遙感圖像預(yù)處理ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-01 06:29 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 向作線性內(nèi)插； ? 對(duì) (i,j+v)， f(i,j)到 f(i,j+1)的灰度變化為線性關(guān)系，有f(i,j+v)=[f(i,j+1)f(i,j)]v+f(i,j) ? 同理，對(duì) (i+1,j+v)有 f(i+1,j+v)=[f(i+1,j+1)f(i+1,j)]v+f(i+1,j) ? 從 f(i,j+v)到 f(i+1,j+v)的灰度變化也為線性關(guān)系 ? 待求像素（任一點(diǎn)像素）的計(jì)算式為 f(i+1,j) f(i,j+1) f(i+1,j+v) f(i+1,j+1) f(i+u,j+v)=(1u)(1v)f(i,j)+(1u)vf(i,j+1)+u(1)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) (3)三次內(nèi)插法（高階插值） ? 利用待插值點(diǎn)周圍的 16個(gè)鄰點(diǎn)像素值 ?????16116139。39。iiiiiyxpgPg為輸出像元灰度值39。39。 yxg的灰度值為鄰近點(diǎn) ig i? ?離表示鄰點(diǎn)到投影點(diǎn)的距重為鄰近點(diǎn)對(duì)投影點(diǎn)的權(quán) iiii ddpp ,/1?（ 4）內(nèi)插方法的選擇 ? 內(nèi)插方法的選擇除了考慮圖像的顯示要求及計(jì)算量，還要考慮內(nèi)插結(jié)果對(duì)分類的影響 ? 當(dāng)紋理信息為主要信息時(shí)，最鄰近采樣將嚴(yán)重改變?cè)瓐D像的紋理信息 ? 但當(dāng)灰度信息為主要信息時(shí)，雙線性內(nèi)插及三次內(nèi)插法將減少圖像異質(zhì)性，增加圖像同質(zhì)性，其中，雙線性內(nèi)插方法使這種變化更為明顯 多源圖像之間存在變形，就局部區(qū)域而言，同一地面目標(biāo)在每幅圖像上都具有相應(yīng)的圖像結(jié)構(gòu)，并且它們之間是十分相似的，這就可以采用數(shù)字圖像相關(guān)的方法確定圖像的同名點(diǎn) 圖像相關(guān)是利用兩幅圖像的相關(guān)函數(shù)，評(píng)價(jià)它們的相似性以確定同名點(diǎn)。 首先取出待定為中心的小區(qū)域中的圖像 然后取出其在另一圖像中相應(yīng)區(qū)域的圖像 計(jì)算兩者的相關(guān)函數(shù)，以相關(guān)函數(shù)最大值對(duì)應(yīng)的相應(yīng)區(qū)域中心點(diǎn)為同名點(diǎn)，即以圖像分布最相似的區(qū)域?yàn)橥麉^(qū)域，其中心點(diǎn)為同名點(diǎn)。 ? 數(shù)字圖像相關(guān)的過程如下： 先在參考圖像上選取以目標(biāo)點(diǎn)為中心，大小為M*N的區(qū)域作為目標(biāo)區(qū)域 T１并確保目標(biāo)點(diǎn)（最好是明顯地物點(diǎn)）在區(qū)域的中間。 然后確定搜索圖像的搜索區(qū) S１，其大小為 J*K，顯然 JM， KN， S１的位置和大小選擇必須合理，使得 S１中能完整地包容一個(gè)模板 T1 將模板 T１放入搜索區(qū) S１內(nèi)搜索同名點(diǎn)。從左至右、從上到下，逐像素的移動(dòng)搜索區(qū)來計(jì)算目標(biāo)區(qū)和搜索區(qū)之間的相關(guān)系數(shù)。取最大者為同名區(qū)域，其中心為同名點(diǎn) 167。 3 遙感數(shù)據(jù)的鑲嵌處理 數(shù)字影像鑲嵌是將兩幅或多幅數(shù)字影像 (它們有可能是在不同的攝影條件下獲取的 )拼在一起，構(gòu)成一幅整體圖像的技術(shù)過程。在遙感應(yīng)用中，影像鑲嵌有著重要的應(yīng)用。 一、數(shù)字影像鑲嵌原理 影像鑲嵌的原理是：如何將多幅影像從幾何上拼接起來，這一步通常是先對(duì)每幅圖像進(jìn)行幾何校正，將它們規(guī)劃到統(tǒng)一的坐標(biāo)系中，然后對(duì)它們進(jìn)行裁剪，去掉重疊的部分，再將裁剪后的多幅影像裝配起來形成一幅大幅面的影像。 ? 數(shù)字圖像鑲嵌的關(guān)鍵是： 。因?yàn)樵诓煌瑫r(shí)間用相同的傳感器以及在不同時(shí)間用不同的傳感器獲得的圖像，其幾何變形是不同的。 ，色調(diào)相近，沒有明顯的接縫。 數(shù)字圖像鑲嵌 二、圖像鑲嵌接縫消除方法 ? 數(shù)字圖像鑲嵌 接縫消除過程如下： ； 。先取圖像重疊區(qū)的 1/2為鑲嵌邊；然后搜索最佳鑲嵌邊，即該邊為左右圖像上亮度值最接近的連線 ,相對(duì)左右圖像有 Il Ir= ΔImin 二、圖像鑲嵌接縫消除方法 ? 數(shù)字圖像鑲嵌 搜索最佳鑲嵌邊的步驟為： ? 選擇 K列 N行的重疊區(qū)； ? 確定一維模板，其寬度為 W，從 T開始（即模板中心在左右圖像的像元號(hào) T）自左至右移動(dòng)模板進(jìn)行搜索，按一定的算法相關(guān)系數(shù)，確定該行的鑲嵌點(diǎn)，逐行進(jìn)行搜索鑲嵌點(diǎn)可以得到鑲嵌邊。 ? 所用算法有差分法、相關(guān)系數(shù)法等 二、圖像鑲嵌接縫消除方法 ? 數(shù)字圖像鑲嵌 ? 求接縫點(diǎn)左右圖像平均亮度值 Lave,Rave； ? 對(duì)右圖像，按下式改變整幅圖像基色： R’=R+(LaveRave) R為右圖像原始亮度值， R’為右圖像改變后的亮度值 ? 求出接縫點(diǎn)中的極值，即 Lmax,Lmin,Rmax,Rmin。 二、圖像鑲嵌接縫消除方法 ? 數(shù)字圖像鑲嵌 ? 對(duì)整幅右圖像作反差拉伸： R’’=AR’+B B=AR’min+Lmin， A=(LmaxLmin)/(R’maxR’min) 經(jīng)過上述調(diào)整，兩幅圖像色調(diào)和反差已趨近，但仍有拼縫，必須進(jìn)行邊界線平滑。 二、圖像鑲嵌接縫消除方法 ? 數(shù)字圖像鑲嵌 在邊界點(diǎn)兩邊各選 s個(gè)像元，這樣平滑區(qū)有 2s－ 1個(gè)像元。按下式計(jì)算每一行上平滑后的亮度值 Di： ( 1 ) / 2( 1 ) / 2( 1 ) / 2 ( 1 ) / 2LiRiiL L R Ri i i iD i f i j sD D i f i j sP D P D i f j s i j s? ? ? ??? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ??其中： j為邊界點(diǎn) E在圖像中的像元號(hào)； i為圖像行號(hào) ； DLi、 DRi在 i處左右圖像像元亮度值 二、圖像鑲嵌接縫消除方法 ? 數(shù)字圖像鑲嵌 權(quán) P按下式計(jì)算 ： ( 1 ) / 21( 1 ) / 21LiRij i sPss j iPs? ? ???? ? ???第三節(jié) 遙感數(shù)字圖像的增強(qiáng)處理 ? 對(duì)比度變換 ? 空間濾波 ? 彩色變換 ? 圖像運(yùn)算 ? 多光譜變換 ? 又稱反差增強(qiáng)、對(duì)比度變換 ? 主要通過改變圖像灰度分布態(tài)勢(shì)，擴(kuò)展灰度分布區(qū)間，達(dá)到增強(qiáng)反差的目的。 ? 通過調(diào)整直方圖來實(shí)現(xiàn) ? 調(diào)整后的直方圖應(yīng)達(dá)到： ? 分布好（較均勻），沒有大量暗或亮的象元集中分布 一、輻射增強(qiáng) 一、輻射增強(qiáng) ? 灰度直方圖 圖像灰度直方圖反映了一幅圖像中灰度級(jí)與其出現(xiàn)概率之間的關(guān)系。對(duì)于數(shù)字圖像，由于圖像空間坐標(biāo)和灰度值都已離散化，可以統(tǒng)計(jì)出灰度等級(jí)的分布狀況。 一、輻射增強(qiáng) ? 灰度直方圖 低反射率圖象 高反射率圖象 1 線性變換 g=uf+v f g a b m n ayxfab mnyxg ???? ),(),( ?分段線性變換 Mfa bdf
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