遙感概論第4章：遙感圖像處理

《遙感導(dǎo)論》第四章遙感圖像處理12025/2/52第四章遙感圖像處理2025/2/53第四章遙感圖像處理4.1遙感圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)4.2光學(xué)原理與光學(xué)處理4.3數(shù)字圖像的校正4.4遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)4.5多源信息復(fù)合2025/2/544.1遙感圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)1、圖像的表示形式（1）光學(xué)圖像（2）數(shù)字圖像2025/2/55數(shù)字圖像：遙感數(shù)據(jù)有光學(xué)圖像和數(shù)字圖像之分。數(shù)字圖像是能被計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、處理和使用的用數(shù)字表示的圖像。數(shù)字化：將連續(xù)的圖像變化，作等間距的抽樣和量化。包含兩方面的內(nèi)容：一是圖像空間位置的數(shù)字化。二是圖像灰度的數(shù)字化。數(shù)字量和模擬量的本質(zhì)區(qū)別：連續(xù)變量，離散變量。數(shù)字圖像的表示：矩陣函數(shù)。遙感數(shù)字圖像的特點(diǎn):便于計(jì)算機(jī)處理與分析、圖像信息損失少、抽象性強(qiáng)。（2）數(shù)字圖像2025/2/56（2）數(shù)字圖像-(模數(shù)變換,A/D)2025/2/572025/2/584.1遙感圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)2、數(shù)字圖像的存儲(chǔ)格式（1）BSQ（Bandsequential）（2）BIL（Bandinterleavedbypixel）（3）BIP（Bandinterleavedbyline）2025/2/59BSQ（Bandsequential）2025/2/510BIP（BandinterleavedbyPixel）1,1,22025/2/511BIL（BandinterleavedbyLine）2025/2/512

以每個(gè)像元為單位，表示圖像中各亮度值或亮度值區(qū)間像元出現(xiàn)的頻率的分布圖。

直方圖的作用：直觀地了解圖像的亮度值分布范圍、峰值的位置、均值以及亮度值分布的離散程度。直方圖的曲線可以反映圖像的質(zhì)量差異。正態(tài)分布：反差適中，亮度分布均勻，層次豐富，圖像質(zhì)量高。偏態(tài)分布：圖像偏亮或偏暗，層次少，質(zhì)量較差。

直方圖是描述圖像質(zhì)量的可視化圖表。在圖像處理中，可以通過調(diào)整圖像直方圖的形態(tài)，改善圖像顯示的質(zhì)量，以達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。3數(shù)字圖像直方圖2025/2/5132025/2/5144.2光學(xué)原理與光學(xué)處理1、亮度對(duì)比和顏色對(duì)比（1）亮度對(duì)比：對(duì)象相對(duì)于背景的的明亮程度。改變對(duì)比度，可以提高圖象的視覺效果。（2）顏色對(duì)比：在視場(chǎng)中，相鄰區(qū)域的不同顏色的相互影響叫做顏色對(duì)比。兩種顏色相互影響的結(jié)果，使每種顏色會(huì)向其影響色的補(bǔ)色變化。在兩種顏色的邊界，對(duì)比現(xiàn)象更為明顯。因此，顏色的對(duì)比會(huì)產(chǎn)生不同的視覺效果。2025/2/5154.2光學(xué)原理與光學(xué)處理2、顏色的性質(zhì)

對(duì)不發(fā)光物體而言，所有顏色都是對(duì)某段波長有選擇地反射而對(duì)其他波長吸收的結(jié)果。顏色的性質(zhì)由明度、色調(diào)、飽和度來描述。明度：是人眼對(duì)光源或物體明亮程度的感覺。物體反射率越高，明度就越高。亮度越大，明度越高色調(diào)：是色彩彼此相互區(qū)分的特性。飽和度：是色彩純潔的程度，即光譜中波長段是否窄，頻率是否單一的表示。2025/2/5162025/2/5172025/2/5182025/2/5194.2光學(xué)原理與光學(xué)處理3、顏色立體（1）顏色立體：中間垂直軸代表明度；中間水平面的圓周代表色調(diào)；圓周上的半徑大小代表飽和度。（2）孟賽爾顏色立體：中心軸為無彩色系軸(N)，中心軸下端為黑色（B、BL）0級(jí)，上端為白色(W)10級(jí)，中間依次為1~9級(jí)的灰色，其中接近0級(jí)灰度越深，接近10級(jí)灰度越淺。垂直于無彩色系軸(N)，橫向平行水平線的為純度軸。在每個(gè)純度軸上按一定間隔劃分成若干純度等級(jí)，其中越靠近無彩色系軸(N)純度越低，越偏離無彩色系軸(N)純度越高。2021孟塞爾色立體2025/2/5222、加色法與減色法（1）顏色相加原理三原色：若三種顏色，其中的任一種都不能由其余二種顏色混合相加產(chǎn)生，這三種顏色按一定比例混合，可以形成各種色調(diào)的顏色，則稱之為三原色。紅、綠、藍(lán)是最優(yōu)三原色?；パa(bǔ)色：若兩種顏色混合產(chǎn)生白色或灰色，這兩種顏色就稱為互補(bǔ)色。黃和藍(lán)、紅和青、綠和品紅。色度圖：可以直觀地表現(xiàn)顏色相加的原理，更準(zhǔn)確地表現(xiàn)顏色混合的規(guī)律。23色度圖

1931年CIE（國際照明委員會(huì)）制定了1個(gè)色度圖（見下圖），用組成某種顏色的三原色的比例來規(guī)定這種顏色。色度圖中的弧形曲線上的各點(diǎn)是光譜上的各種顏色即光譜軌跡，是光譜各種顏色的色度坐標(biāo)（不含明度信息）。紅色波段在圖的右下部，綠色波段在左上角，藍(lán)紫色波段在圖的左下部。圖下方的直線部分，即連接400nm和700nm的直線，是光譜上所沒有的、由紫到紅的系列（譜外光軌跡--紫紅色）。靠近圖中心的C是白色。在色度圖中邊界上的點(diǎn)代表純顏色，移向中心表示混合的白光增加而純度減少。到中心點(diǎn)C處各種光譜能量相等而顯為白色，此處純度為零。某種顏色的純度一般稱為該顏色的飽和度。在色度圖中連接任2端點(diǎn)的直線上的各點(diǎn)表示將這2端點(diǎn)所代表的顏色相加可組成的一種顏色。24色度圖用途：得到光譜色的互補(bǔ)色，只要從該顏色點(diǎn)過C點(diǎn)作一條直線，求其與對(duì)側(cè)光譜曲線的交點(diǎn)，即可得到補(bǔ)色的波長。D的補(bǔ)色為E。。確定所選顏色的主波長和純度。顏色A的主波長，從標(biāo)準(zhǔn)白光點(diǎn)C過A作直線與光譜曲線相交于B（A與B在C的同側(cè)），這樣顏色A可以表示為純色光B和白光C的混合，B就定義了顏色A的主波長。定義一個(gè)顏色域。通過調(diào)整混合比例，任意兩種顏色：I和J加在一起能夠產(chǎn)生它們連線上的顏色再加入第三種顏色K，就產(chǎn)生三者（I、J和K）構(gòu)成的三角形區(qū)域的顏色。25色度圖2025/2/526（2）顏色相減原理減色過程:白色光線先后通過兩塊濾光片的過程.顏色相減原理:當(dāng)兩塊濾光片組合產(chǎn)生顏色混合時(shí),入射光通過每一濾光片時(shí)都減掉一部分輻射，最后通過的光是經(jīng)過多次減法的結(jié)果。加色法與減色法的區(qū)別:減法三原色:黃、品紅、青顏料(黃色+青色)=白色-紅色-藍(lán)色=綠色2025/2/527（2）顏色相減原理當(dāng)品紅與黃顏料相混合時(shí)，生成紅色。

即：品紅+黃=白-（綠+藍(lán)）→紅。亦即自然光（白光）中分別被品紅和黃顏料將其中的綠光和藍(lán)光吸收了，只有紅光被混合后的顏料反射出來，因而呈現(xiàn)出紅顏色。同樣，青與品紅或黃與青顏料相加混合時(shí)，

有：青+品紅=白-（紅+綠）→藍(lán)；當(dāng)品紅、青、黃三種顏料相混合時(shí)，即白光中的綠、紅、藍(lán)都被吸收了，而呈現(xiàn)黑色。即：品紅+青+黃=白-（綠+紅+藍(lán)）→黑。2025/2/5282、光學(xué)增強(qiáng)處理圖像的光學(xué)增強(qiáng)處理方法具有精度高，反映目標(biāo)地物更真實(shí)，圖像目視效果等優(yōu)點(diǎn)，是遙感圖像處理的重要方法之一。計(jì)算機(jī)圖像處理的優(yōu)點(diǎn)在于速度快、操作簡單、效率高等優(yōu)點(diǎn)，有逐步取代光學(xué)方法的趨勢(shì)。2025/2/5293、光學(xué)增強(qiáng)處理彩色合成加色法彩色合成減色法彩色合成2.光學(xué)增強(qiáng)處理3.光學(xué)信息的處理圖像的相加和相減遙感黑白影象的假彩色編碼加色法彩色合成合成儀法：是將不同波段的黑白透明片分別放入有紅、綠、藍(lán)濾光片的光學(xué)投影通道中精確配準(zhǔn)和重疊，生成彩色影像的過程。

分層曝光法：指利用彩色膠片具有的三層乳劑，使每一層乳劑依次曝光的方法。最后沖洗成彩色片。彩色合成效果：技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、合成方案減色法彩色合成染印法：是一種使用特別浮雕片、接受紙和沖顯染印藥制作彩色合成影像的方法。印刷法：利用普通膠印設(shè)備，直接使用不同波段的遙感底片和黃、品紅、青三種油墨，經(jīng)分色、加網(wǎng)、制版，套印成彩色合成圖像。重氮法：利用重氮鹽的化學(xué)反應(yīng)處理彩色單波段影像透明片的方法。光學(xué)增強(qiáng)處理相關(guān)掩膜處理方法：把幾何位置完全配準(zhǔn)的原片，制成不同密度、不同反差的正片或負(fù)片，通過它們的各種不同疊加方案改變?cè)杏跋竦娘@示效果，達(dá)到信息增強(qiáng)目的的方法。改變對(duì)比度：使用兩張同波段同地區(qū)的負(fù)片（或正片）進(jìn)行合成，一張反差適中，另一張反差較小，合成后反差一般加大，從而提高了對(duì)比度；顯示動(dòng)態(tài)變化：不同時(shí)相同一地區(qū)的正負(fù)片影像疊合掩膜，當(dāng)被疊合影像反差相同時(shí)，凡密度發(fā)生變化的部分就是動(dòng)態(tài)變化的位置。邊緣突出：先將兩張反差相同的正片和負(fù)片疊合，疊合配準(zhǔn)后，再沿希望突出的線形特征的垂直方向錯(cuò)位。目的在于突出線形特征。圖像的相加和相減

（光柵濾波法）

兩個(gè)圖像所發(fā)出的光波在空間重疊并且同位相，則圖像相加。如果兩列光波在空間重疊且反相，則圖像相減。3、光學(xué)信息處理遙感黑白影象的假彩色編碼將黑白圖像經(jīng)過光柵進(jìn)行依次編碼處理，將振幅型編碼圖像轉(zhuǎn)換成位相型編碼圖像。將位相介質(zhì)片放入非相干光信息處理系統(tǒng)的輸入平面，經(jīng)過白光照射，在輸出平面上獲得等密度的假彩色圖像。假彩色編碼處理衛(wèi)星圖像可以使單波段影像彩色化，實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)效果。2025/2/535分解系統(tǒng)還原系統(tǒng)※加色法彩色合成原理3、光學(xué)增強(qiáng)處理－彩色合成遙感圖像RGB彩色合成的基礎(chǔ)。濾光片黑白底片（負(fù)片）正片投影儀2025/2/5364.3數(shù)字圖像的校正2025/2/5371、輻射校正（Radiometriccorrection）（1）輻射校正

輻射失真（輻射畸變）是指遙感傳感器在接收來自地物的電磁披輻射能時(shí)，由于電磁波在大氣層中傳輸和傳感器測(cè)量過程中受到遙感傳感器本身特性、地物光照條件（地形影響和太陽高度角影響）以及大氣作用等的影響，而導(dǎo)致的遙感傳感器測(cè)量值與地物實(shí)際的光譜輻射率的不一致。對(duì)這種輻射失真的校正則稱為輻射校正。2025/2/5381、輻射校正（Radiometriccorrection）（1）輻射校正

由于輻射畸變的原因，在圖像上形成了“同物異譜，異物同譜”現(xiàn)象。圖象不能全部真實(shí)地反映不同地物地特征，影響了數(shù)字圖象的質(zhì)量。因此需要分析輻射畸變的原因并進(jìn)行相應(yīng)校正。2025/2/539（2）輻射校正方法傳感器本身的影響：導(dǎo)致圖像不均勻，產(chǎn)生條紋和噪音；一般可由數(shù)據(jù)生產(chǎn)單位根據(jù)傳感器參數(shù)進(jìn)行校正。通過輻射定標(biāo)可以部分消除傳感器本身影響。

示例1：MSS的條帶噪聲

示例2：droppedline2025/2/540（2）輻射校正方法TM影像條紋誤差的校正2025/2/541大氣影響的定量分析：大氣的主要影響是減少了圖像的對(duì)比度，使原始信號(hào)和背景信號(hào)都增加了因子，圖像質(zhì)量下降。

大氣的影響<1能量衰減能量增加輻射傳輸過程：太陽-大氣-目標(biāo)-大氣-傳感器2025/2/542實(shí)際影像中大氣影響的粗略校正：通過簡單的方法去掉程輻射度（散射光直接進(jìn)入傳感器的那部分），從而改善圖像質(zhì)量。直方圖最小值去除法回歸分析法基于地面定標(biāo)點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)線性法

大氣的影響

大氣校正的方法:利用輻射傳遞方程進(jìn)行大氣校正；利用地面實(shí)況數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正；利用輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正。2025/2/543※直方圖最小值去除法（暗像元法）基本思路:每幅圖像上都有輻射亮度或反射亮度應(yīng)為0的地區(qū)，而事實(shí)上并不等于0，說明亮度最小值必定是這一地區(qū)大氣影響的程輻射度增值。校正方法:將每一波段中每個(gè)像元的亮度值都減去本波段的最小值。使圖像亮度動(dòng)態(tài)范圍得到改善，對(duì)比度增強(qiáng)，從而提高了圖像質(zhì)量。2025/2/544※直方圖最小值去除法（暗像元法）

如果在某一像場(chǎng)中存在亮度值為零的目標(biāo)地物，地物是平靜清潔的水面或地形陰影區(qū)，則任一波段亮度值都應(yīng)為零。所以只要對(duì)選擇區(qū)域內(nèi)波段的圖像進(jìn)行灰度統(tǒng)計(jì)給出其直方圖，則直方圖上頻率最小的灰度值就是大氣改正值。大氣校正就是移動(dòng)直方圖的最小值至零值位置。調(diào)整前直方圖調(diào)整后直方圖2025/2/545※回歸分析法基本原理

依據(jù)：大氣散射的選擇性，即對(duì)短波影響大，對(duì)長波影響小。在遙感圖像上大山的陰影區(qū)或深大水體區(qū)域，各個(gè)波段的反射為零。同時(shí)，大氣散射主要影響短波部分，波長較長的波段幾乎不受影響，因此可用其校正其它波段數(shù)據(jù)。2025/2/546※回歸分析法校正方法:對(duì)紅外波段校正后，再校正其它波段。校正的方法是選擇可見光和紅外波段，建立線性回歸方程。將需校正波段中每個(gè)像元的亮度值減去回歸方程的截距，來改善圖像，去掉程輻射。Lb：待校正波段的圖像亮度值La：不受大氣影響波段的圖像亮度值2025/2/547※回歸分析法例如：TM圖像中，第7波段幾乎不受大氣輻射的影響，因此可作校正基礎(chǔ)，對(duì)TM影像的其它波段分別進(jìn)行校正。怎么求a,b？i--波段號(hào)--第i波段的校正量2025/2/548※基于地面定標(biāo)點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)線性法校正方法:在地面選擇典型地物點(diǎn)進(jìn)行光譜測(cè)試，然后在圖像上找到對(duì)應(yīng)的地物位置，讀取對(duì)應(yīng)的灰度，建立兩者之間的經(jīng)驗(yàn)線性關(guān)系。什么情況下需要進(jìn)行大氣校正？大氣透明度差而且不均一

大氣中的水汽含量高

低海拔地區(qū)應(yīng)該進(jìn)行校正，3000米以上的地區(qū)可不考慮

相對(duì)高差變化大的地形區(qū)域

不同時(shí)段圖像的聯(lián)合處理NoaerosolcorrectionAerosolcorrection051015202530350.00200.00400.00600.00800.001000.00NDVIHistogramoverChina(1600kmx1120kmaera)%AreaNDVIx1000CorrectedforaerosolNotcorrectedforaerosolDifferencecorrected-uncorrecredSouthernAfricaSurfacereflectance-notcorrectedforaerosolsMODIS圖象SouthernAfricacorrectedforaerosol2025/2/553

太陽高度角的影響太陽高度角引起的畸變校正是將太陽光線傾斜照射時(shí)獲取的圖像校正為太陽光線垂直照射時(shí)獲取的圖像。太陽高度角的校正是通過調(diào)整一幅圖像內(nèi)的平均灰度來實(shí)現(xiàn)的。多光譜圖像上的陰影可以通過圖像之間的比值予以消除。比值圖像是用同步獲取的相同地區(qū)的任意兩個(gè)波段圖像相除而得到的新圖像。2025/2/554太陽光線和地表作用以后再反射到傳感器的太陽光的輻射亮度和地面傾斜度有關(guān)。若處在坡度為α的傾斜面上的地物影像為g（x，y），則校正后的圖像f（x，y）為：

地形坡度影響的校正需要有圖像對(duì)應(yīng)地區(qū)的DEM數(shù)據(jù)，校正較為麻煩。

地形坡度的影響2025/2/5552、幾何校正幾何畸變：遙感圖像的幾何位置上發(fā)生變化，產(chǎn)生諸如行列不均勻，像元大小與地面大小對(duì)應(yīng)不準(zhǔn)確，地物形狀不規(guī)則變化等變形。幾何畸變是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭、彎曲等作用的結(jié)果。2025/2/556（1）遙感影像幾何變形的原因遙感平臺(tái)位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化的影響：航高、航速、俯仰、翻滾、偏航。地形起伏的影響：產(chǎn)生像點(diǎn)位移。地球表面曲率的影響：一是像點(diǎn)位置的移動(dòng)；二是像元對(duì)應(yīng)于地面寬度不等，距星下點(diǎn)愈遠(yuǎn)畸變愈大，對(duì)應(yīng)地面長度越長。大氣折射的影響：產(chǎn)生像點(diǎn)位移。地球自轉(zhuǎn)的影響：產(chǎn)生影像偏離。2025/2/557※遙感平臺(tái)位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化的影響航高：當(dāng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)過程中受到力學(xué)因素影響標(biāo)，或者說衛(wèi)星運(yùn)行的軌道本身就是橢圓的。航高始終發(fā)生變化，而傳感器的掃描視場(chǎng)角不變，從而導(dǎo)致圖像掃描行對(duì)應(yīng)的地面長度發(fā)生變化。航高越向高處偏離，圖像對(duì)應(yīng)的地面越寬。2025/2/558※遙感平臺(tái)位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化的影響航速：衛(wèi)星的橢圓軌道本身就導(dǎo)致了衛(wèi)星飛行速度的不均勻，其他因素也可導(dǎo)致遙感平臺(tái)航速的變化。航速快時(shí)，掃描帶超前，航速慢時(shí)，掃描帶滯后，由此可導(dǎo)致圖像在衛(wèi)星前進(jìn)方向上(圖像上下方向)的位置錯(cuò)動(dòng)。俯仰：遙感平臺(tái)的俯仰變化能引起圖像上下方向的變化，即星下點(diǎn)俯時(shí)后移，仰時(shí)前移，發(fā)生行間位置錯(cuò)動(dòng).2025/2/559※遙感平臺(tái)位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化的影響翻滾：遙感平臺(tái)姿態(tài)翻滾是指以前進(jìn)方向?yàn)檩S旋轉(zhuǎn)了一個(gè)角度?？蓪?dǎo)致星下點(diǎn)在掃描線方向偏移，使整個(gè)圖像的行向翻滾角引起偏離的方向錯(cuò)動(dòng)。偏航：指遙感平臺(tái)在前進(jìn)過程中，相對(duì)于原前進(jìn)航向偏轉(zhuǎn)了一個(gè)小角度，從而引起掃描行方向的變化，導(dǎo)致圖像的傾斜畸變2025/2/560※地形起伏的影響外部因素引起的畸變當(dāng)?shù)匦未嬖谄鸱鼤r(shí)，會(huì)產(chǎn)生局部像點(diǎn)的位移,使原本應(yīng)是地面點(diǎn)的信號(hào)被同一位置上某高點(diǎn)的信號(hào)代替。由于高差的原因，實(shí)際像點(diǎn)P距像幅中心的距離相對(duì)于理想像點(diǎn)P0

。距像幅中心的距離移動(dòng)了?r2025/2/561※地球表面曲率的影響

地球是球體，嚴(yán)格說是橢球體，因此地球表面是曲面。這一曲面的影響主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是像點(diǎn)位置的移動(dòng)，二是像元對(duì)應(yīng)于地面寬度的不等。2025/2/562整個(gè)大氣層不是一個(gè)均勻的介質(zhì)，因此電磁波在大氣層中傳播時(shí)的折射率也隨高度的變化而變化，使電磁波傳播的路徑不是一條直線而變成了曲線，從而引起像點(diǎn)的位移。對(duì)側(cè)視雷達(dá)圖像的影響：側(cè)視雷達(dá)是按斜距投影原理成像的。雷達(dá)電磁波在大氣中傳播時(shí)，一方面會(huì)因大氣折射率的變化而產(chǎn)生路徑彎曲，使傳播路徑變長；另一方面使電磁波傳播速度減慢，傳播時(shí)間增加?！髿庹凵涞挠绊?025/2/563※地球自轉(zhuǎn)的影響

衛(wèi)星前進(jìn)過程中，傳感器對(duì)地面掃描獲得圖像時(shí)，地球自轉(zhuǎn)影響較大，會(huì)產(chǎn)生影像偏離。因?yàn)樾l(wèi)星自北向南運(yùn)動(dòng)，這時(shí)地球自西向東自轉(zhuǎn)。相對(duì)運(yùn)動(dòng)的結(jié)果，使衛(wèi)星的星下位置逐漸產(chǎn)生偏離。偏離方向如下圖所示，所以衛(wèi)星圖像經(jīng)過校正后成為圖c的形態(tài)。2025/2/564（2）遙感影像幾何變形的校正幾何粗校正：這種校正是針對(duì)引起幾何畸變的原因進(jìn)行的，地面接收站在提供給用戶資料前，已按常規(guī)處理方案與圖像同時(shí)接收到的有關(guān)運(yùn)行姿態(tài)、傳感器性能指標(biāo)、大氣狀態(tài)、太陽高度角對(duì)該幅圖像幾何畸變進(jìn)行了校正。幾何粗校正是針對(duì)衛(wèi)星運(yùn)行和成像過程中引起的幾何畸變進(jìn)行的校正，即衛(wèi)星姿態(tài)不穩(wěn)、地球自轉(zhuǎn)、地球曲率、地形起伏、大氣折射等因素引起的變形。幾何精校正：利用地面控制點(diǎn)進(jìn)行的幾何校正稱為幾何精校正。幾何粗糾正幾何精糾正隨機(jī)畸變遙感圖像幾何畸變系統(tǒng)畸變2025/2/565基本原理：利用圖像坐標(biāo)和地面坐標(biāo)（另一圖像坐標(biāo)、地圖坐標(biāo)等）之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，即輸入圖像和輸出圖像間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系實(shí)現(xiàn)。（3）遙感影像的幾何精校正基本環(huán)節(jié)有兩個(gè)：一是像素坐標(biāo)變換；二是像素亮度重采樣。2025/2/566兩個(gè)基本環(huán)節(jié)：

像元坐標(biāo)變換和像元灰度值重采樣校正思路(技術(shù)流程):2025/2/567像素坐標(biāo)變換

直接糾正方法:從原始圖像，依次對(duì)每個(gè)像元根據(jù)變換函數(shù)F（x,y），求得它在新圖像中的位置，并將灰度值賦給新圖像的對(duì)應(yīng)位置上。

間接糾正法:從新圖像中（空白）依次每個(gè)像元，根據(jù)變換函數(shù)G(x，y)找到它在原始圖像中的位置，并將圖像的灰度值賦予新圖像的像元。2025/2/568像素坐標(biāo)變換間接糾正法:一般可采用多項(xiàng)式進(jìn)行校正，其基本思想是圖像的變化規(guī)律可以看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、仿射、偏扭、彎曲等形變的合成。

利用有限的控制點(diǎn)的已知坐標(biāo)，求解多項(xiàng)式的系數(shù)，確定變換函數(shù)。然后將各個(gè)像元帶入多項(xiàng)式進(jìn)行計(jì)算，得到糾正后的坐標(biāo)。2025/2/569遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正多項(xiàng)式糾正的基本思想：圖像的變性規(guī)律可以看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、仿射、偏扭、彎曲等形變的合成。一般的公式為：

2)直接法

1)間接法

利用有限的控制點(diǎn)的已知坐標(biāo)，解求多項(xiàng)式的系數(shù)，確定變換函數(shù)。然后將各個(gè)像元帶入多項(xiàng)式進(jìn)行計(jì)算，得到糾正后的坐標(biāo)。2025/2/570遙感數(shù)字圖像的多項(xiàng)式糾正實(shí)際計(jì)算時(shí)常采用二元二次多項(xiàng)式為：

在這個(gè)方程組中有12個(gè)系數(shù)，需列12個(gè)方程才能解出，因此需要6個(gè)已知的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，即這6個(gè)點(diǎn)的（u，v)與（x，y）均已知，這些已知坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)稱為控制點(diǎn)（GCP）6個(gè)點(diǎn)只是解算方程組的理論最低數(shù)，實(shí)際工作中為提高校正精度需大量增加控制點(diǎn)數(shù)，這時(shí)就有了多余條件，可采用最小二乘法求解。2025/2/571※控制點(diǎn)控制點(diǎn)的選取數(shù)目的確定:控制點(diǎn)數(shù)目的最低限是按未知系數(shù)的多少來確定的。求二次多項(xiàng)式有12個(gè)系數(shù)，需要12個(gè)方程(6個(gè)控制點(diǎn))。依次類推，三次多項(xiàng)式至少需要10個(gè)控制點(diǎn)，n次多項(xiàng)式，控制點(diǎn)的最少數(shù)目為(n+1)(n+2)／2。當(dāng)控制點(diǎn)的個(gè)數(shù)超過多項(xiàng)式的系數(shù)個(gè)數(shù)時(shí)，采用最小二乘法確定最佳系數(shù)。一次多項(xiàng)式3個(gè)以上點(diǎn)；二次多項(xiàng)式6個(gè)以上點(diǎn)；三次多項(xiàng)式10個(gè)以上點(diǎn)。2025/2/572※控制點(diǎn)控制點(diǎn)的選取選擇的原則易分辨、易定位的特征點(diǎn)，表征空間位置的可靠性：道路的交叉口，水庫壩址，河流彎曲點(diǎn)，標(biāo)志物等；特征變化大的地區(qū)應(yīng)多選些；控制點(diǎn)要盡可能滿幅均勻選??；數(shù)量應(yīng)當(dāng)超過多項(xiàng)式系數(shù)的個(gè)數(shù)（(n+1)*(n+2)/2）。當(dāng)控制點(diǎn)的個(gè)數(shù)超過多項(xiàng)式的系數(shù)個(gè)數(shù)時(shí)，采用最小2乘法進(jìn)行系數(shù)的確定，使得到的系數(shù)最佳。2025/2/573※控制點(diǎn)2025/2/574※控制點(diǎn)2025/2/575確定校正后圖像的邊界

求出四個(gè)角點(diǎn)A,B,C,D的X,Y坐標(biāo)。并根據(jù)空間分辨率確定行列數(shù)N和M。2025/2/576確定校正后圖像的邊界X1=min(Xa’,Xb’,Xc’,Xd’)X2=max(Xa’,Xb’,Xc’,Xd’)Y1=min(Ya’,Yb’,Yc’,YXd’)Y2=max(Ya’,Yb’,Yc’,Yd’)確定新圖像的分辨率新圖像的行數(shù)M＝(Y2-Y1)/△Y+1;新圖像的列數(shù)N＝(X2-X1)/△X+1;新圖像的任意一個(gè)像元的坐標(biāo)由它的行列號(hào)唯一確定。2025/2/577像素亮度重采樣

根據(jù)變換函數(shù)，可以得到糾正后新圖像的每一個(gè)像元在原始圖像上的位置。如果求得的位置為整數(shù)，則該位置處的像元灰度就是新圖像的灰度值。如果位置不為整數(shù)，則要進(jìn)行亮度重采樣，采用方法有： 1)最近鄰法； 2)雙線性內(nèi)插法； 3）三次卷積法。2025/2/578※最近鄰法

距離實(shí)際位置最近的像元亮度值作為輸出圖像像元的亮度值。

算法簡單且保持原光譜信息不變；缺點(diǎn)是幾何精度較差，圖像灰度具有不連續(xù)性，邊界出現(xiàn)鋸齒狀。2025/2/579最鄰近法糾正效果原始圖像糾正后圖像（最鄰近插值）80※雙線性內(nèi)插法取(x，y)點(diǎn)周圍的4鄰點(diǎn)，在y方向(或x方向)內(nèi)插二次，再在x方向(或y方向)內(nèi)插一次，得到(x，y)點(diǎn)的亮度值f(x，y)，該方法稱雙線性內(nèi)插法.

對(duì)于(i，j+v)有f(i，j+v)=[f(i，j+1)-f(i，j)]v+f(i，j)對(duì)于(i+1，j+v)有f(i+1，j+v)=[f(i+1，j+1)-f(i+1，j)]v+f(i+1，j)

對(duì)于(i+u,j+v)有f(i+u,j+v)=[f(i+1,j+v)-f(i,j+v)]u+f(i,j+v)=計(jì)算較簡單，圖像灰度具有連續(xù)性且采樣精度比較精確；缺點(diǎn)是細(xì)節(jié)喪失。2025/2/581雙線性插值效果原始圖像糾正后圖像（雙線性插值）2025/2/582※三次卷積法取與投影點(diǎn)鄰近的16個(gè)象元灰度值（4×4），計(jì)算輸出象元的灰度值。計(jì)算量大，圖像灰度具有連續(xù)性且采樣精度比較精確。取與計(jì)算點(diǎn)(x，y)則圍相鄰的16個(gè)點(diǎn)，與雙向線性內(nèi)插類似，可先在在某一入向上內(nèi)插，如先在x方向上，每4個(gè)值依次內(nèi)插4次，再根據(jù)這四個(gè)計(jì)算結(jié)果在y方向上內(nèi)插，得到f(x，y)。每一組4個(gè)樣點(diǎn)組成一個(gè)連續(xù)內(nèi)插函數(shù)。實(shí)際上是一種卷積運(yùn)算，也叫三次卷積內(nèi)插。2025/2/583三次卷積法處理效果原始圖像糾正后圖像（三次卷積）2025/2/584幾種采樣方法的優(yōu)缺點(diǎn)：1）最近鄰法：算法簡單且保持原光譜信息不變；缺點(diǎn)是幾何精度較差，圖像灰度具有不連續(xù)性，邊界出現(xiàn)鋸齒狀。2)雙線性插值：計(jì)算較簡單，圖像灰度具有連續(xù)性且采樣精度比較精確；缺點(diǎn)是細(xì)節(jié)喪失。3)三次卷積法：計(jì)算量大，圖像灰度具有連續(xù)性且采樣精度比較精確。85原始圖像（最鄰近插值）（雙線性插值）（三次卷積插值）三種方法比較方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)提醒1簡單易用，計(jì)算量小處理后的圖像亮度具有不連續(xù)性，影響精確度2精度明顯提高，特別是對(duì)亮度不連續(xù)現(xiàn)象或線狀特征的塊狀化現(xiàn)象有明顯的改善。計(jì)算量增加，且對(duì)圖像起到平滑作用，從而使對(duì)比度明顯的分界線變得模糊。鑒于該方法的計(jì)算量和精度適中，只要不影響應(yīng)用所需的精度，作為可取的方法而常被采用。3更好的圖像質(zhì)量，細(xì)節(jié)表現(xiàn)更為清楚。工作量很大。欲以三次卷積內(nèi)插獲得好的圖像效果，就要求位置校正過程更準(zhǔn)確，即對(duì)控制點(diǎn)選取的均勻性要求更高。2025/2/587小結(jié)：數(shù)字圖像糾正的處理過程框圖開始顯示圖形文件啟動(dòng)幾何校正模型采集地面控制點(diǎn)計(jì)算轉(zhuǎn)換模型圖像重采樣檢驗(yàn)校正結(jié)果結(jié)束2025/2/5884.4遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)2025/2/5894.4遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)2025/2/590把數(shù)字圖像組合轉(zhuǎn)換成彩色圖形，或者把各種增強(qiáng)或分類圖像組合疊加，以彩色圖像顯示出來。（彩色的視覺分辨能力比黑白高，通過彩色變換可以增強(qiáng)圖像的可讀性。）方法：假彩色密度分割；彩色合成1、彩色變換2025/2/591概念：單波段黑白遙感圖像可按亮度分層，對(duì)每層賦予不同的色彩，使之成為一幅彩色圖像。這種方法又叫密度分割。分層方案的確定：分層方案與地物光譜差異對(duì)應(yīng)合適，可以較好地區(qū)分地物類別。處理過程效果分析（1）假彩色密度分割—“偽彩色(pseudocolor)”2025/2/592輸入圖像顯示直方圖確定分割的等級(jí)數(shù)，并計(jì)算分割的間距像元亮度值轉(zhuǎn)換為像元新值賦色※處理過程2025/2/593以不同的色彩表示圖像的色調(diào)變化，增強(qiáng)了圖像的顯示能力同一地物或現(xiàn)象可能被分割成兩種不同密度并以不同的顏色顯示出來，或同一色彩卻表示兩種以上不同的地物，造成判讀錯(cuò)誤?！Ч治?025/2/594※示例單波段彩色變換TM3密度分割（5級(jí)）粗略顯示水體、植被、裸地/城鎮(zhèn)等類別單波段彩色變換分層方案與地物光譜差異對(duì)應(yīng)得好，可以區(qū)分出地物的類別。2025/2/596（2）三波段彩色合成概念：利用計(jì)算機(jī)將同一地區(qū)不同波段的圖像存放在不同通道的存儲(chǔ)器中，并依照彩色合成原理，分別對(duì)各通道的圖像進(jìn)行單基色變換，在彩色屏幕上進(jìn)行疊置，從而構(gòu)成彩色合成圖像。合成方案：分為真彩色合成、假彩色合成圖像。實(shí)際應(yīng)用時(shí)，要根據(jù)不同的應(yīng)用目的經(jīng)實(shí)驗(yàn)、分析，尋找最好的合成方案，以達(dá)到地物識(shí)別目的。2025/2/597反射率ρ/%λ※彩色合成的原理2025/2/598※真彩色合成圖像真彩色圖像上影像的顏色與地物顏色基本一致。利用數(shù)字技術(shù)合成真彩色圖像時(shí)，是把紅色波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、把綠色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量、把藍(lán)色波段的影像作為合成圖像中的藍(lán)色分量進(jìn)行合成的結(jié)果。如TM321分別用RGB合成的圖像。2025/2/599※示例2025/2/5100※假彩色合成圖像假彩色圖像是指圖像上影像的色調(diào)與實(shí)際地物色調(diào)不一致的圖像。遙感中最常見的假彩色圖像是彩色紅外合成的標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。它是在彩色合成時(shí)，把近紅外波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、把紅色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量、把綠色波段的影像作為合成圖像中的藍(lán)色分量進(jìn)行合成的結(jié)果。如TM432用RGB合成的圖像。

2025/2/5101※示例－TM4322025/2/5102※示例－TM7432025/2/5103TM1TM2TM3TM4TM5TM6TM7LandsatTM5sub-sceneshowingtheregionaroundtheAlpinforschungszentrumRudolfshütte2025/2/5104TM7,4,1TM5,7,2TM5,4,3TM4,3,2不同合成方案對(duì)地物的識(shí)別作用不同。2025/2/5105（3）HLS變換RGB模式與HLS模式將RGB模式轉(zhuǎn)換成HLS模式，對(duì)于定量地表示色彩特性，以及在應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)兩種表達(dá)方式的轉(zhuǎn)換具有重要意義。HSI代表色調(diào)、飽和度和明度（hue，saturation,intensity）。色彩模式可以用近似的顏色立體來定量化。顏色立體曲線錐形改成上下兩個(gè)六面金字塔狀。2025/2/51062、對(duì)比度變換直方圖與圖像的質(zhì)量2025/2/51072、對(duì)比度變換對(duì)比度變換：是一種通過改變圖像像元的亮度值來改變圖像像元對(duì)比度，從而改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。將圖像中過于集中的像元分布區(qū)域（亮度值分布范圍）拉開擴(kuò)展，擴(kuò)大圖像反差的對(duì)比度，增強(qiáng)圖像表現(xiàn)的層次性。又叫輻射增強(qiáng)。2025/2/5108

在改善圖像對(duì)比度時(shí)，如果采用線性或分段線性的函數(shù)關(guān)系，那么這種變換就是線性變換。調(diào)整線性參數(shù)，改變變換效果（1）線性變換

在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)。這時(shí)在顯示器上看到的將是一個(gè)模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。2025/2/5110Alinearinvolvesidentifyinglowerandupperboundsfromthehistogram(usuallytheminimumandmaximumbrightnessvaluesintheimage)andapplyingatransformationtostretchthisrangetofillthefullrange.

2025/2/5111Thisgraphicillustratestheincreaseincontrastinanimagebefore(left)andafter(right)alinearcontraststretch.2025/2/5112分段式線性變換（1）線性變換為了突出感興趣目標(biāo)所在的灰度區(qū)間，相對(duì)抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換。設(shè)原圖像f(x,y)在[0，Mf],感興趣目標(biāo)的灰度范圍在[a,b],欲使其灰度范圍拉伸到[c,d],則對(duì)應(yīng)的分段線性變換表達(dá)式為

通過細(xì)心調(diào)整折線拐點(diǎn)的位置及控制分段直線的斜率，可對(duì)任一灰度區(qū)間進(jìn)行拉伸或壓縮。2025/2/5113Iftheinputrangeisnotuniformlydistributed.Inthiscase,astretchmaybebetter.Thisstretchassignsmoredisplayvalues(range)tothefrequentlyoccurringportionsofthehistogram.Inthisway,thedetailintheseareaswillbebetterenhancedrelativetothoseareasoftheoriginalhistogramwherevaluesoccurlessfrequently2025/2/5114Thisgraphicillustratestheratherunevenincreaseincontrastinanimagebefore(left)andafter(right)ahistogramequalisedstretch.2025/2/5115當(dāng)用某些非線性函數(shù)如對(duì)數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等，作為映射函數(shù)時(shí)，可實(shí)現(xiàn)圖像灰度的非線性變換。①對(duì)數(shù)變換對(duì)數(shù)變換的一般表達(dá)式為（2）非線性變換

這里a,b,c是為了調(diào)整曲線的位置和形狀而引入的參數(shù)。當(dāng)希望對(duì)圖像的低灰度區(qū)較大的拉伸，而對(duì)高灰度區(qū)壓縮時(shí)，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺特性相匹配。f(i,j)g(i,j)2025/2/5116②指數(shù)變換指數(shù)變換的一般表達(dá)式為（2）非線性變換這里參數(shù)a,b,c用來調(diào)整曲線的位置和形狀。這種變換能對(duì)圖像亮度值較高的部分?jǐn)U大亮度間隔，屬于拉伸，而在亮度值較低的部分縮小亮度間隔，屬于壓縮。g(i,j)f(i,j)2025/2/51173、空間濾波濾波增強(qiáng)的原理:任何一個(gè)復(fù)雜的波形曲線都可以分解成具有不同頻率（波長）的較為簡單的波形曲線。概念:以突出圖像上的某些特征為目的，通過像元與周圍相鄰像元的關(guān)系，采取空間域中的鄰域處理方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)方法。2025/2/5118低通濾波（low-passfilter）用于突出具有相似色調(diào)的較大區(qū)域，而弱化小的細(xì)節(jié)。經(jīng)常用于圖像的平滑。※低通濾波2025/2/5119高通濾波（high-passfilter）用于突出圖像的細(xì)節(jié)。

※高通濾波2025/2/5120方向（邊緣）濾波用于突出線性特征，如道路、目標(biāo)邊界等?！较?yàn)V波－垂直2025/2/5121方向（邊緣）濾波用于突出線性特征，如道路、目標(biāo)邊界等。※方向?yàn)V波－水平2025/2/5122（1）圖像卷積運(yùn)算圖像卷積運(yùn)算：在圖像的左上角開一個(gè)與模板同樣大小的活動(dòng)窗口，圖像窗口與模板像元的亮度值相乘再相加，得到新像元的灰度值。模板運(yùn)算圖像像素值模板像素值2025/2/5124（2）平滑均值平滑：將每個(gè)像元在以其為中心的區(qū)域內(nèi)，取平均值來代替該像元值，以達(dá)到去掉尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的。中值濾波：將每個(gè)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，以達(dá)到去掉尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的。

圖像中出現(xiàn)某些亮度值過大的區(qū)域，或出現(xiàn)不該有的亮點(diǎn)時(shí)，采用平滑方法可以減小變化，使亮度平緩或去掉不必要的亮點(diǎn)。

設(shè)有一幅N×N的圖像f(x,y)，若平滑圖像為g(x,y),則有式中x,y=0,1,…,N-1；

s為（x,y）鄰域內(nèi)像素坐標(biāo)的集合；

M表示集合s內(nèi)像素的總數(shù)。

可見鄰域平均法就是將當(dāng)前像素鄰域內(nèi)各像素的灰度平均值作為其輸出值的去噪方法。

均值平滑(m-1,n-1)(m-1,n)(m-1,n+1)(m,n-1)(m,n)(m,n+1)(m+1,n-1)(m+1,n)(m+1,n+1)例如，對(duì)圖像采用3×3的鄰域平均法，對(duì)于像素（m,n)，其鄰域像素如下：則有：均值平滑均值平滑

其作用相當(dāng)于用這樣的模板同圖像卷積。這種算法簡單，但它的主要缺點(diǎn)是在降低噪聲的同時(shí)使圖像產(chǎn)生模糊，特別在邊緣和細(xì)節(jié)處。而且鄰域越大，在去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越嚴(yán)重。模板均值平滑(a)原圖像(b)對(duì)(a)加椒鹽噪聲的圖像(c)3×3鄰域平滑(d)5×5鄰域平滑

中值濾波中值濾波是對(duì)一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原來灰度值，因此它是一種非線性的圖像平滑法。例：采用1×3窗口進(jìn)行中值濾波原圖像為：22621244424處理后為：2222224444

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它對(duì)脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。但它對(duì)點(diǎn)、線等細(xì)節(jié)較多的圖像卻不太合適。對(duì)中值濾波法來說，正確選擇窗口尺寸的大小是很重要的環(huán)節(jié)。一般很難事先確定最佳的窗口尺寸，需通過從小窗口到大窗口的中值濾波試驗(yàn)，再從中選取最佳的。

中值濾波二維中值濾波器的窗口形狀可以有多種，如線狀、方形、十字形、圓形、菱形等（見圖）。不同形狀的窗口產(chǎn)生不同的濾波效果，使用中必須根據(jù)圖像的內(nèi)容和不同的要求加以選擇。從以往的經(jīng)驗(yàn)看，方形或圓形窗口適宜于外輪廓線較長的物體圖像，而十字形窗口對(duì)有尖頂角狀的圖像效果好。131中值濾波圖(a)為原圖像；圖(b)為加椒鹽噪聲的圖像；圖(c)和圖(d)分別為3×3、5×5模板進(jìn)行中值濾波的結(jié)果?？梢娭兄禐V波法能有效削弱椒鹽噪聲，且比鄰域像素平均法更有效。2025/2/5132（3）銳化

突出圖像的邊緣、線性目標(biāo)或某些亮度變化率大的部分。2025/2/5133（3）銳化

在圖像的識(shí)別中常需要突出邊緣和輪廓信息。圖像銳化就是增強(qiáng)圖像的邊緣或輪廓。圖像平滑通過積分過程使得圖像邊緣模糊，圖像銳化則通過微分而使圖像邊緣突出、清晰。2025/2/5134（3）銳化

圖像銳化法最常用的是梯度法。對(duì)于圖像f(x，y)，在(x，y)處的梯度定義為

對(duì)于離散圖像處理而言，常用到梯度的大小，因此把梯度的大小習(xí)慣稱為“梯度”。并且一階偏導(dǎo)數(shù)采用一階差分近似表示，即

fx’=f(x+1

，y)-f(x，y)

fy’=f(x，y+1)-f(x，y)2025/2/5135（3）銳化梯度梯度反映了相鄰像元的亮度變化率的量。圖像邊緣上，像元灰度有陡然變化，梯度值很大。圖像灰度變化平緩區(qū)域，梯度值很小。等灰度區(qū)域，梯度值為零。2025/2/5136（3）銳化羅伯特梯度

Robert對(duì)應(yīng)的模板如下所示。Robert算子是在2×2鄰域上計(jì)算對(duì)角導(dǎo)數(shù)，差分計(jì)算式如下這種算法的意義在于用交叉的方法檢測(cè)出像素與其在上下之間或左右之間或斜方向之間的差異。采用Roberts梯度對(duì)圖像中的每一個(gè)像素計(jì)算其梯度值，最終產(chǎn)生一個(gè)梯度圖像，達(dá)到突出邊緣的目的。Roberts梯度模板：2025/2/5137（3）銳化羅伯特梯度-1

-1

11

Roberts梯度算子羅伯特梯度算法2025/2/5138（3）銳化索伯爾梯度Sobel梯度是對(duì)4-鄰域采用加權(quán)方法進(jìn)行差分，因而對(duì)邊緣的檢測(cè)更加精確，常用的模板如下：與Roberts梯度相比，Sobel算法較多地考慮了鄰域點(diǎn)的關(guān)系，擴(kuò)大了模板，從2×2擴(kuò)大到3×3來進(jìn)行差分。水平方向垂直方向121000-1–2-1-101-202-101t1＝t2＝2025/2/5139（3）銳化

根據(jù)梯度計(jì)算式就可以計(jì)算Roberts、Sobel梯度。一旦梯度算出后，就可根據(jù)不同的需要生成不同的梯度增強(qiáng)圖像。2025/2/5140（3）銳化拉普拉斯算法拉普拉斯算子是線性二階微分算子：對(duì)離散的數(shù)字圖像而言，二階偏導(dǎo)數(shù)可用二階差分近似，可推導(dǎo)出拉普拉斯算子表達(dá)式：2025/2/5141（3）銳化拉普拉斯算法有時(shí)，也用原圖像的值減去模板運(yùn)算結(jié)果的整倍數(shù)，即：r(i,j)為拉普拉斯運(yùn)算結(jié)果。這樣的計(jì)算結(jié)果保留了原圖像作為背景，邊緣之處加大了對(duì)比度，更突出了邊界位置。2025/2/5142（3）銳化拉普拉斯算法常用模板：2025/2/5143（3）銳化定向檢測(cè)（1）檢測(cè)垂直線常用模板：（2）檢測(cè)水平線常用模板：（3）檢測(cè)對(duì)角線2025/2/5144定向檢測(cè)垂直定向檢測(cè)水平定向檢測(cè)Laplace算法2025/2/5145（3）銳化

邊緣檢測(cè)和增強(qiáng)利用邊緣檢測(cè)模板(羅伯特梯度,索伯爾梯度)計(jì)算空間域?qū)?shù)從原始圖像中減去平滑圖像城市道路的提取2025/2/51474、圖像運(yùn)算概念：兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準(zhǔn)后，通過一系列運(yùn)算，可以實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，達(dá)到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。原理：地物不同波段的光譜差異。2025/2/5148比值運(yùn)算：兩幅同樣行、列數(shù)的圖像，對(duì)應(yīng)像元的亮度值相除（除數(shù)不為0）就是比值運(yùn)算。該運(yùn)算常用于突出遙感影像中的植被特征、提取植被類型或估算植被生物量，這種算法的結(jié)果稱為植被指數(shù)。常用算法：近紅外波段/紅波段;或（近紅外-紅）/（近紅外+紅）.對(duì)于區(qū)分和增強(qiáng)光譜亮度值雖不明顯，而不同波段的比值差異較大的地物有明顯效果。比值處理的方式：根據(jù)實(shí)際情況，采取加、減、乘、除四則運(yùn)算。差值運(yùn)算：兩幅同樣行、列數(shù)的圖像，對(duì)應(yīng)像元的亮度值相減就是差值運(yùn)算。植被指數(shù)：是基于植被葉綠素在紅色波段的強(qiáng)烈吸收以及在近紅外波段的強(qiáng)烈反射，通過紅和近紅外波段的比值或線性組合實(shí)現(xiàn)對(duì)植被信息狀態(tài)的表達(dá)。比值運(yùn)算綠色植被在近紅外光處為高反射，紅光處為低反射NDVI：（近紅外波段-紅光波段）/（近紅外波段+紅光波段）對(duì)于TM（TM4-TM3）/(TM4+TM3)突出植被在紅光、近紅光上的反射差異特征。植被在近紅外波段的像元值大于可見光波段的像元值，因此植被的NDVI值必定是正值，并且大于其它非植被地物的NDVI值，因此可以通過確定一個(gè)閾值來區(qū)分植被和非植被。用于提取植被類別、估算植被生物量、估算農(nóng)作物產(chǎn)量、森林蓄積量植被指數(shù)有許多不同的表達(dá)公式：SR=NIR/R（simpleratio）（比值植被指數(shù)）NDVI=（NIR-R）/(NIR+R)（歸一化差值植被指數(shù)）SAVI=（1+L）（NIR-R）/（NIR+R+L），L=0.5（土壤修正植被指數(shù)）如對(duì)TM數(shù)據(jù)：

NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）比值運(yùn)算假彩色合成圖象NDVI圖象比值運(yùn)算TM4-3-2TM4-TM3差值運(yùn)算兩個(gè)波段相減,反射率差值大的被突出出來。圖像的差值運(yùn)算有利于目標(biāo)與背景反差較小的信息提取，如冰雪覆蓋區(qū)，海岸帶的潮汐線等。2025/2/51535、多光譜變換多光譜變換:針對(duì)多光譜影象存在的一定程度上的相關(guān)性以及數(shù)據(jù)冗余現(xiàn)象，通過函數(shù)變換，達(dá)到保留主要信息，降低數(shù)據(jù)量,增強(qiáng)或提取有用信息目的的方法。其變換的本質(zhì):對(duì)遙感圖像實(shí)行線性變換，使光譜空間的坐標(biāo)按一定規(guī)律進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。2025/2/5154（1）K-L變換