遥感图像处理_图像增强.ppt

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1、数字图像增强对比度变换空间变换多波段图像处理彩色变换图像运算多光谱变换对比度变换是一种通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。因为亮度值是辐射强度的反映，所以也称之为辐射增强。常用的方法有灰度级阈值、密度分割、对比度线性变换和非线性变换。从直方图形态判断图像质量灰度级阈值将图像中的所有亮度值根据指定的亮度值（即阈值）分成高于阈值和低于阈值的两类，生成二值图像。如区分陆地和水体。密度分割：将图像的亮度值划分成一系列用户指定的间隔，并将每一间隔范围内的不同的亮度值显示为相同的

2、值。对比度变换线性变换为了改善图像的对比度，必须改变图像像元的亮度值，并且这种改变需符合一定的数学规律，即在运算过程中有一个变换函数。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。线性变换是图像增强处理最常用的方法。直方图数字图像最小值最大值线性变换将亮度值为0～15图像拉伸为0～30，要设计一个线性变换函数，横坐标xa为变换前的亮度值，纵坐标xb为变换后的亮度值。当亮度值xa从0～15变换成xb从0～30，变换函数在图中是一条直线OO’，方程式为变换前后直方图对比变换后图像线性变换一般情况下，当线

3、性变换时，变换前图像的亮度范围xa为a1～a2，变换后图像的亮度范围xb为b1～b2，变换关系是直线，则变换方程为线性变换有时为了更好地调节图像的对比度，需要在一些亮度段拉伸，而在另一些亮度段压缩，这种变换称为分段线性变换。分段线性变换时，变换函数不同，在变换坐标系中成为折线，折线间断点的位置根据需要决定。从图中可以看出，第一、三段为压缩，第二段为拉伸，每一段的变换方程为：①②③变化前亮度值0123456789101112131415变化后亮度值0011122468101213141415结果比较非线性变换指

4、数变换其意义是在亮度值较高的部分扩大亮度间隔，属于拉伸，而在亮度值较低的部分缩小亮度间隔，属于压缩，其数学表达式为a，b，c为可调参数，可以改变指数函数曲线的形态，从而实现不同的拉伸比例。非线性变换对数变换与指数变换相反，它的意义是在亮度值较低的部分拉伸，而在亮度值较高的部分压缩，其数学表达式为a，b，c仍为可调参数，由使用者决定其值。直方图变换直方图变换是使输入图像灰度值的频率分布（直方图）与所希望的直方图形状一致而变换灰度值的方法。典型的变换有2种：直方图均衡化（histogramequalization

5、）：把原图像的直方图变换为各灰度值频率固定的直方图；直方图正态化（histogramnormalization）：把非正态分布的直方图变换为具有正态分布的直方图。数字图像增强对比度变换空间变换多波段图像处理彩色变换图像运算多光谱变换空间变换对比度变换的辐射增强是通过单个像元的运算从整体上改善图像的质量。而空间变换则侧重于图像的空间特征或频率，是以重点突出图像上的某些特征为目的的，如突出边线或纹理等，因此通过像元与其周围相邻像元的关系，采用空间域中的邻域处理方法。空间频率空间频率主要是指图像中色调变化的平滑或粗

6、糙程度高空间频率（高频）区域称为“粗糙”，即图像的亮度值在小范围内变化很大（如道路和房屋的边界等）；低空间频率（低频）区域称为“平滑”，指图像的亮度值变化相对较小，如平静的水体、大面积水田、草地等。低通滤波主要用于加强图像中的低频成分，减弱图像中的高频成分；高通滤波则相反，即加强高频细节，减弱低频信息空间变换有空间卷积、傅立叶变换等。空间卷积图像卷积运算是在空间域上对图像作局部检测的运算，以实现平滑和锐化的目的。具体作法是选定一卷积函数，又称“模板”，实际上是一个M×N（往往是奇数）图像。二维的卷积运算是在图

7、像中使用模板来实现运算的。空间滤波是图像卷积处理的一种特殊应用空间滤波属于一种几何增强处理，通过选择不同的模板，实现平滑或锐化。空间卷积从图像左上角开始开一与模板同样大小的活动窗口，图像窗口与模板像元的亮度值对应相乘再相加。假定模板大小为M*N，窗口为Φ(m,n)，模板为t(m，n)，则模板运算为:将计算结果r（i，j）放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰度值。然后活动窗口向右移动一个像元，再按公式做同样的运算，仍旧把计算结果放在移动后的窗口中心位置上，依次进行，逐行扫描，直到全幅图像扫描一遍结束，则新图像

8、生成。空间滤波均值平滑是将每个像元在以其为中心的区域内取平均值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像目的的。区域范围取作M×N时，求均值公式为具体计算时常用3×3的模板作卷积运算，其模板为t(m,n)=或t(m,n)=1/91/91/91/91/91/91/91/91/91/81/81/81/801/81/81/81/8空间滤波中值平滑是将每个像元在以其为中心的邻域内取中间亮度值来代替该像