实验五遥感图像滤波
一、实验目的
1、了解图像滤波中空间信息增强的定义
2、掌握图像空间域滤波最基本的处理方法
3、了解图像频率域滤波中空间信息增强的含义
4、掌握图像频率域滤波基本的方法和过程
二、实验内容
1、对实验区TM单波段数据进行空间滤波处理
2、对图像进行空间域滤波并分析其效果
分析效果可以在“viewer”视窗口，亦可以用假彩色合成的方法对比前后的变换。
3、对实验区TM单波段数据进行频率域滤波处理
4、对图像进行频率域滤波并分析其效果
空间域与频率域的转换，频率图像编辑器的使用，高通和低通滤波，在“viewer”视窗口，亦可以用假彩色合成的方法对比前后的变换。
三、实验条件
电脑、ERDAS9.2软件。
厦门市TM遥感影像
四、实验步骤
卷积增强是将整个图像按照像素分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。
卷积处理的关键在于卷积（核）算子（Kernal）——系数矩阵的选择，常用的卷积算子分为3*3,5*5,7*7三组，每组有包括edge detect（边缘检测）、edge enhance（边缘增强）、low pass （低通滤波）、high pass（高通滤波）、horizonal（水平边缘检测）、vertical（垂直边缘检测）、cross edge detection（交叉边缘检测）、summary等8种不同的处理方式
1、空间域滤波操作
在ERDAS面板上，选择“interpreter”-“spatial enhancement”-“convolution”命令，打开图像卷积对话框，对图像进行空间域滤波。
1）在打开的卷积增强对话框中，加载图像（input file），单波段或合成图像均可。
本实验中选择单波段数据。
2）在图像平滑或图像锐化的卷积算子（kernal）选择滤波算子。
平滑处理
锐化
3）对卷积算子的选择（kernal selection）和编辑。
4）
5）若没有所需要的卷积算子，单击“convoltution”中的“edit/new”按钮，进入卷积核编辑或建立状态，定义所需要的卷积核。
6）参数设定完成后，单击“ok”按钮，进行空间域滤波
2、结果对比分析
在“viewer”视窗中打开原图和滤波后的图像，进行对比分析，并记录结果。
3、聚焦分析（）工具
聚焦分析使用类似卷积滤波的方法对图像数值进行多种分析，基本算法是在所选窗口范围内，根据所定义函数，应用窗口范围内的像素数值计算窗口中心像素的值，达到增强的目的。
输入文件名，输出数据类型选“unsigned 8bit”聚集窗口大小为5*5，调整窗口形状的大小，算法（function）为“median”。
在ERDAS面板上，选择“interpreter”-“spatial enhancement”-“focal analysis”命令，打开图像聚焦分析对话框，可进行均值滤波、中值滤波等，主要参数的设定如表1所示。
表1 聚焦分析窗口主要参数设置意义
聚焦函数选择项聚焦函数选项意义
聚焦函数算法
Sum（总和）窗口中心像素被整个窗口像素值之和代替
Mean（均值) Sd(标准差) Median（中值）Max
Min 窗口中心像素被整个窗口像素值之均代替
窗口中心像素被整个窗口像素值之标准差代替窗口中心像素被整个窗口像素值之中值代替窗口中心像素被整个窗口像素值之最大值代替窗口中心像素被整个窗口像素值之最小值代替
输入图像与聚焦运算范围
Use all value in computation Ignore specified value
Use only specified value 输入图像中所有数值都参与聚焦运算所确定的像素数值将不参与聚焦运算只有所确定的像素数值参与聚焦运算
输入图像应用聚焦函数范围
Apply function at all value
Do not apply at specified value apply only at specified value 输入图像中所有数值都应用聚焦函数所确定的像素数值将不应用聚焦函数只有所确定的像素数值应用聚焦函数
4、遥感图像的傅里叶正变换
选择ERDAS面板“interpreter”-“fourier analysis”命令，打开““fourier analysis”菜单，选择图像的傅里叶变换选项，打开傅里叶变换对话框。
ERDAS提供的傅里叶变换也是快速傅里叶变换，将空间域图像（*.img）转换成频率域图像（*.fft）。
在傅里叶转换对话框中，选择输入图像、输出图像及需要变换的数据层范围，单击“ok”按钮执行变换。
5、频率图像编辑器（fourier transform editor ）
选择ERDAS 面板“interpreter ”-“fourier analysis ”-“fourier transform editor ”命令，打开频率图像编辑器视窗。
1）在频率图像编辑器中，打开生成的频率图像（*.fft ）。
在频率编辑器中，频率图像的中心在图像的中心，也是坐标原点。
其频率值是最高的，随着向四周扩散，频率逐渐减小。
2）频率图像编辑器上工具条的使用，如表2所示。
表2 Fourier transform editor 中常用的工具条
图标
命令 作用 备注
Low-pass filter 低通滤波 不能进行参数设置，只能使用默认值。
按下功能键后，用鼠标左键进行操作
high-pass filter
高通滤波
high-pass circular mask
高通圆形掩膜
high-pass rectangular mask
高通矩形掩膜
high-pass wedge mask
高通楔形掩膜
Inverse Fourier transform
傅里叶反变换 3）对频率图像进行滤波（高通、低通）。
在菜单中选择“mask ”-“filter ”命令，打开“low/high-pass filter ”对话框，设置参数：
滤波类型（filter type ），滤波类型有高通（high-pass ）和低通（Low-pass ）。
选择窗口
形状（window function ），选择滤波窗口，如表3所示
表3 ERDAS 提供的5种常用滤波窗口类型
滤波窗口的类型 主要功能
Ideal（理想滤波窗口）截取的频率是绝对的，没有任何过渡；其缺点
是对产生环形条纹，特别是当半径很小的时候Barlett（三角滤波窗口）采用三角函数，减少了环形波纹作用的影响Butterworth（巴特滤波窗口）采用平滑曲线方程，过渡性较好；主要优点是
最大限度地减少了环形波纹的影响Gaussian（高斯滤波）采用自然底数幂函数，过渡性好，与巴特滤波
相似，可以互换应用
Hanning（余弦滤波窗口）采用条件余弦函数，过渡性好，与巴特滤波相
似，可以互换应用
确定高频和低频的阈值半径（radius）。
最后设置高频增益或低频增益值。
低通时，高频增益默认为0，低频增益为1；相反，高通时，高频增益默认为1，低频增益为0；参数设置后，单击ok按钮可进行频域滤波。
高通4）在傅里叶分析对话框上选择菜单“file”-“Inverse Fourier transform”命令，将图像由频域转换到空间域。
5）在“viewer”视窗中打开原图和频率滤波后的图像进行对比分析。
6、同态滤波
选择ERDAS面板“interpreter”-“fourier analysis”-“homomorphic filter”命令，打开同态滤波对话框。
同态滤波的关键是：照度增益（illumination gain）、反射率增强（reflection gain）和截取频率（gutoff frequency）三个参数的设置。
照度增益取值在0~1之间，输出的图像照度的影响被减弱，若大于1，则照度的影响被增强。
反射率增益的设置同照度增益的设置。
截取频率用于分割高频与低频，大于截取频率的成分作为高频，而小于的作为低频。
五、作业
以厦门市TM遥感影像为例，按实验内容、要求完成实验报告。
高通变换后空间域就会变成。