伪彩色处理的类型：
（1）伪彩色处理：对灰度图像的每一个灰度值都赋予一种独立的颜色。 （2）密度分割：将图像的灰度值进行分层（或分段），每一层包含了一 定的灰度值范围，分别给每个层赋予不同的颜色。
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四、图像融合
图像融合：把那些在时间或空间中存在冗余或者互补的多
源数据按照一定的法则进行运算，从而获得比任何单一数据 都更为精确、信息更为丰富的合成图像。
y f x
式中，f 是一个变换函数，常见的变换函数如线性变换、分段线性变换和 非线性变换等。
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一、空间域图像增强
邻域运算
邻域运算的卷积滤波器分为平滑和锐化两种类型。 在图像增强中主要是指利用锐化滤波器对图像作锐化处理，将图像中灰 度值缓慢变化的区域滤去，使图像反差增加，突显边缘。 图像锐化的应用： (1)增强图像边缘，使模糊的图像更加清晰，一般是将图像锐化结果与原 图像相加以突出原图像的细节信息。 (2)用于目标物的边缘提取，并可进一步利用这些提取的边缘信息对图像 进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，从而为进一步的图像理解 与分析奠定基础。
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二、变换域图像增强（补充知识）
带通滤波
仅保留某个固定范围内的频率信息而屏蔽掉其它的频率信息
（1）理想带通滤波器
0 H (u, v) 1 0
D(u,
v)＜D0
w 2
D0
w 2
D(u,
v)
D0
w 2
D(u,
v)＞D0
+
w 2
式中，D0是理想带通滤波器频带的中心频率；w为频带的宽度；D(u, v)是 从频率平面的中心原点到点(u, v)的距离，即D(u,v)= (u2+ v2)1/2。
常用的图像变换算法： • 傅里叶变换 • 小波变换 • 颜色空间变换
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二、变换域图像增强
傅里叶变换
傅里叶变换图像增强的基本原理： 图像的细节信息对应于频率域的高频部分，因此可以在
频率域中先对高频部分进行增强（如乘以一个大于1的数值） 再反变换到空间域，或者仅提取高频部分对应的信息（如频 率域高通滤波）叠加到原图像。
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二、变换域图像增强
颜色空间变换
颜色空间变换图像增强的基本思想：将图像从一个颜色空间变换到另外 一个颜色空间进行处理，然后再反变换到原来的颜色空间，达到图像增 强的目的。
(a) 原图
(b) 亮度增强效果
(c) 饱和度增强效果
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二、变换域图像增强
主成分变换
主成分变换图像增强的方法包括两方面： （1）多波段主成分变换结果本身就是图像增强的一种方式。 （2）对主成分变换后的某一分量进行对比度拉伸处理，然后再进行主成 分逆变换，从而达到图像增强的目的。
类型：
抽
数据级融合（像元级融合）
象
特征级融合
程
度
决策级融合
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四、图像融合
像元级图像融合的基本思想：
把高空间分辨率的灰度图像与低空间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。
图像融合条件：
（1）图像空间信息匹配（空间位置、图像行列数一致） （2）图像光谱信息匹配（同名像元点的灰度值具有较好的相关性）
第8章
图像增强
图像增强
一、空间域图像增强 二、变换域图像增强 三、伪彩色处理 四、图像融合
难点：直方图匹配原理 重点：常见图像增强算法原理
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一、空间域图像增强
空间域图像增强指对图像的灰度值直接进行处理以达到改善 图像视觉效果的目的。
空间域图像增强方法类型：
（根据决定输出图像像元灰度值的不同可分为三类）
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二、变换域图像增强（补充知识）
（2）巴特沃斯带通滤波器
H u,v 1－
1
Du,v w 2n
1
D2
u,
v
-D02
式中， D0是滤波器频带的中心频率；w为频带的宽度；D(u, v)是从频率平 面的中心原点到点(u, v)的距离，即D(u,v)= (u2+ v2)1/2；n为滤波器的阶数
（3）高斯带通滤波器
1
D2
(u
,v
)
D02
2
H (u, v) e 2 D(u,v)w
式中， D0是滤波器频带的中心频率；w为频带的宽度；D(u, v)是从频率平 面的中心原点到点(u, v)的距离，即D(u,v)= (u2+ v2)1/2
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二、变换域图像增强（补充知识）
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二、变换域图像增强（补充知识）
注意：带通滤波器滤波后的信息量非常少，结果为周期性纹理。对于自 然地物来说，地物组合多是不规则和无规律的，这种周期性纹理往往不 能表达地物信息，对图像增强的意义不大，故一般对一幅图像不直接执 行带通滤波。
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一、空间域图像增强
灰度形态学梯度运算
对于图像A以及结构元素B，常用的形态学梯度有以下几种定义方法： （1）膨胀腐蚀型梯度，即膨胀图像与腐蚀图像之间的算术差： （2）腐蚀型梯度，即原始图像与腐蚀图像之间的算术差： （3）膨胀型梯度，即膨胀图像与原始图像之间的算术差：
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二、变换域图像增强
变换域图像增强是指在图像的某个变换域内对图像的变换系 数进行某种修改，然后再反变换到空间域以达到图像增强的 目的。
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二、变换域图像增强
小波变换
小波变换图像增强的基本思想： 小波变换可将图像在多级尺度上分解为低频分量、水平次高频分量、垂 直次高频分量和对角高频分量四个部分。其中，图像的概貌主要体现在 低频部分，细节部分体现在高频部分。在实际应用中，为了达到图像增 强的目的，常对高频分量进行增强（如乘以一个大于1的系数），然后再 进行小波逆变换以达到图像锐化的效果。
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三、伪彩色图像处理
为什么要进行伪彩色处理？
人眼对灰度的敏感度小于彩色，常借助色彩来处理图像以提高人眼对图 像特征的识别能力。
伪彩色处理
在图像显示时，将灰度图像中各像元的灰度值按照一定的规则赋给他们 不同的颜色，使之成为一幅彩色图像，这种把灰度转换成色彩的映射处 理被称为伪彩色处理。
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三、伪彩色图像处理
点运算
灰度变换 直方图调整
空间域图像 增强方法
邻域运算
反锐化掩膜 微分算子
一阶微分算子 二阶微分算子
灰度形态学梯度运算
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一、空间域图像增强
点运算
包括灰度变换和直方图调整
g=T(r)
r
g
(a) 灰度变换
变换
原始

变换后
(b) 直方图调整
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一、空间域图像增强
灰度变换
基本原理：根据某种目标条件按照一定变换关系逐像元改变像元灰度值的 方法，如果设原图像的像元灰度值为x，处理后图像的像元灰度值为y，则 灰度变换可表示为：