遙感圖像及其增強ppt課件(參考版)
2025-01-06 00:59本頁面
【正文】 – 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 本次課程結束 下次 課程講遙感圖像解譯！ 。函數 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的值可用數字方式近似 。 ? 對于同值像素 ， 連續(xù)排列 。 10 10 11 11 12 10 10 11 11 12 10 11 11 11 12 10 10 200 11 12 11 11 11 12 12 11 11 12 12 12 10 10 13 11 12 14 2淺灰字 卷積模板元素值 暗紅 數字圖像灰度值 ?1611 2 1 2 4 2 1 2 1 卷積模板（低通濾波器） 11 122210 10 10 11 12 11 10 11 11 12 11 12 35 23 13 10 34 58 34 12 11 23 35 23 12 10 10 13 13 12 10 10 13 11 12 濾波結果圖 圖像增強 :空域過濾 ? 模板尺寸對過濾器效果的影響 – 模板尺寸越大，圖像越模糊，圖像細節(jié)丟失越多 ? 低通空域濾波的缺點和問題 – 圖像處理的目的是去除噪音，但是，低通濾波在去除噪音的同時也鈍化了邊和尖銳的細節(jié) 圖像增強 :空域過濾 ? 中值濾波 –中值濾波的原理 ? 用模板區(qū)域內像素的中值 ， 作為結果值 R = mid{zk | k = 1,2,… ,9} ? 強迫突出的亮點 （ 暗點 ） 更象它周圍的值 ， 以消除孤立的亮點 （ 暗點 ） ? 中值過濾器是非線性的 圖像增強 :空域過濾 –中值濾波算法的實現 ? 將模板區(qū)域內的像素排序 ， 求出中值 。模板本身被稱為 空域過濾器 圖像增強 :空域過濾 ? 空域過濾分類 ? 處理效果分類 空域過濾器 非線性過濾器 線性過濾器 帶通 低通 高通 中值 最小值 最大值 銳化過濾器 平滑過濾器 圖像增強 :空域過濾 –線性過濾器的定義 ? 線性過濾器是線性系統和頻域過濾概念在空域的自然延伸 。 直方圖調整 ? 直方圖均衡化 ? 直方圖規(guī)定化（直方圖匹配） 直方圖均衡化 一種調節(jié)圖像對比度質量的算法 – 使用的方法是灰度級變換： s = T(r) – 將原圖像的直方圖通過變換函數變換為均勻的直方圖； – 然后按均勻直方圖修改原圖像； – 最終獲得一幅灰度均勻分布的新圖像。這種處理又稱作偽彩色（顏色查找表）處理。 BIP（ Band Interleaved by Pixel）格式 按波段順序相間的排列各列像元數據 B1 B2 B3 B1 B2
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