7遥感原理与应用 图像拉伸
1.5 模拟真彩色合成
图4.17
第二节 图像拉伸
2.1 概述
对比度:图像亮度的最大值和最小值的比值
L max 对比度= L min
拉伸:最基本的图像处理方法,主要用来改善图像的对比度
拉伸的处理对象:波段的单个像素值
拉伸的作用:突出或抑制特定地物的特征
拉伸方法选择的依据:图像的直方图
2.1 概述
特点: 各灰度级中像素出现的频率近似相等 原图像上像素出现频率小的灰度级被合并,实现压缩; 像素出现频率高的灰度级被拉伸,突出了细节信息
直方图均衡化
2.3 图像均衡化
基本步骤:
直方图均衡化计算实例: 假定有一幅总像素为n=64×64的图像,灰度级数L=8
rk
nk
p rk
s k计
L 1s
2.3 图像均衡化
原始图像及直方图
2.3 图像均衡化
均衡化后图像及直方图
2.3 图像均衡化
均衡化前后直方图对比
2.4 图像规定化-直方图匹配
基本思想:对原始图像的像素灰度做某种映射变换,使变换 后图像直方图变成规定形状的直方图。 规定形状的直方图可以是参考图像的直方图,也可以是特定 函数形式的直方图。 原理:对两个直方图都做均衡化,变成归一化的均匀直方图, 以此均匀直方图为中介,对参考图像做均衡化的逆运算。
遥 感 突出感兴趣的地物信息,提高 图像目视解译效果的图像处理方法。 目的:提高图像质量和突出所需信息,有利于分析判读或作进 一步处理。 特点: 图像的信息没有增加或减少 改善了视觉效果 产生了更容易处理的图像 具有探索性
分类:
改善图像对比度
增加可视化信息
蓝色B=SX1(G)
1.5 模拟真彩色合成
红色R=XS2(R)
绿色G XS1 3 XS 3 4
蓝色B=SX1(G)
1.5 模拟真彩色合成
红色R
aP (1 a) XS 3 4
绿色G
2 P XS 2 XS1 XS 2
2 P XS1 蓝色B XS1+XS 2
2.3 图像均衡化
基本思想:大多数自然图像,其灰度分布集中在较窄的区间,引
起图像细节不够清晰,采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉开 或使灰度分布均匀,从而增大反差,使图像细节清晰,达到增强的 目的。例如一幅过曝光的图片,其灰度级都集中在高亮度范围内, 而曝光不足的图片,其灰度级集中在低亮度范围内,具有这样直方 图的图片其可视效果比较差。 对原始图像的像素灰度做某种映射变换,使变换后图像直方图的 概率密度呈均匀分布,即变换后图像的灰度级均匀分布。
2.4 图像规定化-直方图匹配
匹配参考图像及直方图
2.4 图像规定化-直方图匹配
规定化处理后图像及直方图
2.4 图像规定化-直方图匹配
规定化处理前后直方图对比
1.彩色图像有哪几类?
2.图像合成有哪些方法?各
有什么特点?
3.假定有一幅64*64的8灰度
级层次的图象,其灰度分布 如图所示,给出均衡化过程
蓝三种原色,在屏幕上合成彩色图像的方法
色彩与地物真实颜色无关
标准假彩色合成:选择多波段图像中的近红外、红、绿三个
波段分别赋予红、绿、蓝三原色,在屏幕上合成彩色图像的 方法
标准假彩色合成图像可以突出显示植被(红色)、水
体(黑色或蓝色)、城镇(深色)等信息
1.4 假彩色合成
B
G
R
标准假彩色合成
1.4 假彩色合成
(a)原始图像 (b)指数变换
2.2 灰度拉伸
非线性拉伸: 对数变换:
g(x,y)=blog(af(x,y)+1)+c
对图像亮的部分,缩小了灰度间 隔,弱化了细节-压缩 对图像暗的部分,扩大了灰度间 隔,突出了细节-拉伸
2.2 灰度拉伸
多波段拉伸:
在图像的彩色合成显示后, 可以对各个波段分别进行 线性或非线性拉伸处理, 以便综合增强图像中的地 物信息
真彩色合成
标准假彩色合成
真彩色合成和标准假彩色合成时波段的选择
1.4 假彩色合成
B
G
R
TM R7G4B1 合成
1.4 假彩色合成
1.4 假彩色合成
TM图像 5,4,2合成
1.5 模拟真彩色合成
1.5 模拟真彩色合成
SPOT多光谱各波段的波长范围
1.5 模拟真彩色合成
红色R=XS2(R)
绿色G XS1 XS 2 XS 3 3
均衡化是规定化的特例。
作用:是图像镶嵌或应用多时相遥感图像进行动态变化研究 的预处理工作,可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造 成的相邻图像的色调差异,降低目视解译的错误。
2.4 图像规定化-直方图匹配
基本步骤:
2.4 图像规定化-直方图匹配
基本步骤:
2.4 图像规定化-直方图匹配
待匹配图像及直方图
拉伸后图像数据G 最大值为Gmax 最小值为Gmin X范围外的图像,取Y相应的极值 If F<Gmin,G=Gmin If F>Gmax,G=Gmax
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 全域线性拉伸:
变 换 后 亮 度 值
g(x,y)-c f(x,y)-a = d-c b-a d-c g(x,y)= f(x,y)-a) +c b-a
第一节 图像的彩色合成
1.1 彩色图像与彩色合成
彩色图像
真彩色图像:图像的色调与人眼视觉所看到的颜色基本一 致的图像 假彩色图像:图像的色调与实际地物色调不一致的图像
彩色合成
伪彩色合成:将单波段图像转变成为彩色图像 彩色合成:包括真彩色和假彩色合成 模拟真彩色合成:通过模拟产生近似真彩色图像
1.1 彩色图像与彩色合成
1.2 伪彩色合成
1.3 真彩色合成
定义:彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或 近似,得到的图像的颜色与真彩色近似 作用:合成后的图像的颜色接近自然色,与人的视觉感觉一 致,容易识别地物
真彩色合成
1.3 真彩色合成
真彩色合成的数据值和显示值
1.4 假彩色合成
定义:选择多波段图像中的任意三个波段,分别赋予红、绿、
1.2 伪彩色合成
定义:把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系 变换成彩色,然后进行彩色图像显示的方法 方法:密度分割法 原理:对单波段图像按灰度分级,对每一级赋予不同的色彩, 使之变成一幅彩色图像。彩色是人为赋予的,与地物真实颜 色无关
1.2 伪彩色合成
作用:可以提高图像的可分辨力,如果分级与地物光谱特性 的差异对应较好,也可以较为准确地区分出地物类别
k计
sk
直方图均衡化后的图像每个灰度级的像元频率, 理论上应相等,直方图形态应为理想的直线。实际上 均衡化后的直方图呈现参差不齐的外形,这是由于于 图像是离散函数,各灰度级可能的像元个数有限,在 一些灰度级处可能没有像元,在某些灰度级处则像元 很多,所以不会产生理想的直线形态。
注意: 1)直方图均衡化,不改变灰度出现的次数(因为 那样会改变图像的信息结构),所改变的是出现 次数所对应的灰度级。 k ni T rK /*矫正后非零像素数同矫正前 i 0 n 2)直方图均衡化,力图使等长区间内出现的像素 数接近相等。
清除背景
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 灰度窗口切片:
g (x, y) Mg f (x, y) f (x, y)<a 或 f (x, y)>b
g ( x, y )
Mg 0 a b Mf f (x, y) a<f (x, y)<b
保留背景
2.2 灰度拉伸
非线性拉伸:
指数变换:
对图像亮的部分,扩大了灰度间 隔,突出了细节-拉伸 对图像暗的部分,缩小了灰度间 隔,弱化了细节-压缩
图4.21
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 分段线性拉伸:
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 分段线性拉伸:
图4.22
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 灰度窗口切片:
g (x, y) 0 Mg f (x, y)<a 或 f (x, y)>b
g ( x, y )
Mg a<f (x, y)<b
0
a
b Mf
f (x, y)
拉伸的类型:
线性拉伸 增加图像的对比度 灰度拉伸
全域线性拉伸 分段线性拉伸 灰度窗口切片
非线性拉伸
多波段拉伸 直方图均衡化 突出图像的细节 直方图修正
对数变换 指数变换
直方图规定化
2.2 灰度拉伸
类型
2.2 灰度拉伸
0,1 设图像数据F 最大值为Fmax 最小值为Fmin
G=Gmin +(Gmax -Gmin )*(F-Fmin )/(Fmax -Fmin )
变换前亮度值
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 全域线性拉伸:
<1 压缩
d-c b-a
=1
既不拉伸也不压缩,与原图一样
>1
拉伸
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 全域线性拉伸:
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 全域线性拉伸:
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 全域线性拉伸:
2.2 灰度拉伸
线性拉伸: 全域线性拉伸:
反色变换:将 原图灰度值翻 转,黑白互换。 可用 图像的最大值图像值 得到