遥感实验作业图像增强与变换Word文件下载.docx

遥感实验作业图像增强与变换Word文件下载.docx

《遥感实验作业图像增强与变换Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《遥感实验作业图像增强与变换Word文件下载.docx（22页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

LinearContrastStretch，

要限定最小和最大输入值，点击“Apply”，

把拉伸应用于显示的数据。

如图

2分段线性对比度拉伸（PiecewiseLinearContrastStretch）

分段线性变换就是在一些灰度段拉伸，另一些灰度段压缩

分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定。

当在点之间提供线性拉伸时，线段在点处连接起来。

PiecewiseLinear.，

3高斯对比度拉伸（GaussianContrastStretch）

系统默认的Gaussian拉伸是围绕DN平均值127的三个标准差的数据分布（centeredatameanDNof127withthedatadistributedoverarangeof3standarddeviations）。

Gaussian，输入拉伸的最小和最大值，点击“Apply”，把拉伸应用于显示的数据。

4直方图均衡化对比度拉伸（HistogramEqualizationContrastStretch）

直方图均衡化的随机分布的图像直方图修改成均匀的扥不得直方图，又叫拉

平扩展，实质是对图像进行分线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度

范围内的像元值数量大致相等。

要自动缩放数据以与每个直方图中bin的DN数均衡：

Eualization.，点击“Apply”，输入拉伸的最小和最大值，拉伸应用于显示的数据。

平方根对比度拉伸（SquareRootContrastStretch和任意对比度拉伸和直方图匹配（ArbitraryContrastStretchingandHistogramMatching）操作过程同上

领域运算

1.图像卷积运算

卷积运算是在空间域上对图像进行领域检测的运算，采用模板，实际上是一个M*N的小图像。

Functions>

InteractiveAnalysis>

SpatialPixelEditor.要为一个像元输入一个新值，点击表格中的像元值，使用空格键删除当前值，输入所需要的值，然后按回车。

要用4个或8个周围像元的平均值来替代一个像元的值，点击表格中的像元值，然后选择Options>

Replacecellwith4pixelaverageorReplacecellwith8pixelaverage.

2.锐化（Sharpen）

锐化也称高通滤波，主要是增强图像中的高频成分，突出图像的边缘信息，提高图像的细节反差，所以叫边缘增强。

锐化滤波对图像显示窗口内（image、scroll和zoom）的数据执行高通卷积。

可利用三种锐化滤波器类型，每个后面添加一个不同的数据值。

“Sharpen”附近方括号内的数字是核的中心值。

因此，括号中数值较高的滤波在滤波以后，有较多的原始数据保留并附加到滤波图象上。

DisplayEnhancements>

Filter>

Sharpen，结果见下图

3.平滑（Smooth）

平滑又叫低通滤波，目的在于消除图像中的各种干扰噪声，使图像中高频成分消退，平滑掉图像的细节，使反差降低，保存低频成分。

可使用两种平滑滤波器。

“Smooth[3×

3]”滤波器使用一个大小为3×

3的核，“Smooth[5×

5]”滤波器使用一个大小为5×

5的核。

核越大，滤波后越平滑。

Smooth结果见图

4.中值（Median）

中值滤波是将领域中的像素按灰度级排序，取其中间值为输出像素。

可使用两种中值滤波器，核大小分别为3×

3和5×

5。

中值滤波器用核的中值来代替中央的像元值。

这些滤波器有助于减少盐点和胡椒粉类型的噪音或斑点。

Median见图

（二）频率域增强

1.傅立叶变换

傅立叶分析是一种将图像分成空间上各种频率成分的数学方法。

实际上，快速的傅立叶变换被原来将数据变换成一个复杂的强调频率分布的图像。

ENVI中FFT滤波（从Filters下拉菜单中选择）包括图像正向的FFT、频率滤波器的交互式建立、滤波器的应用，以及FFT向原始数据空间的逆变换。

当前，FFT处理没有用到ENVItiling程序，因此能被处理的图像大小受到系统可利用内存的限制。

FFT图像是“复数”数据类型，它占用了类似大小的字节图像的8倍内存。

2.频率域平滑

去除噪声，改善图像质量，常采用低通滤波器来抑制高频部分，然后在进行傅立叶逆变换的滤波图像，从而可达到平滑图像的目的。

常用的低通滤波器有四种：

理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器。

3.频率域锐化

突出图像的边缘和轮廓，采用高通滤波器来阻止或削弱低频成分，让高频成分通过，然后再进行傅里叶的到边缘锐化的图像。

常用的高通滤波器有四种：

理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器。

择Filters>

FFTFiltering>

ForwardFFT，

现ForwardFFTInputFile对话框时，选择要被处理的数据，需要时，可以用子集。

文件选择程序与卷积滤波中用到的一样。

点击“OK”，现ForwardFFTParameters对话框，选用“File”或“Memory”输出。

选择Filters>

FilterDefinition，选择好以后，如果显示出一幅FFT图像，应迅速选择包含FFT图像的显示数（号），或指出滤波器不与一次特殊显示相关。

从Filter_Type下拉菜单下方的滤波列表里，选择一种滤波类型，并设置需要的参数。

用“NumberofBorderPixels”参数控制用于taper滤波器（平滑滤波边缘）的像元数。

零值代表没有平滑。

选择输出到“File”or“Memory”，若需要，选择一个输出文件名。

点击“Apply”建立FFT滤波器。

InverseFFT。

出现InverseFFTInputFile对话框时，选择要处理的正向的FFT数据。

出现InverseFFTFilterFile对话框，选择应用的滤波图像。

滤波图像必须是以前用上面描述的滤波定义程序生成的。

点击“OK”。

出现InverseFFTParameters窗口时，伴随显示的输入文件特征列表，选择输出到“File”或“Memory”。

从适当的下拉菜单里，选择输出数据的类型（字节型，整型，浮点型等）。

点击“OK”处理图像。

（三）彩色增强

1.伪彩色增强

密度分割是一种单波段图像彩色变换的方法，它是把单波段的黑白遥感图像按照亮度来分层，对于每一层赋予不同的颜色，使之成为一幅彩色图像，其中每一层包含的亮度值范围可以不同。

如果分层方案与地物光谱差异对应的很好，我们通过这种方法就可以区分出各种地物的类别。

Tools→ColorMapping→DensitySlice或Overlay→DensitySlice

所要进行灰度值范围定义的波段

Densityslice框中对已经划分好的灰度值范围区间属性进行编辑，删除，变颜色。

只需要你点击EditRange、DeleteRange、ClearRange选项框进行操作。

点击Apply应用

2.假彩色合成

根据加色法的合成原理，选择遥感影像的某三个波段，分别赋予红，绿，蓝三种原色，就可以做成彩色合成的图像，这种图像处理方法就叫做彩色合成，它能够有效的突出更多的地物信息。

假彩色合成是彩色合成中的最常用的一种方法。

首先打开一幅TM图像1－7个波段，File􀃆

OpenImageFile:

点击AvailableBandsList对话框中RGBColor单选按钮。

在显示的波段列表中分别点击band3做R（红）变换、band2做G（绿）变换、band1

做B（蓝）变换。

点击LoadRGB显示合成后的彩色图像。

3.彩色变换

在图像处理中通常应用的有两种彩色坐标系统。

一种是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色构成的彩色空间或坐标系统，这是我们之前所讲的彩色变化和增强处理的基础；

另一种是彩色空间是由色调（H）、饱和度（S）和明度（I）三个变量构成的。

彩色系统变换主要是指这两种坐标系统之间的变换。

具体操作如下

RGB向HSV的转换：

在主菜单中点击Transforms􀃆

ColorTransforms

明度

饱和度

色调

HSV向RGB的逆变换。

ColorTransforms

（四）多图像代数运算

BasicTools􀃆

BandMath：

将出现BandMath对话框。

假如运算结果是一个二维数组，它将接受任何有效的IDL数学表达式、函数或程序。

该对话框的操作如下：

标签为“Enteranexpression:

”的文本框内，输入变量名

输入一个有效的表达式后，点击“OK”处理

Variable/BandNamePairings对话框

Variable/BandNamePairings对话框允许你从一个输入波段列表中，把波段赋值给输入在“Enteranexpression:

”文本框中的变量。

要把一个波段赋给原先实例中的变量b1

要把另一个波段赋值给实例中的变量b2

点击ok

1.差值法

差值运算由称减影技术，是指两幅同样大小的图像对应元素的灰度值相减。

表达式为:

b1-b2

2.比值法

比值运算就是指两个不同的波段图像对应的灰度值进行相除。

表达式为：

b1/b2

3.混合运算法

混合运算即为几种简单算法的综合。

如表达式可为：

b1/b2+b3-b4

（五）多光谱图像变换

1.主成分变换

主成分变换是多元统计分析中的一个重要变换，是一种很重要的特征提取方法，减少计算量，可以用作分类图像的特征图像。

也可以单独应用作为一种重要的信息提取方法。

主成分与原始波段间的定量关系，主要是系数矩阵的解求，主成分的原理时已讲到系数矩阵T是原始波段协方差矩阵的特征向量矩阵的一个转置。

Transforms􀃆

PrincipalComponents􀃆

ForwardPCRotation

􀃆

ComputeNewStatisticsandRotate

出现如下ForwardPCRotationParameters对话框：

该对话框参数设置如下：

“StatsX/YResizeFactor”文本框键入小于1的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样。

键入一个小于1的调整系数，以提高统计计算的速度。

例如，在统计计算时，用一个0.1的调整系数将只用到十分之一的像元。

点击按钮，选择基本“CovarianceMatrix”或“CorrelationMatrix”。

计算主成分时，有代表性地要用到协方差矩阵。

当波段之间数据范围差异较大时，要用到相关系数矩阵，并且需要标准化。

选用“File”或“Memory”输出。

在该对话框中选择Edit>

DataValues，查看各成分的特征值的大小

主成分图像的6个波段如下图

2.缨帽变换

穗帽变换（又称K－T变换）是一种特殊的主成分分析，和主成分分析不同的是其转换系73数是固定的，因此它独立于单个图像，不同图像产生的土壤亮度和绿度可以互相转化比较。

随着植被的生长，在绿度图像上信息增强，土壤亮度上的信息减弱，当植被成熟和逐渐凋落时，其在绿色度图像特征减少，在黄色度上的信息增强。

这样的解释可以应用于不同的区域上的不同植被和作物，但缨帽变换无法包含一些不是绿色的植被和不同的土壤类型的信息。

选择Transforms􀃆

TassledCap,出现TasseledCapTransformationInputFile对话框，选择输入的文件，用ENVI标准的选择程序输入文件。

点击OK继续，出现TasseledCapTransformParameters对话框，在下拉菜单中，选择“InputFileType”（Landsat7ETM、Landsat5TM或LandsatMSS），然后选择输出到“File”或“Memory”，重命名保存即可。

分析所得6个波段如下图

四．试验体会

1.通过实验，一定程度上来说使我对于ENVIE软件有了一定的了解，熟悉了一些最基本

的操作，如对图像进行一些变换处理和图像增强处理，如何对图像进行锐化和平滑，

将ENVI的数据转换为其他格式，对已有的图像进行主成分分析获取相关必要的信息等，

通过一些代数运算来提取主要地物对象等。

2.实验前学生应该先熟悉课本知识，知道一些操作的原理和方法，掌握对于同样问提的

不同解决方法能够有所区别，知道其相同点和不同点。

如在频率域增强处理中应该首

先知道图像平滑和图像锐化之间的不同之处，平滑为低通滤波，而锐化为高频滤波，

两者互为逆操作；

在彩色增强中，对于伪彩色增强和假彩色增强有所区别，即伪彩色

增强是对单幅黑白图像进行处理，密度分割法是伪彩色增强中最简单的方法，而假彩

色处理是利用三个波段进行合成生成的图像，依据与加色法彩色合成原理，将选择的

三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色图像。

3.ENVI软件是一款专门用于处理遥感数据生成彩色或黑白图像的专业软件，尽管试验过程中面对英文的版本，难于理解好多功能，特别是部分功能选项难以查找，所以需

要学生耐心和毅力，对于不懂得的问题应该及时向老师或同学学习，或者可以上网搜

索相关的解决方法，培养快速学习的习惯和善于思考解决问题的能力。

4.试验中发现ENVI软件的功能很是强大，相对于其他一些软件其可以同时打开多个窗

口，利于对图像进行对比和分析，对于相关操作所得结果可以暂时保存于内存中,即

Memory选项，可以免去对于不需要的图像的频繁保存，此外三个窗口也是一大特色

但是此软件也存在着某些缺陷，如不能将相关的操作保存为工作空间，也不能将处理

所得图像保存为一般的格式，如JPG。

5.作为测绘的学生，每个学生应该有好多个理由去重视学习此软件，在操作过程中加深

对于理论知识的理解和认知，培养善于思考的品质，为本课程的课程设计打好基础。