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遥感数字图像处理

遥感数字图像处理

来源:慕课北京师范大学朱文泉老师的课程

遥感应用:遥感制图、信息提取

短期内了解知识结构–>有选择的剖析经典算法原理–>系统化知识结构、并尝试实践应用

跳出算法(尤其是数学公式)

关注原理及解决问题的思路

遥感数字图像处理

  • 遥感数字图像处理
    • 一、数字图像基础
    • 二、常见遥感图像文件存储格式
    • 三、空间域处理方法
      • 3.2 数值运算
        • 3.2.1 单波段点运算
        • 3.2.2单波段领域运算
        • 3.2.3 多波段运算
      • 3.3 集合运算
        • 3.3.1空间操作
        • 3.3.2波段操作
      • 3.4 逻辑运算
      • 3.5 数学形态学运算
        • 3.5.1 腐蚀
        • 3.5.2 膨胀
        • 3.5.3二值形态学
        • 3.5.4 灰度形态学腐蚀膨胀
    • 四、变换域处理方法
      • 4.2主成分变换
      • 4.3最小噪声分离变换
      • 4.4缨帽变换
      • 4.5 傅里叶变换
      • 4.6 小波变换
      • 4.7 颜色空间变换
        • 4.7.1CMYK颜色空间
        • 4.7.2 HSI颜色空间
        • 4.7.3 颜色空间的相互转换
    • 第五章 辐射校正
      • 5.1辐射校正概述
      • 5.2 传感器校正
      • 5.3 大气校正
        • 5.3.1大气校正统计模型
        • 5.3.2 大气校正物理模型
        • 5.4 地形及太阳高度角校正
        • 5.4.1 余弦校正(地形)
        • 5.4.2 半经验校正(地形)
        • 5.4.3 太阳高度角校正(太阳)
    • 第六章 几何校正
        • 6.1 遥感图像的几何变形
        • 6.2 遥感图像的几何校正
          • 6.2.1几何精校正的过程与方法:
    • 第七章 图像去噪声
      • 7.1 噪声分类
      • 7.3空间域去噪声
        • 7.3.1均值滤波
        • 7.3.2 中值滤波
        • 7.3.3边缘保持平滑滤波
        • 7.3.4数学形态学去噪
      • 7.4变换域去噪声
        • 7.4.1 傅里叶变换去噪声
          • 7.4.2 小波变换去噪声
    • 第八章图像增强
      • 8.1 空间域图像增强
        • 8.1.1变换增强
        • 8.1.2 直方图调整图像增强
        • 8.1.3 反锐化增强
      • 8.2 变换域图像增强
      • 8.3伪彩色处理
      • 8.4图像融合
    • 第9章 感兴趣目标及对象提取
      • 9.1 图像分割
        • 9.1.1阈值分割法
        • 9.1.2 边界分割法
        • 9.1.3 区域提取分割法
        • 9.1.4 形态学分水岭分割
      • 9.2 二值图像处理
        • 9.2.1四近邻与八近邻
        • 9.2.2四连通和八连通
        • 9.2.3内部点与边界点
        • 9.2.4 空洞点填补和碎块消除
      • 9.3 对象提取
        • 9.2.3内部点与边界点
        • 9.2.4 空洞点填补和碎块消除
      • 9.3 对象提取

一、数字图像基础

数字图像类型:

黑白图像:二值图像,灰度值要么是0要么是1

灰度图像:RGB三个通道的值是相同的,(128,128,128)表示灰色,(255,255,255)表示白色

伪彩色图像:也是单波段图像,只是每个灰度值对应于颜色空间模型中的某一种颜色。R、G、B值是三个不完全相同的数值,表现为彩色。(255,0,0)红色

伪彩色单波段,假彩色三波段

标准假彩色图像:近红外波段、红光波段、绿光波段(4、3、2)

统计并查看直方图

实验二:波段运算-计算VDVI

打开波段运算框

原始数据为Byte型,波段数据有小数,为了避免出错,将数据变为float浮点型。为了避免分母为0,避免出错,在分母前加一个极小值。

输入公式进入赋值阶段,b1对应近红外波段,b2对应红光波段

采用植被指数计算器计算VDVI

二、常见遥感图像文件存储格式

开放式:有两个文件(头文件+数据文件)

封装式存储格式:jpeg格式、tiff格式、bmp格式

tiff格式:文件头、标识信息区、图像数据区

偏移量–>类似于指针,标识具体位置的地方

查看图像的头文件信息

打开ASCII码数据格式的文件

封装式二进制遥感图像的读取

image-20220916165638324

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先用右侧工具箱中的DataViewer打开二进制文件,如中间那图所示,再根据数据说明,输入字节起始位置,在View_Format选择对应的数据类型,就可以看到头文件对应的信息。

三、空间域处理方法

3.2 数值运算

3.2.1 单波段点运算

输入是单个像元的数值,输出也是单个数值,只是经过了一个函数,没有改变空间信息

image-20220917100221050

线性点运算的应用

用于图像的增强,将灰度值范围进行拉伸拓展,那么图像的细节信息就比较明显了。

分段线性点运算的应用:

突出感兴趣进行拉伸灰度值范围,抑制不感兴趣的灰度区域,进行压缩灰度值范围。

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非线性点运算

指数变换:输入比较窄(压缩比较暗的部分)、输出宽的(增强亮的部分)

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应用:高斯拉伸、平方根拉伸

3.2.2单波段领域运算

领域窗口

奇数窗口(比如3x3),有有一个中心像元。

滑动、跳跃窗口领域运算

把中心像元赋给它

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跳跃窗口,步长就是窗口的大小,不重叠,不用中心像元赋值,而是窗口中所有值都统一赋值。

卷积运算

对应相乘相加赋值中心。

应用:图像滤波(图像去噪声、图像增强)

领域统计(池化)

3.2.3 多波段运算

代数运算

eg:NDVI的计算

涉及到加法、减法、比值运算

剖面运算

提取剖面-得到单波段图像–开展单波段运算

3.3 集合运算

3.3.1空间操作

  • 图像裁剪:注意边界,不然数据会缺失

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​ DEM:数字高程模型数据,每个像元代表的是一个地表的高度、高程

​ 坡度的计算:用两个像元的高度差除以分辨率(即两点中心的距离)

图像镶嵌 :和衣服坏了打补丁一样。

image-20220917105232366

3.3.2波段操作

波段提取、波段叠加(同一地理范围)

3.4 逻辑运算

求反运算

与运算

或运算

异或运算(相同为0,不同为1)

逻辑运算综合应用

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3.5 数学形态学运算

3.5.1 腐蚀

image-20220917111621845

依次遍历,有与结构元素相同的就赋值为1,不相同赋值为0

操作示例:

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原始的NDVI图像中间是有细小的田埂的,将其值进行二值运算,大于0.7的赋值为1,小于0.7的赋值为0,就得到了中间的那张图。采用结构元素(中间一行为1)进行腐蚀运算,这样田埂就可以消除。

3.5.2 膨胀

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依次遍历一遍,有交集就赋值为1。

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消除空洞点

3.5.3二值形态学

开运算

先腐蚀后膨胀运算

image-20220917143011170

闭运算

先膨胀后腐蚀

image-20220917143059116

3.5.4 灰度形态学腐蚀膨胀

腐蚀:

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相减取最小值

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相加取最大值

开运算

先腐蚀、后膨胀

闭运算

先膨胀后腐蚀

灰度形态学运算:去椒盐噪声(胡椒和白盐,胡椒是灰色的点,白盐是白色的点撒在这上面)

实验

图像裁剪和拼接

四、变换域处理方法

不要纠结数学公式

4.2主成分变换

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最后那个主成分(pc7)看起来有噪声,可以把它去掉,或者甚至把后面几个主成分都去掉,把前面三个主成分(已占信息量99%)进行反变换,就可以实现信息压缩,去噪声

去相关、信息压缩、特征提取(最大的用处)

4.3最小噪声分离变换

估计噪声,进行主成分变换,调整后再进行主成分变换。

4.4缨帽变换

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植物、土壤

Y = cX+a

image-20220918150032485

应用也是那几个方向,特征提取(最关键)

image-20220921083151681

缨帽变换后的图像分别对应亮度、绿度、湿度分量

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oXroXmoY-1676622345583)(null)]

缨帽变换后可以得到三个分量,可以突出显示水体、植被、岩石

4.5 傅里叶变换

通过频率来分离不同信号的方法!image-20220918150525085变换后噪声通常在高频部分 image-20220921084546973

image-20220918153114414

4.6 小波变换

小波:由零开始由零结束,中间为一段震荡的波

image-20220918153814790

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应用:图像压缩、图像去噪、图像增强、边缘检测、图像分割

4.7 颜色空间变换

4.7.1CMYK颜色空间

打印的时候一般用CMYK颜色空间

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RGB颜色空间是加法混色

CMY颜色空间是减法混色

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4.7.2 HSI颜色空间

色调H、色饱和度S、亮度I

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4.7.3 颜色空间的相互转换

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第五章 辐射校正

5.1辐射校正概述

辐射校正:消除或修正因辐射误差而引起的图像畸变这一过程

为了获取地表实际反射的太阳辐射亮度值或反射率,辐射校正通常包含以下三方面的处理:

传感器校正,即辐射定标

大气校正

地形及太阳高度角校正

5.2 传感器校正

消除传感器本身的误差

把DN值转化为辐射亮度或反射率

5.3 大气校正

为什么全色波段不做大气校正?大气校正是为了消除大气吸收散射的影响

首先从遥感的原理可以知道波长越短穿透能力越弱,所以蓝光波段最容易收到水汽影响(散射、反射等等),从蓝光到近红外水汽影响逐渐减弱,所以要对多光谱进行大气校正。而我们常见遥感数据的全色波段是不包含蓝光范围的,所以不再需要进行大气校正。

5.3.1大气校正统计模型

  • 内部平均相对反射率法

    假定图像内部地物充分混杂,将整幅图像的平均辐射光谱值作为参考光谱。计算像元光谱曲线与参考光谱曲线的比值,作为反射率。

    计算方法:某波段像元灰度值/该波段所有像元灰度平均值

    不足:当图像中出现强吸收的区域,平均值会变低。对于高反射率区域反射率会大于1,出现假的反射峰

  • 平场域法

    选择一块面积大且亮度高而光谱响应曲线变化平缓期的区域,如沙漠、水泥地建立平场域。

    用灰度值除以平场域的灰度值

  • 对数残差法

    通过比值运算,把地形和光照因子给消掉

  • 经验线性法

    R=k∗DN+bR=k*DN+bR=kDN+b

    就是反射率R作为纵坐标,DN值作为横坐标,线性回归拟合出一条直线。

    样本点各向同性,光谱跨度要大,样本种类多,保持统一海拔。

5.3.2 大气校正物理模型

大气校正物理模型基础

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6S模型

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MODTRAN模型

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ENVI处理时:

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在输入辐射定标后的图像后,弹出辐射亮度单位转换设置窗口,选择单一转换因子,关于单一转换因子的设定single scale factor这里,若在辐射定标的输出比例因子的设置时,使用的默认参数1,这里设置为10,如果使用的FLAASH默认参数,这里设置为1

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wpqkGix3-1676622344074)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/%E5%A4%A7%E6%B0%94%E6%A0%A1%E6%AD%A3%E5%8F%82%E6%95%B0.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8jkA1ojH-1676622344075)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/%E5%A4%9A%E5%85%89%E8%B0%B1%E8%AE%BE%E7%BD%AE.png)]

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这些公式不用记忆,都是根据前面讲的大气校正物理模型来构建的,只是对有些假设条件,比如大气模式、气溶胶模式不一样

5.4 地形及太阳高度角校正

消除由地形引起的辐射亮度误差,使坡度不同但反射性质相同的地物在图像中具有相同的亮度值

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5.4.1 余弦校正(地形)

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TNX1ocs3-1676622344078)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/image-20220921154120734.png)]

主要是用了入射角和天顶角这样一个校正

如果i比较大,趋向于90°的话,cosi就趋向于0了,那么结果会很大。所以会出现过度校正的情况(校正的值远远高于实际的值)

5.4.2 半经验校正(地形)

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5.4.3 太阳高度角校正(太阳)

通过将太阳高度光由倾斜照射变为垂直照射

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太阳高度角校正就是用来除以sin或者cos就好。

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第六章 几何校正

6.1 遥感图像的几何变形

遥感图像上各种地物的位置、形态、尺寸、方位等特征与其在某个图像投影的参照系统中表达要求不一致。

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静态误差:传感器相对地面静止

动态误差:地球旋转

内部误差:传感器自身原因

外部误差:传感器正常,由其他各种因素造成的误差

几何变形的影响因素:

  1. 遥感平台位置和运动状态变化

  2. 地形起伏(像点位移)见4.2节

    • 高(低)点在图像上的像点相对于平面点向远离(靠近)图像中心方向移动
  3. 地球表面曲率

    地球表面是弧形的,不是直的,向图像中心移动

  4. 大气折射

  5. 地球自转

    对于扫描类的传感器,地球自转会让影像偏离(错位)

6.2 遥感图像的几何校正

将多种因素引起的变形纠正过来

几何粗纠正(一般下载下来的图像都已经系统误差校正过)

几何精校正:利用GCP地面控制点进行

6.2.1几何精校正的过程与方法:
  1. 地面控制点选取

    尽量选择图像上有明显、清晰的定位识别标志,如道路交叉点。

  2. 多项式校正模型

    待校正的图像上的图像坐标(x,y)与真实地理坐标(X,Y)之间的函数映射关系

    x是错误点横坐标,它与正确点(X,Y)存在一种函数关系(也就是通过已知的x,y,可以求出未知的X,Y)如果偏的比较明显,那么这个多项式函数相对就复杂些,即需要求出更多的参数aija_{ij}aijbijb_{ij}bij使其满足这个方程。

    ​ 当N=2时,M最少控制点数为6,M=(N+1)∗(N+2)2M=\frac{(N+1)*(N+2)}{2}M=2(N+1)(N+2)也就是最少需要在待校正的图像上找6个点,当然找的越多校正效果越好

  3. 坐标变换

    直接校正法(从待校正图像出发)

    利用步骤2求得的方程,可以根据(x,y)求出(X,Y),可以重新定位,然后把对应的像元值也赋予过来。但是原始图像存在几何变形,所以有些可能重复,难得到均匀排列的像元值。

    间接校正法

    空白的校正后的图像出发,将(X,Y)定位,然后赋予对应像元值。

  4. 灰度重采样

    运用步骤2函数后算出的(X,Y)坐标有些会出现小数点,这时候就得让它重新赋值。方法如下:

    • 第一种:最近邻法(离哪个点近值就赋给哪个点)—简单但会造成像元值不连续

    • 第二种:双线性内插法image-20220912173449059根据距离赋予权重,加权求和。最常用,解决不连续,但计算增加

    • 第三种:三次卷积内插法image-20220912173925121。虽然边缘有所增强,但计算量太大

  5. 几何校正类型

    • 图像到图像的几何校正

    • 图像到地图

      告诉经纬度

    • 具有已知几何信息的几何校正

      先建立一个几何查找表

    • 正射校正(加Z轴)

      正射校正不仅能够实现常规的几何校正功能,还能通过测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图像几何畸变,提高图像的几何精度。

      经纬度更加精确

  6. 图像配准与投影转换

    image-20220925210011921

    几何校正注重的是数据本身的处理,目的是为了对数据的一种真实性还原。

    图像配准注重的是图与图(数据)之间的一种几何关系,其目的是为了和参考数据达成一致,不考虑参考数据坐标是否正确。

image-20220925210221604

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第七章 图像去噪声

7.1 噪声分类

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随机噪声模型

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a对应胡椒,b对应盐

噪声类别如何识别?

通常选择图像中白色的墙壁、灰色的地板,查看它的直方图形状来判断其噪声类型。

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理论上单色的灰度值是一根柱子,比如白色的墙壁,255。如果它变了形状说明就有噪声。快接近255的时候特别高

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image-20220926145014751

混入噪声后直方图就变成了上面的这个形状

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7.3空间域去噪声

空间域去噪声是利用待处理像元领域窗口内的像元进行均值、中值或其他运算得到新的灰度值,并将其赋给待处理像元,

通过对增幅图像进行窗口扫描及运算,达到去除噪声的目的。

空间域去噪方法:

7.3.1均值滤波

遍历+卷积运算,把均值赋给中心像元

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-i1HEBxdx-1676622344097)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/QQ%E6%88%AA%E5%9B%BE20220926154506.png)]

7.3.2 中值滤波

将中间的值赋予给中间像元

7.3.3边缘保持平滑滤波

中值滤波和均值滤波会将图像变得模糊,也就是图像变平滑了,主要是上图像的边缘不突出了。

边缘保持滤波设计思路:判断一下如果是边缘那么不要它滤波,让它去掉。

K邻近均值滤波

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TsO4cCRh-1676622344098)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/QQ%E6%88%AA%E5%9B%BE20220926155733.png)]

7.3.4数学形态学去噪

开运算:去峰值噪声

闭运算:去低谷噪声

详看3.5节

7.4变换域去噪声

7.4.1 傅里叶变换去噪声

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fhrMKqao-1676622344098)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/image-20220926161751492.png)]

可以看第4.5节,把图像转化成一个频谱图,中间是频率低的部分越往外频率越高。

image-20220926162102925

低通滤波器:

就是低频的能通过,高频的被阻止了

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image-20220926162904467

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image-20220926162931800

image-20220926162944059

image-20220926163011909

带阻滤波器:

带阻就是将这个条带的频率阻止了

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image-20220926163223268

陷波滤波器:

某几个点的频率被阻止了

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理想-巴特沃斯-高斯滤波器

它们的边界由区分明确到越来越模糊

7.4.2 小波变换去噪声

利用小波变换将高频分解出来,再将高频的系数置为0,然后重构出小波去噪后的图像。

image-20220926163653144

小波变换去噪方法:小波阈值法

硬阈值、软阈值

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oO2zcZBL-1676622344111)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/image-20220926165059235.png)]

第八章图像增强

图像增强不一定增加了图像信息、图像增强不一定改变了图像的数据内容。

目的是为了改善图像的视觉效果,帮助我们更好的发现或识别图像中的某些特征。

image-20220927162642290

8.1 空间域图像增强

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灰度值经过某一种函数,让灰度值变化

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ou4JOgss-1676622344113)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/image-20220927163514300.png)]

8.1.1变换增强

线性变换

image-20220927163625006

分段线性变换

image-20220927163706529

反比变换

将灰度值取反

幂次变换

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对数变换

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反对数变换

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8.1.2 直方图调整图像增强

直方图匹配

将一幅图像的直方图参照另一幅进行变换,使得两幅图的直方图相近或相似。

作用:调整两幅图像的色调差异,使得图像重叠区域的色调过渡柔和,改善图像融合和图像镶嵌效果。

直方图均衡化

对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。

8.1.3 反锐化增强

反锐化掩膜图像增强

  • 领域运算图像增强

    领域运算中的锐化滤波器,将图像中灰度值缓慢变化的区域滤去,使图像反差增加。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpKX1m1J-1676622344119)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/image-20220927170749732.png)]

  • 反锐化掩膜图像增强

    将图像进行卷积平滑操作,然后将原始图像与平滑操作后的图像相减,就得到了图像边缘信息,再把边缘信息给增大(给它都乘1个数),最后再将边缘信息和原图相加,这样图像边缘信息就增强了。

  • 灰度形态学梯度运算图像增强

    image-20220927171836391

    image-20220927171845882

8.2 变换域图像增强

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RcldY47n-1676622344121)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/image-20220927163002210.png)]

8.3伪彩色处理

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8.4图像融合

图像融合类型3大类:

  • 像元(数据)级融合:把分辨率的灰度图与低分辨率的多光谱图像进行融合,从而得到一幅高空间分辨率的彩色合成影像。
  • 特征级融合:先对原始图像提取某些特征,比如边缘、纹理特征再来融合。
  • 决策级融合:把信息融合在一块,比较抽象

图像融合条件:

  • 图像空间信息匹配:空间的位置、图像行列数一致,涉及图像配准和低分辨率影像的重采样

  • 图像光谱信息匹配:同名像元点的灰度值具有良好的相关性

    最好是同一传感器在同一时间获得的两种影像

图像融合方法:

  • 空间域代数转换

    image-20220927173940163

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8jINlMqF-1676622344125)(https://gitee.com/meiruni/image/raw/master/img/image-20220927173955955.png)]

    假如低空间分辨率为30米,高空间分辨率为10米,10和30是一个三倍的关系,一个高对应9个低,x方向有3个,y方向有3个,3*3=9,它就是把九个像元灰度值取出来做分母(跳跃窗口)

    image-20220927174017885

  • 变换域替代法(偷梁换柱法)

    image-20220927174044343

    只适用于RGB3个波段

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适用于多个波段替换是有条件的,全色波段来替换的时候,要黑白颠倒,做一个反比变换,然后还得把值域范围拉伸到和第一主成分一样,然后替换,最后主成分反变换。

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高分辨率图像先和低分辨率图像进行配准,然后挨个波段进行直方图匹配,如果有3个波段,就要匹配3次,得到3个直方图匹配后的结果,然后各自都进行小波变换,把高频替换,最后反变换

第9章 感兴趣目标及对象提取

感兴趣目标是用户最为关注的地方

提取流程

image-20220928084454469

9.1 图像分割

(重点是各类图像分割方法的优缺点)

9.1.1阈值分割法

给定一个灰度值T分割目标区域和灰度区域,如果<T赋值为0,>=T赋值为1

核心:阈值的最优选取

9.1.2 边界分割法

沿着目标周边闭合的边界线将其包围的区域剪切出来

边缘检测方法

  • 基于微分算子的边缘检测

    算梯度值,边缘梯度值高

    image-20220928085637356
  • 综合边缘检测

    image-20220928085725151 image-20220928085750863
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  • 形态学梯度的边缘检测

    image-20220928090013552

边缘连接

image-20220928090109119 image-20220928090132250 image-20220928090141781

9.1.3 区域提取分割法

  • 区域生长分割法(是一种迭代方法)

    首先在待分割区域选取一小块作为种子区域,然后逐渐将挨着它的与其性质相同或相似的合并进来。

    好坏取决于种子点的选取,生长准则和终止条件

    种子点的选取

    一般通过先验知识选取,如果缺乏先验知识常常借助生长所用准则对图像进行聚类分析

    生长准则

    image-20220928091049359

    终止条件

    image-20220928091125188

区域生长法

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  • 区域分裂合并分割法

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9.1.4 形态学分水岭分割

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9.2 二值图像处理

9.2.1四近邻与八近邻

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9.2.2四连通和八连通

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9.2.3内部点与边界点

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9.2.4 空洞点填补和碎块消除

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9.3 对象提取

二值图像有多个连通域时,需要给它贴标签

贴标签时得区分四连通域和八连通域

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判断其是否属于八连通区域

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这是贴标签的结果,对于每一个连通域都有一个单独的编号。

如何提取边界?

首先可以用3x3的窗口腐蚀一下,腐蚀后边界就收缩了,它向里面收缩了一个像元,完了之后,用原图像减去腐蚀的结果,实际上也就把边界的像元提取出来了,然后把边界的矢量数据(x,y)坐标找出来,将(x,y)坐标—点与点之间连成线。

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9.2.3内部点与边界点

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9.2.4 空洞点填补和碎块消除

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9.3 对象提取

二值图像有多个连通域时,需要给它贴标签

贴标签时得区分四连通域和八连通域

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判断其是否属于八连通区域

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[外链图片转存中…(img-fvnh8A6L-1676622344130)]

这是贴标签的结果,对于每一个连通域都有一个单独的编号。

如何提取边界?

首先可以用3x3的窗口腐蚀一下,腐蚀后边界就收缩了,它向里面收缩了一个像元,完了之后,用原图像减去腐蚀的结果,实际上也就把边界的像元提取出来了,然后把边界的矢量数据(x,y)坐标找出来,将(x,y)坐标—点与点之间连成线。

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