遙感圖像處理-第6章變換

第6章圖像變換（2）6.4代數(shù)運(yùn)算原理：根據(jù)地物本身在不同波段的灰度差異，通過不同波段之間的簡(jiǎn)單的代數(shù)運(yùn)算產(chǎn)生新的“波段”，達(dá)到突出感興趣的地物信息、壓抑不感興趣的地物信息的目的。（1）加法運(yùn)算設(shè)B1和B2為參與運(yùn)算的波段，B為運(yùn)算后產(chǎn)生的新的“波段”?；竟剑築=B1+B2主要用于同一區(qū)域的不同時(shí)段圖像求平均，這樣可以削弱圖像的隨機(jī)噪聲，或者獲取特定時(shí)段的平均統(tǒng)計(jì)特征。例如，使用NOAA或者M(jìn)ODIS圖像研究地表植被的季節(jié)變化，可以將相鄰5天地圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理。（2）差值運(yùn)算基本公式：B=B1-B2差值運(yùn)算后的圖像反映了同一地物在兩個(gè)波段上得差異。地物的反射率在不同的波段上特征不同，差值運(yùn)算后圖像上差異大的地物得到突出，從而容易識(shí)別出來。在動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、圖像背景消除、不同圖像處理效果的比較及目標(biāo)識(shí)別等工作中應(yīng)用較多。例如，健康的植被在0.65μm附近有一個(gè)明顯的吸收谷，反射率很低；在0.7-0.8μm處是一個(gè)陡坡，反射率急劇上升，并在0.8-1.3μm之間形成一個(gè)高的、反射率可達(dá)40%或更大的反射峰，這個(gè)種反射光譜曲線是含有葉綠素植物的共同特點(diǎn)（葉綠素反射特征）。紅外波段植被與淺色土壤、紅波段的植被與深色土壤及水體反射率接近，無法分開。當(dāng)用紅外波段減紅波段時(shí)，由于植被在這兩個(gè)波段的反射率差異很大，相減后植被具有很高的差值，而土壤和水體在這兩個(gè)波段的反射率差異很小，差值很小，因此在差值圖像中植被信息得到突出，很容易確定其分布區(qū)域。（3）乘法運(yùn)算基本公式：B=B1×B2可用來遮掉圖像的某些部分。例如，使用一個(gè)二值圖像f1（圖像上需要被完整保留下來的區(qū)域的像素值為1，而被抑制掉得區(qū)域的像素值為0）去乘圖像f2的某些部分。圖像處理中，這個(gè)操作被稱為掩膜。（4）比值運(yùn)算基本公式：B=B1/B2指兩個(gè)不同波段圖像對(duì)應(yīng)像素的灰度值相除（除數(shù)不能為0）?？梢越档蛡鞲衅黛`敏度隨空間變化造成的影響，降低地形導(dǎo)致的陰影影響。在比值圖像上，像素的亮度反映了光譜比值的差異。因此，這種運(yùn)算對(duì)于增強(qiáng)和區(qū)分在不同波段差異較大的地物有明顯的效果。例如，在地質(zhì)探測(cè)中，地質(zhì)學(xué)家用TM的某種組合解譯礦石類型：B3/B1突出鐵氧化物，B5/B7突出粘土礦物，B5/B4突出鐵礦石，B5/B6突出大片白陶土蝕變區(qū)域，B4/B3突出植被信息，B5/B2分離陸地和水體，等等。波段比值方法還可以用來探測(cè)地物隨季節(jié)變化的信息。例如，如果需要監(jiān)測(cè)地區(qū)植被的變化，可以使用不同季節(jié)的第3波段的比值，新建立的波段可能是20060810B3/20040810B3。圖像的時(shí)段可以是不同年的同一個(gè)月，或同一年的不同月，新產(chǎn)生的波段將突出變化信息，變化的像素具有較高的亮度值。沒有變化的像素值較低，在圖像中比較暗。去除地形坡度和坡向引起的輻射量的變化，在一定程度上消除同物異譜現(xiàn)象。陰影區(qū)陽光陰坡的反射率比陽坡低，在圖像上的亮度值不同，同兩胳膊度的圖像相除，產(chǎn)生的比值圖像上陰坡和陽坡的亮度值趨于一致。（5）歸一化指數(shù)B=(B1-B2)/(B1+B2)在基本的比值運(yùn)算中，如果分母中的波段B2的值比較小（特別是小于1的情況下），那么，比值的結(jié)果將夸大差異，使用歸一化指數(shù)可以避免這一問題。傳感器LandsatTM所對(duì)應(yīng)的指數(shù)函數(shù)函數(shù)名稱計(jì)算公式歸一化植被指數(shù)（NDVI）(band4-band3)/(band4+band3)比值植被指數(shù)（IR/R）Band4/band3差值植被指數(shù)（Veg.index）Sqrt(band4/band3)轉(zhuǎn)換植被指數(shù)（TNDVI）Sqrt((band4-band3)/(band4+band3)+0.5)氧化鐵指數(shù)（IRONOXIDE）Band3/band1粘土礦指數(shù)（CLAYMINERALS）Band5/band7鐵礦指數(shù)（FERROUSNINERALS）Band5/band4礦合物指數(shù)（NINERALSCOMPOSITE）Band5/band7,Band5/band4,Band3/band1（6）植被指數(shù)植被指數(shù)是遙感監(jiān)測(cè)地面植物生長(zhǎng)和分布的一種方法。由于不同綠色植被對(duì)不同波長(zhǎng)光的吸收率不同，光線照射到植物上時(shí)，近紅外波段的光大部分被植物反射，而可見光波段的光則大部分被植物吸收，通過對(duì)近紅外和紅外波段反射率的線性或非線性組合，可以消除地物光譜產(chǎn)生的影像。根據(jù)地物光譜反射率的差異做比值運(yùn)算可以突出圖像中植被的特征、提取植被類別或估算綠色生物量，能夠提取植被的算法稱為植被指數(shù)（vegetationindex，VI）。綠色植物葉子的細(xì)胞結(jié)構(gòu)在近紅外波段具有高反射性，其葉綠素在紅波段具有強(qiáng)吸收性。因此，在多波段圖像中，用紅外/紅波段的圖像比值運(yùn)算，結(jié)果圖像上植被區(qū)域具有高亮度值，甚至在綠色生物量很高時(shí)達(dá)到飽和。歸一化植被指數(shù)

（normalizeddifferencevegetationindex,NDVI）式中：IR為遙感多波段圖像中的近紅外（infrared）波段；R為紅波段。利用植被指數(shù)可監(jiān)測(cè)某一區(qū)域農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上建立農(nóng)作物估產(chǎn)模型，從而進(jìn)行大面積的農(nóng)作物估產(chǎn)。南京紫金山和玄武湖的NDVI分布LANDSAT7的ETM影像，2000.6常用的紅外（IR）與紅（R）波段傳感器IR波段R波段LandsatTM43LandsatMSS75SPOTXS32NOAAAVHRR21設(shè)參與運(yùn)算的波段為B1和B2,結(jié)果為BB1和B2為M*N的矩陣，計(jì)算結(jié)果B也是M*N的矩陣相同的像元進(jìn)行計(jì)算，以加法運(yùn)算為例：for(i=0;i<M-1;i++)for(j=0;j<N-1;j++)B[i,j]=B1[i,j]+B2[i,j]歸一化植被指數(shù)和正交植被指數(shù)：for(i=0;i<M-1;i++)for(j=0;j<N-1;j++)NDVI[i,j]=(IR[i,j]-R[i,j])/(IR[i,j]+R[i,j])PVI[i,j]=0.039*IR[i,j]-0.344*R[i,j]+0.096.5彩色變換亮度值的變化可以改善圖像的質(zhì)量，但就人眼對(duì)圖像的觀察能力而言，正常人的研究案只能分辨20級(jí)左右的亮度級(jí)，而對(duì)彩色的分辨能力可達(dá)100多種。不同的彩色變換可大大增強(qiáng)圖像的可讀性。6.5.1HSI彩色變換H（色調(diào)）、I（強(qiáng)度）、S（飽和度）模型表示的彩色與人眼看到的更為接近。RGB和HIS兩種色彩模式相互轉(zhuǎn)換。RGB系統(tǒng)從物理角度出發(fā)描述顏色，HIS系統(tǒng)從人眼主觀感覺出發(fā)描述顏色。RGB系統(tǒng)比較簡(jiǎn)單常用，但是，當(dāng)色彩合成圖像的各個(gè)波段之間的相關(guān)性很高時(shí)，會(huì)使合成圖像的飽和度偏低，色調(diào)變化不大，圖像的視覺效果差。（1）球體變換強(qiáng)度只整個(gè)圖像的亮度，值從0到1變化飽和度代表顏色的純度，值從0到1變化色調(diào)表示像素的顏色或波長(zhǎng)，從紅色的中心點(diǎn)0經(jīng)過綠色和藍(lán)色回到紅色的中心點(diǎn)360°，形成一個(gè)圓周強(qiáng)度飽和度色調(diào)綠藍(lán)紅球體彩色空間（Buchanan,1979）RGB到HSI設(shè)：其中，R、G、B∈[0,1]，r，g，b∈[0,1]，M=max[R、G、B]，m=min[r、g、b]注意，R、G、B中至少有一個(gè)值是0，與最大值的顏色對(duì)應(yīng)，并且至少有一個(gè)的值是1，與最小值的顏色對(duì)應(yīng)。RGB到HSI6.5.2彩色變換的應(yīng)用進(jìn)行不同分辨率圖像的融合HIS中，I成分控制著圖像的亮度。將低分辨率圖像變換到HIS彩色空間，將I成分用高分辨率圖像中的某個(gè)波段替換，然后進(jìn)行彩色逆變換，可以達(dá)到數(shù)據(jù)融合的目的。增強(qiáng)圖像的飽和度

圖像的飽和度不足，圖像不鮮艷，不容易區(qū)分圖像中的細(xì)節(jié)。將數(shù)據(jù)從RGB彩色空間變換到HIS彩色空間，然后對(duì)S成分進(jìn)行拉伸增強(qiáng)后，在變換到RGB彩色空間，可以提高圖像的飽和度。通過對(duì)強(qiáng)度I成分的處理進(jìn)行圖像增強(qiáng)

去除云霧多源數(shù)據(jù)顯示