遙感圖像增強(qiáng)ppt課件-資料下載頁
2025-05-07 02:32本頁面
【正文】 器B ※ 低通濾波器 之 中值平滑 ◆ 基本思想 ：對(duì)以每個(gè)像元為中心的 M N領(lǐng)域內(nèi)的 所有像元， 按灰度值由小到大的順序排隊(duì) ，然后選擇該隊(duì)列 中間位置的像元灰度值 作為中心像元新的灰度值 . 例如：一幅 5 5圖像（表 A），令其最左和最右兩列保持原值，其它位置采用 1 3的模板對(duì)其做中值濾波，其結(jié)果（表 B）為： 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 2 1 1 2 2 3 3 3 4 7 5 6 6 4 3 2 4 6 7 7 表A 表B ※ 高通濾波器 ◆ 用來“增強(qiáng)高頻信息抑制低頻信息 ,從而 突出像元灰度值變化較大、較快的邊緣、線條或紋理等細(xì)節(jié)的濾波器”即為 高通濾波器 . ◆ 可用于 圖像銳化 、 圖像邊緣檢測 和 紋理特征增強(qiáng) 等 .（ P4344） ★ 遙感圖像的邊緣增強(qiáng) :對(duì)圖像上 局部范圍內(nèi) 多個(gè)像素的灰度值 進(jìn)行綜合處理，從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量、突出有用信息 . ★ 實(shí)現(xiàn)方法 ： 第 二節(jié) 邊緣 增強(qiáng) ◆ 基于 ERDAS的圖像空間域?yàn)V波增強(qiáng) ： 1）卷積增強(qiáng)處理 Interpreter圖標(biāo) ?Spatial Enhancement? Convolution ※ 基于 ERDAS的圖像空間域?yàn)V波增強(qiáng) ●卷積算子文件的選擇 卷積核 (kernal)的選擇：有 3*5* 7*7三種大類，每類又包括“ Edge Detect/Edge Enhance……” 七個(gè)亞類 ◆ 邊緣處理方法 : Reflection(倒影 )：應(yīng)用邊緣灰度值的鏡面倒影值作為圖像邊緣以外的像元值； Fill(填充 )： 統(tǒng)一將圖像邊緣以外的像元以 0值填充 . ★ 遙感圖像的空間增強(qiáng) :對(duì)圖像上 局部范圍內(nèi) 多個(gè)像素的灰度值 進(jìn)行綜合處理，從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量、突出有用信息 . ★ 實(shí)現(xiàn)方法 ： ◆ 基于 ERDAS的圖像空間域?yàn)V波增強(qiáng) ： 第 二節(jié) 空間 增強(qiáng)法 2） 非定向邊緣增強(qiáng) （ Nondirectional Edge)： 應(yīng)用兩個(gè)非常通用的濾波器 (Sobel濾波器或 Prewitt濾波器 )，首先通過兩個(gè)正交卷積算子 (Horizonal算子和 Vertical算子 )分別對(duì)遙感圖像進(jìn)行邊緣探測，然后將兩個(gè)正交結(jié)果進(jìn)行平均化處理。 ※ 基于 ERDAS的圖像非定向邊緣增強(qiáng) ? Interpreter圖標(biāo) ? Spatial Enhancement ? Nondirectional Edge ● 濾波器的選擇：Sobel濾波器或Prewitt濾波器 ★ 遙感圖像的邊緣增強(qiáng) :對(duì)圖像上 局部范圍內(nèi) 多個(gè)像素的灰度值 進(jìn)行綜合處理，從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量、突出有用信息 . ★ 實(shí)現(xiàn)方法 ： ERDAS的圖像空間域?yàn)V波增強(qiáng)： 第 二節(jié) 邊緣 增強(qiáng) 3） 聚焦分析 （ Focal Analysis) 4） 紋理分析 （ Texture Analysis） 5） 自適應(yīng)濾波 （ Adaptive Filter） 6） 銳化增強(qiáng) （ Crisp Enhacement） （自學(xué)） 第五章 作業(yè)（ 2） ?要求 ：應(yīng)用 ERDAS中的 Model Maker 模塊，分別運(yùn)用濾波器 A和 B對(duì)影像 進(jìn)行卷積增強(qiáng)處理。 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 濾 波 器 A 濾 波 器 B ※ ERDAS的 Model Maker 模塊 ? Model Maker 模塊中系數(shù)矩陣的定義
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