03遙感圖像增強(qiáng)

10試驗(yàn)三遙感圖像增加一、背景學(xué)問(wèn)在獵取圖像的過(guò)程中，由于多種因素的影響，導(dǎo)致圖像質(zhì)量多少會(huì)有所退化。圖像增加的目的在于：(1)承受一系列技術(shù)改善圖像的視覺(jué)效果，提高圖像的清楚度；(2)將圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)展分析處理的形式。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。增加的方法往往具有針對(duì)性，增加的結(jié)果只是靠人的主觀感覺(jué)加以評(píng)價(jià)。因此，圖像增加方法只能有選擇地使用。圖像增加方法從增加的作用域動(dòng)身，可分為空間域增加和頻率域增加兩種。空間域增加是直接對(duì)圖像像素灰度進(jìn)展操作；頻率域增加是對(duì)圖像經(jīng)傅立葉變換后的頻譜成分進(jìn)展操作，然后經(jīng)傅立葉逆變換獲得所需結(jié)果。圖像增加所包含的主要內(nèi)容如以下圖。二、試驗(yàn)?zāi)康模喊盐者b感圖像增加的根本方法，理解不同處理方法的適用類(lèi)型。能依據(jù)需要對(duì)遙感圖像進(jìn)展綜合處理。三、試驗(yàn)內(nèi)容：輻射增加處理直方圖均衡化直方圖匹配空間增加處理卷積增加處理自適應(yīng)濾波四、試驗(yàn)預(yù)備

銳化增加處理分辯率融合光譜增加處理主成份變換〔PC變換/K-L變換〕去相關(guān)拉伸纓帽變換〔K-T變換〕指數(shù)計(jì)算自然顏色變換ERDASIMAGINE8.5版本以上；試驗(yàn)用相關(guān)數(shù)據(jù)五、試驗(yàn)步驟：(一)、 輻射增加處理(RadiometricEnhancement)直方圖均衡化(HistogramEqualization)直方圖均衡化實(shí)質(zhì)上是對(duì)圖像進(jìn)展非線(xiàn)性拉伸，重安排圖像像元值，使肯定灰度范圍內(nèi)像元的數(shù)量大致相等；這樣，原來(lái)直方圖中間的峰頂局部比照度得到增加，而兩側(cè)的谷底局部比照度降低，輸出圖像的直方圖是一較平的分段直方圖，假設(shè)輸出數(shù)據(jù)分段值較小的話(huà)，會(huì)產(chǎn)生粗略分類(lèi)的視覺(jué)效果?！惨晕募﨤anier.img為例〕ERDAS圖標(biāo)面板菜單條：Main- Image Interpreter RadiometricEnhancement -HistogramEqualizationHistogramEqualization對(duì)話(huà)框。ERDAS圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter 圖標(biāo)一RadiometricEnhancement一HistogramEqualizationHistogramEqualization對(duì)話(huà)框。直方圖匹配〔HistogramMatch)直方圖匹配是對(duì)圖像查找表進(jìn)展數(shù)學(xué)變換，使一幅圖像的直方圖與另一幅圖像類(lèi)似。直方圖匹配常常作為相鄰圖像拼接或應(yīng)用多時(shí)相遙感圖像進(jìn)展動(dòng)態(tài)變化爭(zhēng)論的預(yù)處理工操作方法輸入匹配文件(InputFile)：wasia1mss.img匹配參考文件(InputFiletoMatch)：wasia2_mss.imgERDAS圖標(biāo)面板菜單條:Main一ImageInterpreter一RadiometricEnhancement—HistogramMatchHistogramMatching對(duì)話(huà)框。ERDAS圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter 圖標(biāo)一RadiometricEnhancement 一HistogramMatchHistogramMatching對(duì)話(huà)框。(二)、 空間增加處理(SpatialEnhancement)卷積增加處理(Convolution)卷積增加是將整個(gè)圖像依據(jù)像元分塊進(jìn)展平均處理，用于轉(zhuǎn)變圖像的空間頻率特征。〔Kernal)。ERDASIMAGINEdefatilt.kfb3×3，5×5，7×7三組，每組又包括“EdgeDetect/EdgeEnhance/LowPass/HighPass/Horizontal/Vertical/Summary”等七種不同的處理方式?！惨晕募﨤anier.img為例〕ERDAS圖標(biāo)面板菜單條：Main一Image Interpreter 一SpatialEnhancement一ConvolutionConvolution對(duì)話(huà)框；ERDASInterpreter圖標(biāo)一SpatialEnhancementConvolution，Convolution對(duì)話(huà)框。自適應(yīng)濾波(AdaptiveFilter)自適應(yīng)濾波是應(yīng)用WallisAdapterFilter方法對(duì)圖像的感興趣區(qū)域(AOI)進(jìn)展比照度拉伸(MovingWindowSize)和乘積倍數(shù)大小(Multiplier)的定義。〔以文件Lanier.img為例〕ERDAS圖標(biāo)面板菜單條：MainImageInterpreter一SpatialEnhancement—AdaptiveFilterWailisAdaptiveFilter對(duì)話(huà)框。ERDASInterpreter圖標(biāo)一SpatialEnhancemenAdaptiveWailisAdaptiveFilter對(duì)話(huà)框。參數(shù)設(shè)置：文件坐標(biāo)類(lèi)型〔CoordinateType)：Map；處理范圍確定(SubsetDefinition)：ULX/YLRX/Y；輸出數(shù)據(jù)類(lèi)型(OutputDatatype)：Unsigned8bit；移動(dòng)窗口大小(MovingWindowSire)：3(3×3)；輸出文件選擇(Optins)：Bandwise(逐個(gè)波段進(jìn)展濾波)，或PC(僅對(duì)主成份變換后的第一主成份進(jìn)展濾波)；乘積倍數(shù)定義(Multiplier)：2(用于調(diào)整比照度)；輸出數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)無(wú)視零值：IgnoreZeroinStars；OK(WallisAdapterFilter對(duì)話(huà)框，執(zhí)行自適應(yīng)濾波)。銳化增加處理(CrispEnhancement)銳化增加處理實(shí)質(zhì)上是通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)展卷積濾波處理，其專(zhuān)題內(nèi)容發(fā)生變化，從而達(dá)到圖像增加的目的。使整景圖像的亮度得到增加的目的，依據(jù)其底層的處理過(guò)程，又可以分為兩種方法依據(jù)您定義的矩陣(CustomMatrix)直接對(duì)圖像進(jìn)展卷積處理(Crisp-greyscale.gmd)〔2〕是首先對(duì)圖像進(jìn)展主成份變換，并對(duì)第一主成份進(jìn)展卷積濾波，然后再進(jìn)展主成份逆變換(空間模型為：Crip-Minmax.gmd)?！惨詐anatlanta.img文件為例〕ERDAS圖標(biāo)面板菜單條：MainImageInterpreterSpatialEnhancement—Crisp，Crisp對(duì)話(huà)框；ERDASInterpreterSpatialEnhancement—Crisp，翻開(kāi)Crisp對(duì)話(huà)框。分辯率融合(ResolutionMerge)分辯率融合是對(duì)不同空間區(qū)分率遙感圖像的融合處理，使融合后的遙感圖像既具有較好的空間區(qū)分率、又具有多光譜特征，從而到達(dá)圖像增加的目的。操作過(guò)程比較簡(jiǎn)潔，關(guān)鍵是融合前兩幅圖像的配準(zhǔn)(Rectification)以及融合過(guò)程中融合方法(Method)的選擇?！惨詐anatlanta.img文件為例〕ERDASMain一ImageInterpreter一SpatialEnhancement一MergeResolutionMerge對(duì)話(huà)框；ERDAS圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter圖標(biāo)一SpatialEnhancement—ResolutionMergeResolutionMerge對(duì)話(huà)框。確定高區(qū)分率輸入文件(HighResolutionInputFile)：spots.img確定多光譜輸入文件(MuitispectralInputFile)：dmtm.img(三)、 光譜增加處理(SpectralEnhancement)主成份變換(PrincipalComponents)主成份變換(PCA.PrincipalComponentAnalysis)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(gè)波段上，使圖像數(shù)據(jù)更易于解譯。ERDASIMAGINE供給的主成份變換功能最多可以對(duì)含有256個(gè)波段的圖像進(jìn)展轉(zhuǎn)換壓縮?！惨晕募﨤anier.img為例〕ERDASMain一ImageInterpreter一SpectralEnhancement一CompPrincipalComponents對(duì)話(huà)框；ERDAS圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊InterpreterSpectralEnhancementPrincipalComponentsPrincipalComponents對(duì)話(huà)框。去相關(guān)拉伸(DecorrelationStretch)去相關(guān)拉伸是對(duì)圖像的主成份進(jìn)展比照度拉伸處理，而不是對(duì)原始圖像進(jìn)展拉伸。在操作時(shí)，只需要輸入原始圖像，系統(tǒng)將首先對(duì)原始圖像進(jìn)展主成份變換，并對(duì)主成份圖像進(jìn)展比照度拉伸處理，然后再進(jìn)展主成份逆變換，依據(jù)當(dāng)時(shí)變換的特征矩陣，將圖像恢復(fù)RGB彩色空間，到達(dá)圖像增加的目的?！惨晕募﨤anier.img為例〕ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條：Main一Image Interpreter Spectral Enhancement—DecorrelationStretch，翻開(kāi)DecorrelationStretch對(duì)話(huà)框；ERDASInterpreter圖標(biāo)SpectralEnhancement一DecorrelationStretchDecorrelationStretch對(duì)話(huà)框。纓帽變換(TasseledCap)，K-T變換纓帽變換是針對(duì)植物學(xué)家所關(guān)心的植被圖像特征，在植被爭(zhēng)論中將原始圖像數(shù)據(jù)構(gòu)造軸進(jìn)展旋轉(zhuǎn)，優(yōu)化圖像數(shù)據(jù)顯示效果。該變換的根本思想是：多波段(N波段)圖像可以看作N維空間(N-dimensionalSpace)N維空間中的一個(gè)點(diǎn)，其位置取決于像元在各個(gè)波段上的數(shù)值。爭(zhēng)論說(shuō)明，植被信息可以通過(guò)三個(gè)數(shù)據(jù)軸.(亮度軸、綠度軸、濕度軸)來(lái)確定，而這三個(gè)軸的信息可以通過(guò)簡(jiǎn)潔的線(xiàn)性計(jì)算和數(shù)據(jù)空間旋轉(zhuǎn)獲得，固然還需要定義相關(guān)的轉(zhuǎn)換系數(shù)。同時(shí)，這種旋轉(zhuǎn)與傳感器有關(guān)，因而還需要確定傳感器類(lèi)型。〔以文件Lanier.img為例〕ERDAS圖標(biāo)面板菜單條：MainImageInterpreter一SpectralEnhancement一TasseledCap。ERDASInterpreter圖標(biāo)一SpectralEnhancement一TasseledCap.指數(shù)計(jì)算(Indices)計(jì)算反映礦物及植被的常用比率和指數(shù)。各種比率和指數(shù)與遙感圖像類(lèi)型、即傳感器有密切的關(guān)系，因而在進(jìn)展指數(shù)計(jì)算時(shí)，首先必需依據(jù)輸入圖像類(lèi)型選擇傳感器，ERDAS系統(tǒng)SPOTXS、LandsatTM、LandsatMSS、NOAAAVHRR四種，不同傳ERDAS系統(tǒng)集成了與各種傳感器對(duì)應(yīng)的常用指數(shù)。如LandsatTM所對(duì)應(yīng)的礦物指數(shù)有粘土礦指數(shù)〔ClayMinerals)、鐵礦指數(shù)(FerrousMinerals)NDVI，TNDVI等幾種〔以文件Lanier.img為例〕(1). ERDAS圖標(biāo)面板菜單條Main一ImageInterpreter一SpectralEnhancement一s(2). ERDAS圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter圖標(biāo)一SpectralEnhancement一Indices。自然顏色變換(NaturalColor)自然顏色變換就是模擬自然顏色對(duì)多波段數(shù)據(jù)進(jìn)展變換，輸出自然顏色圖像。變換過(guò)程中關(guān)鍵是三個(gè)輸入波段光譜范圍確實(shí)定，這三個(gè)波段依次是近紅外(NearInfrared)、紅(Red)、綠(Green)，假設(shè)三個(gè)波段定義不夠恰當(dāng)，則轉(zhuǎn)換以后的輸出圖像也不行能