遙感數(shù)字圖像處理第四章-遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)處理(一)2016

1第四章遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)處理ImageEnhancement一、圖像增強(qiáng)概述image

Enhancement二、輻射增強(qiáng)radiationEnhancement

三、空間增強(qiáng)SpatialEnhancement四、頻率域增強(qiáng)frequencyEnhancement五、彩色增強(qiáng)ColorEnhancement六、圖像運(yùn)算ImageCalcu.七、多光譜增強(qiáng)Multi-spectralEnhancement2什么是圖像增強(qiáng)？

Imageenhancementistheprocessofmakinganimage

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interpretableforaparticularapplication(Faust,1989).一、圖像增強(qiáng)概述

3圖像增強(qiáng)的目的主要目的：（1）采用一系列技術(shù)改善圖像的視覺(jué)效果，提高圖像的清晰度；（2）將圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)行解譯和分析處理的形式。改變圖像的灰度等級(jí)，提高圖像的對(duì)比度；消除邊緣和噪聲，平滑圖像；突出邊緣和線狀地物，銳化圖像；合成彩色圖像；壓縮圖像數(shù)據(jù)量，突出主要信息等。4圖像增強(qiáng)不是以圖像保真度為原則，而是通過(guò)處理設(shè)法有選擇地突出便于人或機(jī)器分析某些感興趣的信息，抑制一些無(wú)用的信息，以提高圖像的使用價(jià)值，即圖像增強(qiáng)處理只是增強(qiáng)了對(duì)某些信息的辨別能力。5增強(qiáng)的實(shí)質(zhì)增強(qiáng)感興趣地物與周圍地物之間的反差。6圖像增強(qiáng)的分類1、從增強(qiáng)的作用域出發(fā)

空間域增強(qiáng)：空間域是指圖像平面所在的二維平面。直接處理圖像上的像素，主要對(duì)灰度進(jìn)行操作；1）點(diǎn)處理：每次對(duì)單個(gè)像元進(jìn)行灰度增強(qiáng)的處理2）鄰域處理或模板處理：對(duì)一個(gè)像元及其周圍的小區(qū)域子圖像進(jìn)行處理

頻率域增強(qiáng)：對(duì)圖像經(jīng)傅立葉變換后的頻譜成分進(jìn)行操作，然后經(jīng)傅立葉逆變換獲得所需結(jié)果7圖像增強(qiáng)的分類2、從處理的像元出發(fā)輻射增強(qiáng)：對(duì)單個(gè)像元的灰度值進(jìn)行變換，達(dá)到圖像增強(qiáng)目的；空間增強(qiáng)：利用像元自身及其周圍像元的灰度值進(jìn)行運(yùn)算；光譜增強(qiáng)：以多波段數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)每個(gè)像元的灰度值進(jìn)行變換8圖像增強(qiáng)的主要內(nèi)容通過(guò)改變單個(gè)像元及相鄰像元的灰度值來(lái)增強(qiáng)圖像。對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換，然后對(duì)變換后的頻率域圖像的頻譜進(jìn)行修改，達(dá)到增強(qiáng)的目的9二、輻射增強(qiáng)

輻射增強(qiáng)是一種通過(guò)對(duì)圖像中的每個(gè)像素值進(jìn)行計(jì)算，從而改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法，是一種點(diǎn)運(yùn)算。點(diǎn)運(yùn)算：輸出值JP(i,j)僅與IP(i,j)有關(guān)——通過(guò)直接改變圖象中像元的亮度值來(lái)改變圖像的對(duì)比度10二、輻射增強(qiáng)點(diǎn)運(yùn)算用數(shù)學(xué)公式表示為：r--原始圖像f(x,y)的灰度級(jí)s--增強(qiáng)圖像g(x,y)的灰度級(jí)T--灰度映射函數(shù)

只作用在單個(gè)像素上，輸出g(x,y)只與位置

(x,y)處的輸入f(x,y)有關(guān)。“點(diǎn)到點(diǎn)的處理”點(diǎn)運(yùn)算完全由T決定。根據(jù)T的形式，可分為線性點(diǎn)運(yùn)算和非線性點(diǎn)運(yùn)算。11二、輻射增強(qiáng)1、直方圖histogram

12二、輻射增強(qiáng)13計(jì)算方法：數(shù)字圖像直方圖：以每個(gè)像元為單位，表示圖像中各亮度值或亮度值區(qū)間像元出現(xiàn)的頻率的分布圖。14直方圖的性質(zhì)（1）直方圖反映了圖像中的灰度分布規(guī)律，描述每個(gè)灰度級(jí)具有的像元個(gè)數(shù)，但不包含這些像元在圖像中的位置；（2）任何圖像有唯一的直方圖，不同的圖像可能有相同的直方圖；（3）如果一幅圖像有兩個(gè)不相連的區(qū)域組成，并且每個(gè)區(qū)域的直方圖已知，則整幅圖的直方圖為該兩個(gè)區(qū)域直方圖之和。15直方圖的作用直觀地了解圖像的亮度值分布范圍、峰值的位置、均值以及亮度值分布的離散程度。直方圖的曲線可以反映圖像的質(zhì)量差異。正態(tài)分布：反差適中，亮度分布均勻，層次豐富，圖像質(zhì)量高。偏態(tài)分布：圖像偏亮或偏暗，層次少，質(zhì)量較差。16直方圖的作用1718均值靠近低灰度值，為低密度圖像，圖像顯得比較暗。均值靠近高灰度值，為高密度圖像圖像顯得比較亮。標(biāo)準(zhǔn)差較小，為低反差圖像標(biāo)準(zhǔn)差較大，為高反差圖像我91559159159159151599159159355151535112均12.153標(biāo)160999159352115591595915951595151353535511535115均11.856標(biāo)31049515535419均值靠近低灰度值，為低密度圖像，圖像顯得比較暗。均值靠近高灰度值，為高密度圖像圖像顯得比較亮。標(biāo)準(zhǔn)差較小，為低反差圖像標(biāo)準(zhǔn)差較大，為高反差圖像我20累計(jì)直方圖

圖像直方圖是描述圖像質(zhì)量的可視化圖表。在圖像處理中，可以通過(guò)調(diào)整圖像直方圖的形態(tài)，改善圖像顯示的質(zhì)量，以達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。21累計(jì)直方圖222、線性變換linearstretch

（1）全域線性拉伸——按比例拉伸在改善圖像對(duì)比度時(shí)，如果采用線性或分段線性的函數(shù)關(guān)系，那么這種變換就是線性變換。調(diào)整線性參數(shù)，改變變換效果23變換前像元素灰級(jí)變換后01234567012345678910111213141524直方圖的形狀基本不改變25設(shè)圖像變換前原圖像的灰度范圍為的亮度值為：設(shè)圖像變換后的亮度值為：則26

通過(guò)調(diào)整參數(shù)a1，a2，b1，b2，即改變變換直線的形態(tài)，可以產(chǎn)生不同的變換效果。若a2-a1<b2-b1，則影像被拉伸，亮度范圍擴(kuò)大，;

若a2-a1>b2-b1，影像被壓縮，亮度范圍縮小，;

對(duì)于a2與a1

，是取在影像亮度值的全部或部分，偏亮或偏暗處，均可根據(jù)對(duì)影像顯示效果的需要而人為地設(shè)定。27

在曝光不足或過(guò)度的情況下，圖像灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)，這時(shí)在顯示器上看到的將是一個(gè)模糊不清、似乎沒(méi)有灰度層次的圖像，此時(shí)可利用灰度變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作拉伸，可以有效地改善圖像視覺(jué)效果。28Thisgraphicillustratestheincreaseincontrastinanimagebefore(left)andafter(right)alinearcontraststretch.

29（2）2%線性拉伸用于處理低灰度級(jí)和高灰度級(jí)端異?，F(xiàn)象——“拖尾”（可能是噪聲或某種異常原因），即累計(jì)直方圖中累計(jì)頻率的2%和98%所對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)作為拉伸輸入[a1，a2]30（3）分段線性變換——是為了突出人們感興趣的目標(biāo)或亮度值區(qū)間，要求局部擴(kuò)展亮度值范圍。它可以有效地利用有限個(gè)灰度級(jí)，達(dá)到最大限度增強(qiáng)圖像中有用信息的目的，更有效地拉大感興趣目標(biāo)與其它地物之間的反差3132高值區(qū)拉伸低值區(qū)拉伸中值區(qū)拉伸33①②③變化前亮度值0123456789101112131415變化后亮度值0011122468101213141415結(jié)果比較34

35

36

分段線性變換37

削波（保留部分背景）38

閾值化（清除背景）39

灰度窗口40413、非線性變換——nonlinearstretch變換函數(shù)是非線性

非線性灰度變換對(duì)于要進(jìn)行擴(kuò)展的亮度值范圍是有選擇的，擴(kuò)展的程度是隨亮度值的變化兒連續(xù)變化的。常用的有兩種方法1）對(duì)數(shù)變換當(dāng)希望對(duì)圖像的低亮度區(qū)有較大的擴(kuò)展而對(duì)高亮度區(qū)壓縮時(shí)，可采用此種變換。2）指數(shù)變換此種可以對(duì)圖像的高亮度區(qū)給予較大的擴(kuò)展。42指數(shù)變換

其意義是在亮度值較高的部分?jǐn)U大亮度間隔，屬于拉伸，而在亮度值較低的部分縮小亮度間隔，屬于壓縮。數(shù)學(xué)表達(dá)式為a，b，c為可調(diào)參數(shù)，可以改變指數(shù)函數(shù)曲線的形態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)不同的拉伸比例。43對(duì)數(shù)變換

與指數(shù)變換相反，它的意義是在亮度值較低的部分拉伸，而在亮度值較高的部分壓縮，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

a，b，c仍為可調(diào)參數(shù)，由使用者決定其值。44

對(duì)數(shù)變換動(dòng)態(tài)范圍壓縮45

4647

原始圖像f(i,j)的灰度范圍為[a,b]，可以通過(guò)自然對(duì)數(shù)變換到區(qū)間[a’,b’]上，從而求得圖像f’(i,j)：

48暗區(qū)壓縮，亮區(qū)拉伸暗區(qū)拉伸，亮區(qū)壓縮兩端壓縮，中間拉伸中間壓縮，兩端拉伸暗區(qū)拉伸，亮區(qū)壓縮494、直方圖均衡化——HistogramEqualization

遙感圖像其灰度分別集中在較窄的區(qū)間，從而引起圖像細(xì)節(jié)的模糊，為使圖像細(xì)節(jié)清晰，并使一些目標(biāo)得到突出，達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的，可通過(guò)改善各部分亮度的比例關(guān)系，即可通過(guò)直方圖的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。直方圖調(diào)整以概率論為基礎(chǔ)的，常用的方法有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。

504、直方圖均衡化——HistogramEqualization

直方圖均衡化又稱直方圖平坦化，是將一已知灰度概率密度分布的圖像，經(jīng)過(guò)某種變換，變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新圖像，其結(jié)果是擴(kuò)展了像元取值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。直方圖均衡化51基本思想原圖像的灰度值原圖像中任一灰度出現(xiàn)的概率新圖像的灰度值新圖像中任一灰度出現(xiàn)的概率（相同）經(jīng)證明，累計(jì)直方圖曲線即為直方圖均衡化的基本變換函數(shù)52計(jì)算方法534、直方圖均衡化——HistogramEqualization

步驟：（1）統(tǒng)計(jì)原圖像每一灰度級(jí)的像元數(shù)和累積像元數(shù)；（2）計(jì)算原每一灰度級(jí)均衡化后的新值；（3）以新值代替原灰度值，形成均衡化后的新圖像；（4）根據(jù)原圖像像元統(tǒng)計(jì)值對(duì)應(yīng)找到新圖像的像元統(tǒng)計(jì)值，做出直方圖。54Iftheinputrangeisnotuniformlydistributed.Inthiscase,ahistogram-equalisedstretchmaybebetter.Thisstretchassignsmoredisplayvalues(range)tothefrequentlyoccurringportionsofthehistogram.Inthisway,thedetailintheseareaswillbebetterenhancedrelativetothoseareasoftheoriginalhistogramwherevaluesoccurlessfrequently55Thisgraphicillustratestheratherunevenincreaseincontrastinanimagebefore(left)andafter(right)ahistogramequalisedstretch.56原圖像標(biāo)準(zhǔn)差小，低反差，層次較差57均衡化后新圖像標(biāo)準(zhǔn)差大，高反差，層次較好58直方圖均衡化示例

59計(jì)算示例步驟：（1）統(tǒng)計(jì)原圖像每一灰度級(jí)的像元數(shù)和累積像元數(shù)；（2）計(jì)算原每一灰度級(jí)均衡化后的新值；（3）以新值代替原灰度值，形成均衡化后的新圖像；（4）根據(jù)原圖像像元統(tǒng)計(jì)值對(duì)應(yīng)找到新圖像的像元統(tǒng)計(jì)值，做出直方圖。N=49，L-1=16取整或四舍五入60均衡化后直方圖比較61假定有一幅總像素為n=64×64=4096的圖像，灰度級(jí)數(shù)L=8原灰度級(jí)像元數(shù)累積像元統(tǒng)計(jì)值變換后值新灰度級(jí)新像元數(shù)07901102328503656432952456122781直方圖均衡化計(jì)算實(shí)例——練習(xí)62假定有一幅總像素為n=64×64=4096的圖像，灰度級(jí)數(shù)L=8原灰度級(jí)像元數(shù)累積像元統(tǒng)計(jì)值變換后值新灰度級(jí)新像元數(shù)07907901.317901102318133.131023285026634.65850365633195.76985432936486.26524538936.77448612240156.9778140967.07直方圖均衡化計(jì)算實(shí)例——練習(xí)結(jié)果63均衡化前后的直方圖對(duì)比6465注意：1）直方圖均衡化，不改變灰度出現(xiàn)的次數(shù)（因?yàn)槟菢訒?huì)改變圖像的信息結(jié)構(gòu)），所改變的是出現(xiàn)次數(shù)所對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)。2）直方圖均衡化，力圖使等長(zhǎng)區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的像素?cái)?shù)接近相等。直方圖均衡化后的圖像每個(gè)灰度級(jí)的像元頻率，理論上應(yīng)相等，直方圖形態(tài)應(yīng)為理想的直線。實(shí)際上均衡化后的直方圖呈現(xiàn)參差不齊的外形，這是由于于圖像是離散函數(shù)，各灰度級(jí)可能的像元個(gè)數(shù)有限，在一些灰度級(jí)處可能沒(méi)有像元，在某些灰度級(jí)處則像元很多，所以不會(huì)產(chǎn)生理想的直線形態(tài)。66均衡化后的效果：（1）各灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率近似相等；（2）原圖像上頻率小的灰度級(jí)被合并，實(shí)現(xiàn)壓縮；頻率高的灰度級(jí)被拉伸，使亮度集中于中部的圖像得到改善，增強(qiáng)圖像上大面積地物與周圍地物的反差。即：直方圖上灰度分布較密的部分被拉伸；灰度分布稀疏的部分被壓縮，從而使一幅圖像的對(duì)比度在總體上得到很大的增強(qiáng)。675、直方圖規(guī)定化/匹配——HistogramSpecification/Matching

直方圖規(guī)定化：是指使一幅圖像的直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而進(jìn)行的圖像增強(qiáng)方法。規(guī)定直方圖的類型（1）參考圖像的直方圖，通過(guò)變換，使兩幅圖像的亮度變化規(guī)律盡可能地接近；（2）特定函數(shù)形式的直方圖，通過(guò)變換，使變換后的圖像亮度變化規(guī)律可能地服從這種函數(shù)的分布。68直方圖規(guī)定化的原理：對(duì)兩個(gè)直方圖都做均衡化，變成相同的歸一化的均勻直方圖，以此均勻直方圖為媒介，再對(duì)參考圖像做均衡化的逆運(yùn)算。69計(jì)算示例70計(jì)算示例

均衡化的變換函數(shù)采用歸一化的形式，即拉伸因子為1；此時(shí)設(shè)N=1，L-1=1，其它值相應(yīng)變?yōu)樾?shù)或分?jǐn)?shù)。因此，均衡化的變換函數(shù)即為該圖像的積累直方圖本身。71具體步驟：72計(jì)算示例73

圖(C)、(c)是將圖像(A)按圖(b)的直方圖進(jìn)行規(guī)定化得到的結(jié)果及其直方圖。通過(guò)對(duì)比可以看出圖(C)的對(duì)比度同圖（B)接近一致，對(duì)應(yīng)的直方圖形狀差異也不大。這樣有利于影像融合處理，保證融合影像光譜特性變化小。7475直方圖規(guī)定化應(yīng)用：

直方圖規(guī)定化又稱為直方圖匹配，這種增強(qiáng)方法經(jīng)常作為圖像鑲嵌或應(yīng)用遙感圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化研究的預(yù)處理工作，通過(guò)直方圖匹配可以部分消除由于太陽(yáng)高度角或大氣影響造成的相鄰圖像的色調(diào)差異，從而可以降低目視化解譯的錯(cuò)誤。76776、密度分割——黑白灰度圖像變?yōu)椴噬珗D像概念：?jiǎn)尾ǘ魏诎走b感圖像可按亮度分層，