ERDAS圖像增強(qiáng)處理-文檔資料

1、1實(shí)驗(yàn)?zāi)康模簩?shí)驗(yàn)儀器：2提綱n圖像空間增強(qiáng)n圖像輻射增強(qiáng)n圖像光譜增強(qiáng)n傅立葉變換n地形分析31.圖像空間增強(qiáng)圖像空間增強(qiáng)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(gè)圖像的目的nConvolution(卷積增強(qiáng))nNon-directional Edge(非定向邊緣增強(qiáng))nFocal Analysis(聚焦分析)nTexture(紋理分析)nAdaptive Filter(自適應(yīng)濾波)nStatistical Filter(統(tǒng)計(jì)濾波)nResolution Merge(分辨率融合)nCrisp(銳化處理)4空間增強(qiáng)輻射增強(qiáng)光譜增強(qiáng)2022-3-845實(shí)驗(yàn)1：輻射增強(qiáng)1.對(duì)單個(gè)像元的

2、灰度值進(jìn)行變換達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的對(duì)單個(gè)像元的灰度值進(jìn)行變換達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的LUT Stretch(查找表查詢查找表查詢)Histogram Equalization(直方圖均衡化直方圖均衡化)Histogram Match(直方圖匹配)Brightness Inverse(亮度反轉(zhuǎn))Haze Reduction(去霾處理)Noise Reduction(降噪處理)Destripe TM Data(去條帶處理)6輻射增強(qiáng)命令輻射增強(qiáng)命令輻射增強(qiáng)功能輻射增強(qiáng)功能LUT Stretch：查找表拉伸查找表拉伸 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(duì)比度拉伸的總和

3、Histogram Equalization:直方圖均衡化直方圖均衡化 對(duì)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:直方圖匹配直方圖匹配 對(duì)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(duì)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(duì)Landsat TM圖像進(jìn)行三次

4、卷積處理去除條帶輻射增強(qiáng)輻射增強(qiáng)7圖像輻射增強(qiáng)處理圖像輻射增強(qiáng)處理1.實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告89實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)2：空間增強(qiáng)：空間增強(qiáng)10圖像空間增強(qiáng)圖像空間增強(qiáng)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(gè)圖像的目的 Convolution(卷積增強(qiáng)卷積增強(qiáng)) Non-directional Edge(非定向邊緣增強(qiáng)) Focal Analysis(聚焦分析) Texture(紋理分析) Adaptive Filter(自適應(yīng)濾波) Statistical Filter(統(tǒng)計(jì)濾波) Resolution Merge(分辨率融合)

5、 Crisp(銳化處理)11空間增強(qiáng)命令空間增強(qiáng)命令空間增強(qiáng)功能空間增強(qiáng)功能Convolution: 卷積增強(qiáng) 用一個(gè)系數(shù)矩陣對(duì)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(gè)正交卷積算子分別對(duì)圖像進(jìn)行邊緣探測(cè)，然后將兩個(gè)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，選擇一定的窗口函數(shù)，對(duì)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(duì)AOI進(jìn)行對(duì)比度拉伸處理Crisp: 銳化處理 增強(qiáng)整景圖像亮度而不

6、使其專題內(nèi)容發(fā)生變化空間增強(qiáng)空間增強(qiáng)12123核函數(shù)13卷積增強(qiáng)處理卷積增強(qiáng)處理卷積增強(qiáng)處理的關(guān)鍵是卷積算子卷積增強(qiáng)處理的關(guān)鍵是卷積算子系數(shù)矩陣（系數(shù)矩陣（KernalKernal）的）的選擇，系統(tǒng)提供了選擇，系統(tǒng)提供了3 33 3， 5 55 5， 7 77 7等大小不同的矩陣，并且等大小不同的矩陣，并且預(yù)置了不同系數(shù)以便應(yīng)用于不同目的的圖像處理，諸如：預(yù)置了不同系數(shù)以便應(yīng)用于不同目的的圖像處理，諸如：邊緣檢測(cè)（Edge Detect）邊緣增強(qiáng)（Edge Enhance）低通濾波（Low Pass）高通濾波（High Pass）水平增強(qiáng)（Horizontal）垂直增強(qiáng)（Vertical）水平

7、邊緣檢測(cè)（Horizontal Edge Detection）垂直邊緣檢測(cè)（ Vertical Edge Detection ）交叉邊緣檢測(cè)（ Cross Edge Detection ）14卷積增強(qiáng)處理卷積增強(qiáng)處理1.確定輸入文件2.確定輸出文件3.選擇卷積算子4.選擇研究區(qū)（可選）5.OK實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img2.實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告1516基于多波段數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)像元的灰度值進(jìn)行變換，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。Principal Components(主成份變換)Inverse PC(主成份逆變換)Decorrelation

8、Stretch(去相關(guān)拉伸)Tasseled cap(纓帽變換)RGB to IHS(色彩變換)IHS to RGB(色彩逆變換)Indices(指數(shù)計(jì)算)Natural Color(自然色彩變換)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)3：光譜增強(qiáng)：光譜增強(qiáng)17光譜增強(qiáng)命令光譜增強(qiáng)命令光譜增強(qiáng)功能光譜增強(qiáng)功能Principal Components:主成份變換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(gè)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Decorrelat

9、ion Stretch:去相關(guān)拉伸首先對(duì)圖像的主成份進(jìn)行對(duì)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:纓帽變換纓帽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）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(duì)波段數(shù)據(jù)變換輸出自然

10、色彩圖像光譜增強(qiáng)光譜增強(qiáng)18主成份變換主成份變換將具有相關(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(gè)波段上，是圖像數(shù)據(jù)更易于解譯少的幾個(gè)波段上，是圖像數(shù)據(jù)更易于解譯19主成份分析主成份分析1.確定輸入文件2.確定輸出文件特征矩陣輸出設(shè)置（如需逆變換必須輸出）運(yùn)行日志輸出設(shè)置4.OK3.輸入需要的主成份數(shù)量實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img3.實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告2021第一主成分第二主成分第三主成分22K-T變換（變換（kauth-Thomas變換）變換） 一種特殊的主成分分析，轉(zhuǎn)換系數(shù)是固定的

11、；坐標(biāo)空間發(fā)生旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)軸指向與地面景物有密切關(guān)系的方向.也稱纓帽變換(Tasseled Cap) 纓帽變換為植被研究特別是分析農(nóng)業(yè)特征提供了一個(gè)優(yōu)化顯示的方法，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮。 變換后的坐標(biāo)軸不是指向主成分方向，而是指向與地面景物有密切關(guān)系的方向（KL變換后指向主成分方向）23纓帽變換纓帽變換2425實(shí)驗(yàn)四：色彩變化實(shí)驗(yàn)四：色彩變化從從RGBRGB變?yōu)樽優(yōu)镠IS,HIS,從從HISHIS變?yōu)樽優(yōu)镽GBRGB2627非定向邊緣增強(qiáng)應(yīng)用兩個(gè)比較通用的濾波器（Sobel, Prewitt），首先通過兩個(gè)正交卷積算子分別對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后將兩個(gè)正交結(jié)果進(jìn)行平均化處理。28非定向邊緣

12、增強(qiáng)1.確定輸入文件2.確定輸出文件3.選擇卷積算子4.OK實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img29紋理分析通過在一定的窗口內(nèi)進(jìn)行二次變異分析（2nd-order Variance）或三次變異分析（3rd-order Variance），使圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)30紋理分析1.確定輸入文件2.確定輸出文件3.選擇卷積算子4.OK實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img31指數(shù)計(jì)算將遙感圖像中不同波段的灰度值進(jìn)行各種混合運(yùn)算，計(jì)算反應(yīng)礦物或植被的常用比率和指數(shù)32指數(shù)計(jì)算計(jì)算某影像的NDVI值1.確定輸入文件2.確定輸出文件5.OK3.根據(jù)影像選擇其相應(yīng)的傳感器4.選擇計(jì)算的指數(shù)實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img3

13、34.傅立葉變換傅立葉變換是首先把遙感圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，然后在頻率域上對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，減少或消除周圍噪聲，再把圖像從頻率域上轉(zhuǎn)換到空間域，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。Fourier Transform(傅立葉變換)Fourier Transform Editor(傅立葉變換編輯)Inverse Fourier Transform(傅立葉逆變換)Fourier Magnitude(傅立葉顯示變換)Periodic Noise Removal(周圍噪聲去除)Homomorphic Filter(同態(tài)濾波)344.1低通濾波n4.1.1 傅立葉變換實(shí)驗(yàn)影像：tm_1.img354.1低通濾波n4.1.2濾波器編輯36打開剛才經(jīng)過傅立葉變換后保存的文件打開濾波器37選擇低通濾波（Low Pass）圓形濾波半徑為8