遥感原理及应用 第七章 遥感数字图像增强处理.ppt

第七章 遥感数字图像增强处理 遥感图像增强 数字图像增强的主要目的: 改变图像灰度等级,提高图像对比度 消除边缘和噪声,平滑图像 突出边缘和线状地物,锐化图像 合成彩色图像 压缩图像数据量,突出主要信息等 空间域是指图像平面所在的二维平面,空间域增强是指在图像平面上直接针对每个像元点进行处理,处理后像元点的位置不变. 空间域的增强包括点运算和邻域运算. 点运算虽然简单但是很重要,对于一幅输入的图像,经过点运算后产生的输出图像的灰度值仅由相应输入像素点的灰度值决定,与周围的像元不发生直接关系. 点运算进行图像增强 一 图像灰度直方图 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。如下图所示，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图像的最基本的统计特征。 从概率的观点来理解，灰度出现的频率可看作其出现的概率，这样直方图就对应于概率密度函数，而概率分布函数就是直方图的累积和，即概率密度函数的积分. 直方图分布状态不同,图像特征也不同 见书150页 二 图像反差调整 1 线性变换：按比例扩大原始灰度级的范围，以充分利用显示设备的 动态范围(变换后像元总数不变) 将范围为[a，b]数字图像的灰度f（x，y）变换为范围为[c，d]的灰度g（x，y）, 分段线性变换是将图像灰度f（x，y）的区间分割为若干区间，然后对每个区间进行线性拉伸，常用的是分三段线性变换。即某些像元值范围被拉伸，某些范围被压缩。在实际应用中，根据要求，有目的的选取间断点的位置，决定拉伸那一段或者压缩那一段的灰度范围，或者只处理某一段的灰度 2 直方图的均衡 直方图均衡化是通过灰度变换将随机分布的图象直方图修改成均匀分布的直方图，即在每个灰度级上都具有相同的像素点数。其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的像元值。使一定灰度范围内的像元的数量大致相同。 例如，下图是直方图均衡化后的飞机图片及其直方图，可见其直方图与原图的直方图相比是很均衡的，但必须说明的是，离散情况下不可能作到绝对的一致。 3 直方图的正态化 连续的随机变量x的概率密度分布函数f(x)如果服从 就说该变量遵守正态分布（也称为高斯分布）。这里a和σ分别是该变量的平均值和标准差。 直方图的正态化是将随机分布的原图像直方图修改成为高斯分布（正态分布）的直方图。从而使变换后图像的亮度变化尽可能的服从这种分布 4 直方图匹配 是通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像的直方图类似。直方图匹配经常作为相邻图象拼接或应用多时相遥感图象进行动态变化分析研究的预处理,通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图象的效果差异. 5 密度分割 将原始图象的灰度值分成等间隔的离散灰度级.可以看作是线性变换的一种. 6其他非线性变换 对数变换 :拉伸暗的部分,压缩亮的部分 指数变换:拉伸亮的部分,压缩暗的部分 6 图象灰度反转 指对图象灰度范围进行线性或非线性的取反,产生一幅与输入图象灰度相反的图象,其结果是原来亮的地方变暗,原来暗的地方变亮. * * 图像增强 空间域增强 频率域增强（平滑、锐化） 彩色增强 多图像代数运算 多光谱图像增强 点运算(包括线性变换、直方图均衡化) 邻域运算（平滑、锐化） 255 73 。。 。。 42 36 30 24 18 12 6 0 变换后灰度 52 22 。。 。。 17 16 15 14 13 12 11 10 原图像灰度 原图 均衡化后