實(shí)驗(yàn)六 遙感影像增強(qiáng)處理

1、實(shí)驗(yàn)六 遙感影像增強(qiáng)處理實(shí)習(xí)目的：掌握常用的遙感影像增強(qiáng)處理的方法。實(shí)習(xí)內(nèi)容：遙感影像空間、輻射、光譜增強(qiáng)處理的主要方法空間增強(qiáng)：包括卷積增強(qiáng)處理、紋理分析、自適應(yīng)濾波等輻射增強(qiáng)：LUT拉伸處理、直方圖均衡化處理、直方圖匹配、亮度反轉(zhuǎn)處理等光譜增強(qiáng)：主成份變換、纓帽變換、色彩變換、指數(shù)計(jì)算等圖像增強(qiáng)是改善圖像質(zhì)量、增加圖像信息量、加強(qiáng)圖像判讀和識別效果的圖像處理方法。圖像增強(qiáng)的目的是針對給定圖像的不同應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或增強(qiáng)某些感興趣區(qū)域的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，滿足某些特殊分析的需要。圖像增強(qiáng)的途徑是通過一定的手段對原圖像附加一些信息或

2、變換數(shù)據(jù)，有選擇的突出圖像中感興趣區(qū)域的特征或抑制圖像中某些不需要的特征。圖像增強(qiáng)的方法包括空間域增強(qiáng)和頻率域增強(qiáng)兩類。空間域增強(qiáng)包括空間增強(qiáng)、輻射增強(qiáng)和光譜增強(qiáng)。在實(shí)際運(yùn)用中，不是所有的圖象增強(qiáng)處理方法都要用到，具體采用哪種圖象增強(qiáng)處理方法，視具體的研究區(qū)域，研究內(nèi)容和對象而定。1圖像解譯功能簡介（Introduction of Image Interpreter）利用ERADS IMAGINE 進(jìn)行圖像增強(qiáng)主要采用ERADS IMAGINE的圖像解譯器（Image Interpreter）模塊，該模塊包含了50多個用于遙感圖像處理的功能模塊，這些功能模塊在執(zhí)行過程中都需要通過各種按鍵或?qū)υ?/p>

3、框定義參數(shù)，多數(shù)功能都借助模型生成器（Model Maker）建立了圖形模型算法，容易調(diào)用或編輯。圖像解譯器(Image Interpreter或Interpreter)，可以通過兩種途徑啟動：ERDAS圖標(biāo)面板菜單條： Main/Image Interpreter-Image Interpreter菜單 ERDAS圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter圖標(biāo)一Image Interpreter菜單從上圖可以看出，ERDAS圖像解譯模塊包含了8個方面的功能，依次是遙感圖像的空間增強(qiáng)（Spatial Enhancement）、輻射增強(qiáng)（Radiometric Enhancement）、光譜增強(qiáng)

4、(SpectralEnhancement)、高光譜工具（Hyper Spectral Tools）、傅立葉交換（Fourier Analysis）、地形分析（Topographic Analysis）、地理信息系統(tǒng)分析（GlS Analysis）、以及其它實(shí)用功能（Utilities）。每一項(xiàng)功能菜單中又包含若干具體的遙感圖像處理功能。2、圖象空間增強(qiáng)21 空間增強(qiáng)（Spatial Enhancement）空間增強(qiáng)技術(shù)是利用像元自身及其周圍像元的灰度值進(jìn)行運(yùn)算，達(dá)到增強(qiáng)整個圖像之目的。ERDAS IMAGINE 提供的空間增強(qiáng)處理功能如表6.1所列。表6.1 遙感圖像空間增強(qiáng)命令及其功能空間增

5、強(qiáng)命令 空間增強(qiáng)功能 Convolution: 卷積增強(qiáng)用一個系數(shù)矩陣對圖像進(jìn)行分塊平均處理 Non-directional Edge： 非定向邊緣增強(qiáng) 首先應(yīng)用兩個正交卷積算子分別對圖像進(jìn)行邊緣探測，然后將兩個正交結(jié)果進(jìn)行平均化處理Focal Analysis: 聚集分析使用類似卷積濾波的方法，選擇一定的窗口呼函數(shù)，對輸入圖像文件的數(shù)值進(jìn)行多種變換Texture: 紋理分析通過二次變異等分析增強(qiáng)圖像的紋理結(jié)構(gòu) Adaptive Filter: 自適應(yīng)濾波應(yīng)用自適應(yīng)濾波器對AOI進(jìn)行對比度拉伸處理Resolution Merge:分辯率融合不同空間分辨率遙感圖像的融合處理 Crisp: 銳化處

6、理增強(qiáng)整景圖像亮度而不使其專題內(nèi)容發(fā)生變化 2.2卷積增強(qiáng)處理卷積增強(qiáng)是將整個圖像按像元分塊進(jìn)行平均處理，用于改變圖像的空間頻率特征。卷積處 理的關(guān)鍵是卷積算子系數(shù)矩陣的選擇。ERDAS將常用的卷積積算子放在default.klb 的文件中，分別以3×3、5×5、7×7三組，每組又包括edge Detect/edge enhance/low pass/Highpass/Horizontal/vertical/summary等七種不同的處理方式。具體執(zhí)行過程如下：ERDAS圖標(biāo)面板工具條，點(diǎn)擊Interpreter/spatial Enhancement/ conv

7、olution打開convolution對話框，并設(shè)置如下參數(shù)：2.3紋理分析紋理分析通過在一定的窗口內(nèi)進(jìn)行二次變異分析或三次對稱分析，使圖像的紋理結(jié)構(gòu)得 到增強(qiáng)，具體過程如下：ERDAS 圖板面板工具條中，點(diǎn)擊Interpreter/spatial Enhancement/Texture打開Texture對話框，并設(shè)置參數(shù)如下：這一分析方法的關(guān)鍵是確定Window size 的定義操作函數(shù)Operator。3、輻射增強(qiáng)處理：3.1輻射增強(qiáng)（Radiometric Enhancement）輻射增強(qiáng)處理是對單個像元的灰度值進(jìn)行變換達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。 ERDAS IMAGINE供的輻射增強(qiáng)處理功

8、能如表6.2所列。表4.2 遙感圖像輻射增強(qiáng)命令及其功能輻射增強(qiáng)命令輻射增強(qiáng)功能 LUT Stretch：查找表拉伸通過修改圖像查找表（Lookup Table）使輸出圖像值發(fā)生變化，是圖像對比度拉伸的總和。Histogram Equalization: 直方圖均衡化 對圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分布圖像像元值使一定灰度范圍內(nèi)像元的數(shù)量大致相等Histogram Match:直方圖匹配對圖像查找表進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，使一幅圖像的直方圖與另一幅圖像類似，常用于圖像拼接處理Brightness Inverse: 亮度反轉(zhuǎn)對圖像亮度范圍進(jìn)行線性及非線性取反值處理 Haze Reduction: 去霾處理降低

9、多波段圖像及全色圖像模糊度的處理方法 Noise Reduction: 降噪處理利用自適應(yīng)濾波方法去除圖像噪聲 Destripe TM Data:去條帶處理對Landsat TM圖像進(jìn)行三次卷積處理去除條帶 3.2查找表拉抻處理 是通過修改圖像查找表，使輸出圖像值發(fā)生變化。通過定義，可實(shí)現(xiàn)線性拉伸、分段線性拉伸、非線性拉伸等處理。在ERDAD圖標(biāo)面標(biāo)工具條中，點(diǎn)出Interpreter/Radiometric Enhancement/LUT Stretch-打開LUT stretch對話框，并設(shè)置參數(shù)如下：其中關(guān)建是：點(diǎn)擊View/custom Table 進(jìn)入查找表編輯狀態(tài)。根據(jù)需要修改查找

10、表。3.3直方圖均衡化處理 該處理實(shí)質(zhì)上是對圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像元值，使一定灰度范圍內(nèi)的像元的數(shù)量大致相等。在ERDAS圖標(biāo)面板工具條中，點(diǎn)擊Interpreter/Radiometric Enhancement/Histogram Equalization打開Histogram Equalization對話框,并設(shè)置參數(shù)如下：4.光譜增強(qiáng)處理4.1光譜增強(qiáng)處理是基于多波段數(shù)據(jù)對每個像元的灰度值進(jìn)行變換，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。ERDSA IMAGINE 提供的光譜增強(qiáng)處理功能如下表所示表6.3 遙感圖像光譜增強(qiáng)命令及其功能光譜增強(qiáng)命令 光譜增強(qiáng)功能 Principal Compon

11、ents: 主成份變換 將具有相關(guān)性的多波段圖像壓縮到完全獨(dú)立的較少的幾個波段，使遙感圖像更易于解譯分析Inverse Principal Components: 主成份逆變換 與主成份變換操作正好相反，將主成份變換圖像依據(jù)當(dāng)時(shí)的變換特征矩陣重新恢復(fù)到RGB彩色空間Decorrelation Stretch:去相關(guān)拉伸首先對圖像的主成份進(jìn)行對比度拉伸處理，然后再進(jìn)行主成份逆變換，將圖像恢復(fù)到RGB彩色空間Tasseled cap: 纓穗變換在植被研究中旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)軸優(yōu)化圖像顯示效果 RGB to HIS: 色彩變換將圖像從紅（R）綠（G）藍(lán)（B）彩色空間轉(zhuǎn)換到亮度（I）、色度（H）、飽和度（S

12、）彩色空間HIS TO RGB: 色彩逆變換將圖像從亮度（I）色度（H）飽和度（S）彩色空間轉(zhuǎn)換到紅（R）綠（G）藍(lán)（B）彩色空間Indices: 指數(shù)計(jì)算用于計(jì)算反映礦物及植被的各種比率和指數(shù) Natural Color: 自然色彩變換模擬自然色彩對波段數(shù)據(jù)變換輸出自然色彩圖像 4.2主成份變換 是一種常用的數(shù)據(jù)壓縮方法，它可以將具有相關(guān)性的多波段數(shù)據(jù)壓縮到完全獨(dú)立的較少的幾個波段上，便于圖像分析與解譯，具體過程如下：在ERDAS 圖標(biāo)面標(biāo)工具條中，點(diǎn)擊Interpreter/spectral Enhancement/principal Comp打開principal components對話框,并設(shè)置參數(shù)如下：4.3 纓帽變換纓帽變換是針對植物學(xué)所關(guān)心的植被特征，對原始多波段圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行空間旋轉(zhuǎn)，獲得具有物理意義的亮度、綠度、濕度等分量。在ERDAS圖標(biāo)面板工具條中，點(diǎn)擊Interpret/spectral Enhancement/Tasseled Cap打開Tasseled cap對話框，并設(shè)置參數(shù)：注，