ERDAS圖像增強(qiáng)處理

實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?學(xué)會(huì)利用ERDAS實(shí)現(xiàn)遙感圖像增強(qiáng)

實(shí)驗(yàn)儀器：計(jì)算機(jī)、ERDAS軟件1編輯課件提綱圖像空間增強(qiáng)圖像輻射增強(qiáng)圖像光譜增強(qiáng)傅立葉變換地形分析2編輯課件1.圖像空間增強(qiáng)

圖像空間增強(qiáng)是利用像元自身及其周圍像元的灰度值進(jìn)行運(yùn)算，達(dá)到增強(qiáng)整個(gè)圖像的目的Convolution(卷積增強(qiáng))Non-directionalEdge(非定向邊緣增強(qiáng))FocalAnalysis(聚焦分析)Texture(紋理分析)AdaptiveFilter(自適應(yīng)濾波)StatisticalFilter(統(tǒng)計(jì)濾波)ResolutionMerge(分辨率融合)Crisp(銳化處理)3編輯課件空間增強(qiáng)輻射增強(qiáng)光譜增強(qiáng)2024/3/2844編輯課件實(shí)驗(yàn)1：輻射增強(qiáng)

1.對(duì)單個(gè)像元的灰度值進(jìn)行變換達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的LUTStretch(查找表查詢)HistogramEqualization(直方圖均衡化)HistogramMatch(直方圖匹配)BrightnessInverse(亮度反轉(zhuǎn))HazeReduction(去霾處理)NoiseReduction(降噪處理)DestripeTMData(去條帶處理)5編輯課件輻射增強(qiáng)命令輻射增強(qiáng)功能LUTStretch：查找表拉伸

通過修改圖像查找表（LookupTable）使輸出圖像值發(fā)生變化，是圖像對(duì)比度拉伸的總和HistogramEqualization:直方圖均衡化

對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分布圖像像元值使一定灰度范圍內(nèi)像元的數(shù)量大致相等HistogramMatch:直方圖匹配

對(duì)圖像查找表進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，使一幅圖像的直方圖與另一幅圖像類似，常用于圖像拼接處理BrightnessInverse:亮度反轉(zhuǎn)

對(duì)圖像亮度范圍進(jìn)行線性及非線性取反值處理HazeReduction:去霾處理

降低多波段圖像及全色圖像模糊度的處理方法NoiseReduction:降噪處理

利用自適應(yīng)濾波方法去除圖像噪聲DestripeTMData:去條帶處理

對(duì)LandsatTM圖像進(jìn)行三次卷積處理去除條帶輻射增強(qiáng)6編輯課件

圖像輻射增強(qiáng)處理——直方圖均衡化1.實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告7編輯課件8編輯課件實(shí)驗(yàn)2：空間增強(qiáng)

空間增強(qiáng)（SpatialEnhancement）技術(shù)：利用像元自身及其周圍像元的灰度值進(jìn)行運(yùn)算，達(dá)到增強(qiáng)整個(gè)圖像之目的。ERDAS提供的空間增強(qiáng)處理功能有：卷積增強(qiáng)、非定向邊緣增強(qiáng)、聚焦分析、紋理分析、自適應(yīng)濾波、分辯率融合、銳化處理等。

9編輯課件圖像空間增強(qiáng)

圖像空間增強(qiáng)是利用像元自身及其周圍像元的灰度值進(jìn)行運(yùn)算，達(dá)到增強(qiáng)整個(gè)圖像的目的Convolution(卷積增強(qiáng))Non-directionalEdge(非定向邊緣增強(qiáng))FocalAnalysis(聚焦分析)Texture(紋理分析)AdaptiveFilter(自適應(yīng)濾波)StatisticalFilter(統(tǒng)計(jì)濾波)ResolutionMerge(分辨率融合)Crisp(銳化處理)10編輯課件空間增強(qiáng)命令空間增強(qiáng)功能Convolution:卷積增強(qiáng)

用一個(gè)系數(shù)矩陣對(duì)圖像進(jìn)行分塊平均處理Non-directionalEdge：非定向邊緣增強(qiáng)

首先應(yīng)用兩個(gè)正交卷積算子分別對(duì)圖像進(jìn)行邊緣探測(cè)，然后將兩個(gè)正交結(jié)果進(jìn)行平均化處理FocalAnalysis:聚集分析

使用類似卷積濾波的方法，選擇一定的窗口函數(shù)，對(duì)輸入圖像文件的數(shù)值進(jìn)行多種變換Texture:紋理分析

通過二次變異等分析增強(qiáng)圖像的紋理結(jié)構(gòu)AdaptiveFilter:自適應(yīng)濾波

應(yīng)用自適應(yīng)濾波器對(duì)AOI進(jìn)行對(duì)比度拉伸處理Crisp:銳化處理

增強(qiáng)整景圖像亮度而不使其專題內(nèi)容發(fā)生變化空間增強(qiáng)11編輯課件

123核函數(shù)12編輯課件卷積增強(qiáng)處理

卷積增強(qiáng)處理的關(guān)鍵是卷積算子——系數(shù)矩陣（Kernal）的選擇，系統(tǒng)提供了3×3，5×5，7×7等大小不同的矩陣，并且預(yù)置了不同系數(shù)以便應(yīng)用于不同目的的圖像處理，諸如：邊緣檢測(cè)（EdgeDetect）邊緣增強(qiáng)（EdgeEnhance）低通濾波（LowPass）高通濾波（HighPass）水平增強(qiáng)（Horizontal）垂直增強(qiáng)（Vertical）水平邊緣檢測(cè)（HorizontalEdgeDetection）垂直邊緣檢測(cè)（VerticalEdgeDetection）交叉邊緣檢測(cè)（CrossEdgeDetection）13編輯課件卷積增強(qiáng)處理1.確定輸入文件2.確定輸出文件3.選擇卷積算子4.選擇研究區(qū)（可選）5.OK實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img2.實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告14編輯課件15編輯課件

基于多波段數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)像元的灰度值進(jìn)行變換，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。PrincipalComponents(主成份變換)InversePC(主成份逆變換)DecorrelationStretch(去相關(guān)拉伸)Tasseledcap(纓帽變換)RGBtoIHS(色彩變換)IHStoRGB(色彩逆變換)Indices(指數(shù)計(jì)算)NaturalColor(自然色彩變換)實(shí)驗(yàn)3：光譜增強(qiáng)16編輯課件光譜增強(qiáng)命令光譜增強(qiáng)功能PrincipalComponents:主成份變換將具有相關(guān)性的多波段圖像壓縮到完全獨(dú)立的較少的幾個(gè)波段，使遙感圖像更易于解譯分析InversePrincipalComponents:主成份逆變換與主成份變換操作正好相反，將主成份變換圖像依據(jù)當(dāng)時(shí)的變換特征矩陣重新恢復(fù)到RGB彩色空間DecorrelationStretch:去相關(guān)拉伸首先對(duì)圖像的主成份進(jìn)行對(duì)比度拉伸處理，然后再進(jìn)行主成份逆變換，將圖像恢復(fù)到RGB彩色空間Tasseledcap:纓帽變換在植被研究中旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)軸優(yōu)化圖像顯示效果RGBtoHIS:色彩變換將圖像從紅（R）綠（G）藍(lán)（B）彩色空間轉(zhuǎn)換到亮度（I）、色度（H）、飽和度（S）彩色空間HISTORGB:色彩逆變換將圖像從亮度（I）色度（H）飽和度（S）彩色空間轉(zhuǎn)換到紅（R）綠（G）藍(lán)（B）彩色空間Indices:指數(shù)計(jì)算用于計(jì)算反映礦物及植被的各種比率和指數(shù)NaturalColor:自然色彩變換模擬自然色彩對(duì)波段數(shù)據(jù)變換輸出自然色彩圖像光譜增強(qiáng)17編輯課件主成份變換

將具有相關(guān)性的多波段數(shù)據(jù)壓縮到完全獨(dú)立的較少的幾個(gè)波段上，是圖像數(shù)據(jù)更易于解譯18編輯課件主成份分析1.確定輸入文件2.確定輸出文件特征矩陣輸出設(shè)置（如需逆變換必須輸出）運(yùn)行日志輸出設(shè)置4.OK3.輸入需要的主成份數(shù)量實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img3.實(shí)驗(yàn)步驟參閱實(shí)習(xí)指導(dǎo)書，截圖并寫出實(shí)驗(yàn)報(bào)告19編輯課件20編輯課件第一主成分第二主成分第三主成分21編輯課件K－T變換（纓帽變換）K-T變換（kauth-Thomas變換）

一種特殊的主成分分析，轉(zhuǎn)換系數(shù)是固定的；坐標(biāo)空間發(fā)生旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)軸指向與地面景物有密切關(guān)系的方向.也稱纓帽變換(TasseledCap)纓帽變換為植被研究特別是分析農(nóng)業(yè)特征提供了一個(gè)優(yōu)化顯示的方法，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮。變換后的坐標(biāo)軸不是指向主成分方向，而是指向與地面景物有密切關(guān)系的方向（K－L變換后指向主成分方向）22編輯課件纓帽變換23編輯課件24編輯課件實(shí)驗(yàn)四：色彩變化

從RGB變?yōu)镠IS,從HIS變?yōu)镽GB25編輯課件26編輯課件非定向邊緣增強(qiáng)

應(yīng)用兩個(gè)比較通用的濾波器（Sobel,Prewitt），首先通過兩個(gè)正交卷積算子分別對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后將兩個(gè)正交結(jié)果進(jìn)行平均化處理。27編輯課件非定向邊緣增強(qiáng)1.確定輸入文件2.確定輸出文件3.選擇卷積算子4.OK實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img28編輯課件紋理分析

通過在一定的窗口內(nèi)進(jìn)行二次變異分析（2nd-orderVariance）或三次變異分析（3rd-orderVariance），使圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)29編輯課件紋理分析1.確定輸入文件2.確定輸出文件3.選擇卷積算子4.OK實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img30編輯課件指數(shù)計(jì)算

將遙感圖像中不同波段的灰度值進(jìn)行各種混合運(yùn)算，計(jì)算反應(yīng)礦物或植被的常用比率和指數(shù)31編輯課件指數(shù)計(jì)算計(jì)算某影像的NDVI值1.確定輸入文件2.確定輸出文件5.OK3.根據(jù)影像選擇其相應(yīng)的傳感器4.選擇計(jì)算的指數(shù)實(shí)驗(yàn)影像：lanier.img32編輯課件4.傅立葉變換

傅立葉變換是首先把遙感圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，然后在頻率域上對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，減少或消除周圍噪聲，再把圖像從頻率域上轉(zhuǎn)換到空間域，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。FourierTransform(傅立葉變換)FourierTransformEditor(傅立葉變換編輯)InverseFourierTransform(傅立葉逆變換)FourierMagnitude(傅立葉顯示變換)PeriodicNoiseRemoval(周圍噪聲去除)HomomorphicFilter(同態(tài)濾波)33編輯課件4.1低通濾波4.1.1傅立葉變換實(shí)驗(yàn)影像：tm_1.img34編輯課件4.1低通濾波4.1.2濾波器編輯35編輯課件打開剛才經(jīng)過傅立葉變換后保存的文件打開濾波器36編輯課件選擇低通濾波（LowPass）圓形濾波半徑為80將濾波結(jié)果保存37編輯課件低通濾波4.1.