数字图像的校正及增强内容讲解
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遥感图像的处理思维导图模板大纲
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
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
大气校正消除辐射误差思维导图模板大纲
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