【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 像的直方圖與另一幅圖像類似。直方圖匹配經(jīng)常作為相鄰圖像拼接或應(yīng)用多時(shí)相遙感圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化研究的預(yù)處理工作，通過直方圖匹配可以部分消除由于太陽高度角或大氣影響造成的相鄰圖像的效果差異。 80 ? 直方圖規(guī)定化的具體步驟： （ 1）做出原圖像的直方圖； （ 2）做出原圖像的累積直方圖 ，對(duì)原圖像進(jìn)行均衡化變換； （ 3）做出參考圖像的直方圖或確定參考直方圖； （ 4）做出參考累積直方圖 ，進(jìn)行均衡化變換； （ 5）對(duì)于原圖像中的每一灰度級(jí) 的累積值 ，在參考累積直方圖中找到對(duì)應(yīng)的累積值 ；如果 G為數(shù)學(xué)公式可直接計(jì)算求值，則得到對(duì)應(yīng)的新灰度值 。 （ 6）以新值 替代原灰度值 ，形成均衡化后的新圖像； （ 7）根據(jù)原圖像像元統(tǒng)計(jì)值對(duì)應(yīng)找到新圖像像元統(tǒng)計(jì)值，做出新直方圖。 ()baZ T x?()bcZ G y?()cGybZaxcycy ax81 原灰度級(jí) 像元統(tǒng)計(jì)值 累計(jì)像元統(tǒng)計(jì)值 變換后值 新灰度級(jí) 新像元統(tǒng)計(jì)值 0 0 0 0 0 0 1/16 2 9/16 5 2/16 2 3/16 1 4/16 3 10/16 5 5/16 2 6/16 3 11/16 7 7/16 4 8/16 6 13/16 11 9/16 5 10/16 5 12/16 5 11/16 4 14/16 7 12/16 3 13/16 3 15/16 5 14/16 2 15/16 2 1 1 4 1 2 1 1 在參考圖像直方圖統(tǒng)計(jì)表中查找對(duì)應(yīng)的參考累積值，采用近似方法，根據(jù)四舍五入的原則選用最臨近的對(duì)應(yīng)值，再找到對(duì)應(yīng)的新灰度值，新像元的統(tǒng)計(jì)值由其所對(duì)應(yīng)的原像元統(tǒng)計(jì)值合并而得到。 82 83 84 輸出的數(shù)據(jù)分段 85 直方圖匹配主要是消除由于太陽高度角或大氣影響造成的相鄰圖像效果差異。 86 亮度反轉(zhuǎn)處理：對(duì)圖像亮度范圍進(jìn)行線性或非線性取反，產(chǎn)生一幅與輸入圖像亮度相反的圖像。 Inverse表示條件反轉(zhuǎn)，reverse表示簡(jiǎn)單反轉(zhuǎn)，輸出與輸入圖像等量相反。 87 去霾處理 (haze reduction)是降低多波段圖像或全色圖像的模糊度。該方法實(shí)質(zhì)上是基于纓帽變換的，首先對(duì)圖像進(jìn)行主成分變換，刪除與模糊度有關(guān)的成分，再進(jìn)行主成分逆變換回到RGB空間，達(dá)到去霾的目的。 88 降噪處理：是利用自適應(yīng)濾波方法去除圖像中的噪聲 去條帶處理 :是針對(duì) tm的圖像掃描特點(diǎn)進(jìn)行的三次卷積處理，以達(dá)到去除條帶的目的。 89 空間增強(qiáng) 以突出圖像上的某些 特征 為目的（如突出邊緣或線性地物，也可去處某些特征如抑制圖像上在獲取和傳輸過程中所產(chǎn)生的各種噪聲），通過像元與周圍相鄰像元的關(guān)系，采取空間域中的 鄰域處理 的方法，在被處理像元周圍的像元參與下進(jìn)行運(yùn)算處理，也叫“ 空間濾波 ”。 90 ( , )g i j( , )f i j( , ) [ ( , ) ]Ng i j N i j?? 在對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)，某一像元處理后的值 由處理前該像元 的小鄰域 N(i,j)中的像元值確定，為局部處理。 N? 表示對(duì) N(i,j)鄰域內(nèi)的像元進(jìn)行的某種運(yùn)算。 (i,j) (i,j) 91 ? 從影像左上角開始開一與模板同樣大小的活動(dòng)窗口，影像窗口與模板像元的亮度值對(duì)應(yīng)相乘再相加。假定模板大小為M*N，窗口為 f(m,n)，模板為 φ(m， n)，則模板運(yùn)算為 : 11( , ) ( , ) ( , )MNmng i j f m n m n???? ??92 Illustration for Convolution 將計(jì)算結(jié)果 r（ i， j）放在窗口中心的像元位置，成為新像元的灰度值。然后活動(dòng)窗口向右移動(dòng)一個(gè)像元，再按公式做同樣的運(yùn)算，仍舊把計(jì)算結(jié)果放在移動(dòng)后的窗口中心位置上，依次進(jìn)行，逐行掃描，直到全幅影像掃描一遍結(jié)束，則新影像生成。 93 1111( , ) ( , )( , )( , )MNmnMNmnf m n m ng i jmn??????????? 實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常使圖像窗口與模板像元的灰度值對(duì)應(yīng)相乘再相加，相加的總和再除以模板內(nèi)所有值的和作為中心像元新的灰度值。 94 一般，若模板為 3 3，新圖像比原圖像左右 各少一列 ，上下各 少一行 ；若模板為 5 5，則各少 兩行兩列 ，依次類推。 為了保持圖像大小不變，可在新圖像的上、下、左、右各加一行或一列，使所加像元的值與相鄰像元相同或全部為 0。 主要用于對(duì)圖像進(jìn)行 平滑和銳化 處理。 95 平滑 圖像在獲取或傳輸過程中，受傳感器和大氣等因素的影響會(huì)存在噪聲。在圖像上，這些噪聲表現(xiàn)為一些亮點(diǎn)或亮度過大的區(qū)域，為了抑制噪聲，改善圖像質(zhì)量所做的處理稱為圖像平滑 96 噪聲是各種影響人的視覺器官對(duì)圖像信息理解或分析的因素，一般噪聲是不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)信號(hào)，它只能用概率統(tǒng)計(jì)的方法去認(rèn)識(shí)，由于噪聲影響圖像的輸入、采集、處理的各個(gè)環(huán)節(jié)以及輸出的全過程，尤其是圖像輸入、采集的噪聲必然影響處理全過程以及最終結(jié)果，因此抑制噪聲已成為圖像處理中的極重要的步驟。 97 圖像噪聲的分類 內(nèi)部噪聲：系統(tǒng)內(nèi)部產(chǎn)生。 外部噪聲：指圖像處理系統(tǒng)外部產(chǎn)生的噪聲。如電磁波從電源線竄入系統(tǒng)產(chǎn)生。 98 噪聲特征 單波段圖像可看作是二維亮度分布，噪聲可看作是對(duì)亮度的干擾，噪聲是隨機(jī)性的，需用隨機(jī)過程描述，即要知道其分布函數(shù)或密度函數(shù)，但在許多情況下這些函數(shù)很難測(cè)出或描述，甚至不可能得到，常用統(tǒng)計(jì)特征來描述噪聲，如均值、方差、總功率等。 99 常見噪聲 高斯噪聲：含有強(qiáng)度服從高斯或正態(tài)分布的噪聲，噪聲的像素值分布可以使用高斯概率密度函數(shù)來描述。 0均值的高斯噪聲指每個(gè)像素值中附加了 0均值的，具有高斯概率密度的函數(shù)值。 100 椒鹽噪聲（脈沖噪聲）：脈沖噪聲隨機(jī)改變一些像素值，在二值圖像上表現(xiàn)為使一些像素點(diǎn)變白，一些像素點(diǎn)變黑。 101 ? 均值平滑 是將每個(gè)像元在以其為中心的區(qū)域內(nèi)取 平均值 來代替該像元值，以達(dá)到去掉尖銳 “ 噪聲 ” 和平滑影像目的的。區(qū)域范圍取作 M N時(shí)，求均值公式為 具體計(jì)算時(shí)常用 3 3的模板作卷積運(yùn)算，其模板為 111( , ) ( , )MNmng i j f m nMN??? ??2111( , ) ( , )MNmng i j f m nM??? ??M=N時(shí) 102 為了避免 中心 像元值過高影響平均值升高，在運(yùn)算時(shí)可不取中心值，用周圍 4個(gè)或 8個(gè)像元進(jìn)行計(jì)算。 103 均值平滑算法 簡(jiǎn)單 ，計(jì)算速度 快 ，但在去掉尖銳噪聲的同時(shí)造成 圖像模糊 ，特別是對(duì)圖像的 邊緣 和 細(xì)節(jié) 削弱很多。而且隨著 鄰域 范圍的 擴(kuò)大 ，在去噪能力增強(qiáng)的同時(shí) 模糊 程度 嚴(yán)重 。 5x5 模板 104 ? 9x9 模板 105 為了保留圖像的 邊緣和細(xì)節(jié) 信息，可對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn)，引入 閾值 T，將原圖像灰度值 f(i,j)和平均值 g(i,j)之差的絕對(duì)值與選定的閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果決定像元（ i,j）的最后灰度值 g(i,j)。當(dāng)差小于閾值時(shí)取原值；差大于閾值時(shí)取均值。其表達(dá)式為： ( , ) , ( , ) ( , )( , )( , ) , ( , ) ( , )g i j f i j g i j TG i jf i j f i j g i j T? ? ??? ?????當(dāng)當(dāng)106 ? 中值濾波 是將每個(gè)像元在以其為中心的鄰域內(nèi)取 中間亮度值 來代替該像元值，以達(dá)到去尖銳 “ 噪聲 ” 和平滑影像目的的。具體計(jì)算方法與模板卷積方法類似，仍采用活動(dòng)窗口的掃描方法。取值時(shí)，將窗口內(nèi)所有像元按亮度值的大小排列 ，取 中間值 作為中間像元的值。所以 M N取奇數(shù)為好。 107 如 3X3窗口： 2072052082022022061982022122072052082022052061982022122 1 22 0 82 0 72 0 62 0 52 0 22 0 12 0 01 9 8從小到大排列 ， 取中間值 108 4 2 7 6 3 2 1 0 5 2 3 3 4 1 7 5 6 10 4 3 2 4 12 6 7 4 4 6 6 3 4 1 1 2 2 3 3 3 4 7 5 6 6 4 3 2 4 6 7 7 采用 1X3的模板對(duì)其做中值濾波，令最左和最右兩列保持原值。從中值濾波的結(jié)果可以看出，在噪聲點(diǎn) 10和 12被去除的同時(shí)，圖像中間部分的灰度變化趨勢(shì)保守。 109 例如： 3x3的模板 ， 第 5大的是中值 ， 5x5的模板 ， 第 13大的是中值 ， 7x7的模板 ， 第 25大的是中值 ， 9x9的模板 ， 第 41大的是中值 。 ?對(duì)于同值象素 ， 連續(xù)排列 。 如 （ 10,15,20,20,20,20,20,25,100） 110 一維中值濾波的幾個(gè)例子，取 1 5的模板 也可推廣到二維，二維中值濾波效果比一維更好。 窗口的形狀可以線狀、方形、十字形、菱形等。 111 中值濾波與均值平滑的目的都是為了去除圖像上的尖銳 “ 噪聲 ” ，平滑處理圖像，但兩者之間又有區(qū)別，選用哪一種方法要根據(jù)圖像特點(diǎn)和處理目的來決定。 112 一般來說，影像亮度為階梯狀變化時(shí)，取均值平滑比取中值濾波要明顯得多，而對(duì)于突出亮點(diǎn)的 “ 噪聲 ” 干擾，從去 “ 噪聲 ” 后對(duì)原圖的保留程度看取中值要優(yōu)于取均值。 中值濾波后圖像保持不