遙感圖像處理_new

1、第4章 遙感圖像處理l遙感技術(shù)的目的是為了獲得地物的幾何屬性和物理屬性。需對原始圖像進(jìn)行處理，以改善圖像質(zhì)量。l遙感圖像處理包括以下幾個階段：圖像的校正(預(yù)處理)，圖像的變換，圖像的增強(qiáng)，圖像的分類。l所采用的手段有：光學(xué)圖像處理數(shù)字圖像處理l光的定義:嚴(yán)格的說,只有能夠被眼睛感覺到的,并產(chǎn)生視覺現(xiàn)象的輻射才是可見輻射或可見光,簡稱光.l1 顏色視覺l2 加色法與減色法l3 光學(xué)增強(qiáng)處理 第一節(jié) 光學(xué)原理與光學(xué)處理l1 亮度對比視場中對象與背景的亮度差與背景亮度之比，記做C主要用于單色黑白影像l2 顏色對比在視場中,相鄰區(qū)域的不同顏色的相互影響.兩種顏色互相影響的結(jié)果，使每種顏色會向其影響色的

2、補(bǔ)色變化。人眼對顏色的分辨力比對黑白灰度的分辨力強(qiáng)得多，因此彩色圖像能表現(xiàn)出更為豐富的信息量。一、顏色視覺l3 顏色的性質(zhì)明度：顏色的明暗程度，它表明物體反射光線強(qiáng)弱的不同。色調(diào)：指彩色的類別，它取決于物體選擇性反射光譜的主波長，是彩色彼此相互區(qū)分的基本特性。飽和度：指顏色的純潔性，表示一種彩色的濃淡程度。是光譜中波長段是否窄，頻率是否單一的表示。一般來講，色彩越鮮艷，說明飽和度越大；反之，說明飽和度低。4 顏色立體1）顏色立體l形象描述顏色特性之間的關(guān)系,是一種理想化的示意關(guān)系。l中間軸代表明度，從底端到頂端，由黑到灰再到白明度逐漸遞增。l中間水平面的圓周代表色調(diào)；l圓周上的半徑大小代表飽和

3、度。l2）孟賽爾顏色立體中軸代表無色彩的明度等級；在顏色立體的水平剖面上是色調(diào)；顏色離開中央軸的水平距離代表飽和度的變化。三個坐標(biāo)值：色調(diào)、明度和彩度（飽和度）,劃分更為標(biāo)準(zhǔn)化。 例如標(biāo)號為10Y8/12的顏色：它的色相是黃（Y）與綠黃（GY）的中間色，明度值是8，彩度是12。這個標(biāo)號還說明，該顏色比較明亮，具有較高的彩度。 3YR6/5標(biāo)號表示：色相在紅（R）與黃紅（YR）之間，偏黃紅，明度是6，彩度是5。 孟塞爾顏色立體l兩種以上色彩混合可構(gòu)成一種新的色彩 l 三原色：若三種色，其中任何一種色不能通過其它兩種混合相加產(chǎn)生，且按一定比例混合可形成各種色調(diào)的顏色，則稱這三種色為三原色。l最優(yōu)三

4、原色：紅、綠、藍(lán)。二、加色法與減色法l互補(bǔ)色：l如果兩種色光疊加后得到白光（黑光）或灰光，則稱這兩種色為互補(bǔ)色。色光互補(bǔ)色：兩種顏色混合產(chǎn)生白色。顏料互補(bǔ)色：兩種顏色混合產(chǎn)生黑色。l兩種原色等量疊加得到一種補(bǔ)色。（青、品紅、黃）l三原色等量疊加得到白光。l非互補(bǔ)色不等量疊加得到兩者之間的中間色。l紅（多） 綠（少） 橙色l紅（少） 綠（多） 黃綠色l顏色相加原理可以進(jìn)一步用色度圖來表現(xiàn)。3 加色法色度圖l色度圖即三原色混合規(guī)律以二維形式的表示。l更為準(zhǔn)確的表現(xiàn)了顏色混合的規(guī)律。l具有真實(shí)的意義，表現(xiàn)了人眼對顏色視覺的基本規(guī)律。l1）從M點(diǎn)（ 400nm ）到N點(diǎn)（ 770nm ）光譜曲線的軌跡

5、及連接MN兩點(diǎn)直線所形成的馬蹄范圍內(nèi)所包含的各點(diǎn)都是在物理上可以由真實(shí)光線產(chǎn)生的顏色。CA表示A點(diǎn)飽和度，CA延長線與光譜軌跡相交點(diǎn)B的波長560nm即為A點(diǎn)的色調(diào)。l2）色度圖可以粗略推算出兩種顏色相混合的中間色。nmMN 3）過C點(diǎn)做一條直線與邊緣交于二個點(diǎn)，如D和E，則這二點(diǎn)對應(yīng)的光譜的顏色一定是互補(bǔ)色，它們混合可以產(chǎn)生白光。l一般用于顏料的配制、彩色印刷、彩色相片的染印等。l顏料的顏色是由于染料選擇性吸收了白光中的某些波長，反射出白光中未被吸收的色光而產(chǎn)生。l減色過程：白色光線先后通過兩塊濾光片的過程。最后透過的光是多次減法的結(jié)果。4 減色法顏色相減和相加的區(qū)別l減色法：白光依次透過藍(lán)

6、、黃濾光片l加色法：白光分別透過藍(lán)、黃后混合在白屏幕l顏色相減是相減混合，顏色相加是相加混合。藍(lán)黃綠a白藍(lán)黃b減色法a與加色法b區(qū)別示意圖減法三原色l減法三原色是指加法三原色的補(bǔ)色，即黃、品紅、青色。減色法示意圖l顏色相減原理：當(dāng)兩塊濾光片組合產(chǎn)生顏色混合時(shí)，入射光通過每一濾光片時(shí)都減掉一部分輻射，最后通過的光是經(jīng)過多次減法的結(jié)果。藍(lán)綠 紅透過率減紅（青原色）藍(lán)綠 紅透過率減綠（品紅原色）藍(lán)綠 紅透過率減藍(lán)（黃原色）三種顏料等量混合，白光中的紅、綠、藍(lán)全部被吸收，所以呈現(xiàn)黑色。四、光學(xué)增強(qiáng)處理l1 彩色合成加色法彩色合成減色法彩色合成l2 光學(xué)增強(qiáng)處理l3 光學(xué)信息處理圖像的相加和相減遙感黑白

7、影像的假彩色編碼加色法彩色合成l合成儀法：是將不同波段的黑白透明片分別放入有紅、綠、藍(lán)濾光片的光學(xué)投影通道中精確配準(zhǔn)和重疊，生成彩色影像的過程。合成儀：單純光學(xué)合成系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)控制式的屏幕合成系統(tǒng)。l分層曝光法：指利用彩色膠片具有的三層乳劑，使每一層乳劑依次曝光的方法。儀器：單通道投影儀或放大機(jī)。減色法彩色合成l染印法：是一種使用特別浮雕片、接收紙和沖顯染印藥制作彩色合成影像的方法。l印刷法：利用普通膠印設(shè)備，直接使用不同波段的遙感底片和黃、品紅、青三種油墨，經(jīng)分色、加網(wǎng)、制版，套印成彩色合成圖像。l重氮法：利用重氮鹽的化學(xué)反應(yīng)處理彩色單波段影像透明片的方法。光學(xué)增強(qiáng)處理l相關(guān)掩膜處理方法：把

8、幾何位置完全配準(zhǔn)的原片，制成不同密度、不同反差的正片或負(fù)片，通過它們的各種不同疊加方案改變原有影像的顯示效果，達(dá)到信息增強(qiáng)目的的方法。l改變對比度：使用兩張同波段同地區(qū)的負(fù)片（或正片）進(jìn)行合成，一張反差適中，另一張反差較小，合成后反差一般加大，從而提高了對比度。l顯示動態(tài)變化：不同時(shí)相相同地區(qū)的正負(fù)片影像疊合掩膜，當(dāng)被疊合影像反差相同時(shí)，凡密度發(fā)生變化的部分就是動態(tài)變化的位置。l邊緣突出：先將兩張反差相同的正片和負(fù)片疊合，疊合配準(zhǔn)后，再沿希望突出的線性特征的垂直方向錯位。目的在于突出線性特征。光學(xué)信息處理l利用光學(xué)信息處理系統(tǒng)，即一系列光學(xué)透鏡按一定規(guī)律構(gòu)成的系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)并行的線性

9、變換，適宜作二維影像處理。l遙感光學(xué)處理中，主要涉及相干光學(xué)的處理過程。圖像的相加和相減遙感黑白影像的假彩色編碼圖像的相加和相減（光柵濾波法）l將兩個圖像f和g分別放在光學(xué)信息處理系統(tǒng)的輸入平面P1的上方和下方并以平行光（平面波）照射。l當(dāng)滿足1）兩個圖像所發(fā)出的光波在空間重疊；2）兩個光波同位相或反位相。則可以實(shí)現(xiàn)圖像加減。其原理是兩列光波相干涉而迭加。兩個圖像所發(fā)出的光波在空間重疊并且同位相，則圖像相加。如果兩列光波在空間重疊且反相，則圖像相減。遙感黑白影像的假彩色編碼l1）位相介質(zhì)的色散l光波通過厚度呈階梯狀變化的介質(zhì)時(shí)，速度降低，但頻率不變（光的顏色取決于光波頻率）。l白光通過相位介質(zhì)

10、的某一臺階時(shí)，總能找到與某一頻率同位相的光，而另一種頻率反位相的光。同位相的光透過率為1，反相的光透過率為0，其他頻率居中。結(jié)果使一塊位相介質(zhì)在白光下呈現(xiàn)各種顏色，這一現(xiàn)象叫位相介質(zhì)的色散。2 假彩色的編碼過程l1) 將黑白圖像經(jīng)過光柵進(jìn)行依次編碼處理，將振幅型編碼圖像轉(zhuǎn)換成位相型編碼圖像。l2) 將位相介質(zhì)片放入非相干光信息處理系統(tǒng)的輸入平面，經(jīng)過白光照射，在輸出平面上獲得等密度的假彩色圖像。l假彩色編碼處理衛(wèi)星圖像可以使單波段影像彩色化，實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)效果。第二節(jié) 數(shù)字圖像的校正l1 遙感數(shù)字圖像l2 遙感圖像校正l3 遙感圖像增強(qiáng)l4 遙感圖像變換l5 多源信息復(fù)合 一 遙感數(shù)字圖像遙感數(shù)

11、字圖像l遙感數(shù)據(jù)的表示既有光學(xué)圖像也有數(shù)字圖像。l遙感圖像的使用過程中，有時(shí)兩者需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換。l光學(xué)圖像又稱作模擬量，數(shù)字圖像又稱作數(shù)字量，它們之間的轉(zhuǎn)換稱作模/數(shù)轉(zhuǎn)換，記作A/D轉(zhuǎn)換，或反之，稱為數(shù)/模轉(zhuǎn)換，記作D/A轉(zhuǎn)換。l數(shù)字量與模擬量的本質(zhì)區(qū)別在于模擬量是連續(xù)變量而數(shù)字量是離散變量。（一）遙感數(shù)字圖像及其特點(diǎn)（一）遙感數(shù)字圖像及其特點(diǎn)l1 1 遙感數(shù)字圖像遙感數(shù)字圖像l數(shù)字圖像是指能夠被計(jì)算機(jī)存儲、處理及使用的圖像。l遙感數(shù)字圖像是以數(shù)字形式表示的遙感影像。遙感數(shù)字圖像最基本的單位是像素。像素是成像過程的采樣點(diǎn)，也是計(jì)算機(jī)圖像處理的最小單元。l像素具有空間特征和屬性特征。像元的屬性特征

12、采用亮度值來表達(dá)。l一個像素內(nèi)只包含一種地物的稱為正像素，如水體。像素內(nèi)包括兩種或兩種以上地物的稱為混合像素。l傳感器自空間對地觀測，一方面在x方向構(gòu)成了地理位置密切相鄰的一行數(shù)據(jù)，另一方面沿著y方向運(yùn)動，這樣就記錄下所觀測區(qū)域的二維數(shù)字圖像。x2 遙感數(shù)字圖像的特點(diǎn)l1） 便于計(jì)算機(jī)處理與分析：采用數(shù)字形式表示遙感圖像l2）圖像信息損失低：遙感數(shù)字圖像是用二進(jìn)制表示的，在獲取、復(fù)制、傳輸和分發(fā)過程中，不會損失信息或圖像失真。l3）抽象性強(qiáng)：便于建立分析模型，進(jìn)行計(jì)算機(jī)解譯和運(yùn)用遙感圖像專家系統(tǒng)。（二）遙感數(shù)字圖像的表示方法遙感數(shù)字圖像的表示方法l1 表示方法:以二維數(shù)組來表示。在數(shù)組中，每個

13、元素代表一個像素，像素的坐標(biāo)位置隱含，由這個元素在數(shù)組中的行列位置所決定。元素的值表示傳感器探測到像素對應(yīng)面積上的目標(biāo)地物的電磁輻射強(qiáng)度，采用這種方法，可以將地球表面一定區(qū)域范圍內(nèi)的目標(biāo)地物信息記錄在一個二維數(shù)組(或二維矩陣)中。l一幅(單波段)遙感數(shù)字圖像可表示如下： , i=1,2,3,m, j=1,2,3,n式中，i代表行號；j代表列號；f(xi,yi)值代表像素在(xi,yi)上目標(biāo)地物的電磁輻射強(qiáng)度值，其物理意義需根據(jù)測量目標(biāo)地物的傳感器使用的波段來判斷。l按波段數(shù)量，遙感數(shù)字圖像可分幾種類型：二值數(shù)字圖像單波段數(shù)字圖像彩色數(shù)字圖像多波段數(shù)字圖像2 遙感數(shù)字圖像的類型3 遙感數(shù)字圖像

14、的數(shù)據(jù)格式l多波段數(shù)字圖像的存貯與分發(fā)，通常采用三種數(shù)據(jù)格式： BSQ BIP BIL BSQ是一種按波段順序依次排列的數(shù)據(jù)格式。 每行數(shù)據(jù)后面緊接著同一波譜波段的下一行數(shù)據(jù)。 這種格式最適于對單個波譜波段中任何部分的空間（X，Y）存取。 BSQ（Band sequential）BIP （Band interleaved by pixel）lBIP格式中每個像元按波段次序交叉排列。l按 BIP 格式存儲的圖像按順序存儲第1個像元所有的波段，接著是第2個像元的所有波段，然后是第 3 個像元的所有波段，等等，交叉存取直到像元總數(shù)為止。l這種格式為圖像數(shù)據(jù)波譜（Z） 的存取提供最佳性能。 Pixel

15、1，band1；Pixel1，band2；Pixel1，band3；Pixel1，bandn；Pixel2，band1；Pixel2，band2；Pixel2，band3；Pixel2，bandn；BIL （Band interleaved by line ）l是逐行按波段次序排列的格式 。l即先存儲第一個波段的第一行，接著是第二個波段的第一行，然后是第三個波段的第一行，交叉存取直到波段總數(shù)為止。每個波段隨后的行按照類似的方式交叉存取。l這種格式提供了空間和波譜處理之間一種折衷方式。 ( (三三) ) 航空像片的數(shù)字化航空像片的數(shù)字化l1 空間采樣確定空間采樣間距。將航空像片具有連續(xù)灰度（色彩

16、）信息轉(zhuǎn)換為每行有m個單元，每列有n個單元的像素集合。均勻采樣l2 屬性量化：定義：每個像素點(diǎn)對應(yīng)的是連續(xù)變化的亮度、顏色或其他模擬量，需要進(jìn)一步離散化并歸并到各個區(qū)間，分別用有限個整數(shù)來表示。 方法：一般采用均勻采樣和等距量化處理。可用掃描儀來進(jìn)行。數(shù)字化質(zhì)量取決于航空像片本身的質(zhì)量與采樣間距與屬性量化精度。采樣間距與掃描儀的光學(xué)分辨率密切相關(guān).航片屬性量化精度根據(jù)航空像片來定.黑白航空像片(8位)；彩色航空像片(24位)。二二 遙感圖像校正遙感圖像校正l遙感數(shù)字圖像處理：利用計(jì)算機(jī)對遙感圖像及其資料進(jìn)行的各種技術(shù)處理。l數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)：快捷、準(zhǔn)確、客觀地提取遙感信息適應(yīng)地理信息系統(tǒng)的發(fā)

17、展（一）輻射校正（一）輻射校正l輻射校正是指消除或改正遙感圖像成像過程中附加在傳感器輸出的輻射能量中的各種噪聲的過程。l遙感圖像的輻射誤差主要包括：傳感器本身的性能引起的輻射誤差；地形影響和光照條件的變化引起的輻射誤差；大氣的散射和吸收引起的輻射誤差。不需用戶自行校正1.太陽高度角影響引起的輻射誤差校正l太陽高度角引起的輻射畸變校正是將太陽光線傾斜照射時(shí)獲取的圖像校正為太陽光垂直照射時(shí)獲取的圖像，因此在做輻射校正時(shí)，需要知道成像時(shí)刻的太陽高度角。l太陽高度角可以根據(jù)成像時(shí)刻的時(shí)間、季節(jié)和地理位置確定。l陰影會覆蓋陰坡地物，對圖像的定量分析和自動識別產(chǎn)生影響。l一般情況下，陰影難以消除，但對多光

18、譜圖像可以用兩個波段圖像的比值產(chǎn)生一個新圖像以消除陰影的影響。2.地形影響引起的輻射誤差校正l具有地形坡度的地面，對進(jìn)入傳感器的太陽光線的輻射亮度有影響，但是地形坡度引起的輻射亮度校正需要知道成像地區(qū)的數(shù)字地面模型，校正不方便。l同樣也可以用比值圖像來消除其影響。 3 大氣校正l大氣的影響是指大氣對陽光和來自目標(biāo)的輻射產(chǎn)生吸收和散射，消除大氣的影響是非常重要的，在圖像匹配和變化檢測中消除大氣影響尤為重要。l消除大氣影響的校正過程稱為大氣校正。即將輻射亮度或者表觀反射率轉(zhuǎn)換為地表實(shí)際反射率，從而消除大氣散射、吸收、反射引起的誤差。 1）大氣影響的定量分析l進(jìn)入大氣的太陽輻射會發(fā)生反射、折射、吸收

19、、散射和透射。其中對傳感器接收影響較大的是吸收和散射。l無大氣存在時(shí)，傳感器接收的輻照度，只與太陽輻射到地面的輻照度和地物反射率有關(guān)。l假定地表面為朗伯體，其表面為漫反射，則某方向物體的亮度為：00cosRRLEE地物反射率輻照度入射方向的天頂角球面度l大氣存在，1）在入射和反射時(shí)都會存在透過率T，2）來自各個方向的散射以漫入射的形式照射地物，其輻照度為ED（此值通常很小，有人主張忽略不計(jì)）。3）相當(dāng)部分的散射光向上通過大氣直接進(jìn)入傳感器，這部分輻射稱為程輻射度，亮度為Lp。l由于大氣影響的存在，實(shí)際到達(dá)傳感器的輻射亮度是三者之和。0(cos)DPRTLS E TESL透過率系統(tǒng)增益吸收因子程

20、輻射度大氣的主要影響減少圖像對比度l圖像中某一剖面，其線長為橫坐標(biāo)，亮度值為縱坐標(biāo)。l無大氣時(shí)白處亮度值為50，黑處亮度值為0，則 亮度對比C1=(50-0)/50=1.l有大氣影響時(shí)，乘上透過率后假定減少了10%，亮度值減少到45，而由于L2和Lp存在，黑白處亮度均增加10，這樣 亮度對比變成C2=(55-10)/55=9/11.可見，對比度減小，圖像質(zhì)量下降。2）大氣影響的粗略校正l輻射校正：當(dāng)大氣透過率變化不大時(shí)，有時(shí)只要去掉ED和Lp的數(shù)據(jù)項(xiàng)即可修正圖像的亮度，使圖像中像元之間的亮度變化真正反映不同像元地物反射率之間的變化關(guān)系。該糾正方法通過糾正輻射亮度的辦法實(shí)現(xiàn)，因此稱輻射校正。l粗

21、略校正指僅考慮程輻射度，從而改善圖像質(zhì)量的方法?？梢哉J(rèn)為程輻射度在同一幅圖像的有限面積內(nèi)是一常數(shù)，其值的大小只與波段有關(guān)。直方圖最小值去除法v如果在某一像場中存在亮度值為零的目標(biāo)地物，地物是平靜清潔的水面或地形陰影區(qū)，則圖像中對應(yīng)位置的像元應(yīng)為0。v所以只要對選擇區(qū)域內(nèi)波段的圖像進(jìn)行灰度統(tǒng)計(jì)給出其直方圖，則直方圖上頻率最小的灰度值（大氣散射導(dǎo)致的程輻射度值）就是大氣改正值。大氣校正就是移動直方圖的最小值至零值位置。調(diào)整前直方圖調(diào)整后直方圖回歸分析法lLa：某紅外波段，大氣影響以程輻射為主，且亮度增值最小，接近于0。lLb：相應(yīng)最小值比a波段最小值大一些的其他波段。l分別以a，b波段的像元亮度值

22、為坐標(biāo)，作二維光譜空間，兩個波段中對應(yīng)像元在坐標(biāo)系內(nèi)用一個點(diǎn)表示。l由于波段之間的相關(guān)性，通過回歸分析在眾多點(diǎn)中一定能找到一條直線與波段b的亮度軸Lb相交。 回歸分析校正法回歸分析校正法baL = L +ba=LL輻射傳輸模型法l在諸多的大氣校正方法中校正精度高的方法是輻射傳輸模型法(Radiative transfer models)。l輻射傳輸模型法是利用電磁波在大氣中的輻射傳輸原理建立起來的模型對遙感圖像進(jìn)行大氣校正的方法。輻射傳輸模型l6S模型（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum ），l LOW

23、TRAN模型(Low Resolution Transmission)，lMORTRAN 模型(Moderate Resolution Transmission) ，l大氣恢復(fù)程序ATREM(The Atmosphere Removal program)，l紫外線和可見光輻射模型UVRAD(Ultraviolet and Visible Radiation)，lTURNER大氣校正模型，l空間分布快速大氣校正模型ATCOR（A Spatially-Adaptive Fast Atmospheric Correction）等等。l其中以6S 、MODTRAN、LOWTRAN和ATOCOR模型應(yīng)用

24、最為廣泛。（二）幾何校正l1 遙感圖像的幾何變形遙感圖像的幾何變形l遙感圖像成圖時(shí)，由于各種因素的影響，圖像本身的幾何形狀與其對應(yīng)的地物形狀往往是不一致的。l遙感圖像的幾何變形是指圖像上像元在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)與其在地圖坐標(biāo)系等參考坐標(biāo)系統(tǒng)中的對應(yīng)坐標(biāo)之間的差異。l研究遙感圖像幾何變形的前提是必須確定一個圖像投影的參照系統(tǒng)，即地圖投影系統(tǒng)。2 遙感影像變形的原因l1） 遙感平臺位置和運(yùn)動狀態(tài)變化的影響 航高航速 俯仰 翻滾 偏航2） 地形起伏的影響l當(dāng)?shù)匦未嬖谄鸱鼤r(shí)，會產(chǎn)生局部像點(diǎn)的位移，使原來本應(yīng)是地面點(diǎn)的信號被同一位置上某高點(diǎn)的信號代替。 如右圖，由于高差的原因，實(shí)際像點(diǎn)P距像幅中心的距離

25、相對于理想像點(diǎn)P0距像幅中心的距離移動r。3）地球表面曲率的影響l曲面的影響主要表現(xiàn)在兩個方面：一是像點(diǎn)位置的移動（圖a ），二是像元對應(yīng)于地面寬度的不等（圖b ）。l地面無彎曲時(shí)，地面瞬時(shí)視場寬度不大的情況下，L1,L2,L3的差別不大。l由于地球表面曲率的存在，對應(yīng)于地面的P1,P2,P3,顯然P3-P1L3-L1,距星下點(diǎn)越遠(yuǎn)畸變越大，對應(yīng)地面長度越長。l傳感器掃描角度越大，影響就更加突出，造成邊緣景物中圖像顯示時(shí)被壓縮。像元對應(yīng)于地面寬度的不等4）大氣折射的影響l大氣對輻射的傳播產(chǎn)生折射。l由于大氣的密度分布從下向上越來越小，折射率不斷變化，因此折射后的輻射傳播不再是直線而是條曲線，從

26、而導(dǎo)致傳感器接收的像點(diǎn)發(fā)生位移。5）地球自轉(zhuǎn)的影響l衛(wèi)星前進(jìn)過程中，傳感器對地面掃描獲得圖像時(shí)，地球自傳影響較大，會產(chǎn)生影像偏離。l因?yàn)槎鄶?shù)衛(wèi)星在軌道運(yùn)行的降段接收圖像，即衛(wèi)星自北向南運(yùn)動，這時(shí)地球自西向東自轉(zhuǎn)。l相對運(yùn)動的結(jié)果，使衛(wèi)星的星下位置逐漸產(chǎn)生偏離。3 幾何校正l1. 基本思路：l把存在幾何畸變的圖像，糾正成符合某種地圖投影的圖像。最終目的是確定校正后圖像的行列數(shù)值，然后找到新圖像中每一像元的亮度值。l基本環(huán)節(jié)有兩個：一是像素坐標(biāo)變換；二是像素亮度重采樣。l一是像素坐標(biāo)變換；l找到一種數(shù)學(xué)關(guān)系，建立變換前圖像坐標(biāo)(x，y)與變換后圖像坐標(biāo)(u，v)的關(guān)系，通過每一個變換后圖像像元的中

27、心位置(u代表行數(shù)，v代表列數(shù)，均為整數(shù))計(jì)算出變換前對應(yīng)的圖像坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)。l計(jì)算校正后每一點(diǎn)所對應(yīng)原圖中的位置(x，y)。l二是像素亮度重采樣。計(jì)算每一點(diǎn)的亮度值。由于計(jì)算后的(x，y)多數(shù)不在原圖的像元中心處，因此必須重新計(jì)算新位置的亮度值。一般來說，新點(diǎn)的亮度值介于鄰點(diǎn)亮度值之間，所以常用內(nèi)插法計(jì)算。2. 計(jì)算方法 l1）建立兩圖像像元點(diǎn)之間的對應(yīng)關(guān)系,記作： 通常數(shù)學(xué)關(guān)系f表示為二元n次多項(xiàng)式：（n=1,2,3,）l為了通過(u，v)找到對應(yīng)的(x，y)，首先必須計(jì)算出式中的12個系數(shù)。l由線性理論知，求12個系數(shù)必須至少列出12個方程，即找到6個已知的對應(yīng)點(diǎn)，也就是這6個點(diǎn)對應(yīng)

28、的(u，v)和(x，y)均為已知。故稱這些已知坐標(biāo)的對應(yīng)點(diǎn)為控制點(diǎn)。l然后通過這些控制點(diǎn),解方程組求出12個a、b系數(shù)值。l實(shí)際工作中發(fā)現(xiàn)，6個控制點(diǎn)只是解線性方程所需的理論最低數(shù)，校正效果很差，因此還需要大大增加控制點(diǎn)的數(shù)目，以提高校正精度。 實(shí)際計(jì)算時(shí)常采用二元二次多項(xiàng)式，其展開式為：l2）求出原圖所對應(yīng)點(diǎn)的亮度。l通常有三種方法：最近鄰法雙線性內(nèi)插法三次卷積內(nèi)插法。 最近鄰法(nearest-neighbor interpolation)l最近鄰法：l距離實(shí)際位置最近的像元的灰度值作為輸出圖像像元的灰度值。l該方法簡單易用，計(jì)算量小，在幾何位置上精度為0.5單元，但圖像的亮度具有不連續(xù)性

29、，從而影響精度。雙線性內(nèi)插法(bilinear interpolation)l以實(shí)際位置臨近的4個像元值，確定輸出像元的灰度值。實(shí)際上為連續(xù)計(jì)算三次線性內(nèi)插的結(jié)果。l作法第一次線性內(nèi)插：即a 、b兩點(diǎn)對p的影響，可求出e點(diǎn)像素第二次線性內(nèi)插：即c 、d兩點(diǎn)對影響，可求出f點(diǎn)像素最后對e 、f兩點(diǎn)做內(nèi)插， 可求得p點(diǎn)像素注：、為點(diǎn)p對應(yīng)鄰近四點(diǎn)的相對水平與垂直距離,假設(shè)點(diǎn)與點(diǎn)間距離為1， 故 0 、 1雙線性內(nèi)插法特點(diǎn)l雙線性內(nèi)插法比最近鄰法精度明顯提高，特別是對亮度不連續(xù)現(xiàn)象或線性特征的塊狀化現(xiàn)象有明顯的改善。l但會對圖像起到平滑作用，從而使對比度明顯的分界線變得模糊。l由于該方法的計(jì)算量和精

30、度適中，只要不影響應(yīng)用所需精度，作為可取的方法常被采用。三次卷積內(nèi)插法l三次卷積內(nèi)插法以實(shí)際位置臨近的16個像元值，確定輸出像元的灰度值。l可先在某一方向上內(nèi)插，如先在x方向上，每4個值依次內(nèi)插4次，求出f(x,j-1), f(x,j), f(x,j+1), f(x,j+2),再根據(jù)這四個計(jì)算結(jié)果在y方向上內(nèi)插，得到f(x,y)。每一組4個樣點(diǎn)組成一個連續(xù)內(nèi)插函數(shù)。oi-1j-1i-1 j+2j+2j+2j+2j-1j-1j-1ii+1i+2ii+1i+2(x,y)xy三次卷積內(nèi)插法特點(diǎn)l三次卷積內(nèi)插法計(jì)算量很大，但圖像質(zhì)量更好，細(xì)節(jié)表現(xiàn)更清楚。l欲以三次卷積內(nèi)插獲得好的圖像效果，要求位置校正

31、過程更準(zhǔn)確，即對控制點(diǎn)選取的均勻性要求更高。3） 控制點(diǎn)的選取l數(shù)目的確定: 實(shí)際工作表明，選取控制點(diǎn)的最少數(shù)目來校正圖像，效果往往不好。在圖像邊緣處，在地面特征變化大的地區(qū)，如河流拐彎處等，由于沒有控制點(diǎn)，而靠計(jì)算推出對應(yīng)點(diǎn)，會使圖像變形。因此，在條件允許的情況下，控制點(diǎn)數(shù)的選取都要大于最低數(shù)很多(有時(shí)為6倍)。l選擇的原則：易分辨、易定位的特征點(diǎn)：道路的交叉口，水庫壩址，河流彎曲點(diǎn)等；特征變化大的地區(qū)應(yīng)多選些；圖像邊緣部分一定要選取控制點(diǎn)；盡可能滿幅均勻選取。 特征不明顯的大面積區(qū)域（如沙漠），可用求延長線交點(diǎn)的辦法來彌補(bǔ)，但應(yīng)盡可能避免使用該方法。4）幾何精校正的步驟l幾何精校正的原理是

32、回避成像的空間幾何過程，而直接利用地面控制點(diǎn)數(shù)據(jù)對遙感圖像的幾何畸變本身進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬，并且認(rèn)為遙感圖像的總體畸變可以看作是擠壓、扭曲、縮放、偏移以及更高次的基本變形的綜合作用的結(jié)果。l具體步驟如下：1) 建立原始圖像與校正后圖像的坐標(biāo)系。2) 確定GCP（Ground Control Point），即在原始畸變圖像空間與標(biāo)準(zhǔn)空間尋找控制點(diǎn)對。3) 選擇畸變數(shù)學(xué)模型，并利用GCP數(shù)據(jù)求出畸變模型的未知參數(shù)，然后利用此畸變模型對原始畸變圖像進(jìn)行幾何精校正。4) 幾何精校正的精度分析。第三節(jié)第三節(jié) 遙感圖像增強(qiáng)遙感圖像增強(qiáng)l圖像增強(qiáng)是改善圖像視覺效果的處理，采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺效果，或?qū)D

33、像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)行分析處理的形式。l圖像增強(qiáng)并不以圖像保真為準(zhǔn)則，而是有選擇地突出某些對人或機(jī)器分析有意義的信息，抑制無用信息，提高圖像的使用價(jià)值。l典型的圖像增強(qiáng)方法有典型的圖像增強(qiáng)方法有對比度增強(qiáng)、空間濾波、色彩變換、圖像運(yùn)算和多光譜變換等。一 對比度變換l通過改變圖像像元的亮度值來改變圖像像元對比度，從而改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。 l將圖像中過于集中的像元分布區(qū)域（亮度值分布范圍）拉開擴(kuò)展，擴(kuò)大圖像反差的對比度，增強(qiáng)圖像表現(xiàn)的層次性。l亮度值是輻射強(qiáng)度的反映，所以也稱之為輻射增強(qiáng)。l常用的方法有對比線性變換和非線性變換。 1 直方圖增強(qiáng)l1）直方圖的概念l2）直方圖拉伸1

34、）直方圖的概念l灰度值的出現(xiàn)頻率圖形，橫坐標(biāo)是灰度值，縱坐標(biāo)是像元的個數(shù)或者像元的百分比。l反映灰度的總體結(jié)構(gòu)，灰度級的等級分布，不反映空間的分布。 1 1 2 3 3 1 4 5 2 1 3 2 3 2 3 4 1 2 3 4 5 灰度值 5 4 3 2 1 像元數(shù) 1）直方圖的概念（續(xù)1）低反射率圖像高反射率圖像1）直方圖的概念（續(xù)2）低反射率圖像1）直方圖的概念（續(xù)2）高反射率圖像2）直方圖拉伸l（1）線性拉伸LiiLLyaxaaNiiiii)(|111 a1 x y a2 a3 a4 L4 L3 L2 L1 2）直方圖拉伸（續(xù)1）l（2）非線性拉伸 對數(shù)拉伸 與人眼的視覺特性相匹配，擴(kuò)

35、張低的灰度，壓縮高的灰度區(qū)。 式中，a，b，c是按需要可以調(diào)整的參數(shù) 。00.511.522.5123456782）直方圖拉伸（續(xù)2）l（2）非線性拉伸 指數(shù)拉伸 壓縮低灰度區(qū)間，擴(kuò)展高灰度區(qū)間。 式中，a，b，c是按需要可以調(diào)整的參數(shù) 。050010001500200025003000350012345678( , )( , )1c f x yag x yb窗口和鄰域l對于圖像中的任一像素（x,y）,以此為中心，按上下左右對稱所設(shè)定的像素范圍，稱為窗口窗口。l窗口多為矩形，行列數(shù)為奇數(shù)，并按照行數(shù)列數(shù)的方式來命名。l例如，33窗口，55窗口等。l 33表示由3行和3列像素構(gòu)成的矩形范圍。補(bǔ)充

36、內(nèi)容l中心像素周圍的行列稱為該像素的鄰域鄰域。鄰域按照與中心像素相鄰的行列總數(shù)來命名。l例如，對于33窗口而言，如果考慮中心像素周圍的所有像素，那么相鄰的總的行列數(shù)為8，稱為8-鄰域。如果認(rèn)為上下左右的像素是相鄰像素，那么總的行列數(shù)為4，則稱為4-鄰域。補(bǔ)充內(nèi)容鄰域運(yùn)算l對于中心像素（x，y），其值用f（x，y）表示，可按照相鄰性規(guī)則通過計(jì)算產(chǎn)生。其中，卷積計(jì)算是最常用的方法。補(bǔ)充內(nèi)容卷積運(yùn)算l卷積是空間域上針對特定窗口進(jìn)行的運(yùn)算，是圖像平滑、銳化中使用的基本的計(jì)算方法。l設(shè)窗口大小為mn，（i，j）是中心像素，f（x，y）是圖像像素值，g （i，j）是運(yùn)算結(jié)果， h （x，y）是窗口模板（或

37、稱為卷積核，kernel），那么，卷積計(jì)算的公式為：補(bǔ)充內(nèi)容l窗口模板是相鄰像素對中心像素影響程度的表述，根據(jù)工作的目的來選擇，也可以根據(jù)問題的要求來創(chuàng)建。模板內(nèi)像素值可以是固定的，也可以是隨窗口變化的，像素值的總和為0或1，或根據(jù)需要來確定。l對于整個圖像，從左上角開始，由左到右，由上到下按照窗口大小順序進(jìn)行遍歷，即可完成整個圖像的卷積計(jì)算。l對于圖像邊緣，由于無法滿足窗口對中心像素的要求，其窗口外部的像素值可以用如下任意一種方法來處理：1）設(shè)為0值；2）按對稱原則從圖像中取值；3）保留原值，不進(jìn)行計(jì)算。 補(bǔ)充內(nèi)容圖像數(shù)據(jù) 卷積計(jì)算后的圖像計(jì)算模板計(jì)算模板補(bǔ)充內(nèi)容卷積計(jì)算圖像數(shù)據(jù)868587

38、88908687878785888785868389898686878990898787計(jì)算后數(shù)據(jù)-1587*-1+87*-1+ 87*-1+87*-1+ 85*8+86*-1+ 89*-1+86*-1+ 86*-1=-15補(bǔ)充內(nèi)容二 空間濾波l對比度擴(kuò)展的輻射增強(qiáng)是通過單個像元的運(yùn)算從整體上改善圖像的質(zhì)量。l空間濾波則是以重點(diǎn)突出圖像上的某些特征為目的的，如突出邊緣或紋理等。l因此通過像元與其周圍相鄰像元的關(guān)系，在被處理像元周圍的像元參與下進(jìn)行的運(yùn)算處理，采用空間域中的領(lǐng)域處理方法，也叫做“鄰域增強(qiáng)處理”。l鄰域法處理用于去噪聲、圖像平滑、銳化和相關(guān)運(yùn)算鄰域法處理用于去噪聲、圖像平滑、銳化和

39、相關(guān)運(yùn)算 。l鄰域的范圍取決于濾波器的大小，如33或55等。l空間濾波仍屬于一種幾何增強(qiáng)處理，主要包括平滑和銳化。（一） 平滑l圖像平滑的目的在于消除各種干擾噪聲，使圖像中高頻成分消退，即平滑掉圖像的細(xì)節(jié)，使其反差降低，保存低頻成分；在頻域中稱為低通濾波（Low Pass）。均值平滑中值濾波 1 鄰域平均法（均值平滑）l其思想是利用圖像點(diǎn)（x，y）及其鄰域若干個像素的灰度平均值來代替點(diǎn)（x，y）的灰度值，結(jié)果是對亮度突變的點(diǎn)產(chǎn)生了“平滑”效果。l鄰域平均是基于圖像上的背景或目標(biāo)部分灰度的變化是連續(xù)的，緩慢的，而顆粒噪聲使圖像上一些像素的灰度造成突變。l通過鄰域平均可以平滑突變的灰度。l其優(yōu)點(diǎn)是

40、抑制了噪聲，缺點(diǎn)也很明顯，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了平滑，導(dǎo)致圖像模糊。 均值平滑示例l圖像濾波、平滑的問題處理方式：一般使用模板進(jìn)行平滑的時(shí)候，因?yàn)槟０灞旧硎怯写笮〉乃赃吘壍牡胤教幚聿坏?。邊緣一般忽略掉或是采用加行加列的方式。l加行加列時(shí)，比如3*3模板模板加一行一列，5*5加兩行兩列，亮度與相鄰亮度值相同。 98581527349985599855881522773447734483/9 69/9 55/974/9 61/9 48/965/9 53/9 41/9原始矩陣均值處理后矩陣加行列運(yùn)算2 中值濾波l使用窗口像素序列的中值作為窗口中心像素的值。l過濾噪聲的同時(shí)，保持邊緣的信息；可以有效的消除孤立

41、的點(diǎn)和線段；噪聲的像素?cái)?shù)小于有用像素的一半時(shí)有效。l中值濾波在抑制圖像隨機(jī)脈沖噪聲方面甚為有效。且運(yùn)算速度快，可硬化，便于實(shí)時(shí)處理。 中值濾波舉例l一幅55的圖像，采用13的模板做中值濾波的結(jié)果，其中最左和最右兩列保留原值。4276321052334175610432488674466321122333475664324677濾波前濾波后（二）銳化l為了突出圖像的邊緣、線狀目標(biāo)或某些亮度變化率大的部分，可采用銳化方法。l銳化是增強(qiáng)圖像中的高頻成分，在頻域處理中稱為高通濾波（High Pass） ，也就是使圖像細(xì)節(jié)的反差提高，也稱邊緣增強(qiáng)。 l銳化是對鄰區(qū)窗口內(nèi)的銳化是對鄰區(qū)窗口內(nèi)的圖像微分圖像

42、微分。l有時(shí)可通過銳化，直接提取出需要的信息。l銳化后的圖像已不再具有原遙感圖像的特征而成為邊緣圖像。 梯度l梯度反映相鄰像元的亮度變化率。l圖像中邊緣（如湖泊、河流的邊界，山脈和道路等）處有較大的梯度值。亮度值較平滑的部分，亮度梯度值較小。l圖像銳化的實(shí)現(xiàn):1)找到梯度較大的位置，也就找到邊緣2) 用不同的梯度值代替邊緣處像元的值，也就突出了邊緣。1 羅伯特梯度l羅伯特梯度方法近似地用模板計(jì)算，其公式表示為： 具體為： 用模板t1作卷積后取絕對值加上模板t2計(jì)算后的絕對值。計(jì)算后的梯度值放在左上角的像元 f（i，j）的位置，成為r（i，j）。 這種算法的意義在于用交叉的方法檢測出像元與其領(lǐng)域

43、在上下之間或左右之間或斜方向之間的差異，最終產(chǎn)生一個梯度影像，達(dá)到提取邊緣信息的目的。 模板有兩個表示為：2 索伯爾梯度l索伯爾梯度是對羅伯特梯度的改進(jìn)，模板被定義為： 與羅伯特方法相比，此法較多地考慮了鄰域點(diǎn)的關(guān)系，使窗口由22擴(kuò)大到33，使檢測邊界更加精確。3 拉普拉斯算法l拉普拉斯算法的意義與梯度法不同，它不檢測均勻的亮度變化，而是檢測變化率的變化率，相當(dāng)于二階微分。計(jì)算出的圖像更加突出亮度值突變的位置。 在模板卷積運(yùn)算中，將模板定義為： 即上下左右4個鄰點(diǎn)的值相加再減去該像元值的4倍，作為這一像元的新值。 拉普拉斯算子除了有邊緣增強(qiáng)的作用外，還可以有效的消除圖像上因擴(kuò)散作用產(chǎn)生的模糊，

44、使圖像清晰化。 14 定向?yàn)V波l當(dāng)有目的地檢測某一方向的邊、線或紋理特征時(shí)，可選擇特定的模板卷積運(yùn)算作定向檢測?？梢詸z測垂直邊界、水平邊界和對角線邊界等，各使用的模板不同。101( , )101101t m n 檢測垂直邊界時(shí)：121( , )121121t m n l檢測水平邊界時(shí)：111( , )000111t m n111( , )222111t m nl檢測對角線邊界時(shí)：011110112211( , )101 , 101 ,121 ,121110011211112t m n 定向檢測根據(jù)研究對象的方向進(jìn)行增強(qiáng)處理，進(jìn)行銳化的同時(shí)進(jìn)行噪聲平滑，總體上優(yōu)于微分法，其缺點(diǎn)使計(jì)算量大。l不同

45、的彩色變換可大大增強(qiáng)圖像的可讀性。 l1 單波段彩色變換（密度分割）l2 多波段彩色變換（彩色合成）l3 HLS變換三 彩色變換1 單波段彩色變換l單波段黑白遙感圖像可按亮度分層，對每層賦予不同的色彩，使之成為一幅彩色圖像。l這種方法又叫密度分割（density slice），即按圖像的密度進(jìn)行分層，每一層所包含的亮度值范圍可以不同。l將黑白單波段影像賦上彩色，如果分層方案與地物光譜差異對應(yīng)得好，可以區(qū)分出地物的類別。 2 多波段彩色變換（彩色合成）l為了充分利用色彩在遙感圖像判讀和信息提取中的優(yōu)勢，常常利用彩色合成的方法對多光譜圖像進(jìn)行處理，以得到彩色圖像。 l彩色圖像可以分為真彩色圖像和假

46、彩色圖像。彩色合成原理圖l真彩色圖像上影像的顏色與地物顏色基本一致。l利用數(shù)字技術(shù)合成真彩色圖像時(shí)，是把紅色波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、綠色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量、藍(lán)色波段的影像作為合成圖像中的藍(lán)色分量 進(jìn)行合成的結(jié)果。l如TM321分別用RGB合成的圖像。真彩色圖像l假彩色圖像是指圖像上影像的色調(diào)與實(shí)際地物色調(diào)不一致的圖像。l遙感中最常見的假彩色圖像是彩色紅外合成的標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。它是在彩色合成時(shí)，把近紅外波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、紅色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量、綠色波段的影像作為合成圖像中的藍(lán)色分量 進(jìn)行合成的結(jié)果。l如TM432用RGB合成的圖像為標(biāo)

47、準(zhǔn)假彩色圖像假彩色圖像3 HLS變換lHLS代表色調(diào)（hue）、明度（lightness）和飽和度（saturation）的色彩模型。l將RGB模式轉(zhuǎn)換成HLS模式，對于定量地表示色彩特性，以及在應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)兩種表達(dá)方式的轉(zhuǎn)換具有重要意義。四 圖像運(yùn)算l兩幅或多幅單波段圖像，空間配準(zhǔn)后可進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。l圖像的代數(shù)運(yùn)算是指對兩幅（或兩幅以上）輸入圖像的對應(yīng)像元逐個進(jìn)行和、差、積、商的四則運(yùn)算，以產(chǎn)生增強(qiáng)效果的圖像。l圖像的代數(shù)運(yùn)算可表示為（以兩幅圖像為例）： 式中，f1(x,y)和f2(x,y)為輸入圖像，g(x,y)為輸出圖像?！埃骸贝砑?、減、乘或除。對上述關(guān)系式可進(jìn)行適當(dāng)

48、組合，形成復(fù)雜的代數(shù)運(yùn)算，如 應(yīng)當(dāng)注意的是，進(jìn)行代數(shù)處理的遙感圖像必須進(jìn)行大氣輻射校正、噪聲抑制、幾何精糾正等預(yù)處理。 l1 減法運(yùn)算：可凸顯出兩波段差值大的地物，如紅外-紅，可凸顯植被信息。有利于目標(biāo)與背景反差較小的信息提取，如冰雪覆蓋區(qū)，黃土高原區(qū)的界線特征，海岸帶的潮汐線。常用于研究同一地區(qū)不同時(shí)相的動態(tài)變化。為突出邊緣，也用差值法將兩幅圖像的行、列各移一位，再與原圖像相減。比值運(yùn)算l可以檢測波段的斜率信息并加以擴(kuò)展，以突出不同波段間地物光譜的差異，提高對比度。常用于計(jì)算植被指數(shù)、消除地形陰影等。l植被指數(shù)： NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）（歸一化植被指數(shù)）l對于去除地

49、形影響也非常有效。五 多光譜變換l針對多光譜影象存在的一定程度上的相關(guān)性以及數(shù)據(jù)冗余現(xiàn)象，通過函數(shù)變換，達(dá)到保留主要信息，降低數(shù)據(jù)量，增強(qiáng)或提取有用信息目的的方法。l其變換的本質(zhì)是對遙感圖像實(shí)行線性變換，使光譜空間的坐標(biāo)按一定規(guī)律進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。 多光譜空間l所謂多光譜空間就是一個n維坐標(biāo)系，每一個坐標(biāo)軸代表一個波段，坐標(biāo)值為亮度值，坐標(biāo)系內(nèi)的每一個點(diǎn)代表一個像元。像元點(diǎn)在坐標(biāo)系中的位置可以表示成一個n維向量： 其中每個分量xi表示該點(diǎn)在第i個坐標(biāo)軸上的投影，即亮度值。 這種多光譜空間只表示各波段光譜之間的關(guān)系，而不包括任何該點(diǎn)在原圖像中的位置信息，它沒有圖像空間的意義，遙感數(shù)據(jù)采用的波段數(shù)就是光譜

50、空間的維數(shù)。12X=inxxxx遙感圖像變換l遙感圖像數(shù)據(jù)量很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法對圖像進(jìn)行處理。l遙感影像處理中的圖像變換不僅是數(shù)值層面上的空間轉(zhuǎn)換，每一種轉(zhuǎn)換都有其物理層面上的特定的意義。l遙感圖像處理中的圖像變換主要有：K-L變換、K-T變換、小波變換、傅立葉變換等。1 K-L變換lK-L變換是離散（Karhunen-Loeve）變換的簡稱，又稱主成分變換（PCA，Principal Component Analysis）。l它是對某一多光譜圖像X ，利用K-L變換矩陣A進(jìn)行線性組合,而產(chǎn)生一組新的多光譜圖像Y，表達(dá)式為lY = A

51、Xl式中，X為變換前的多光譜空間的像元矢量；Y為變換后的主成分空間的像元矢量；A為變換矩陣。lA的作用是給多波段的像元亮度加權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)線性變換。經(jīng)變換后，輸出圖像Y的各分量yi之間將具有最小的相關(guān)性。lK-L變換的作用：保留主要信息，降低數(shù)據(jù)量，從而達(dá)到增強(qiáng)或提取某些有用的信息的目的。lK-L變換的特點(diǎn):變換后的主分量空間與變換前的多光譜空間坐標(biāo)系相比旋轉(zhuǎn)了一個角度；新坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸一定指向數(shù)據(jù)量較大的方向；可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮和圖像增強(qiáng)。l在遙感圖像分類中，常常利用主成分分析算法來消除特征向量中各特征之間的相關(guān)性，并進(jìn)行特征選擇。3 K-T變換變換lK-T變換變換是Kauth-Thomas變換的簡稱，也稱纓帽變換。 這種變換著眼點(diǎn)在于農(nóng)作物生長過程而區(qū)別于其他植被覆蓋，力爭抓住地面景物在多光譜空間中的特征。 l其變換公式為：Y = BXl式中，X為變換前的多光譜空間的像元矢量；Y為變換后的新坐標(biāo)空間的像元矢量；B為變