《遥感图像处理》PPT课件.ppt

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1、第四章 遥感图像处理 第一节 光学原理与光学处理 一、颜色视觉 1、亮度对比和颜色对比 （ 1） 亮度对比 ： 对象相对于背景的的明亮程度。改 变对比度，可以提高图象的视觉效果。 （ 2） 颜色对比： 在视场中，相邻区域的不同颜色的相互影 响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜色会向其 影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现象更为明显。因 此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。 2、颜色的性质： 所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。 （ 1）明度： 是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。 物体反射率越高，明度就越高。 （ 2

2、）色调： 是色彩彼此相互区分的特性。 （ 3）饱和度： 是色彩纯洁的 程度，即光谱中波长段是 否窄，频率是否单一的表示。 3、颜色立体 （ 1）颜色立体 ： 中间垂直轴代表明度 ；中间水平 面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。 （ 2）孟赛尔颜色立体： 中轴代表无色彩的明度 等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。 二、加色法与减色法 1. 颜色相加原理 三原色： 若三种颜色，其中的任一种 都不能由其余二种颜色混合相加产生， 这三种颜色按一定比例混合，可以形 成各种色调的颜色，则称之为三原色。 红、绿、蓝。 互补色： 若两种颜色混合产生白色或

3、灰色，这两种颜色就称为互补色。黄 和蓝、红和青、绿和品红。 色度图： 可以直观地表现颜色相加的 原理 ,更准确地表现颜色混合的规律 . 3、颜色相减原理 减色过程 :白色光线先后通过两块滤光片的过程 . 颜色相减原理 :当两块滤光片组合产生颜色混合时 ,入 射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果 . 加色法与减色法的区别 : 减法三原色 :黄、品红、青 三、光学增强处理 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋

4、势。 三、 光学增强处理 1. 彩色合成 加色法彩色合成 减色法彩色合成 2. 光学增强处理 3. 光学信息的处理 图像的相加和相减 遥感黑白影象的假彩色编码 第二节 数字图像的校正 遥感数字图像处理： 利用计算机对遥感图像 及其资料进行的各种技术处理。 数字图像处理的优点 快捷、准确、客观地提取遥感信息 适应地理信息系统的发展 一、数字图像及其直方图 1. 数字图像 ： 遥感数据有光学图像和数据图像之 分。数字图像是能被计算机存储、处理和使用的用数 字表示的图像。 2. 数字化： 将连续的图像变化，作等间距的抽样和 量化。通常是以像元的亮度值表示。 数字量和模拟量 的本质区别：连续变量，离散

5、变量。 3. 数字图像的表示 ： 矩阵函数 4. 数字图像直方图 ： 以每个像元为单位，表示图像中 各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。 5. 直方图的作用： 直观地了解图像的亮度值分布范围、 峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的 曲线可以反映图像的质量差异。 正态分布： 反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图 像质量高。 偏态分布： 图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。 小结 图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在图像处理中， 可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增 强的目的。 二、辐射校正 （ Radiometric correction ） 1

6、. 辐射畸变： 地物目标的光谱反射率的差 异在实际测量时，受到传感器本身、大气 辐射等其他因素的影响而发生改变。这种 改变称为辐射畸变。 2. 影响辐射畸变的因素 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。 大气对辐射的影响 Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors. The drift was different for each of the six detectors, c

7、ausing the same brightness to be represented differently by each detector. The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other Dropped lines occur when there are systems errors which result in missing or defective data along

8、a scan line. Dropped lines are normally corrected by replacing the line with the pixel values in the line above or below, or with the average of the two. 3. 大气影响的定量分析 ： 大气的主要影响是减少 了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增 加了因子，图像质量下降。 4. 大气影响的粗略校正： 通过简单的方法去掉程 辐射度（散射光直接进入传感器的那部分）， 从而改善图像质量。 直方图最小值去除法 回归分析法 :校正的方法是将波段 b中每

9、个像元的亮 度值减去 a，来改善图像，去掉程辐射。 三、几何校正 几何畸变：遥感图像的几何位置上发生 变化，产生诸如行列不均匀，像元大小 与地面大小对应不准确，地物形状不规 则变化等变形。 几何畸变是平移、缩放、旋转、偏扭、 弯曲等作用的结果。 Geometric Correction All remote sensing imagery are inherently subject to geometric distortions. These distortions may be due to several factors, including: the perspective of t

10、he sensor optics; the motion of the scanning system; the motion of the platform; the platform altitude, attitude, and velocity; the terrain relief; and, the curvature and rotation of the Earth. Geometric corrections are intended to compensate for these distortions so that the geometric representatio

11、n of the imagery will be as close as possible to the real world. The geometric registration process involves identifying the image coordinates (i.e. row, column) of several clearly discernible points, called ground control points (or GCPs), in the distorted image (A - A1 to A4), and matching them to

12、 their true positions in ground coordinates (e.g. latitude, longitude). The true ground coordinates are typically measured from a map (B - B1 to B4), either in paper or digital format. 1、遥感影像变形的原因 遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。 地形起伏的影响： 产生像点位移。 地球表面曲率的影响： 一是像点位置的移 动；二是像元对应于地面宽度不等，距星 下点愈远畸变愈大，对应地面

13、长度越长。 大气折射的影响： 产生像点位移。 地球自转的影响： 产生影像偏离。 2、 几何畸变校正 基本思路： 把存在几何畸变的图像，纠正成符 合某种地图投影的图像，且要找到新图像中每 一像元的亮度值。 具体步骤 1）计算校正后每一点所对应原图中的位置； 2）计算每一点的亮度值。 计算方法 1）建立两图像像元点之间的对应关系； 2） 求出原图所对应点的亮度：最近邻法、双线性 内插法、三次卷积内插法。 2、 几何畸变校正 控制点的选取 数目的确定 :最小数目； 6倍于最小数目。 选择的原则 易分辨、易定位的特征点：道路的交叉口， 水库坝址，河流弯曲点等。 特征变化大的地区应多选些。 尽可能满幅均

14、匀选取。 Image Enhancement Enhancements are used to make it easier for visual interpretation and understanding of imagery. The advantage of digital imagery is that it allows us to manipulate the digital pixel values in an image There are three main types of image enhancement: Contrast enhancement Spatia

15、l feature enhancement Multi-image enhancement 第三节 遥感数字图像增强 一、彩色变换 把数字图像组合转换成 彩色图形 ，或者 把各种增强或分类图像组合叠加，以 彩 色图像 显示出来。（彩色的视觉分辨能 力比黑白高） 方法： 假彩色密度分割；彩色合成 概念： 单波段黑白遥感图像可按亮度分层， 对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩 色图像。这种方法又叫 密度分割。 分层方案的确定： 分层方案与地物光谱差 异对应合适，可以较好地区分地物类别。 处理过程 效果分析 1、单波段彩色变换（假彩色密度分割） 2、多波段色彩变换 概念： 利用计算机将同一地区不同波

16、段的 图像存放在不同通道的存储器中，并依照彩 色合成原理，分别对各通道的图像进行单基 色变换，在彩色屏幕上进行叠置，从而构成 彩色合成图像。 合成方案： 彩色合成图像分为真彩色图像 和假彩色图像。 方法演示 Colour Composites A colour composite is a colour image produced through optical combination of multiband images by projection through filters. True Colour Composite: A colour imaging process where

17、by the colour of the image is the same as the colour of the object imaged. False Colour Composite: A colour imaging process which produces an image of a colour that does not correspond to the true colour of the scene (as seen by our eyes). TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM6 TM7 Landsat TM 5 sub-scene showing t

18、he region around the Alpinforschung szentrum Rudolfshtte TM 7,4,1 TM 5,7,2 TM 5,4,3 TM 4,3,2 ERDAS彩色 合成演示 3、 HLS变换 RGB模式与 HLS模式 将 RGB模式转换成 HLS模式，对于定量地 表示色彩特性，以及在应用程序中实现 两种表达方式的转换具有重要意义。 二、对比度变换 直方图与图像的质量 概念： 是一种通过改变图像像元的亮度值来改变图 像像元对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。 将图像中过于集中的像元分布区域（亮度值分布范 围）拉开扩展，扩大图像反差的对比度，增强图像 表现

19、的层次性。又叫辐射增强。 方法： 对比度线性变换和非线性变换。 二、对比度变换 1. 线性变换： 在改善图像对比度时，如果 采用线性或分段线性的函数关系，那么 这种变换就是线性变换。 调整线性参数，改变变换效果 分段式线性变换 2. 非线性变换： 变换函数为非线性函数时， 即为非线性变换。 A linear stretch involves identifying lower and upper bounds from the histogram (usually the minimum and maximum brightness values in the image) and apply

20、ing a transformation to stretch this range to fill the full range. This graphic illustrates the increase in contrast in an image before (left) and after (right) a linear contrast stretch. If the input range is not uniformly distributed. In this case, a histogram-equalised stretch may be better. This

21、 stretch assigns more display values (range) to the frequently occurring portions of the histogram. In this way, the detail in these areas will be better enhanced relative to those areas of the original histogram where values occur less frequently This graphic illustrates the rather uneven increase

22、in contrast in an image before (left) and after (right) a histogram equalised stretch. 三、空间滤波 以重点突出图像上某些特征为目的。 滤波增强的原理 :任何一个复杂的波形曲线 都可以分解成具有不同频率（波长）的较 为简单的波形曲线。 概念 :根据需要，舍弃不需要的频率曲线， 选择适宜和需要的频率波形曲线，重新构 成新的图像，使一些地物或现象得到突出 显示。 三、空间滤波 空间滤波： 以突出图像上的某些特征为 目的，通过像元与周围相邻像元的关系， 采取空间域中的邻域处理方法进行图像 增强方法。 图像卷积运算：

23、 在图像的左上角开一个 与模板同样大小的活动窗口，图像窗口 与模板像元的亮度值相乘再相加，得到 新像元的灰度值。 Spatial Filtering Spatial filtering encompasses another set of digital processing functions which are used to enhance the appearance of an image. Spatial filters are designed to highlight or suppress （抑制） specific features in an image based on

24、 their spatial frequency. Spatial frequency is related to the concept of image texture, and refers to the frequency of the variations in tone that appear in an image A common filtering involves moving a window （活动窗口） of a few pixels in dimension (e.g. 3x3, 5x5, etc.) over each pixel in the image, ap

25、plying a mathematical calculation using the pixel values under that window, and replacing the central pixel with the new value. Image of CHURN Farm Daedalus 1268 ATM Channel 3 A low-pass filter（低通滤波） is designed to emphasise larger, homogeneous areas of similar tone and reduce the smaller detail in

26、an image. Thus, low-pass filters generally serve to smooth（平滑） the appearance of an image. A high-pass filter （高通滤波 ） does the opposite, and serves to sharpen the appearance of fine detail in an image. Directional or edge detecting filters highlight linear features, such as roads or field boundaries

27、. Vertical edges（垂直边缘） Horizontal edges Directional Edge filters can also be designed to enhance features which are oriented in specific directions and are useful in applications such as geology, for the detection of linear geologic structures. 1、平滑 -图像中出现某些亮度值过大的区域， 或出现不该有的亮点时，采用平滑方法可以减小 变化，使亮度平缓或去

28、掉不必要的亮点。 比值平滑： 将每个像元在以其为中心的区域 内，取平均值来代替该像元值，以达到去掉尖 锐“噪声”和平滑图像的目的。 中值滤波： 将每个像元在以其为中心的邻域 内，取中间亮度值来代替该像元值，以达到去 掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的。 2、锐化 突出图像的边缘、线性目标或某些 亮度变化率大的部分。 罗伯特梯度： 找到了梯度较大的位置，也 就找到了边缘，用不同的梯度值代替边缘处 像元的值，也就突出了边缘。 索伯尔梯度 拉普拉斯算法 定向检测 Low- and High-Pass Filtering When we look at spatial structure, we can

29、usually see a characteristic length scale (e.g. size of fields, width and length of roads, etc) Images usually have features on lots of different length scales Sometimes, instead of talking about “length scale”, we talk instead about “spatial frequency”. High frequencies correspond to short distance

30、 scales; low frequencies correspond to long distance scales We can describe the action of some filters in this way. Edge Enhancement edge enhancement mathematically manipulates an image to provide a new image in which edges are made to stand out. Smoothing smoothing averages the values of the pixel

31、and its neighbors. If there is noise in the image (random pixel with random values) the smoothing process will remove these. 四、图像运算 概念 ： 两幅或多幅单波段影像，完成空间配 准后，通过一系列运算，可以实现图像增强， 达到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目 的。 原理： 地物不同波段的光谱差异。 1. 比值运算： 两幅同样行、列数的图像，对应像元 的亮度值相除（除数不为 0）就是比值运算。该运 算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被 类型或估算植被生物量，这

32、种算法的结果称为植 被指数。常用算法：近红外波段 /红波段 ;或（近 红外 -红） /（近红外 +红） .对于区分和增强光谱 亮度值虽不明显，而不同波段的比值差异较大的 地物有明显效果。 典型例子 比值处理的方式： 根据实际情况，采取加、减、乘、除 四则运算。 2. 差值运算： 两幅同样行、列数的图像，对应像元 的亮度值相减就是差值运算。 五、多光谱变换 多光谱变换 :针对多光谱影象存在的一定程度上的 相关性以及数据冗余现象，通过函数变换，达到保留 主要信息，降低数据量 ,增强或提取有用信息目的的方 法。 其变换的本质 :对遥感图像实行线性变换，使光谱 空间的坐标按一定规律进行旋转。 1、 K

33、-L变换 离散变换的简称，又称主成分变换 。 它是对某 一多光谱图像 X.利用 K-L变换矩阵 A进行线性组 合 ,而产生一组新的多光谱图像 Y. K-L变换的特点 :变换后的主分量空间与变换前 的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度。新 坐标系的坐标轴一定指向数据量较大的方向。 可实现数据压缩和图像增强。 2、 K-T变换 K-T变换 是 kauth-Thomas变换的简称，也称缨帽变换 .是一种 坐标空间发生旋转的线性变换，旋转后的坐标轴指向 与地面景物有密切关系的方向 K-T变换的应用 :主要针对 TM图像数据和 MSS 数据 .对于扩大陆地卫星 TM影像数据分析在农 业方面的应用有重要意

34、义 . 第四节 多源信息复合 多种信息源的复合 :是将多种遥感平台，多 时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据 之间的信息组合匹配的技术。 多源信息复合的意义 :发挥不同遥感数据源 的优势 ,弥补某种遥感数据的不足 ,提高遥感数 据的应用性 ;还有利于综合分析和深入理解遥感 数据 . 第四节 多源信息复合 一、遥感信息的复合 1. 不同传感器的遥感数据复合 2. 不同时相的遥感数据复合 二、遥感与非遥感信息的复合 一、遥感信息的复合 1、不同传感器的遥感数据复合 （ 1）配准：采用几何校正，分别在不同数 据源的影像上选取控制点，用双线性内 插或三次卷积内插运算等对分辨率较小 的图像进行重采样

35、，完成配准。 （ 2）复合：彩色合成、代换法。 2、不同时相的遥感数据复合 （ 1）配准：利用几何校正的方法进行位置 配准。 （ 2）直方图调整：调整成一致的直方图， 是图像的亮度趋于一致，便于比较。 （ 3）复合：彩色合成法、差值法、比值法。 二、遥感与非遥感信息的复合 主要步骤： 1、地理数据的网格化 （ 1）网格数据生成 （ 2）与遥感数据配准 2、最优遥感数据的选取 3、配准复合 （ 1）栅格数据与栅格数据 （ 2）栅格数据与矢量数据。 2、不同时相的遥感数据复合 观测地物的类型、位置、轮廓及动态变化 是常用。 （ 1）配准：利用几何校正的方法。 （ 2）直方图调整：将配准后的直方图调整 成一致的直方图，使图像亮度值趋于协 调，以便于比较。 （ 3）复合：彩色合成法、差值法、比值法。 二、遥感与非遥感信息的复合 1、地理数据的网格化 （ 1）网格数据生成； （ 2）与遥感数据配准。 2、最优遥感数据的选取。 3、配准复合： （ 1）栅格数据与栅格数据； （ 2）栅格数据与矢量数据。