第四章-遥感图像处理
效果：增强了峰值处的对比度，两端（最亮和最 暗）的对比度减弱了
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原始的直方图
均衡化后的直方图
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直方图均衡化第实四章例-遥感图像处理
直方图均衡化实例
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直方图均衡化实例
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直方图均衡化
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4.3.1 对比度变增强（灰度增强）
对比度变换的同义词：对比度增强（拉伸，stretch）、反差增 强、直方图变换、辐射增强、点增强
直方图拉伸
线性变换（分段线性） 非线性变换
对比度变换
直方图均衡
直方图匹配
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• 灰度增强是一种通过改变像元的亮度值来改变图 像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理 方法。
• 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。亮度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。
• 主要通过改变图像灰度分布态势，扩展灰度分布 区间，达到增强反差的目的。
• 它可分为比例线性变换、分段线性变换和非线性 灰度变换。
• 应用于数字镶嵌
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直方图匹配：条件（运用两幅图象）
• 原始图象和参考图象 • 两个图象的直方图的总体形态应相似 • 图象中相对亮和暗的特征应相同 • 对某些应用，图象的分辨率应相同 • 图象中的地物类型的相对分布应相同，无论两幅
图象是否覆盖同一地区。如一幅有云，另一幅没 有云，应先将云去掉（覆盖），然后再进行直方 图匹配
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图像直方图
用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n 的数字图像像元灰度分布状态，横轴表示灰 度级，纵轴表示某一灰度级（或范围）的像 元个数占像元总数的百分比。
通过灰度直方图可以直观地了解图像特征， 以确定图像增强方案并了解图像增强后的效 果
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每一幅图像都可以求出其像元亮度值的直方图，观察 直方图的形态，可以粗略略地分析图像的质量。
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➢ ERMAPPER中的反差增强功能
线性或分段线性扩展
原始数据直方图
反差扩展后的 直方图
直方图均衡扩展（中部扩展） 非
高斯均衡扩展（中部扩展） 线 性
扩
指数扩展（亮部扩展）
展
对数扩展（暗部扩展）
直方图匹配
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• 分段线性变换因为不同区间的变换函数不同，变 换函数整体呈折线。折线间断点位置根据需要决 定。
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对比度拉伸的效果
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3.非线性变换
• 当变换函数为非线性时，即为非线性变换。 • 非线性变换函数很多，常用的有两种方法：
1. 对数变换 当希望对图像的低亮度区有较大的扩展 而对高亮度区压缩时，可采用此种变换。
2. 指数变换 此种可以对图像的高亮度区给予较大的 扩展。
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xb beaxa c xbblga(ax1)c
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4.直方图均衡化
• 非线性的增强方法； • 这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的
有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更 好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影 响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实 现这种功能。 • 这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，一个 主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知 均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。 这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加 背景噪音的对比度并且降低有用信号的对比度。 • 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的 形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像 整体对比度的效果。
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第四章-遥感图
• 灰度增强主要是通过单个像元的运算在整体上 改善图像的质量，而空间增强则是有目的突出 图像上的某些特征，如突出边缘或线性地物， 也可以有目的去除某些特征．
• 空间增强在方法上强调了像元与其周围相邻像 元的关系，采用空间域中邻域处理方法，在被 处理像元参与下进行运算，这种方法也做叫 “空间滤波”
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5.直方图规定化
• 把原图象的直方图变换为某种指定形状的直方图或某 一参考图象的直方图，然后按照已知的指定形态的直 方图调整原图象各象元的灰级，最后得到一个直方图 匹配的图象
• 使用的模板有正态拉伸匹配、暗区拉伸匹配、亮区拉 伸匹配
• 主要应用于有一幅很好的图象作为标准的情况下，对 另一图象进行匹配，以改善被处理图象的质量
xb b2
b1 b1
xa a2
aa11，xa[a1,a2]，xb[b1,b2]
xb
b2 a2
b1 a1
(xa
a1)b1
调整a,b的 区间，可 以对图像 亮度进行 拉伸和压 缩
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2.分段线性变换
• 为了更好地调节图像的对比度，在一些亮度区间 段进行拉伸，而在另一些区间段进行压缩，这种 变换称为分段线性变换。
正态分布
峰值偏左偏暗
峰值偏右偏亮
峰值窄/陡高密度值太集中
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1.比例线性变换
比例线性变换是对单波段逐个像元进行处理的，它是将原 图象亮度值动态范围按线性关系式扩展到指定范围或整个 动态范围。
在实际运算中给定的是两个亮度区间，即要把输入图像的 某个亮度值区间【a1,a2】扩展为输出图像的亮度值区间 【b1,b2】。
4.3 数字图像增强
• 数字图像增强的目的是提高图像质量和突出所 需要信息，有利于分析判断。
• 数字图像增强处理方法主要有：对比度增强 （灰度增强）、空间滤波、彩色变换、图像运 算和多光谱变换。
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数字 图像 增强 处理 方法
1 对比度变换 2 空间滤波 3 彩色变换 4 图像运算 5 多光谱变换