遙感圖像基本處理(1)-在線瀏覽
2025-06-19 05:31本頁面
【正文】 來的隨機分布，即增強后的每個灰度級內(nèi)有大致相同的象元數(shù)；通過改變灰度區(qū)間來實現(xiàn)； ? 根據(jù)灰度值的出現(xiàn)頻率來分配它們的亮度顯示范圍，頻率高的部分被增強了 ,頻率低的部分被壓縮。 ? 使用的模板有 正態(tài)拉伸匹配 、 暗區(qū)拉伸匹配 、 亮區(qū)拉伸匹配。 ? 應(yīng)用于數(shù)字鑲嵌 對比度變換（補充） 18 直方圖匹配：條件 （運用兩幅圖象） ? 原始圖象和參考圖象 ? 兩個圖象的直方圖的總體形態(tài)應(yīng)相似 ? 圖象中相對亮和暗的特征應(yīng)相同 ? 對某些應(yīng)用，圖象的分辨率應(yīng)相同（但可不同） ? 圖象中的地物類型的相對分布應(yīng)相同，無論兩幅圖象是否覆蓋同一地區(qū)。 對比度變換（補充） 19 2 空間濾波（鄰域增強） 數(shù)字圖像增強 對比度變換： 點增強 ， 是單個像元的運算 ， 從整體上改善圖像質(zhì)量； 空間濾波 （ 鄰域增強 ） ： 中心像元與周圍相鄰像元間的運算 ， 用于去噪聲 、 圖像平滑 、 銳化和相關(guān)運算 。 圖像卷積運算 22 空間濾波 平滑 圖像中某些亮度變化過大的區(qū)域 ， 或出現(xiàn)不該有的亮點 （ 噪聲 ） 時 ， 采用平滑的方法可以減小變化 ， 使亮度平緩或去掉 “ 噪聲 ” 點 。 中值濾波： 每個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 。 銳化后的圖像不再具有原圖像的特征，成為邊緣圖像。 怎么樣設(shè)計模板？ ??????????10011t???????? ??01102t 銳化 梯度 ：反映相鄰象元的亮度變化率 26 27 空間濾波 （ 2）索伯爾 (Sobel)梯度 銳化 ??????????????1210001211t??????????????1012021012t（ 3） Laplace算法 ????????????010141010),( nmt算法意義是檢測亮度變化率的變化率，相當(dāng)于二階微分。 ?? ?? 單波段彩色變換 ?? ?? 多波段彩色變換 ?? ?? HSI變換 數(shù)字圖像增強 彩色變換 30 彩色變換 1） 、 單波段彩色變換 偽彩色 (pseudocolor): 單波段灰度圖像的彩色表示或顯示 。 目的：增強圖像的目視解譯效果 數(shù)字圖像增強 31 1） 、 單波段彩色變換 彩色變換 32 TM3 密度分割（ 5級） 粗略顯示水體、植被、裸地 /城鎮(zhèn)等類別 1） 、 單波段彩色變換 彩色變換 分層方案與地物光譜差異對應(yīng)得好，可以區(qū)分出地物的類別。色彩模式可以用近似的顏色立體來定量化。 35 圖像運算 兩幅或多幅單波段圖像，空間配準后可進行算術(shù)運算，實現(xiàn)圖像的增強。差值圖像提供了不同波段或不同時相圖像間的差異信息。比值圖像，像元的亮度反映了兩個波段光譜比值的差異，常用來檢測植被，消除“同物異譜”現(xiàn)象。 ? ?? ?byxfyxfayxf D ??? ),(),(),( 21兩個波段相減 ,反射率差值大的被突出出來 。 37 TM432 TM4TM3 圖像運算 1）、差值運算 38 圖像運算 2）、比值運算 ),(),(),(21yxfyxfyxfR ?1）除數(shù)為零 2）像元灰度值大于 255。 圖像運算 2）、比
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