2022年遥感影像清晰度增强方法分析研究及实现.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用学号 _ 密级 _ 武汉高校本科毕业论文Remotesensing image definition enhancement method research and Realization b5E2RGbCAP 遥感影像清楚度增强方法的讨论及实现院 is proposed. Image is divided into some areas quicklyand these areas are enhanced by the relevant transform methods. The experimentalresu

2、lts show the algorithm in this paper can enhance the signal noise ratio, contrast anddefinition of the image effectively, moreover, it is easy to realize. EmxvxOtOco To solve some drawbacks of the traditional fuzzy enhancement algorithms, aRemote Sensing Image Fuzzy Enhancement Algorithm Based on Ma

3、ximum TsallisEntropy Principle RSIFE-MTEP is proposed. First, Tsallis entropy is generalized to thecase of multi-level thresholds. The optimal gray thresholds are computed by geneticalgorithm. Then, images are fuzzy enhanced with improved membership function andenhancement operator. Finaly, the fuzz

4、y enhancement algorithm for processing theimages with multi-level thresholds is generalized. The experimental results show that theproposed algorithm can select the thresholds automatically and efficiently, and achievethe better seeing effect, distributing brightness uniformly and enhancing image co

5、ntrastdistinctly.SixE2yXPq5 The experimental results show that the algorithms proposed by achievecomparative good effects for some remote sensing images. 6ewMyirQFL the paper Keywords： Weighting Fuzzy C-means Clustering AlgorithmWFCM ； Signal Noise RatioSNR ；Tsallis Entropy ；Genetic Algorithm ；Fuzzy

6、 Enhancement OperatorkavU42VRUs 5 / 27 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用目录第 1 章 绪 论 11.1 课题 背景 及其 目的意 义 1 1.2 国内外讨论现状 1 1.3 本文的主要讨论内容 2 第 2 章遥感影像增强的基本理论 2 2.1 遥感影像增强的一些基本概念 2 2.1.1 遥感数字影像的表示 2 2. 1. 2 遥 感 影 像 的 获 取 3 2. 1. 3 卫 星 遥 感 系 统 示 意 图 3 2. 1. 4 直 方 图 4 2.

7、2 遥感影像增强的目的及种类 5 2.3 遥感影像的空间域增强 5 2.4 遥感影像的滤波增强 5 2. 5 本 章 小 结 6 第 3 章基于加权模糊 C- 均值聚类的遥感影像增强 63. 1 引 言 6 3.2 算法介绍 6 3. 2. 1 加 权 模 糊C- 均 值 聚 类 算 6 3.2.2 RSIE-WFCM 算法 7 3.3 仿真试验及试验分析 8 3.4 本章小结 10 第 4 章遥感影像模糊增强方法的讨论和实现 104.1 模糊集的概念 10 4.2 传统模糊增强方法 11 4.3 基于最大 TSALLIS 熵原就的遥感影像模糊增强 13 6 / 27 名师归纳总结 - - -

8、 - - - -第 6 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用4.3.1 改进的模糊增强算法 13 4.3.2 RSIFE-MTEP 算法 13 4.3.3 仿真试验及试验分析 14 4.4 本章小结 16 第 5 章总结与展望 17 5.1 本文工作总 17 5.2 课题讨论展望 17 参考文献 18 致谢 197 / 27 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用第 1 章绪论人类依靠自身的器官猎取有关世界的各种信息来熟悉世界 . 影像

9、Image是对客观对象的一种相像性的描述或写真 , 它包含了被描述或写真对象的信息 , 是人们最主要的信息源 . 利用运算机对影像进行各种形式的处理 , 促进了影像处理技术的进展. 影像增强本身就是影像处理中最具有吸引力的领域之一 .y6v3ALoS89 1.1 课题背景及其目的意义影像处理技术在第三代运算机问世后得到了快速进展. 1963 年, 美国喷气推动实.验室处理了太空船“ 徘徊者七号” 发回的月球照片, 这表示影像处理开头得到有用目前, 影像处理技术进展快速, 其应用领域也越来越广 . 当前影像处理的进展趋势是改进现有的方法 , 讨论新的处理方法与系统 , 以猎取更好的成效；同时,

10、开拓更为广泛的应用领域 .M2ub6vSTnP 遥感影像是影像的一种 , 依据其采集方式主要分为卫星遥感影像与航空遥感图像两大类 , 它正日益广泛地应用于军事、经济、科研及社会生活等多种领域 , 各个应用领域都是通过对遥感影像的处理、解译来解决实际问题的 , 随着运算机的进展, 遥感影像处理技术将会变的越来越重要 . 影像增强是数字影像处理的基本内容 , 依据影像的模糊情形利用各种数学方法和变换算法提高影像中的对象与非对象像的对比度与影像清楚度 . 遥感影像增强处理的主要着眼点在于改进影像显示 , 提高遥感影像的视觉成效和可解译性 , 使遥感应用者易于从经过增强处理的遥感影像上获得所感爱好的有

11、用信息 , 快速实现从遥感数据向有用信息的转化 . 它是为特定的目的 , 用各种数学方法和变换算法提高影像某灰度区域的反差、对比度与清楚度 , 从而提高图像显示的信息量 , 使影像更易判读 .0YujCfmUCw 随着遥感技术的飞速进展及影像辨论率的提高 , 对改善遥感影像质量的处理技术要求越来越高 , 现有的处理手段已不能满意新的需求 . 在遥感应用讨论中 , 得到经过正确增强处理以后形成的高清楚影像 , 对绽开以后的工作具有重要的作用. eUts8ZQVRd 1.2 国内外讨论现状自 20 世纪 70 岁月末以来 , 遥感图像处理供应了先进的技术手段由于数字技术和微电子技术的迅猛进展 ,

12、给. 遥感数字影像处理也就从信息处理、自动控制系统论、运算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出 , 成为讨论遥感影像信息猎取、传输、储备、变换、显示、判读与应用的一门崭新学科 .sQsAEJkW5T 遥感影像增强作为遥感影像处理的重要组成部分 , 传统的影像强方法对于改善影像质量发挥了重要作用 . 随着对遥感影像增强技术讨论的不断深化 , 新的影像增强方法不断显现 , 并初步形成了一套比较完整的算法体系 .GMsIasNXkA 1 传统的遥感影像增强方法2 基于多尺度分析的遥感影像增强方法3 数学形状学灰度增强方法4 模糊增强方法 基于模糊的影像处理技术是一种值得重视的讨论方法取, 应用

13、模糊方法往往能得优于传统方法的处理成效, 如影像多灰度级非线性模糊增强算法讨论19. 另1 / 27 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用外, 模糊集方法和神经网络、遗传算法结合用于影像灰度增强的方法正在讨论之中 , 如基于模糊熵及遗传算法的影像增强技术20 、遗传算法在影像增强处理中的应用21 等. 近来随着彩色影像的广泛应用, 进展了很多关于彩色影像的增强处理方法, 如陈国群等人又提出了基于聚类算法的伪彩色增强法. TIrRGchYzg 22 等遥感影像增强算由于增强后的遥感影像质量好坏

14、主要靠人的视觉来评定 , 而视觉评定是一种高度的主观处理 . 常常采纳的方法是 , 使用几种灰度增强技术的组合或使用调剂参量的方法 . 要取得对一幅影像较好的改善成效 , 有时要综合运用多种增强方法 , 发挥每种方法的特长 , 这就要求我们明白各种遥感影像增强方法的特点 . 调剂参量是遥感影像增强时常常使用到的一种方法 , 如何确定参量正确数值 , 是取得较好影像成效的关键因素 . 因而影像增强的最大困难是 , 很难对增强结果加以量化描述 , 只能靠体会、人的主观感觉加以评判 . 同时, 要获得一个中意的增强成效 , 往往需要人机的交互作用 .7EqZcWLZNX 1.3 本文的主要讨论内容传

15、统的遥感影像增强方法是学习和讨论遥感影像增强的基础 , 对于改善影像质量发挥着重要作用 . 本文着重讨论和具体实现了传统的一些遥感影像增强方法 , 并针对其些方法中存在的问题提出了几种遥感影像增强的改进方法 , 试验说明本文提出的算法对某些遥感影像的增强取得了较好的增强成效 . lzq7IGf02E 全文共分五章 , 具体支配如下：第一章 绪论 . 介绍了遥感影像增强技术的讨论背景、目的意义及讨论现状 , 最终介绍了本文的主要讨论内容 .zvpgeqJ1hk 其次章 遥感影像增强的一些基本概念 . 阐述了遥感影像表示、猎取和增强的一些理论、目的和方法种类及常用的空间域增强和滤波增强方法和特点

16、, 并对线性变换、非线性变换、直方图均衡化等给出了实现结果及比较分析 .NrpoJac3v1 第三章 基于加权模糊 C- 均值聚类的遥感影像增强 . 针对分段线性变换的区域划分存在的问题提出了改进方法 , 具体介绍了该方法的具体实现过程 , 并分析了该改进方法的优缺点及改进方向 .1nowfTG4KI 第四章 遥感影像模糊增强方法的讨论和实现 . 在分析传统的模糊增强方法的基础上 , 提出了基于最大 Tsallis 熵原就的遥感影像模糊增强算法 , 利用遗传算法确定正确阈值 , 并分别探讨了单阈值和多阈值影像的模糊增强方法 , 取得了很好的增强成效 .fjnFLDa5Zo 第五章 总结与展望

17、. 总结本文的讨论工作 , 并对以后的讨论课题进行展望 . 第 2 章遥感影像增强的基本理论遥感影像增强处理的主要着眼点在于改进影像显示、提高遥感影像的视觉效果和可解译性 , 使遥感应用者易于从经过增强处理的遥感影像上获得所感爱好的有用信息 , 快速实现从遥感数据向有用信息的转化 , 为进一步的影像分析判读做好2 / 27 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用预处理工作 . 传统的方法主要是空间域和频率域增强方法 . tfnNhnE6e5 2.1 遥感影像增强的一些基本概念2.1.1 遥感数

18、字影像的表示影像不能直接用运算机来处理 , 处理前必需先转化成数字影像 . 随着运算机技术的进展 , 模拟影像和数字影像可以通过运算机处理系统进行相互转换 称作影像的数字化过程 , 如图2.2 所示 , 该过程就是把一幅遥感模拟影像分割成一个个小区域 像元或像素 , 并将各小区域灰度用整数表示 .V7l4jRB8Hs 遥感数字影像像素的属性特点常用亮度值来表示 , 在不同影像上 不同波段、不同时期、不同种类的影像 , 相同地点的亮度值可能是不同的 , 这是由于地物反射或发射电磁波的不同和受大气电磁辐射影响而造成的. 遥感数字影像亮度值的大小是由遥感传感器所探测到的电磁辐射强度打算的1.83lc

19、PA59W9 2.1.2 遥感影像的猎取目前遥感数字影像的猎取, 依据遥感传感器其本构造和成像原理不向, 大致可以分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类1.mZkklkzaaP 1 摄影成像2 扫描成像 3 雷达成像2.1.3 卫星遥感系统从把遥感平台送到远离目标物的位置开头, 到由专用的处理系统生产出遥感数字产品和模拟产品的全过程和全部设备可以统称为遥感系统 , 卫星遥感系统主要由星载系统和地面系统两部分构成 . 图 2.3 是卫星遥感系统的示意图 2.3. 3 / 27 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资

20、料整理 仅限学习使用2.3 卫星遥感系统示意图1 星载系统星载系统负责遥感成像、数据记录、信号通信以及系统掌握等等 , 遥感工程应用中广泛运用的星载设备有：遥感传感器、宽频磁带机、星载数据收集装置和自动调剂掌握分系统 .AVktR43bpw 2 地面系统, 仍负责各类遥感地面系统除了负责与星载系统之间的指令通信和数据通信信息的加工处理 . 常规地面系统不同的功能子系统包括卫星操作掌握中心、地面接收站、数据处理系统和遥感测试系统 .ORjBnOwcEd 2.1.4 直方图直方图是多种空间域处理技术的基础. 对影像的灰度分布进行分析的重要手段是建立灰度直方图 Density Histogram,

21、利用影像灰度直方图 , 可以直观地看出影像中的像素亮度分布情形 , 通过直方图均衡化 , 归一化的处理等 , 可对影像的质量进行调整 . 另外 , 通过对直方图的分析 Threshold. 2MiJTy0dTT , 有助于确定影像阈值化处理的阈值1 直方图的概念假如将影像中像素亮度 来刻画和描述 . 灰度直方图是灰度级的函数 , 描述的是影像中具有该灰度级的像元的个数 . 确定影像像元的灰度值范畴 , 以适当的灰度间隔为单位将其划分为如干等级 , 以横轴表示灰度级 , 以纵轴表示每一灰度级具有的像元或该像元数占总像元数的比例值 , 做出的条形统计图即为灰度直方图 , 它是影像最基本的统计特点

22、.gIiSpiue7A 2 直方图的性质由直方图的基本概念可知 , 影像的直方图具有以下三个重要的性质 . 位置无关性：直方图是一幅影像中各像素灰度值显现次数 或频数 的统计结果, 它只反映该影像中不同灰度值显现的次数 或频数 . 但未反映这些像元在影像中 的 位 置 信 息 . 当 一 幅 影 像 被 压 缩 为 直 方 图 后 , 所 有 的 空 间 信 息 将 全 部 丢失.uEh0U1Yfmh 对应性：任何一幅特定的影像都有唯独的直方图与之对应, 但不同的影像可4 / 27 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - -

23、- 个人资料整理仅限学习使用. IAg9qLsgBX 以有相同的直方图 . 也就是说 , 影像与直方图之间是多对一的映射关系叠加性：假如一幅影像有两个不相连的区域组成, 并且每个区域的直方图已知, 就整幅影像的直方图是该两个区域的直方图之和. WwghWvVhPE 3 直方图的应用 对于每幅影像都可做出其灰度直方图. 依据直方图的形状可以大致推断影像质量的好坏 . 由于影像包含有大量的像元 , 其像元灰度值的分布应符合概率统计分布规律 . 影像的灰度值是离散变量 , 因此直方图表示的是离散的概率分布 . 如以各灰度级的像元数占总像元数的比例值为纵坐标轴做出影像的直方图 , 将直方图中各条形的最

24、高点连成一条外轮廓线, 纵坐标的比例值即为某灰度级显现的概率密度, 轮廓线可近似看成影像相应的连续函数的概率分布曲线. asfpsfpi4k 2.2 遥感影像增强的目的及种类影像增强的主要目的有：转变影像的灰度等级, 提高影像对比度；排除边缘噪声, 平滑影像；突出边缘或线状地物 出主要信息等 . ooeyYZTjj1 , 锐化影像；合成彩色影像；压缩影像数据量、突遥感影像增强处理技术依据处理空间的不同 , 可分为基于影像空间的空域方法和基于影像变换的频域方法两大类 . 空域增强处理主要是通过转变单个像元及相邻像元的灰度值来增强影像 . 每次对单个像元进行灰度增强处理称为点处理；对一个像元四周的

25、小区域子影像进行处理 , 称为邻域处理或模板处理 . 而频率域增强是对影像进行傅立叶变换 , 然后对变换后的频率域影像的频谱进行修改 , 达到增强的目的 . 此外 , 依据影像处理的范畴又可将增强处理技术分为全局 整幅影像 处理和局部 部分影像 处理两种 . 后来 , 随着彩色影像的广泛应用 , 进展了很多针对彩色图像的增强处理方法 , 故又有灰度影像和彩色影像增强之分 . BkeGuInkxI 2.3 遥感影像的空间域增强空间域是指影像平面所在的二维平面, 空间域增强是指在影像平面上直接对. 每个像元点进行处理 , 处理后像元的位置不变 . PgdO0sRlMo 空间域增强是影像增强技术的基

26、本组成部分, 它包括点运算和邻域运算对于一幅输入影像 , 经过点运算后产生的输出影像的灰度值仅由相应输入像素点的灰度值打算 , 与四周的像元不发生直接联系 . 点运算又可称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换 . 3cdXwckm15 遥感影像灰度增强是一种点处理方法 , 主要为突出像元之间的反差 , 所以也称“ 反差增强” 、“ 反差扩展” 或“ 灰度拉伸” 等 .h8c52WOngM 灰度拉伸方法有线性拉伸、分段线性拉伸及非线性拉伸 又称特殊拉伸 等. 2.4 遥感影像的滤波增强遥感系统成像过程中可能产生的“ 模糊” 作用, 常使遥感影像上某些用户感爱好的线性形迹、纹理与地物边界等信息显示得

27、不够清楚 , 不易识别 . 各种通过单个像元灰度值调整的处理方法对此均难以凑效；需采纳邻域处理方法来分析、比较和调整像元与其四周相邻像元间的对比度关系 , 影像才能得到增强 , 也就是说需要采纳滤波增强技术处理 .v4bdyGious 影像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强影像的某些空间频率特点 , 以改善5 / 27 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页,共 27 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用地物目标与邻域或背景之间的灰度反差 . 例如通过滤波增强高频信息抑制低频信息 , 就能突出像元灰度值变化较大较快的边缘、线条或纹理

28、等细节 . 反过来假如通过滤波增强低频信息抑制高频信息 , 就将平滑影像细节 , 保留并突出较匀称连片的主体影像 .J0bm4qMpJ9 滤波增强分空间域滤波和频率域滤波两种. 前者在影像的空间变量内进行局部运算 , 使用空间二维卷积方法 , 特点是运算简洁 , 易于实现 , 但有时精度较差, 简洁过度增强 , 使影像产生不和谐的感觉；后者使用富氏分析等方法 , 通过修饰原影像的富氏变换来实现 , 特点是运算量大 , 但比较直观 , 精度较高 , 影像视觉成效好 .XVauA9grYP 2.5 本章小结 . 本章对遥感影像增强的一些基本概念和基本方法进行了阐述 , 并对线性拉伸、非线性拉伸和

29、HE 等方法进行了分析和实现 . 大量的影像增强试验说明 , 任何一种影像增强方法并不能适用于全部的影像 , 针对不同特点的影像只有采纳恰当的增强方法才能达到较好的增强成效 . 有时需要将多种方法结合使用 , 才能达到增强的目的. 本文第四章将模糊影像增强方法与自适应直方图均衡化方法结合起来处理影像, 达到了很好的增强成效 bR9C6TJscw 第 3 章基于加权模糊 C- 均值聚类的遥感影像增强3.1 引言常用的影像增强方法有直方图均衡化5 、线性拉伸 6 等, 它们常用来改进全局对比度 , 而没有很好的显示出细节 ., 简洁造成噪声和对比度过度增强现象以及振铃效应 . 进行影像增强处理时

30、, 为了突出感爱好的目标或灰度区间 , 可采纳分段线性变换 , 如何划分灰度区间是进行变换的关键 , 实际应用时灰度区间端点常常依据体会设定 , 不具备普遍性 . 影像分割是把影像分成如干有意义的区域的处理技术 , 徐月芳 29 等人提出了很多基于 FCM 聚类准就的影像分割方法 . 随着FCM 聚类算法讨论的深化 , 高新波 30 等人进一步提出了基于 WFCM 影像分割方法. 基于区域分割的影像增强也是处理影像的一种有效的方法 , 比如基于分割和累积指数变换的增强算法 . 文献 31 在肯定程度上解决了划分灰度区间这一问题 , 但具有很大的主观性 , 且操作比较复杂 . pN9LBDdtrd 3.2 算法介绍3.2.1 加权模糊 C- 均值聚类算法假设 X = x1 , x2 , ., xn 为 p 维实数空间中给定的一个有限样本集, xk 样本 R p 为第 k 个模式的特点矢量 . 对任意给定的类别数 c , 2 c n , 集 X 的