第五章遙感圖像增強

五、遙感圖像的增強EnhancementofRS.Image

為了在分析圖像數(shù)據(jù)時，使分析者能容易確切地識別圖像內(nèi)容。圖像增強（imageenhancement）——1、定義

應用計算機或光學設備改善圖像視覺效果的處理。2、目的3、圖象增強與圖像校正的區(qū)別圖像校正是以消除伴隨觀測而產(chǎn)生的誤差及畸變，使觀測數(shù)據(jù)更加接近于真實值為主要目的的處理?？墒箞D像恢復本來面目。圖像增強則把重點放在使分析者能從視覺上便于識別圖像內(nèi)容上，以提高解象力。4、圖像增強的方法數(shù)字增強處理光學增強優(yōu)點：直觀、方便、快速、操作方法容易掌握、耗資較少；缺點：光學增強儀器對各種增強方法的適應性比數(shù)字處理設備要差。采用數(shù)字圖像計算機系統(tǒng)進行優(yōu)點：快速、功能全，能應用光學方法無法進行的一些算法對圖象增強。采用光學儀器進行一）圖像增強的光學方法光學增強主要包括以下方法：彩色合成(colorcomposite)密度分割(densityslicing)相關掩膜(correlativemask)1、彩色合成1）定義彩色合成(colorcomposite)——將多譜段黑白圖像變成彩色圖像的技術。2）分類真彩色合成(truecolorcomposite)假彩色合成(falsecolorcomposite)合成結果為真彩色，符合人眼觀察習慣；合成結果與實際景物顏色不對應或缺失某一色光，彩色鮮明，特征突出。真彩色合成

假彩色合成3）彩色合成方法加色法和減色法

按合成機制不同，分為：二者均以色彩混合原理為依據(jù)。A.加色法：三元色：紅、綠、藍B.減色法：是顏料對色光選擇性吸收的結果三元色：黃、青、品紅2、密度分割1）定義密度(density)

——光學圖像中黑度的逐點測量值。在更普遍意義上，密度往往是指遙感數(shù)據(jù)的相對明暗度。密度分割(densityslicing)

——根據(jù)一張圖像中的密度或一個通道中的響應大小將圖像點或數(shù)據(jù)矢量劃歸各種特定類別的電子技術或數(shù)字技術。它通過光電變換，將構成影像的密度劃分成若干等級，分別以不同的顏色來表示不同的密度等級，從而得到假彩色等密度圖像。(2)將圖像經(jīng)計算機模數(shù)轉(zhuǎn)換、等級分割、彩色編碼去控制彩色顯示設備。此法靈活、快速，并能定量控制分割等級及選擇彩色權。對于圖像中的地物間亮度值（灰度）為緩慢變化或差異甚小時，特征顯示的效果較好。(1)使用光電儀器將圖像的光信號轉(zhuǎn)移為模擬電壓信號，對信號進行模數(shù)轉(zhuǎn)換、分割等級和彩色顯示；其實施手段有兩種：將圖像的光密度或亮度值范圍分成若干等級，每一等級用一種顏色表示的處理方法。假彩色密度分割（falsecolordensityslicing）（4）通過調(diào)節(jié)儀器光亮大小及局部放大，可加大影象之間的反差，提高影象的對比度，使密度接近的地物之間的相對反差變得更加明顯，達到區(qū)分不同地物之目的。（3）調(diào)節(jié)儀器黑白象正負轉(zhuǎn)換開關位置，可使某些圖像不同反差區(qū)的影象都能有所增強。（2）能明確表示各級密度分布范圍，突出影像的輪廓，使影象分析判讀容易和準確，并較快的計算出他們所占的面積百分比。（1）能將單張黑白圖像的密度分別以不同顏色表示，從而提高人們對密度等級的分辨力，一些小而微弱的信息，通過放大倍率的調(diào)節(jié)及視頻放大也可以得到加強。2）假彩色密度分割技術的優(yōu)點

（5）圖象處理速度快。（3）原始影像或底片的密度質(zhì)量對密度分割的影響很大，如反差過大或過小，都會使密度分割達不到預期的精度；（2）那些性質(zhì)不同，但具有相似反射率的地物，卻具有相同的顏色和密度；從而造成地物分類上的錯誤；（同譜異物現(xiàn)象）（1）相同地物由于光照條件及地形起伏等影響造成的密度差異，顯然不是地物本身輻射特性的反映，因此這種顏色的差異并不代表地物本身的差異；（同物異譜現(xiàn)象）（4）需要專門儀器，不容易推廣。3）假彩色密度分割技術的缺點

3、相關掩膜相關掩膜增強技術是由照相、修版及暗室技術演變發(fā)展而來的，它利用原圖象通過不同曝光時間，獲取一組稱為模式或蒙片的正負拷貝片，而后將這些模片，依不同的組合方式依相互疊掩的方法，對遙感圖像進行各種增強處理。1）概念主要有以下幾種比較簡單而有效的方法：2）方法（1）反差增強（2）比值增強（3）邊界增強（1）反差增強

··

反差增強，也可以用模片（或與原片）相互疊掩的方法（同號相加，反差增大；異號相加，反差減?。?。反差增強的基本做法是多次拷貝（利用高反差的膠片或顯影液），但其代價是犧牲影像的色調(diào)層次和細部，因此使用時要適當。

對正負底片的要求：比值增強實際上是影像相減，（正負片精確重疊，使影像中有變化的部分突出出來，常用于變化信息提?。?。A

必須能精確重疊；B應有相同的反差系數(shù)；（2）比值增強（3）邊界增強影像邊界（邊緣）——影像密度發(fā)生突變的地方。處理過程：首先使正負影像精確重疊，呈現(xiàn)為均勻的深灰色調(diào)，然后其中一張向某一方向移動一小段距離并拷貝，即可得到一幅邊界增強的圖像。

邊界是隨膠片錯開方向不同而有變化的，故在運用邊界增強時，必須按研究的內(nèi)容來確定膠片位移。邊界增強由于受多種因素影響（如操作技術、膜片與感光材料性能等）其增強能力有限。

目前，遙感制圖可用于各種斷裂線、道路網(wǎng)、水系和水體以及居民地和主要地物（如：機場、跑道等）的輪廓，但還未達到實用的程度，仍需進一步研究。1、直方圖的特性直方圖給出了圖象概貌的總描述：（1）亮度范圍；（2）每個亮度間隔的頻數(shù)；（3）像元依亮度分布的形態(tài)；（4）整幅圖象總的色調(diào)（低亮度像元的多少）二）修改直方圖增強直方圖是對數(shù)字圖像每一亮度間隔內(nèi)像元數(shù)的統(tǒng)計。histogram2、修改直方圖增強1）直方圖均衡化（1）直方圖均衡化（Histogramequalization）直方圖影像增強借助調(diào)整直方圖來實現(xiàn)影像增強的技術。亦稱直方圖線性化，目的是通過合并圖象直方圖中亮度頻率較低的鄰近直方圖，使之與亮度值頻率較高的直方圖趨于平衡。HistogramHistogramequalization變換函數(shù)直方圖累積曲線原始影像直方圖均衡化后的影像（2）直方圖累積曲線A直方圖累積曲線————

原直方圖以亮度從小到大為序，逐級累加，每級均記下累加后概率值（或頻率值），最后累加值為1（或100％），并把各級累加值繪在直方圖上，由此形成累加直方圖，或稱直方圖累積曲線。B

直方圖累積曲線的數(shù)學表示設原圖象直方圖表示為：則在離散情況下，原圖象直方圖的累積曲線為：上式可用于根據(jù)原圖象計算出變換函數(shù)，然后進行直方圖變換，以達到直方圖均衡化。（3）直方圖均衡化的步驟A、求變化函數(shù)T（r），即根據(jù)原始圖象直方圖確定累積分布曲線；B、根據(jù)變換函數(shù)T（r），進行由r向S的轉(zhuǎn)換。實際上，直方圖均衡化就是求按均衡化直方圖的要求，原有各亮度級在變換后的頻數(shù)。2）直方圖匹配

亦稱直接直方圖規(guī)定化，是一種非線性反差增強技術。直方圖匹配（Histogrammatch）原直方圖變換特定形態(tài)的直方圖圖象

恢復均衡化的直方圖三）對比度增強

（Contrastenhancement）1.對比度的定義（DefinitionofContrast）：Contrast-Theratiobetweentheenergyemittedorreflectedbyanobjectanditsimmediatesurroundings.三種定義公式：？2.進行對比度增強的必要性

（NecessityofContrastEnhancement）1）主觀原因（Subjectivecause）2）客觀原因（Objectivecause）一幅影像由于地物種類的局限，其所包含的亮度值只能是整個亮度范圍的一部分，亮度范圍較窄，呈低反差狀態(tài)。

大氣散射作用又使影像的反差更為降低。使得研究對象模糊不清。3.對比度增強分類

對比度增強可分為線性和非線性兩種。1）線性擴展（linearstretch）將原始圖象諸亮度值按線性關系進行擴大，亮度范圍可擴展為任意制定的范圍。相當于進行y＝ax＋b的變換。（1）普通線性擴展直接應用上述單一的線性關系。aba’b’ZZ’一般是采用交互系統(tǒng)根據(jù)圖象的特點及特定的目的要求而進行的線性擴展。A.分段線性擴展在整個亮度值范圍或直方圖劃分為兩個或更多段落，分別采用不同的擴展函數(shù)。需要充分擴展某個或某些亮度值區(qū)間的微小差異而不能舍棄其他部分的信息時；單波段圖象的彩色編碼，或多波段圖象相關很高而要取得好的彩色合成效果時；直方圖高低兩端亮度值分別代表在空間上易于區(qū)分的兩種截然不同地物(如陸地和水體)時。（2）監(jiān)督性線性擴展B.特定地區(qū)或覆蓋類型的局部線性擴展用游標在顯示屏幕上圈定一個特定地區(qū)或某種地物類型，產(chǎn)生相應的直方圖，從而確定能反映該地區(qū)或類型的最小值和最大值，據(jù)此進行線性擴展，使相應部分的反差得到充分增強。C.等均擴展經(jīng)普通線性擴展后，不同波段的均值或平均亮度仍會有顯著差別。例如在植被覆蓋較多的地區(qū)，MSS6，7波段的均值顯著高于4，5波段，在彩色合成圖象上反映為很強的紅色調(diào)。為了充分利用不同色彩的分辨能力，可以提高4，5波段的亮度值，使直方圖向右側移動。在交互情況下，可以通過屏幕分割顯示不同波段的圖象，經(jīng)過調(diào)整平均亮度，以達到最佳合成效果。2）非線性擴展（non－linearstretch）非線性擴展指基本函數(shù)擴展，即基本數(shù)學函數(shù)（如對數(shù)、指數(shù)、正弦、正切等）進行的變換，由于其一般與圖象數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)（直方圖）無關，故而都屬非線性擴展，其擴展系數(shù)或擴展程度是隨著亮度值的變化而連續(xù)變化的。非線性擴展一般有：（1）直方圖擴展（Histogramstretch）（2）對數(shù)擴展（Logarithmstretch）（3）指數(shù)擴展（Exponentstretch）（4）高斯擴展（Gaussstretch）亦稱概率分布函數(shù)擴展，各亮度值擴大倍數(shù)取決于它們出現(xiàn)的頻數(shù)。頻數(shù)越大的地方，亮度范圍拉開的越大；反之，頻數(shù)越小的地方，亮度范圍拉開的越小。高頻數(shù)亮度范圍占增強后的亮度范圍大，增強效果強；低頻數(shù)亮度范圍占增強后的亮度范圍小，增強效果弱。（1）直方圖擴展（histogramstretch）次要要素受到嚴重損失突出圖象中的主要要素（2）對數(shù)擴展（logarithmstretch）對數(shù)擴展的基本形式：y＝logx其中x，y分別相當于輸入和輸出圖象的像元值對數(shù)的底可以任選，一般取10或e（e＝1.71828）。

實際應用的程序中，為了調(diào)節(jié)輸出值的數(shù)值范圍和靈活控制擴展程度，加入幾個調(diào)節(jié)參數(shù)。例如：用（x＋1）是為了避免對0求對數(shù)參數(shù)b用于改變對數(shù)的底a和c用于調(diào)節(jié)數(shù)值范圍。對數(shù)擴展的效果：著重擴展了亮度值低的部分相對壓縮了亮度值高的部分（3）指數(shù)擴展（exponentstretch）指數(shù)擴展的一般形式：y＝bax其中：b為底，常用b＝e。因x可能達到127或255，故a須遠小于1，否則y值可能非常大。指數(shù)擴展的效果：著重擴展了亮度值高的部分相對壓縮了亮度值低的部分（4）高斯擴展（Gaussstretch）高斯擴展是使擴展后的直方圖接近于高斯分布或正態(tài)分布。其概率密度函數(shù)為：其中：Z為圖象的亮度值，M和σ分別均值和標準差。高斯擴展的效果：著重擴展了圖象中間灰度范圍但不像線性拉伸那樣強烈。四）圖象的平滑與銳化一幅圖象大致存在亮度漸變和亮度突變兩種情況。亮度漸變者集中在低頻區(qū)，而亮度突變者集中在高頻區(qū)。整幅圖象的背景，大面積的森林、湖泊、海洋，同類作物區(qū)，河流的主干等亮度值通常是漸變的（除邊緣外），因此它們與低頻密切相關；而一些窄細的形跡往往表示水系的支流，各種地域的邊界等，都處在亮度突變處，因而與高頻密切相關。亮度漸變亮度突變研究目的不同，需要進行不同的增強：當我們要突出寬大區(qū)域或主干部分時，可以在頻域中衰減高頻分量而讓低頻分量通過來實現(xiàn)，這稱作圖象的平滑化。圖象平滑化可在空域中通過鄰域的平均來實現(xiàn)。相反，當我們要突出邊緣細節(jié)時，可以在頻域中衰減低頻分量而讓高頻分量通過來實現(xiàn)，這稱作圖象的銳化。銳化也可在空域中通過微分尖銳化來實現(xiàn)。圖象的銳化也稱做圖象的清晰化或邊緣增強。1.圖象的平滑（imagesmoothing）1）空域中的平滑

（1）鄰域平均法

鄰域平均法——在空域中圖象每點（x，y）的亮度值取其鄰域內(nèi)各點亮度值的平均值。鄰域（neighborhood）

點的鄰域可定義為以該點為中心的一個圓的內(nèi)部及其邊緣上的點的集合。半徑不同，鄰域大小也不同。（如右圖所示）鄰域平均法的數(shù)學描述為：對給定的亮度值為f（x，y）大小為N×N的圖象，變換后的亮度值式中S為點（x，y）的鄰域中的點的集合（不含點（x，y）），M為S內(nèi)的點數(shù)。對于圖象的邊緣處，鄰域?qū)⒈徊糠钟蛩?。鄰域平均法將引起圖象的模糊，模糊程度和鄰域半徑大小成正比。采樣閾值方法可減小模糊效應，其表達式為式中T為選定的閾值。（2）多圖象平均法：多圖象平均法是利用同一景物的多張影像消除噪聲引起的高頻成分。一幅圖象g（x，y）可看成原始圖象和噪聲的迭加設噪聲為互不相關且其數(shù)學期望為0，則對M張不同噪聲的圖象有2）頻域中的平滑頻域中的平滑是利用衰減高頻分量而使低頻分量順利通過的方法來實現(xiàn)的，通常叫做低通濾波法。平滑強調(diào)了低頻，但卻使圖像較原來模糊了。2.圖象的銳化（sharpening）銳化——亦稱為邊緣增強（edgeenhancement）

指使用空間域濾波的方法增強圖象邊緣的處理過程。

分為：空域中的銳化頻域中的銳化1）空域中的銳化圖象目標邊緣、線條等都是亮度變化較大的地方；而圖象模糊、邊緣不清，則都是由于減小了這種亮度變化的結果。從數(shù)學上來看，模糊是信息被“平均”了或“積分”了；現(xiàn)要消除之，自然想到運用它的反運算“微分”而在數(shù)學上微分也恰是反映信號變化率的運算；信號變化率大微分值大，信號變化率小微分值小，信號無變化微分值為0。因此我們在空域中通過微分實現(xiàn)高頻增強。

微分尖銳化是以某種算子作用在被檢測點的某一鄰域上，以求得的算子值代替亮度值或與原亮度值迭加來實現(xiàn)增強的方法，是一種局部算子法。由于需要銳化的各種模糊特征，如邊緣、線條等可能是各種走向的，因此這種算子應是各向同性的。或說為旋轉(zhuǎn)不變的，即先旋轉(zhuǎn)圖象f，再施用算子與先對f施用算子再旋轉(zhuǎn)圖象所得到的輸出結果相同。這亦即局部算子法與坐標軸選取無關?？梢宰C明：

（l）各向同性的線性導數(shù)算子，各分量須是偶階導數(shù)；

（2）各分量是奇階導數(shù)，則應取偶次冪。2）頻域中的銳化頻域中的銳化是利用衰減低頻分量而使高頻分