第四章:数字图象处理.ppt
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本章讲授内容及要求,数字图像的校正:
辐射纠正和几何纠正,数字图像增强,图像增强:
对比度变换、空间滤波、彩色变换、图像运算、多光谱变换。
多源信息复合,光学原理与光学处理,本章主要介绍遥感光学影像和数字影像在分析、判读、理解和识别前的处理过程,随着计算机和软件水平的提高,计算机图像处理(图像校正和图像增强)越来越深入到遥感领域。
4.1光学原理与光学处理,所有颜色都是对某波段波长有选择的反射而对其它波长吸收的结果.明度(L:
Light):
光源或物体的明亮程度,一般来说,物体的反射率越高,明度越高,比如白色比灰色明度高。
色调(H:
Hue):
色彩彼此相互区分的特性,可见光部分的不同波长产生了不同彩色的感觉。
但多数情况下是组合颜色。
饱和度(S:
Saturation):
是色彩纯洁的程度,也就是说光谱中波长段是否窄,4.1.1颜色视觉,1亮度对比和颜色对比,2颜色的性质,3颜色立体,
(1)颜色立体:
用一种理想化的颜色立体图来描述颜色特性之间的关系。
green,yellow,magenta,red,blue,Hue,Light,Saturation,white,black,
(1)、互补色:
若两种颜色混合产生白色或灰色,这两种颜色就称为互补色。
Y+B=WHITEG+M=GRAY
(2)、加法三原色:
若三种颜色,其中的任何一种都不能由其它的两种颜色混合相加产生,但这三种颜色按一定的比例混合,可以形成各种色调的颜色。
(R,G,B),混合后的颜色是一种视觉效果上的颜色,已经完全失去了颜色的光谱意义,4.1光学原理与光学处理,4.1.2加色法与减色法,1、颜色相加原理,2、颜色相加原理的色度图(CIE图),每一种波长的光都可以由RGB三原色相加产生,因此,存在关系:
R=G=B=1/3W,R+G+B=1,色度图(CIE图)的特点:
CIE图与颜色立体的含义不同,它具有真实的意义,表现了人眼对颜色视觉的基本规律。
(1)从A(0.4um)到B(0.77um)所形成的马蹄形范围内所包含的各点都是在物理可由真实光线产生的颜色,任何颜色在CIE图中都有确定的位置。
马蹄形的周边表示C的差异、中间各点与C的连线表示S(越接近光谱线S越高)。
(如图C点的H为0.54um,M,色度图(CIE图)的特点:
(2)CIE图可以概算两种颜色混合得到的中间色.(3)过C做一直线与边缘交于两个点,则两点对应的光谱颜色一定是互补色。
混合可以产生白光,但如果有一个点落在AB线上,则说名白光有两种以上的光线产生,因为AB线上的点本身是有两种光线混合产生的。
M,M,N,K,m,n,3、颜色相减原理,4.1光学原理与光学处理,4.1.3光学增强处理,4.2数字图像的校正,4.2.1数字图像,数字图像的存储,4.2数字图像的校正,4.2.2辐射校正,进入传感器的辐射强度反映在图象上就是亮度值。
辐射强度越大,亮度值越大。
亮度值主要受两个物理量的影响:
太阳的辐射强度和地物的光谱反射率。
太阳辐射照射到地面的辐射强度。
当太阳辐射相同时,图象上像元亮度值的差异反映了不同地物光谱反射率的差异。
但实际测量时,辐射强度值还受其它因素的影响而发生改变。
这一部分称为辐射畸变。
引起辐射畸变有两个主要原因;一是传感器本身产生的误差。
二是大气对辐射的影响。
图像辐射校正的方法,大气对辐射的影响主要是减少了图象的对比度:
使原始信号和背景信号都增减了一个因子。
因此辐射校正主要通过纠正辐射亮度。
校正方法:
1、精校正:
通过每个波段的亮度值与地物反射率的关系来进行。
2、粗校正:
消除程辐射的影响。
方法:
直方图最小值去除法和回归分析法。
直方图最小值去除法:
直方图是以统计图的形式表示图象亮度值与像元数之间的关系。
4.2数字图像的校正,4.2.3几何校正,1.影像变形的原因,几何粗校正:
遥感数据接收后,首先由接收部门进行校正。
这种校正主要是根据RS平台、地球和传感器的各种参数进行处理。
而在实际应用时,由于使用的目的不同或投影与比例尺的不同,仍需要做进一步的几何校正。
几何精校正:
几何粗校正可在一定程度上校正各种因素引起的畸变,但仍存在较大误差,仅适宜做定性分析,但定量分析是我们感兴趣的。
比如地理制图、土地利用调查、海岸带测量等需要有更为准确的卫星影像。
这就必须进行几何精校正。
几何精校正综合考虑了所有因素造成的几何畸变,可获得高精度的可供定量分析的数字图象。
2.几何畸变校正,几何精校正:
利用地面控制点(GroundControlPoints:
GCP)进行。
它通过GCP数据对原始卫星图像的几何畸变过程进行数学模拟,建立原始的畸变图象空间与地理制图用的标准空间(校正空间)之间的某种对应关系,然后利用这种对应关系把畸变图象空间中的全部元素变换到校正图象空间中去。
校正空间在我国为G-K投影空间。
地面控制点的来源:
实地测量。
从已有的地形图获得。
地理编码影像(Geo-codedimage)。
几何畸变校正基本原理与步骤,利用最小二乘法通过GCP数据进行曲面拟合求系数:
令:
(2)系数确定后,便可以建立起两个图象空间像元点之间一一对应的关系。
为了确定校正后图象上每点的亮度值。
只要求出原图对应点(x,y)的亮度。
需要进行灰度的内插。
通常有三种方法:
最临近点法、双线性内插和三次卷积内插法。
3.控制点的选取,
(1)数目的确定,
(2)选取的原则,选取图像上易分辨的特征点。
图像边缘部分要选取特征点。
尽可能满幅均匀选取。
将原来不清晰的图象变得清晰或把我们感兴趣的某些特征强调出来的图象处理方法称为图象增强。
当一幅图象的目视效果不太好,或者有用的信息不够突出时,就需要做图象增强处理。
主要方法有:
对比度扩展、空间滤波、图象运算、多光谱变换和图像分类。
4.3数字图像的增强,线性变换(LinearTransformation)是一种通过改变图象像元的亮度值来改变图象像元的对比度,从而改善图象质量的图象处理方法。
因为亮度值是辐射强度的反映,所以有时也称为辐射增强。
常用的方法有对比度线性变换和非线性变换。
为了改变图象的对比度,必须改变图象像元的亮度值,并且这种改变要满足一定的数学规律,也就是说在运算过程中要有一个变换函数。
如果变换函数是线性的或分段线性的。
这种变换就是线性变换。
4.3.1对比度变换,1、线性变换,线性变换的辐射增强是通过单个像元的运算从整体上改善图象的质量。
而空间滤波则是以重点突出图象上的某些特征为目的的,通过像元与周围相邻像元的关系,采用空间域中的邻域处理方法。
达到增强图象的目的。
包括平滑和锐化。
Smoothing:
忽略图象的细微变化,便于研究整体特征。
Sharpen:
增强灰阶变化,使边缘突出,便于研究局部特征。
4.3.2空间滤波,图像增强-空间滤波,图像中出现某些亮度变化过大的区域,或出现不该有的亮点(噪声)时,可以用平滑的方法减小变化,使亮度平缓或去掉不必要的噪声点,其主要方法有:
均值平滑和中值滤波。
1)均值平滑:
采用一均值模板。
常用的有:
2)中值滤波:
采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。
图像增强-空间滤波-平滑,均值平滑,图像增强-空间滤波-平滑,梯度反映了相邻像元的亮度变化率,图象中如果存在边缘,则边缘处有较大的梯度值,亮度值平滑的部分,梯度值较小。
因此找到梯度较大的位置,也就找到了边缘。
然后再用不同的梯度计算值代替边缘处像元的亮度值,就突出了边缘,实现了图象的锐化。
1)Robert梯度锐化:
采用两个2维模板,分别做卷积运算后取绝对值相加。
图像增强-空间滤波-锐化,2)Sobel梯度锐化3)Laplace锐化,图像增强-空间滤波-锐化,Laplace,图像增强-空间滤波-锐化的例子,Robert,图像增强-空间滤波-锐化的例子,图像增强-空间滤波-例子,图像增强-空间滤波-例子,彩色变换的意义亮度值的变化可以改善图象的质量,但是正常人眼只能分辨20级左右的亮度级,而对彩色的分辨能力较强,可达100多种,远远大于对黑白亮度值的分辨能力。
因此彩色变换可极大的增强图象的可读性。
4.3.3彩色变换,单波段彩色变换(密度分割)将单波段黑白RS影像按亮度分层,对每层赋予不同的色彩。
形成一幅彩色图象。
在实际应用当中,如果分层方案与地物光谱差异对应的很好,可以区分出地物的类别。
例如在红外波段,水体近黑色,因此,若取低亮度值为分割点并赋予某种颜色则可分离出水体。
彩色变换的方法,多波段彩色变换(假彩色合成)根据加色法彩色合成原理,选择RS影像的某三个波段,分别赋予R、G、B三种原色,就可以合成彩色影像。
由于原色的选择与原来RS波段所代表的颜色不同,因此生成的合成色不是地物真实的颜色,因此这种合成叫做假彩色合成。
TMband1:
blueband2tothegreenband,andband3toredband,Band1=red,Band3=green,Band2=blue,TMBand6=redTMBand7=greenTMBand5=blue,TMBand7=greenTMBand4=blueTMBand1=red,3.HLS变换,HLS变换,
(1)H:
环绕垂直轴的圆周代表色调,红色为0,逆时针旋转,每隔60改变一种颜色。
(2)L;垂直轴代表明度,黑色为0,白色为1,中间为0.5.(3)S:
沿垂直轴的水平面半径代表饱和度。
与垂直轴相交处S为0,最大饱和度为1。
(4)黑白色或灰色H无定义,S=0;当S=1时,L=0.5,图象运算:
两幅或多幅单波段影像,完成空间配准后,通过一系列数学运算,可以实现图象的增强,达到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。
主要有两种运算:
差值运算和比值运算。
差值运算:
两幅同样行、列数的图象,对应像元的亮度值相减就是差值运算。
他们是有同一景象不同时间的影像或同一景象不同波段之间的差值组成的,反映了景象亮度值随时间(可用于动态监测)或随波段(可用于识别地物)发生的变化。
比值运算:
由两个波段对应像元亮度值之比或几个波段组合的对应像元亮度值之比形成的影像。
它是广泛使用的一种图象运算方法。
4.3数字图像的增强,4.3.4图像运算,彩色变换-差值运算,1)当光照条件发生变化时(地形、云层等引起)同一地物的亮度值发生变化,但某种亮度比值却保持不变,因此,我们可以利用比值图象来消除某些干扰,突出目标信息。
比值运算的作用,2)可以利用比值图象使图象中各类地物区分开,从而易于识别地物。
比值运算的作用,3)利用比值影像突出某类地物,消弱某类地物,从而提取目标信息。
比值运算的作用,Examples:
ThebestknownandballyhooedstudywasthatofGoldfield,anactiveminingdistrictinsouth-westernNevada,about30km(20miles)southofTonapah(amajorminingarea)onU.S.Highway95.Itwasoneofmanysmalltomediumactiveorabandonedminesfromwhichgold,silver,andcopperhavebeenextracted,UsingLandsatTMdata,thishookpatternhasbeenmoreemphaticallydefinedinthisratiocomposite(5/7,3/1;4/5asRGB);theCupritealterationzonealsoisidentified:
1、在一些多波段数据当中,各个波段的数据往往具有极强的相关性(Correlation),相同目标物体在不同波段中的亮度值变化很小,而在实际的应用当中,为了压缩数据量和达到我们研究特定波段目标地物的特征,这就需要去相关性(De-Correlation)。
以有利于压缩信息,便于解译。
主成分变换的本质就是将一系列波段之间的相关数据经过一线性坐标变换而获得一系列不相关或最小相关性的数据。
2、主成分变换实际上是通过一函数变换,达到保留主要信息,降低数据量,增强或提取有用信息的目的。
其变换的本质是对遥感图像实行线性变换,使多光谱空间的坐标系按一定规律旋转。
4.3.5多光谱变换,多光谱空间:
每一个波段对应着一维空间,n个波段对应着一个n维空间坐标系,坐标值为对应波段的亮度值。
2DMulti-spectralSpace,CESI,2004,3DMulti-spectralSpace,多光谱空间中的像元向量及主成分空间向量(以TM影像为例),PCA(K-L变换)的例子,K-L变换的例子,PCSpace,K-L变换的主要作用是用于数据压缩。
以TM为例:
7个波段的数据量非常大,经过K-L变换后,7D的多光谱空间变成了7D的主分量空间,主分量空间中的各分量具有最小的相关性。
这时的亮度不再与地物光谱值直接关连。
但,PC1,PC2,PC3已经包含了绝大多数地物信息。
实际应用中,只取前三个主分量做假彩色合成。
数据量大大减少。
实现了图象增强。
K-L变换后的前三个主分量,噪声相对小。
突出了主要信息。
达到了增强图象的目的。
K-L变换的的特点,1、K-T变换也是一种坐标空间发生旋转的线性变换,但旋转后的坐标轴不时指向主成分方向,而是指向与地面景物有密切联系的方向。
2、K-T变换主要侧重于TM和MSS在农业上的应用。
特别是植被和土壤在多光谱空间中的特征。
K-T变换(TM),1、y1为TM6个波段的加权和,反映了图象的总体亮度。
2、y2为绿度。
近红外与可见光部分的差值,反映了绿色生物量的特征3、y3为湿度。
5,7与1-4的差值,反映了植被的湿度特征。
4、y4,y5,y6没有与景物明确的对应关系。
K-T变换只取前三个分量,K-T变换(TM)的特点,1、B反映了图象的总体亮度。
2、G为绿度。
反映了绿色生物量的特征。
3、Y为湿度。
反映了植被的湿度特征。
4、N没有与景物明确的对应关系。
K-T变换只取前三个分量。
K-T变换(MSS),1、遥感信息的复合:
更好的发挥不同遥感数据源的优势互补,提高遥感数据的可应用性。
2、遥感与非遥感信息的复合:
GIS应用。
4.4多源信息复合,4.4多源信息复合,4.4.1遥感信息的复合,4.4多源信息复合,4.4.2遥感与非遥感信息的复合,
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- 第四 数字图象处理