遥感图像的处理思维脑图思维导图

U751256788

2023-11-29

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遥感图像

数字图像

图像增强

数字图像的校正及增强内容讲解

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思维导图大纲

数字图像的校正

数字图像的概念

1.数字图像：遥感数据有模拟图像和数字图像之分。数字图像指能够被计算机存储、处理和使用的图像

2.数字图像与模拟图像区别

数字量图像：图像是一系列离散化像元组成，因此，图像色调的过渡是不连续的；模拟量图像：图像色调是金属银的聚集密度的反映，密度大，图像色调黑，密度小，色调浅，因此，像点间色调的过渡是连续的。数字图像就是一个大的数据矩阵, 由逐像元组成,数据存储量大。

数字图像的辐射校正

（一）辐射畸变原因

1.传感器的系统误差

大气散射

（二）辐射畸变校正

1.传感器系统误差校正

2.大气影响定量分析与校正

大气影响定量分析

大气吸收、散射导致信号的削弱

其他信号的加入

传感器获取的总能量

1)直接进入传感器的反射辐射能

2)由散射光漫反射形成的辐射能（间接）

3）程辐射

直接进入传感器的散射能

大气影响粗略校正方法

1)直方图最小值去除法

2)回归分析法

数字图像的几何校正

（一）几何畸变原因

遥感图像的几何变形有两层含义

一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。

二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。

1.遥感平台位置和运动状态变化影响

航高、航速

2.地形起伏

高差引起象点位移

3.地球表面曲率的影响

1）地球曲率引起的像点位移类似于地形起伏引起的像点位移。

2）像元对应地面的宽度发生变化（“S”型变形）

4.大气折射的影响

（二）几何畸变的纠正

1几何粗校正

按图像引起几何畸变的原因，推导出畸变校公式，这类校正公式一般与传感器的有关参数、传感器的位置、姿势等数据有关，将这些数据代入公式对原始图像进行几何校正.

2几何精校正

2.1基本思想

2.2 几何精校正过程

1) 像素坐标变换,即校正图像各像元几何位置.

2) 像素亮度重采样,即计算新位置的像元亮度值.

2.3 校正方法

1）几何位置的校正

建立待校正图像与标准点之间的数学函数关系 x=fx（u，v） y=fy（u，v）

2）计算新位置的象元亮度值 A.最近邻法 B.双线形内插法 C.卷积内插法

3）几何校正注意的问题

数字图像的增强

一、数字图像增强实质

在计算机技术的支持下，对遥感图像进行必要的处理，其目的突出所需信息，便于图像分析、解译, 以提高图像应用能力。

图像增强方式:

1)通过赋予图像颜色,或改变图像亮度值对比,提高对人眼对目标的区分能力; 2)根据图像判读需要,抑制次要信息，突出目标地物信息,进而提高图像解译能力。但无论哪一种方式,图像增强的过程都不能使图像原有的信息量增加。

围绕这两类增强方式,可以选择的增强技术有: 1.彩色增强； 2.对比度变换； 3.空间滤波; 4.图像运算; 5.多光谱变换（K-L变换、K-T变换）

二、数字图像增强技术

1.彩色增强技术

A)单波段彩色变换也称为假彩色密度分割

B)多波段彩色合成假彩色图像合成

2.对比度变换

通过改变图像象元亮度值来进而达到从整体上改善图像质量的目的，也即通过增加或扩大图像反差来丰富图像表现的层次性，也称反差增强

A)线性变换

B)非线性变换

3.空间滤波

1)空间滤波方法

以突出图像上的某些特征为目的，通过像元与周围相邻像元的关系，采取空间域中的邻域处理方法进行图像增强

2）空间滤波应用

A）平滑处理

平滑处理方法

均值平滑取平均值

中值滤波取中间亮度值来代替该像元值

B）锐化处理

突出图像的边缘、线性目标或某些亮度变化率大的部分

罗伯特梯度

索伯尔梯度

拉普拉斯算法

定向检测

4.图像运算

A) 差值运算

B) 比值运算

5.多光谱变换

A）主成分变换（K-L变换）

B）缨帽变换（K-T变换）

遥感信息的复合

一、多源信息复合的概念

多平台、多时相遥感数据之间以及遥感与非遥感数据之间的信息匹配技术。

意义：数据间的优势互补，进而提高目视解译效果及数据解译质量。

二、多源信息复合的过程

1 步骤

i）图像匹配（包括与地图等非遥感数据匹配）注意：位置匹配吻合、象元分辩率一致。

ii）图像复合

2 方法

1）不同传感器遥感数据的复合 TM、SPOT、NOAA

2）不同平台遥感数据的复合航空遥感与航天遥感的复合

3）不同波段遥感数据的复合彩色与假彩色合成

4）不同时相遥感数据的复合动态分析：差值或比值运算

5）遥感与非遥感数据的复合遥感与地图数据、地球物理、化学分析数据

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