遙感圖像及其增強ppt課件-資料下載頁
2025-01-03 00:59本頁面
【正文】 – 銳化處理模糊的圖像 – 圖像出圖創(chuàng)藝 （ 突出邊界輪廓的圖像 ） – 圖像的目標識別 、 提取 – 基于特征的遙感圖像融合中 ， 融合前特征增強 圖像增強 :空域過濾 ? 基本高通濾波 –過濾器模板系數(shù)的設計 –過濾器效果的分析 –高通空域濾波的缺點和問題 –算法實現(xiàn)和提高效率 圖像增強 :空域過濾 ? 過濾器模板系數(shù)的設計 –根據(jù)空域中高通沖激響應函數(shù)的形狀來設計模板的系數(shù) 0 Laplace 圖像增強 :空域過濾器 –設計模板系數(shù)的原則 1）中心系數(shù)為正值，外圍為負值 2）系數(shù)之和為 0 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 4 0 0 1 0 0 1 圖像增強 :空域過濾 ? 高通過濾器效果的分析 –常數(shù)或變化平緩的區(qū)域 ， 結(jié)果為 0或很小 ，圖像整體很暗 ， 亮度被降低了 –在暗的背景上邊緣被增強了 –圖像的整體對比度降低了 –計算時會出現(xiàn)負值 ， 要進行相應處理 圖像增強 :空域過濾 ? 高通空域濾波的缺點和問題 –高通濾波在增強了邊的同時，丟失了圖像的層次和亮度（圖像變暗） 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器 –微分過濾器的原理 –過濾器擴大因子及模板系數(shù)的設計 –微分過濾器效果的分析 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器的原理 – 均值產(chǎn)生鈍化的效果 ， 而均值與積分相似 ， 由此而聯(lián)想到 ， 微分同樣能產(chǎn)生相反的效果 ， 即銳化的效果 – 在圖像處理中應用微分最常用的方法是計算梯度 。函數(shù) f(x,y)在 (x,y)處的梯度為一個向量： ?f = [?f / ?x , ?f / ?y] 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器的原理 計算這個向量的大小為： ?f = mag(?f ) = [(?f/?x)2 +(?f/?y)2]1/2 考慮一個 3x3的圖像區(qū)域 ， z代表灰度級 ， 上式在點 z5的值可用數(shù)字方式近似 。 最簡單的是用 x方向的差 （ z5 – z6） 和 y方向的差 （ z5 – z8） ， 組合為： ?f ? [(z5 z6)2 + (z5 z8)2]1/2 z2 z8 z5 z3 z9 z6 z1 z7 z4 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器的原理 用絕對值替換平方和平方根有： ?f ? |z5 z6| + |z5 z8| 另外一種使用交叉差來近似計算梯度： ?f ? [(z5 z9)2 + (z6 z8)2]1/2 ?f ? |z5 z9| + |z6 z8| z2 z8 z5 z3 z9 z6 z1 z7 z4 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器模板系數(shù)設計 –Roberts交叉梯度算子 –Prewitt梯度算子 –Sobel梯度算子 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器模板系數(shù)設計 –Roberts交叉梯度算子 ?f ? |z5 z9| + |z6 z8| – 梯度計算由兩個模板組成，第一個求得梯度的第一項，第二個求得梯度的第二項，然后求和，得到梯度。 – 兩個模板稱為 Roberts 交叉梯度算子 z2 z8 z5 z3 z9 z6 z1 z7 z4 0 1 1 0 1 0 0 1 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器模板系數(shù)設計 –Prewitt梯度算子 ——3x3的梯度模板 ?f ? |(z7 +z8 + z9) (z1 + z2 + z3) | + |(z3 +z6 + z9) (z1 + z4 + z7) | z2 z8 z5 z3 z9 z6 z1 z7 z4 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 圖像增強 :空域過濾 ? 微分過濾器模板系數(shù)設計 –Sobel梯度算子 ——3x3的梯度模板 ?f ? |(z7 +2z8 + z9) (z1 + 2z2 + z3) | + |(z3 +2z6 + z9) (z1 + 2z4 + z7) | z2 z8 z5 z3 z9 z6 z1 z7 z4 2 2 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 2 1 1 2 本次課程結(jié)束 下次 課程講遙感圖像解譯！
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1