n 1. txcl_zq.m為主程序，運(yùn)行后，彈出主菜單； n 2.按下直接灰度變換按鈕，運(yùn)行hdbh.m， 彈出一子菜單，可進(jìn)行直接灰度變換； n 3.按下直方圖處理按鈕，運(yùn)行zhift.m，進(jìn) 入直方圖均衡化界面，可對(duì)圖像進(jìn)行均衡化處理； n 4 . 按 下 空 域 濾 波 增 強(qiáng) 按 鈕 ， 運(yùn) 行 kongylb.m，進(jìn)入一子菜單，可對(duì)圖像進(jìn)行線性 濾波、中值濾波、自適應(yīng)濾波； n 5.dianys2.m為增強(qiáng)對(duì)比子程序； n 6.dongtys.m為動(dòng)態(tài)壓縮子程序； n 7.tuxqf.

11、m為圖像求反子程序； n 8.junhh.m為直方圖均衡化子程序； n 9.xxgl.m為線性濾波子程序； n10.zzgl.m為中值濾波子程序； n11.zsygl.m為自適應(yīng)濾波子程序; n12.load1.m功能為把指定的要處理的圖像裝 載入文件. (具體程序見(jiàn)教科書(shū)) 本節(jié)數(shù)字圖像處理本節(jié)數(shù)字圖像處理_圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)”程序及說(shuō)程序及說(shuō) 明明 InSAR Data Compression and Denoising Study Based on Wavelet Transformation nYAN Jingwen nDept of Electronic Engineering nCo

12、mputer and Information Engineering Institute nXiamen University Introduction nA new non-linear fast coding method of wavelet tree-structure VQ is presented for interferometry synthetic aperture radar (InSAR) compression and a filtering Speckle noise method based on wavelet transformation are represe

13、nted. nA filtering Speckle noise method based on wavelet transformation is presented for InSAR image data(including two parts of amplitude information and phase information ). InSAR data compression and enhancement system diagram InSAR image data amplitude possibility distribution model Interferomet

14、ry phase function possibility contribution PDF .InSAR amplitude statistics diagrams InSAR phase statistics diagrams Amplitude information enhancement experimental results Phase information enhancement experimental results InSAR amplitude information compression results InSAR image phase information

15、compression results conclusions n1) IBBZTC is a high efficient compression coding method, being applied in high compression rate uses. n2) The total compression performance of IBBZTC outperform BTC, BZTC and BBZTC compression coding method. The compression speed of IBBZTC is as fast to BBZTC at the

16、same compression rate, while a high compression rate can be gotten for general complexity because of block improvement combination technique applied. n3) If the motion vector estimation technique is applied, IBBZTC is applied in motion image compression. The research work are being proceeded based on IBBZTC and BBZTC technique. n4) In IBBZTC, when WT level number and scanning coding are 3, the total compression performance of IBBZTC is suitable for u