遥感数字图像处理教程-期末复习整理(共34页).docx

精选优质文档-倾情为你奉上遥感数字图像处理教程第一章 概论1.1图像和遥感数字图像1.1.1图像和数字图像本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机内，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换；数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。1.1.2遥感数字图像遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。1.2遥感数字图像处理1.2.1遥感数字图像处理概述遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。1.2.2 遥感数字图像处理系统数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。1.硬件系统包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台1）计算机是图像处理核心，大的内存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。2）数字化设备为了采集数字图像，需要两种设备：一种是传感器，能够将所接收的电磁辐射能量转变成与能量成正比的电信号；另一种是数字化设备，能够将上述电信号或模拟信号转换成数字的形式。这两种设备安装在遥感系统的遥感平台上，用户得到的是数字图像。3）大容量存储设备4）显示器和输出设备显示器是最基本的图像显示设备。5）操作台操作台是安置数字化设别、输出设备和图像处理设备的辅助平台。良好的图像处理环境有助于保证图像处理质量2.软件系统1）ERDAS IMAGING图像处理系统2ENVI3）PCI4）ER MAPPER第二章 遥感数字图像的获取和存储2.1遥感图像的获取和数字化2.1.1遥感系统遥感是遥感信息的获取传输处理以及分析判读的应用的过程，遥感的实施依赖于遥感系统遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息的收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取、信息传输、信息处理、信息应用等5各部分2.1.2 传感器传感器又称遥感器，是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部分。2.1.3 电磁波语传感器按电磁波在真空中波长或频率的变化顺序可划分为若干波段，每个波段为一个波长范围紫外遥感：探测波在0、050.38um之间可见光遥感0.38-0.76um红外遥感：0.76-1000um微波遥感1mm-10m多波段：质探测波在可见光和红外在范围内，再分为若干窄波段来探测目标在很多情况下，人们会对热红外波段的数据感兴趣，因为热红外能够用来测量表面温度，而且能在夜间获取数据。微波数据与某些水文变量有关2.1.4 传感器的分辨率传感器的分辨率是指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。高分辨意味着区分能力强，能够区分小的相邻地物。低分辨率意味着能够获取大范围的平均福照度，对地物较难辨别。传感器分辨率指标主要有四个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。1.辐射分辨率辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率意味着可以区分信号强度微小差异。2.光谱分辨率是传感器记录电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围窄，光谱分辨率高3.空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标最小的距离。它是表征图像分辨地面目标细节能力的指标空间分辨率通常用像素大小、解像力或视场角来表示像素是将地面信息离散化而形成的网格单元，在遥感图像中，单位为米，像素微微正方形解像力又称解像率，用单位距离内能分辨的线宽或间隔相等的平行线的条数来表示瞬间视场角是传感器的瞬时视场，又称传感器的角分辨率根据长安器的空间分辨率不同，遥感图像分为高空间分辨率图像、中空间分辨率图像、地空间分辨率图像高空间分辨率图像，空间分辨率小10米中空间分辨率为10-100米地空间分辨率大于100米4.时间分辨率对同一目标进行重复探测，相邻两次探测的时间间隔成为时间分辨率2.1.5 采样和量化1.采样将空间上连续的图像变换成离散点的操作成为采样。采样时，联系的图像空间被划分为网格状，并对每个网格内的辐射值进行测量。通过采样，才能将连续的图像转换为离散的图像，供计算机进行数字图像处理。采样间隔和采样孔径是两个很重要参数，采样间隔影响地物的真实性，间隔越小，图像越接近真实，但采样成本高，存储空间大2.量化采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有变化。量化是将像素的灰度值换成证书灰度级的过程。一般数字如想灰度级为2的整数幂2.3遥感图像类型2.3.1不相干图像不相干图像为光学遥感所产生的遥感图像，通过自然光源或者通过非相干辐射源得到。2.3.2相干图像相干图像为微波遥感所产生的图像2.4 遥感数字图像的级别和数据格式2.4.1 数据级别0级：未经过任何校正的原始图像数据1级产品：经过初步辐射校正的图像处理2级：经过系统及的几何校正3级：经过集合精校正，即利用地面控制点对图像进行校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。2.4.2元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。元数据描述了图像获取有关参数和获取后所进行的处理元数据最重要的是信息源，没有元数据，图像就没有使用价值2.4.3通用遥感图像数据格式数字图像数据主要是二进制格式的文件，保存在光盘、磁盘和磁带中，遥感图像包括很多波段，但主要有但中方1.BSQ是像素按波段顺序一次就排列的数据格式。2.BIL像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素，同一行不同波段数据保存在一个数据块中。像素的空间位置在列的方向上是连续的。3.BIP格式BIP格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在于其，打破了像素空间位置的联系性。保持行顺序不变，在列的方向上按列分块，每个块内位当前像素不同波段的像素值。2.4.4特殊遥感图像数据格式1.陆地资源卫星L5的数据格式2.HDF数据合适HDP层次数据格式 ，优势在于独立于操作平台的可移植性超文本自我描述可扩展性3.TIFF图像格式图像格式复杂，存储信息量大TIFF是一种通用的位映射图像格式，可以支持从单色到24位真彩色的任何图像，其特点是扩展性好，移植方便，可改性强。它可以在不影响原有应用程序读取图像文件的同时让图像支持新的信息域，也可以在不违反原有格式的前提下至此新的图像类型。4.GEOTIFF图像格式支持3种坐标空间：栅格空间、设备空间和模型空间2.4.6 图像文件的小大图像文件的大小是图像行数*图像列数*每个像素的字节数*波段书*辅助参数2.5 数字图像分辨率2.5 数字图像分辨率单位长度所表达或获取的像素数量称为图像分辨率。图像分辨率指图像上的点被映射或指定到给定的空间里的数量，是图像中的主要分辨距离。图像有很多像素组成，每一个像素是图像的一个采样点。像素多少是衡量图像信息量的标准。单位距离内图像的采样点越多，图像中包含的信息量就越大；图像的尺寸越大，像素就越多第三章 遥感数字图像表示和统计描述3.1 遥感图像模型遥感图像时传感器通过探测地物电磁波辐射能量所得到的图像，反应连续变化的物理场。虽然波段不同，记录的辐射能量、成像方式以及成像系统等也有差异，但还是可以从理论角度归纳到一个具有普遍意义的模型，遥感图像模型多源图像：在同一个地区，随时间、波段和极化方向不同而获取的多个图像的组合3.2遥感图像的数字表示在图像处理中，为了便于问题的分析，需要用数学方式来比表示图像。表示图像的基本方法有两类，确定的于统计的3.2.1 图像的确定性表示一幅图记录的是地物辐射能量的空间分布1 图像的矩阵表示离散化后的数字图像时一个整数阵列，在数字上把它看成一个矩阵F。数字图像中的每一个像素就是矩阵中的相应元素。把数字图像用矩阵来表示，有点是便于应用矩阵理论对图像进行处理分析。2.图像的向量表示3.2.2图像的统计性表示由于测量上的误差以及各种干扰因素的存在，图像的像素值变化时具有随机性的特点。多数人认为，遥感图像中某一个灰度级内像素出现的频率是服从高斯分布，即密度函数是正态的。一般说来，图像的概率分布难以用某一分析式来表示，但通过分析直方图，灰度级内的像素频率总可以找出来。从统计学角度，图像的数字特征可作为区分或识别图像中地物的一句。因此，图像处理中，普遍将图像的灰度级看成是随机变量。3.3 单波段图像的统计特3.3.1 基本统计特征1反映像素值平均信息的统计参数均值：像素值的算术平均值，反应的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中主题地物的光谱信息决定。中值：值图像中所有灰度级中处于中间的值，当灰度级数为偶数时，则取中间两级灰度值的平均值。由于一般遥感图像的灰度级都是连续变化的，因而大多数情况下，中值可通过最大灰度值和最小灰度值来获得中数：图像中出现次数最多的灰度值，反应了图像中分布较广的地物反射能量2.反射像素值变化信息的统计参数方差：像素值与平均值差异的平方和，表示像素值的离散程度方差是衡量图像信息量大小的重要度量变差：像素最大值与最小值的差变差表示图像灰度值的变化程度，简介地反映了图像的信息量反差：反应图像的显示效果和可分辨性，又称对比度。可用像素值的最大值/最小值、最大值-最小值、方差来等来表示。反差小，地物之间的可分辨性小。因此，图像处理的一个基本目的是提高图像的反差。3.3.2直方图1定义直方图是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。对于数字图像来说，直方图实际就是灰度值概率密度函数的离散化图形。根据图像像素的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素数占总像素数的比例值，做出统计图，即为统计直方图。2.直方图的性质1）直方图反映了灰度的分布规律。它描述的每个灰度级具有像素个数，但不包括这些像素在像素中的位置信息。在遥感数字图像处理中，可通过修改图像直方图来改变图像的反差；2）任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图3）如果一幅图像仅包括两个不相连的区域，并且每个区域的直方图一直，则整幅图像的直方图就是这两个区域的脂肪图纸和4）由于遥感图像数据的随机性，在图像像素数足够富哦且地物类型差异不是非常悬殊的情况下，遥感图像数据与自然界的其他现象一样，服从接近正态分布、3.直方图应用根据直方图的形态可以大致推断图像反差，然后可通过有目的的改变直方图的形态来改善图像的对比度。一般说来，如果图像的直方图接近正态分布，则这样的图像反差适中；如果直方图峰值位置片次昂灰度值大的一边，图像片两；如果峰值偏向灰度值小的一边，图像偏暗；峰值变化过陡、过窄，则说明图像的灰度值过于集中，反差小。4 累计直方图以横轴表示灰度级，纵轴表示每一个灰度级及其以下灰度级所具有的像素数或此像素数占总像素数的比值，做出的直方图即为累计直方图，累计直方图可以看成是累计离散概率分布。5.基于直方图的统计参数3.4 多波段图像的统计特征遥感数字图像往往是多波段数据的处理，处理过程中不仅要考虑单个波段图像的统计特征，也要考虑波段间存在的相关性，多波段图像见的统计特征不仅是图像分析的中主要参数，而且还是图像合成方案的主要依据之一如果各个波段或多幅图像的空间位置可以相互比较，那么可以计算它们之间的统计特征，协方差和相关系数是两个基本的统计量，其值越高，表明协变性越强。在使用摇杆图像中，高光谱数据各个波段之间的相关性尤其突出。利用图像之间或波段之间的相关性，可以实现图像的压缩处理，图像还原1.协方差协方差矩阵2.相关系数相关系数描述波段图像之间的相关程度的统计量，反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度3.直方匹配3.5窗口、邻域和卷积3.5.1窗口和邻域对于图像中的任一像素（x,y），一次为中心，按照上下左右对称所设定的像素范围，成为窗口。窗口多为矩形，行列数为基数，并按照行*列的方式来命名中心像素周围行列成为该像素的邻域。邻域按照与中心像素相邻的行列总数来命名。3.5.2卷积运算卷积是空间域上针对特定窗口进行运算，是图像平滑、锐化中使用的基本计算方法。窗口模块式=是相邻像素对中心像素影响程度的表述，根据工作目的来选择，也可以根据问题要求来创建。模块内像素值可以使固定的，也可以随着窗口变化3.5.3滤波从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术狭义的说，滤波是指改变信号中各个频率分量的过程。3.6纹理纹理是由纹理基元按照某种确定性规律或只是按照某种统计规律重复排列组成的，纹理可分为人工纹理和自然纹理一般来说，纹理在局部区域内呈现不规则性，而在宏观又表现出某种规律，这是一种与图像空间区域有关的特征，只有在图像的某个区域上才能反映和测量出来常用的纹理有粗细度、方向性、对比度对纹理特征的描述方法有统计方法和结构方法3.6.1 空间自相关函数方法粗糙度是纹理的一个重要特征。共生矩阵方法第四章 图像显示与拉伸图像增强用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像的目视解释效果。本章通过增加可视化信息的彩色合成方法和改善图像对比度的图像拉伸方法。增强后的图像在保留了整体效果的同时，增加了可视化的程度，并突出感兴趣的地物特征。4.1 数字图像的显示狮子图像是以数字形式存储的，具有不可视性。图像内容只有通过可视化的方式加以显示，才能为人们所感知，并进行处理和分析。图像的显示过程是将数字图像从一组离散数据还原为一幅可见图像的过程。图像的处理和分析过程都是基于图像数据运算，并以数字或决策的形式给出处理和分析过程，其中间过程不可视。通过图像显示，用户可以监视图像处理分析过程，与处理分析软件交互控制处理分析过程，对比不同的处理方案，并对结果进行检验。4.1.4颜色特征颜色是外界光作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，分为两大类：彩色和非彩色。彩色是指出了黑白系列以外的各种颜色。彩色有三个基本属性：色调、明度和色度。色调是色彩最重要最基本特征。明度是颜色的亮度在人们视觉上的反映，是从人的感觉上来说明颜色的性质。色度是水中溶解性的物质或胶状物质呈现出米黄色乃至黄褐色的成素，包含有色调信息，但没有亮度信息。4.1.2颜色空间RGB 和CMYK4.1.2颜色模型颜色模型化的目的是按照某种标准里通用基色来表示颜色。实质上，一种颜色模型是用一个三维坐标系统及这个系统的一个子空间来表示的，在这个系统中每种颜色都由一个单点表示。1.RGB颜色模型RGB彩色模型中的图像是由三个独立的图像面构成的，每个平面代表一种颜色。当输入RGB的监视器时，这3个图像在屏幕上组合产生了合成彩色图像。应用：彩色摄像机，航天和卫星多光谱图像数据的处理。2.CMY3.YIQ彩色电视广播4.HIS面向彩色图像处理最常用的颜色模型4.1.4图像显示彩色显示数字图像处理戒指彩色显像管来显示彩色图像，它用相加混合法产生各种颜色。相加混合的基本规律是：红色+绿色=黄色红色+黄色=紫色蓝色+绿色=青色红色+蓝色+绿色=白色黄色=白色-蓝色紫色=白色-绿色青色=白色-红色黄色+紫色=白色-蓝色-绿色=红色黄色+青色=白色-蓝色-红色=绿色紫色+青色=白色-绿色-红色=蓝色黄色+Ise+青色=白色-蓝色-绿色-红色=黑色4.1.5显示设备的选择和校正1.设备选择2.显示器的校正4.3 图像的彩色合成彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟彩色合成，其中伪彩色合成是将单波段灰度图像转变为彩色图像的方法，真彩色和假彩色合成是彩色合成法，模拟真彩色合成通过模拟产生近似真彩色的彩色合成方法。这些彩色合成方法往往又被称为彩色增强4.2.1伪彩色合成伪彩色合成是把单段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进行彩色图像显示方法，主要通过密度分割方法来实现。密度分割法是对波段遥感图像按灰度级分级，对每一级赋予不同色彩，使之变为一幅彩色图像。密度分割中的彩色是认为赋予的，与地物的真实颜色毫无关系，因此被称为伪彩色。经过密度分割后，图像的分辨力得到明显提高，如果分级与地物光谱特性的差异对应较好，可以较准确区分出地物类别4.2.2真彩色合成如果彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似，那么得到的图像颜色与真彩色近似，这种合成称为真彩色合成。使用真彩色合成的优点在于合成后的颜色更接近自然色，与人们对地物的视觉感觉相适应，更容易对地物进行识别4.2.3 假彩色假彩色是最常用的一种方法，它与伪彩色不同在于，假彩色合成使用的数据时多波段图像4.2.4 模拟真彩色合成由于蓝光容易受到大气中的气溶胶的影响，有些传感器舍弃蓝色波段，因此通过彩色无法得到真彩色图像。这时，可通过某种形式的运算得到模拟的红绿蓝3个通道，然后通过彩色合成近似产生真彩色图像4.3图像拉伸拉伸是最近本的图像处理方法，主要用来改善图像显示的对比度。如果图像对比度比较低，那么就无法清楚的表现出图像中地物之间的差异，因此，往往需要在显示的时候进行拉伸处理。拉伸以波段为处理对象，它通过处理波段中锋单个像素值来实现增强的效果，在此过程中，图像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。4.3.1灰度拉伸成像系统只能获取一定亮度范围内的值，亮度最大值与最小值之比称为对比度。由于成像系统的量化级优先，常出现对比度不足的弊端，是图像看起来比较模糊、暗淡。通过灰度拉伸可加大图像的动态范围，增强图像的对比度，是图像变得更加清晰。灰度拉伸分为线性拉伸和非线性拉伸4.3.2 图像均衡化如果图像拉伸后直方图不理想，可以通过直方图的均衡化做适当修改。直方图均衡化的基本思想是对原始图像的灰度值做某种映射变换，是变换后的图像灰度的概率密度成均匀分布，即变换后图像的像素灰度级均匀分布。这意味着图像灰度的动态范围得到了增加，从而提高了图像的对比度。4.3.3直方图规定化直方图规定化是使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法。规定形状的直方图可以参考图像的直方图，通过转换，使两幅图的亮度变化规律尽可能接近；规定形状的直方图也可以是特定函数形式直方图， 从而使转换后图像的亮度尽可能服从这种函数分布。第五章 图像校正利用传感器观测目标的反射或辐射能量使传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理性质是不一样的，这是因为测量值中包含了太阳位置和角度条件、薄雾等大气条件，或因传感器的性能不完备等条件引起的失真。为了正确评价目标的反射或辐射特性，必须清除这些失真。消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程称为辐射量校正。简称辐射校正辐射校正的目的是尽可能消除因传感器本身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声等引起的传感器的测量值与目标的光谱反射或光谱辐射亮度等物理量之间的差异；尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的分割、分类、解译等后续工作做好准备辐射校正包括三个部分：传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正5.2 辐射传输5.1.1 基本概念1.立体角点状物体辐射通常是以球面波的形式向外均匀传播能量。立体角用来衡量一个方向上某个面接受辐射量的大小。一个圆锥面所围成的空间按部分称为立体角2.辐射通量单位时间内通过某一表面的辐射能量称为辐射通量W3，辐照度、辐亮度和辐射度辐照度是指单位时间内单位面积上接受辐射能量辐亮度这辐照度是指，沿着辐射方向、单位面积、单位立体角上的辐射通量。4.反射率、吸收率和透射率反射率是反射能量与入射能量的比值，吸收率是吸收能量与入射能量的比值，透射率是透射能量与入射能量比值。在截止内部，反射率、吸收率。和透射率为15、反照率反照率不同于反射率，指界面反射的福照度与内部反射的福照度之和与入射的福照度的比值5.1.2 电磁波的大气传输太阳能随着波长的不同差异很大，在可见光范围内出现峰值。获取一幅图像时，为了将图像的辐射亮度值转成反射率，入射的太阳能光谱必须是已经得、假设的或间接的来自其他测量。1.可见光和红外传输由于空气分子和悬浮颗粒的散射，可见光在大气层传输时会被削弱。传感器接受到大气辐射部分电磁波称为程辐射，路径辐射大气中分子散射对波长较短的电磁波有影响，而对红外线没有影响5.2辐射误差传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射率与光谱辐射量度等物理量之间的差值称为辐射误差。辐射误差造成遥感图像的是真，影响人们对遥感图像的判读，介意，因此必须消除。辐射误差产生的原因主要有：传感器的响应特性和外界环境，其中后者包括大气和太阳辐射，5.3辐射误差矫正1.光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的改正在使用透镜的光学系统中，由于透镜光学特性的非均匀性，在城乡平面上边缘部分比中间部分暗，及边缘减光。2.条纹遥感图像中国的条纹主要是由检测器引起的。条纹误差判定和消除的常用方法有：平均值法、直方图法及在垂直扫描线上采用最近邻法3.半点半点误差主要由噪音或磁带误码率造成的4.灰度一致化5.4 传感器端辐射校正大气顶面辐射校正或大气上界辐射校正，主要包括可见光和近红外波段辐射校正、红外波段的辐射校正和灰度级和辐亮度、TM的辐射校正5.5大气校正消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程为大气校正。大气校正有三种方法：统计学、辐射传递方程计算、波段对比法5.5.1 统计学方法1.内部平均法校正后为相对反射率值2.平均域法3.经验线5.5.2辐射传递方程计算利用辐射传递方程得到的只是近似解，改进的方法是获取图像的同时，利用搭载平台上其他传感器获取气溶胶密度和水蒸气数据，然后利用这些数据进行大气校正5.5.3波段对比法该方法的理论依据是大气散射的选择性，即大气散射对短波影响大，对长波影响小。11.回归分析法在不受大气影响的波段和待校正的波段和待校正的某一波段图像中，选择最黑区域中的一系列目标，将每个目标的两个待比较的波段亮度值提取出来进行回归分析。这种方法称为暗像素法2.直方图法遥感图像的光谱包括了可见光和红外线范围，路径辐射上的影响不能被忽略，如果的图像内包括暗色地物或地形影响，可从各个波段中减去最小的亮度值进行校正5.6 地面辐射校正5.6.1太阳辐射校正地标一个区域反射的能量取决于辐射这个区域的太阳能和能量的入射角。入射角是入射能量的路线与地表法线间的夹角。太阳辐射校正，主要是由太阳高度角导致的辐射误差，即将太阳光线倾斜照射获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像1.公式法2.波段比值法5.6.2 地形辐射校正如果地形不平坦，受坡度和坡向影响，传感器获得的能量也会发生变化。一个区域获得的能量会因阴影而有所减少。由地形或云投射的阴影引发想着成片的连续的像素。地表反射到传感器的太阳辐射亮度与地表坡度有关。由此产生的辐射误差，可以利用地表法线向量与入射向量之间的夹角来校正。对于多个波段图像，利用波段壁纸也可以消除地表坡度的影响。5.7 图像几何误差的主要来源遥感图像的几何误差可分为静态误差和动态误差两大类。静态误差是指成像过程中，传感器相对地表成静止状态时所具有各种误差；动态误差则主要是由于成像过程中地球的旋转所造成的图像误差。静态误差可分为内部误差和外部误差。内部误差主要是由于传感器自身性能、技术指标偏离标准数值造成的。外部误差指的是传感器本身处于正常工作条件下，由传感器意外的各因素所造成的误差。5.8 几何精纠正几何精纠正又称几何配准，是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。5.8.1 基本原理遥感图像纠正是通过计算机对图像每个像素逐个解析纠正处理完成的，所以能够较精确地改正线性和非线性变形误差几何精纠正的基本原理是回避成像的空间几何过程，直接利用地面控制点数据对遥感图像的几何畸变本身进行数学模拟，并且认为遥图像的总体畸变可以看作是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高次的基本变形的综合作用的结果。几何精校正据图实现过程就是：利用地面控制点数据确定一个模拟几何畸变的数学模型，以此建立原始图像空间与标准空间的某种对应关系，然后利用这种对应关系，把畸变图像空间中的全部像素变换到标准空间中，从而实现图像的几何精纠正几何精纠正的基本技术是同名坐标变换方法，即通过在基础数据和图像中分别寻找地面控制点的同名坐标，并借此建立变换关系来进行几何精纠正5.8.4 地图投影控制点的地理坐标与地图的要求必须保持一致。5.8.5多项式纠正方程5.8.6 重采样重采样过程包括两步：像素位置变换和像素值变换。1.像素位置变换像素位置变换时按选定的纠正方程把原始图像中的各个像素变换到输出图像相应的位置上去，变换方法分为直接成图法和间接成图法2.图像重采样方法常用的重采样方法有最邻方法、双线内插法和三次卷积方法1.最近邻重采样法简凡、保持想告诉不变，但是纠正够的图像可能具有不连续性，会影响制图效果。当相邻像素灰度值差异较大时会产生较大误差。2.双线内插法简单且具有一定精度，一般能得到满意的插值效果。缺点是此方法具有低通滤波的性质，会损失图像中的一些边缘或线性信息，导致图像模糊3 三次卷积内插重采样图像平滑，缺点是计算量大4.双像素重采样法较好保持图像清晰度5.8.7多图像几何配准多图像是指同一地区不同时刻的图像，或不同传感器获取的图像。多图像几何配准就是指将多图像的同名图像通过几何变换实现重叠，通常作相对配准，将相对配准后的多图像纳入某一地图坐标系统，称作绝对配准第六章 图像变换达到图像处理的某种目的而使用的数学方法，通过这种数学变换，图像处理起来教变换起来更加方便和简单。由于这种变换是针对图像函数而言，所以称为图像变换。目的：简化图像处理；便于图像特征提取；压缩；从概念上增强对图像信息的理解。图像变换两个过程：正变换和逆变换。通过正变换将图像变换为新的图像，然后进行处理。通过逆变换将处理后的图像还原为原始形式的图像，以便与原始图像进行对比。6.1傅里叶变换傅里叶变换是变换域分析一种广泛使用的工具，在图像处理中是一种有效而重要的方法。在图像处理中，傅里叶变换应用非常广泛，如图像特征提取、频率域滤波、周期性噪声去除、图像回复、文理分析等。把傅里叶变换的理论与遥感图像的物理解释相结合，有利于解决大多数遥感图像处理问题傅里叶贡献在于，任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦于余弦形式，每个正弦/余弦*不同的系数6.1.1 基本概念傅里叶变换最早应用于数学信号处理，用来处理非周期信号1. 傅里叶变换和频谱2. 连续信号的滤波于卷积3.离散信号的滤波于卷积4.图像的傅里叶变换6.1.2 二维离散傅里叶变换6.1.3 傅里叶变换的基本性质傅里叶变换有以下重要性质1）对称型：函数的偶数分量对应傅里叶变换后的偶数分量，奇函数分量对应奇函数分量，但要引入系数j2）位移定理：函数位移的变化不会改变其傅里叶变换的幅值，但会产生一盒相位变换3）假发定理：时域中的加法对应频域中加法4）相似性定理：窄函数对应一个宽傅里叶变换，宽函数对应一个窄傅里叶变换5）卷积定理：时域中的函数卷积对应频域中的函数成绩；或者说两个函数卷积的傅里叶变换等于它们各自傅里叶变换的乘积。如果函数是在有限维空间的图像，只有假设每个图像在各个方向上都有周期性的重复，卷积定理才能成立。6）共轭性：将函数傅里叶变换的共轭输入傅里叶变换程序得到该函数的共轭，也就是说，完全可以利用傅里叶变换程序计算傅里叶逆变换而无需重读边学逆变换程序。7）RATLEIGH定理：傅里叶变换前、后的函数具有相同的能量。对于二维傅里叶变换，还有两个特殊重要性质1）可分离性：如果二维函数可以分解为两个一维分量函数，那么傅里叶变换后的函数也可以分解成两个一维分量函数，这也就是说，对二维函数作傅里叶变换可以分为两个步骤，首先视某一个方向变为常数，对另一个方向作一维傅里叶变换，在对的得到的变换结果作另一个方向上的一维傅里叶变换。2）旋转：如果函数在时域中旋转一个角度，那么其傅里叶变换也会旋转相同的角度6.1.4 快速傅里叶变换6.1.5 频率域图像在空间域图像中，现行的地物为高频成分，大块面状的地物为低频成分，图像经过傅里叶变换后产生频率域图像，这些控件频率信息被突出出来考虑到傅里叶变换具有对称性，为了便于显示，频率域图像往往以图像的中心为坐标原点，左上-右下，右上-左下对称。图像中心为原始图像的平均亮度值，频率为0 。从图像中心向外，频率增高。高亮度表明频率特征明显。此外，频率域图像中明显的频率变换方向与原始图像中地物分布方向垂直。如果原始图像中有多种水平反而内部的地物，那么频率域图像中在垂直方向上的频率变化比较明显。傅里叶变换的基本流程1）正方向FFT2）定义滤波器3）逆向FFT6.2主成分变换主成分变换是基于变量之间的相关关系，在尽量不丢失信息的前提下的一种现行变换方法，主要用于数据压缩和信息增强，在遥感软件中，主成分变换常被称作K-L变换6.3 缨帽变换K-T变换缨帽变换旋转坐标控件，但旋转后的坐标轴不是指向主成分方向，而是指向另外方向，这些方向域地物有密切的关系，特别是与植物生长过程和土壤有关。缨帽变换既可以实现信息压缩，又可以帮助解译分析农作物特征，具有很大的实际意义。目前主要用于MSS与YM两种遥感影像。6.4 代数运算对于多波段遥感图像和经过控件配准的两幅但波段遥感图像，可以通过代数运算来突出特定地物信息，从而达到某种增强目的代数运算是根据地物本身在不同波段的灰度差异，通过不同波段之间简单的代数运算产生新的波段，达到突出感兴趣的地物信息、压抑不感兴趣的地物信息的图像增强方法，进行代数运算后，数值范围可能超过显示设备的范围，因此在显示的时候往往还需要进行灰度拉伸。1.加法运算B=B1+B2加法运算主要用于同一区域不同时段图像球平均，这样可以减少图像的加性随即噪声，或者获取特定时段的平均统计特征。进行加法运算的图像成像日期不应相差太大，2.差值运算B=B1-B2差值图像提供了不同波段或不同时相图像间差异信息，在动态监测，运动目标检测与跟踪、图像背景消除、不同图像处理效果的比较及目标识别等工作中应用较多。差值运算后的图像反应了同一地物在这两个波段上的差异。地物反射率在不同波段上的特征不同，差值运算后图像上差异大的地物得到突出而容易识别出来。3.乘法运算B=B1*B2乘法运算可用来遮掉图像的某些部位。4.比值运算B=B1/B2闭住运算是两个不同波段的图像对应像素的灰度值相除，是遥感图像处理中常用的方法。比值运算可以降低传感器灵敏度随空间变化造成的影响，增强图像中特定区域；降低地形导致的阴影影响，突出季节差异5.归一化指数B=(B1-B2)*(B1+B2)典型的归一化指数是植被指数6.植被指数根据地物光谱反射率差异做比值运算可以突出图像中制备的特征、提取植被类型或估算在绿色生物量，能够提取制备算法称为植被指数6.5 彩色变换遥感图像处理系统经常会采用HIS模型H色调、I强度、S饱和度第七章图像滤波图像滤波可以从图像中提取空间尺度信息，突出图像的空间信息，压抑其他无关信息，或者去除图像的某些信息，恢复其他信息。因此在，图像滤波也是一种图像增强方法。图像滤波可以分为空间域滤波和频域滤波。空间域滤波通过窗口卷积核进行，它参照相邻像素改变单个像素的灰度值，这是当前主要的滤波方法，频率域滤波是对图像进行傅里叶变换，然后对变换后的频率域图像中的频谱进行滤波图像滤波的操作时邻域操作，通过图像的卷积运算实现，如果考虑的邻域较小，在空间域进行滤波的效率会更高一些图像滤波每次仅对一个波段的图像处理。不同波段的图像特征不同，往往需要选用不同的模板进行滤波处理7.1 空间域滤波和频域滤波空间域图像滤波称为平滑或锐化处理，强调像素域其周围相邻像素的关系，常用的方法数卷积运算，但是随着采用的模板窗口的扩大，运算量会越来越大。在频率域滤波中，保留图像低频部分抑制高频处理称为低通滤波，起到平滑作用。保留图像高频部分而削弱低频部分的处理称为高通滤波，起到锐化作用。7.2 图像平滑图像在获取和传输过程中，受传感器和大气等因素的影响会存在噪声。在图像上，这些噪声表现为一些亮点，或亮度过大的区域。为了抑制噪声、改善图像质量所作的处理称为图像平滑。7.2.1 图像噪声噪声是各种影响人得视觉器官对图像信息理解或分析的因素。1.图像噪声的种类图像噪声按其产生的原因可分为外部噪声和内部噪声。从统计理论观点可分为平稳噪声和非平稳噪。凡是统计特征不随时间变化的噪声称为png问噪声从噪声幅度分布形态可分为高斯噪声和瑞利噪声。7.2.3中值滤波中值滤波是一种最常用的非线性平滑滤波，它将窗口内的所有像素按大小排列后，去中值作为中心像素新值。7.2.4 高斯低通滤波7.2.5 提速倒数加权法在离散图像内部相邻区域的