图象处理_图象处理入门_图象处理(4)

大到航空照片。遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后。均是用二维数组表示的灰度图像组合而成。因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源。采取相应的图像信息采集措施。图像的数字处理方法适用于任何一种图像。4．灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善。图像分析和图像重建三大部分。每一部分均包含丰富的内容。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算。这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。

而数字图像处理不仅能完成线性运算。而且能实现非线性处理。即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。

处理流程。1．降噪处理由于传感器的因素。

一些获取的遥感图像中。会出现周期性的噪声。我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上。成为周期性的干涉图形。具有不同的幅度。频率。和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑。代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声。特别是与扫描方向不平行的。一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。

除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带。还有一些与辐射信号无关的条带噪声。图象处理一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。2．薄云处理由于天气原因。对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。3．阴影处理由于太阳高度角的原因。有些图像会出现山体阴影。可以采用比值法对其进行消除。通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品。为使其定位准确。

我们在使用遥感图像前。必须对其进行几何精纠正。在地形起伏较大地区。还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正。此处不做阐述。1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算。必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中。使其在空间位置能重合叠加显示。

影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中。使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的。地面接收站在提供给前。已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态。传感器性能指标。大气状态。太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正.3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位。需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的。

这个过程称为几何精纠正。图像对图像的纠正利用已有准确地理坐标和投影信息的遥感影像。对原始遥感影像进行纠正。使其具有准确的地理坐标和投影信息。图像对地图利用已有准确地理坐标和投影信息的扫描地形图或矢量地形图。对原始遥感影像进行纠正。使其具有准确的地理坐标和投影信息。为使遥感图像所包含的地物信息可读性更强。感兴趣目标更突出。需要对遥感图像进行增强处理。1．彩色合成为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势。

常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理。以得到彩像。彩像可以分为真彩像和假彩像。|2．直方图变换统计每幅图像的各亮度的像元数而得到的随机分布图。即为该幅图像的直方图。一般来说。包含大量像元的图像。像元的亮度随机分布应是正态分布。直方图为非正态分布。说明图像的亮度分布偏亮。偏暗或亮度过于集中。图像的对比度小。需要调整该直方图到正态分布。以改善图像的质量。3．密度分割将灰度图像按照像元的灰度值进行分级。

再分级赋以不同的颜色。使原有灰度图像变成伪彩像。达到图像增强的目的。4．灰度颠倒灰度颠倒是将图像的灰度范围先拉伸到显示设备的动态范围到饱和状态。然后再进行颠倒。使正像和负像互换。在日常遥感应用中。常常只对遥感影像中的一个特定的范围内的信息感兴趣。这就需要将遥感影像裁减成研究范围的大小。1．图像镶嵌也叫图像拼接。是将两幅或多幅数字影像拼在一起。构成一幅整体图像的技术过程。通常是先对每幅图像进行几何校正。

识别地物类型。性质。空间位置。形状。大小等属性的过程即为遥感信息提取。

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