常規影像效果處理方法有哪些

Ⅰ CT後處理功能有哪些

其中主要包括圖像處理技術和圖像測量及汁算技術。測量和計算內容主要包括：CT值、長度、距離、周長、面積、體積(容積)等數據。
改變窗寬窗位也可以呈現不同變化。
1 窗口技術
窗寬窗位的調整是數字圖像後處理工作中的一項常規內容，又是圖像顯示技術中最重要的功能。正確選擇和運用窗口技術是獲得優質圖像和提高診斷率的重要手段。
2 圖像放大、減影和濾過
在圖像顯示中，為觀察微小病變和細微的解剖結構，可採用放大技術。圖像放大有2種形式：一是放大掃描，即縮小掃描野；二是電子放大。後處理中的圖像放大不同於掃描時放大，它是一種電子增強的放大，隨著放大倍數的增加，圖像的清晰度也隨之下降。另外，放大的圖像還需適當調節窗寬窗位，以利於更好地觀察圖像。對感興趣區進行局部圖像放大，常用方法有2種：一是使用游標(+)移到要放大圖像的中心，輸入放大倍數，即可得到相應倍數的放大圖像；二是直接用方框放大，方框越小，圖像放大越大。
減影一般需在2幅圖像間進行，通常選擇一幅圖像作為減影像，另一幅作為被減影像，將2幅圖像相減，即得到有減影效果的圖像。濾過處理可單幅處理，根據濾過的效果不同有平滑、平均、邊緣增強和陰影顯示等。濾過的方法是計算機採用不同的圖像演算法對圖像重新進行處理，以達到某種效果。上述3種方法中臨床上最常用的是圖像放大，通常是為診斷的需要，用以彌補掃描時的某些不足。
3 多方位和三維重組
多方位和三維重組也被作為圖像的後處理，實際上它們都是在橫斷面掃描的基礎上，經圖像後處理後的不同方式顯示圖像的一種功能。一般根據需要，橫斷面圖像可組成冠狀面、矢狀面、斜面或任意曲面的圖形，這被稱為多方位重組。多方位重組的優點是：首先是能夠觀察到特定的解剖結構，其次是能夠幫助確定病變或骨折等的范圍大小，有助於診斷。而其最大的缺點是由於在橫斷面掃描的基礎中重組，其圖像質量受橫斷面掃描圖像質量的影響。在三維重組方式中，通過橫斷面圖像的重組可獲得逼真的、立體感的顯示。這種組建方式和多位重組一樣，都需在薄層掃描的基礎上，才能獲得比較滿意的圖像，通常掃描層厚越薄，重組的效果越好。
目前，採用螺旋CT掃描進行多方位重組有很多優點：
(1)螺旋CT在短時間內的容積掃描，由於時間短被掃部位不易移動和容積數據的採集完整；
(2)螺旋CT可採用較厚的掃描層厚，而重建時可採用最薄的重建間隔，任意多次地回顧性重建，但病人的輻射量不增加。

Ⅱ 人像攝影的影調、色調及構圖等常規技巧

導語： 攝影是一門藝術，會經過三個階段，一是看山是山，二是看山不是山，三是看山還是山。說白了就是打破觀念的過程。下面就是對我人像拍攝的一個觀念轉折，供各位品鑒。

人像攝影的影調與色調

調子影響視覺和情感。人像攝影可以分作高調、低調、一股影調、軟調、硬調五種影調。另外，還可以處理成不同的色調。要掌握各種影調與色調的構成方法。

一、調子對視覺的影響

人像攝影中所說的調子，是影調與色調的統稱。一幅照片上的陰暗變化，是影調的變化，它是由被攝者接受光線的多少以及他本身的反光率形成的。無論在黑白攝影或彩色攝影中，都有這種影調上的變化。比如，一件紅色衣服，如果受到倒光的照射，衣服的受光面與非受光面就形成不同的影調，它們雖然都是紅色的，但受光面的影調亮，非受光面的影調暗。這便是彩色畫面中影調的變化。色調，是指色彩的變化而言，比如，照片是紅樓的色調還是藍青的色調，這是色彩上的差別。一幅人像攝影作品，如果它是黑白的，只有影調的變化，而沒有色調的變化;倘若它是彩色的，則既有影調的變化，又有色調的變化。

人像攝影作品，如果從影調方面來說，可以有高調人像、低調人像、中間調人像。軟調人像、硬調人像這幾種表現形式;倘若從色調的構成來說，又可以是暖調的、冷調的、對比的、和諧的、重彩的、淡彩的等等。這些不同的影調和色調，影響著給觀眾的總的`視覺印象，從而也影響觀眾的思想情感。比如，一幅高調的黑白或彩色照片，就給觀眾一種明快清新的感覺;低調的黑白或彩色照片，能給觀眾一種凝重深沉的聯想;暖調的彩色人像，往往激起興奮歡快的情感;冷調的彩色人像，具有一種肅穆恬靜的象徵……所以，我們在從事人像攝影創作時，在藝術技巧上除了要考慮它的構圖、用光以外，還要注意它的調子在視覺上產生的效果。下面將幾種常用的調子處理技巧作一概括介紹。

二、人像攝影的影調構成

人們通常把人像攝影分成高調、低調、中間調幾種。其實，大家說的“中間調”，並不是指照片由不深不淺的灰調子組成，只是與高調、低調相對而言，照片上仍然有黑、白、灰一系列不同的影調。此外，筆者還認為，在談論人像攝影的影調時，除了亮暗的不同之外，還有影調軟硬之分。實際上，有許多人像攝影作品是用柔和源俄的軟調拍攝的，當然也有用反差大的硬調拍攝者。所以，在本節中闡述人像攝影的影調構成時，按下述幾項分類：

人們通常把人像攝影分成高調、低調、中間調幾種。其實，大家說的“中間調”，並不是指照片由不深不淺的灰調子組成，只是與高調、低調相對而言，照片上仍然有黑、白、灰一系列不同的影調。此外，筆者還認為，在談論人像攝影的影調時，除了亮暗的不同之外，還有影調軟硬之分。實際上，有許多人像攝影作品是用柔和源俄的軟調拍攝的，當然也有用反差大的硬調拍攝者。所以，在本節中闡述人像攝影的影調構成時，按下述幾項分類：

1、高調人像

高調人像的特點是畫面的影調構成以亮調子為主，盡量避免或少用暗調子。具體地說，黑白人像的影調組成應以白、淺灰、中灰影調為主;彩色人像的影調組成應以白色、明度高的淺色和中等明度的顏色為主。至於較深暗的調子，無論在黑白人像或彩色人像中都應盡量避免，或盡可能少用，使被攝者的形象在拍出的照片上整個呈現亮影調，沒有明顯的陰影，更沒有投影，顯得潔凈、明朗、柔和。

在攝影室內用燈光拍攝高調人像，除去被攝者要穿白色或淺淡的服裝並用淺色的背景以外，布光時要以順光為主。用一盞燈放在照相機正後方，或用兩盞功率相同的燈緊靠照相機的兩側，從照相機方向將光線投向被攝者。這樣，可以把照明光線產生的陰影和投影減少到最低限度。經過這樣做之後，被攝者的兩側往往還難免調子太深，還要在被攝者兩側與照相機形成90度夾角的位置分別放置兩盞功率較小的散光燈，把影調太深的部位照亮一點，使被攝者各部位的亮度比較均勻。但是，被攝者側面的輪廓又要比被攝者正面的影調稍暗一些，顯出被攝對象的邊沿。同時，也可以在被攝者上方布置一盞“發燈”，修飾被攝者頭發的影調或向上的輪廓部分。

高調人像照片的背景要明亮、干凈、均勻，但最好又保留一點淺淡的層次，以便襯托出被攝者更亮的部位。背景可以用兩盞散光燈從左右兩側均勻照明，它的亮度可以控制在超出被攝者面部亮度兩級至兩級半。曝光時要以被攝者面部的亮度為基礎，讓面部曝光過半級，再現為較淡的影調。

如果在室外自然光下拍攝高調照片，要利用陰天或霧天的散射光線，並要故意增加一級曝光，使底片的密度稍大一點。

2、低調人像

低調人像的特點和要求正好與高調人像相反，它的影調構成以暗調為主，盡量避免或少月亮調子。黑白人像的影調組成應以黑、深灰、中灰影調為主;彩色人像的影調組成以黑色、明度低的深色和中等明度的顏色為主。低調人像照片，能使被攝者的形象顯得深沉、凝重。

在照相室內拍攝低調人像，被攝者應穿深色服裝，並使用深色背景。布光時，一般採用倒逆光或側光，使被攝者面部的陰影大一些，光比可以控制在 1：4--1：6，依照被攝者面部亮面的亮度曝光，使亮面再現為中等明暗的影調，或者比中等明暗略暗的影調，陰影部分再現為暗調。個別的低調人像也有用順光拍攝的，不過曝光量要少，以便將面部再現為暗調。

低調人像的背景，不用燈光照明，讓背景呈現全黑的影調。

3、一般影調人像

一般影調人像的特點與要求是大家比較熟悉的。它不像高調人像那樣以淺談的影調為主，也不像低調人像那樣以深重的影調為主，而是在照片上可以包含深的、中等的、淺的各種影調，因此，它的影調構成特點既不傾向於明亮，又不傾向於深暗，而是一般印象;給人們的視覺感受既不偏於輕快，又不偏於凝重。在通常情況下，我們拍攝的人像照片，屬於這種影調。

4、柔調人像

柔調人像的特點是畫面的影調配置比較朦朧，而且多半是用中等明暗的調干(在黑白照片上是灰影調;在彩色照片上是中等明暗的色調)去描繪被攝者的形象，亮調子較少，深暗的調子更是少用或不用。它給人們的視覺感受是比較輕盈、明快，有一種清淡、愉悅的感受。

這種柔調人像的拍攝技巧是，盡量運用散射的柔和光線，而且光比要小，要避免畫面中出現明顯的深色調子。要瞄準中間影調的部位測光，並根據它的反射亮度曝光。同時，拍攝過程中常常在照相機鏡頭上加用柔光鏡。柔光鏡不僅可以使畫面的調子柔化，也能使影調進一步變淺。

5、硬調人像

硬調人像的特點與柔調人像恰恰相反，它主要是運用明暗兩極的影調(比如黑白照片上的黑調子和白調子)構成影像，光比大，而中間調子很少。這種影調處理方法常常用來表現被攝者處在明亮的照明光線之下，或者採用日光拍攝時表現一種暑熱的感覺。在曝光技巧上，要分別測量被攝者臉部亮面和陰影的亮度，然後折衷曝光。或者根據臉部亮面與陰影的綜合亮度曝光。

硬調人像雖然有以上造型效果，但由於它對於被攝者皮膚的質感表現不充分，所以除了特殊需要時，一般不採用。

三、人像攝影的色調設計

人像攝影作品，除了它的影調可有不同的處理方案以外，其色調也可由攝影者進行設計，以便使照片上表現出一定的色彩調子，用色彩對於人的情感作用去感染觀眾。這里，從戶外人像與照相室人像兩種情形分別闡述。

對於拍攝戶外人像來說，設計照片的色調似乎不如照相室人像來得方便，但並非沒有辦法。首先，被攝者服裝的色調可以由攝影者挑選，比如，究竟要暖調的還是冷調的服裝，或者其他色調的服裝?其次，背景的色調可以由攝影者挑選，比如，背景要與服裝對比還是與服裝和諧?再次，如果有必要，你還可以選用低角度的暖調子陽光來照明人物或者被攝者的輪廓。總之，只要開動腦筋，處理方法是有多種多樣的。

如果拍攝照相室人像，進行色彩設計就更方便了。你可以選擇服裝的色調以外，能夠更方便地選擇背景的色彩，還可以在照明燈具上加用有顏色的燈光紙，改變光源的色彩，甚至用不同的色光去修飾一幅畫面，可以大大豐富色彩表現手段。

1、暖調設計

在色彩學上，把色彩分為暖色、冷色、中間色。紅、橙、黃以及那些以紅、橙、黃為主要成分的色彩，稱作暖色;藍、青以及那些主要含有藍、青成分的色彩，稱作冷色;綠和紫稱作中間色。由此可知，欲求暖調的色彩設計效果，可以利用紅、橙、黃等暖色或者主要含有這些色彩成分的色調，給觀眾暖色所具有的熱情、愉悅等情感聯想。

2、冷調設計

用藍、育或者主要含有藍、青成分的色彩構成人像攝影畫面。會得到冷調效果，給人們恬靜、閑逸等等情感聯想。

3、中間調設計

綠色和紫色是中間色，黑、白、灰在色彩學上稱做‘稍色”，也叫“非彩色”、“無彩色”，它們只有“濃度”，沒有“彩度”。

4、對比色設計

色彩的對比形式很多，有冷暖的對比、補色的對比(紅與青、綠與品、藍與黃是互補色)、鮮晦的對比等。凡是有對比慣征的色彩共同出現在一幅人像攝影中，必然給觀眾一種強烈的色彩效果，留下深刻的視覺印象。

5、和諧色設計

不用對比色彩，而是將一些比較臨近的色彩安排在一幅畫面中，或者用黑、白、灰這些“消色”去調和某些色彩，會得到色彩和諧的效果，使觀眾看上去感到舒展、安詳、平靜，也是人像攝影中常用的一種色調設計方法。

6、重彩設計

重彩設計是用純度很高廳又鮮艷的色彩去構成畫面，使觀眾受到強烈的色彩刺激，留下深刻的色彩印象。這種設計方法，適宜用很濃的大塊色彩，才能收到重彩效果。

7、淡彩設計

與重彩設計相反，淡彩設計要用淺談的、明度較高的色彩構成畫面，如淺黃色、淺紅色、淺藍色等等，給觀眾一種輕快、淡雅的感受。淡彩畫面有些近似高調，但比高調彩色畫面的調子略重一點。

Ⅲ 電影鏡頭中運動畫面的處理方法有哪些

需要留意是對象的運動可以是三維的，XYZ軸三個方向的運動可以讓空間顯得更飽滿。如下圖：阿甘的母親面對攝影機走動軌跡的一個分析(這是影片第10:20秒開始的一個鏡頭，其實這不是最好的例子因為攝影機還是有所運動)
這種方式的運動雖然鏡頭沒太大動作，但通過演員的走位設計讓畫面顯得豐富。人的走入走出，走近走遠，運動方向都可以用來製造動感。
方式二：以攝影機的運動為主
攝影機在空間中運動的可能性是非常大的，它可以藉助三角架，軌道，升降機，或人的身體進行各種軌跡的運動。這種運動方式更容易去交待事情，可以很好地控制觀察的順序。單從畫面上看，如果你嫌攝影機前進太簡單，可以同時加一個搖攝，並再用升降機升高。當然運動並不是越復雜越好。
方式三：攝影機和對象的同時運動
前兩種方式常被結合起來，以創造更為流暢而豐富的影像。這種運動需要更為精心的場面調度的設計與控制。它常常帶有這樣一個特點：鏡頭中出現不同的角度與景別，產生各種層次的縱深效果。

Ⅳ 醫學影像技術有哪些

1、血管攝影：是用x光照射人體內部，觀察血管分布的情形，包括動脈、靜脈或心房室。

2、心血管造影：將造影劑通過心導管快速注入心腔或血管，使心臟和血管腔在X線照射下顯影。

3、乳房攝影術：是利用低劑量的X光檢查人類（主要是女性）的乳房，它能偵測各種乳房腫瘤、囊腫等病灶，有助於早期發現乳癌。

4、核磁共振成像：通過外加梯度磁場檢測所發射出的電磁波，據此可以繪制人體內部結構。

5、醫學超音波檢查：運用超聲波的物理特性，從而對人體軟組織的物理特性、形態結構與功能狀態作出判斷的一種非創傷性檢查方式。

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醫學影像技術的挑戰：

1、現代人健康意識的覺醒，人口結構老齡化，醫學影像支撐臨床精準診斷的價值不斷增大，這些因素都導致影像檢查需求激增。

2、巨大的需求使得醫學影像投入、空間、運營等成本不斷增加。龐大的工作量對於醫生的腦力與體力都是嚴峻的挑戰，誤漏診或不可避免。

醫學影像技術的機遇：

AI在醫學影像領域的應用比較成熟，前景廣闊。人工智慧在胸部影像、神經影像、骨肌影像、心血管影像、乳腺影像、大血管影像、影像結構化報告等臨床領域應用不斷發展。

參考資料來源：網路-醫學影像

Ⅳ 遙感圖像處理

遙感圖像處理是指對遙感探測所獲取的圖像或資料進行的各種技術處理。處理的目的是使遙感圖像或資料更加適用於實際應用。圖像處理中，輸入的是質量較低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像。主要是對原始圖像復原的恢復處理和為使圖像更加清晰，目標地物更為突出明顯，便於信息提取和識別的圖像增強處理以及進行自動識別和信息提取的分類處理。從處理方法上，主要有光學處理和計算機數字圖像處理。原始圖像復原的恢復處理一般由衛星地面站完成，而在現有的條件下自動識別往往並不十分理想，所以這里的遙感圖像處理主要是指圖像增強處理和信息提取處理。

遙感圖像處理的首要任務是對遙感數據的選擇及其時相選擇，因為遙感數據及其時相往往對影像的判別產生直接的影響；其次是根據任務和目標進行波段組合的優化選擇；最後是確定遙感圖像處理和信息提取方法，方法選擇得當，就可以少走彎路或不走彎路，方法選擇不當，信息提取就如同大海撈針一樣難。

本次遙感圖像處理的軟體主要運用了加拿大PCI公司開發的用於圖像處理、幾何制圖、GIS、雷達數據分析以及資源管理和環境監測的多功能軟體系統PCI和自主開發的TM找礦弱信息提取系統等軟體。

本節主要針對項目工作區范圍的遙感影像的計算機數字圖像增強處理的基本原理和方法作簡要介紹，不對遙感圖像預處理（系統誤差校正、大氣校正、幾何圖像校正）進行說明。

7.1.1 TM遙感圖像的選取

由於陸地資源衛星TM信息源在資源綜合調查中，具有明顯的技術與經濟優勢。表現在進行各種處理（數字、光學）潛力大，波段組合能力強，成圖幾何精度和分類幾何精度高，地學綜合信息豐富，價格適中，所以就性能價格比而言，以TM遙感信息源為優。同時也對部分區域的SPOT（10 m、5 m）圖像進行了處理分析。

本地區的氣候是屬於暖溫帶大陸性季風型，一年中四季變化比較明顯，夏季植被覆蓋率較高，不利於對礦產地質綜合信息的研究，同時植被覆蓋率高也不利於對遙感圖像的計算機處理和信息提取。因此，對本研究工作來說，首先要避開夏季，其次要考慮地面裸露程度及與遙感圖像時相的一致性，一般應選擇在4月或10月，因為這時植被剛剛出露或者已經枯萎，4月份山區作物種類較單調，甚至還沒有作物萌芽，而10月份秋季作物已經收割，植被多已枯萎，地面覆蓋相對較低，為此我們選擇了1998年4月和2000年10月的影像資料作為本次圖像處理的重點。

7.1.2 遙感（RS）圖像處理的過程分析

遙感數字圖像處理的過程就是幾何、輻射校正、信息定量化、信息復合、圖像增強、信息特徵提取、圖像分類等一系列圖像處理和分析技術研究，為各類型區的遙感綜合調查提供優質圖像的過程。

數字遙感圖像處理的一般過程為：

創新思維與找礦實踐

遙感圖像預處理包括了遙感圖像輻射校正和幾何校正兩大部分。鑒於預處理是遙感圖像處理的公共部分，基於篇幅所限不再贅述。

7.1.3 遙感圖像增強處理方法研究和選擇

圖像增強是改善圖像視覺效果的處理。當分析遙感圖像時，為了使分析者能容易確切地識別圖像內容，必須按照分析目的對圖像數據進行加工，目的是提高圖像的可判讀性。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

遙感圖像增強的實質就是把圖像灰度的微小差異，人為地予以擴大（或者賦予不同的色彩），目的在於提高人們對圖像的分析判斷能力。由於對其增強效果缺乏一個統一的評價標准，因此，須結合具體增強要求，選擇圖像增強的方法，並通過反復試驗、調整和觀察，達到滿意的增強效果。

雖然遙感圖像處理方法多種多樣，我們在工作中也試驗了多種方法，經過篩選和分析研究，結合本次工作實際情況，主要應用了以下幾種方法：

7.1.3.1 比值處理

比值處理採用高質量比值功能，使比值圖像得到拉伸，有效地消除了地形影響，使陰影區的結構得到顯示。處理出來的圖像色彩豐富，既保留了原有地貌特徵，又突出了線環構造，為隱伏岩體和半隱伏岩體的研究提供了更為直觀可靠的資料，立體感得到增強，陰影區結構清楚。

同一地區不同波段（兩個波段或幾個波段組合）對應像元亮度值相除，用所得新值構成一幅比值增強圖像。目的是擴大相鄰兩個像元的差別，框圖如下：

創新思維與找礦實踐

在一張比值圖像上，灰階中最黑和最白的色調代表兩個多光譜波段間光譜反射率的最大差異值。最黑的色調代表比值的分母大於分子。反之，最白的色調代表分子大於分母。

基本比值：兩個波段的數值相比

公式中：a、b為調節參數；

設a=1，b=0

則每一條斜線的斜率就是一個亮度值。一個點的比值相當於該點和原點的連線與水平軸夾角的正切（比值法的涵義如圖7-1）。

圖7-1 比值法涵義

作用：① 擴大不同地物亮度值的微小差別；② 消除地形影響（比如陰坡和陽坡的影響）；③ 識別和區分蝕變礦物。

下面是本次工作中主要運用的比值和目的：

TM3/1識別褐鐵礦化，在圖像上呈亮色調；赤鐵礦化，在圖像上呈暗色調。

TM5/4區分植被與無植被覆蓋的土壤和岩石，植被發育區呈暗色調。

區分不同種類的特徵礦物：

TM5/4≥1.0雲母和黃鐵礦；

TM5/4≤1.0明礬石和石膏；

TM5/4≈1.0方解石和粘土礦；

TM7/4≥1.0雲母；

TM7/4≤1.0明礬石和石膏；

TM4/3，識別植被和褐鐵礦化岩石，植被發育區呈亮色調，褐鐵礦化岩石呈暗色調；

TM5/7，識別含羥基礦物、硫酸鹽和碳酸鹽岩的含水化合物，由於這些礦物在2.2（TM7）處的吸收谷，其TM5/7值很大，在圖像上呈亮色調。但植被的TM5/7值也很大，需要用其他方法加以區分。

比值可分為大於1和小於1兩大部分，反映波譜特徵差別的強弱是不一致的，即在大於1的部分反差較大，在小於1的部分反差很小，實際上是被壓縮了。在比值處理過程中，通過自主研發的TM弱信息提取系統的處理，在該系統中增加了一個擬合放大的功能，可以根據需要進行不同比例的放大。基本上解決了比值結果有可能被壓縮這一問題。

7.1.3.2 主成分分析處理

主成分分析（或稱為主組分變換，數學上稱之為K-L變換）是遙感圖像增強和信息提取中用得最多的線性變換，它是在統計基礎上的多維正交線性變換，是對原波段圖像進行波譜信息的線性投影變換。在盡可能不減少信息量的前提下，將原圖像的高維多光譜空間的像元亮度值投影到新的低維空間，減少特徵空間維數，達到數據壓縮、提高信噪比、提取相關信息、降維處理和提取原圖像特徵信息的目的，並能有效地提取影像信息。它可使原來多波段圖像經變換後提供出一組不相關的圖像變數，最前面的主分量具有較大的方差，包含了原始影像的主要信息，所以要集中表達信息，突出圖像的某些細部特徵，可採用主分量變換來完成。

對工作區的遙感圖像的6個波段TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7進行了主成分分析，以主成分分析後的第一分量為基礎解譯圖像，參考其他分量圖像進行遙感解譯。

7.1.3.3 反差擴展（主要是線性拉伸）

反差擴展是一種通過拉伸或擴展圖像的亮度數據分布，使之占滿整個動態范圍（0～255），以達到擴大地物之間亮度差異，分出更多亮度等級的一種處理技術。

例如：原始的一幅TM圖像，亮度范圍集中在10～100范圍內，我們可以將其擴展到0～255，擴大了相鄰亮度值之間的差別，提高了分辨能力（但不能增加亮度等級）（圖7-2）。

圖7-2 線性增強前後對比

反差擴展的原理是：在反差擴展中，輸出的像元值y，是輸入的像元值x的函數：y=f（x）0＜y＜255

這個函數可以是線性的，也可是非線性的。本次主要應用的是普通線性擴展。如果用直線方程來擴展圖像，就是y=f（x）

斜率=45°，即y=x，無變化；

斜率＜45°，如 y=1/2x，壓縮；

斜率>45°，如 y=2x，擴展。

創新思維與找礦實踐

d_min，d_max分別代表輸入的最小和最大值。

①原來圖像的最小和最大值。

②人為規定最小和最大值。

此時，

這就是說把區間〔a，b〕以外的像元值分別壓縮為0及255。

③給定要舍掉的像元數百分比，小於此百分數的值均捨去，由程序來確定d_max和d_min。

反差處理貫穿於整個圖像處理過程。根據實際情況對不同的處理結果均進行了反差處理（主要是普通線性拉伸處理）。

7.1.3.4 反色（又稱為反相）處理

反色就是形成底片效果。反色有時是很有用的。反色的實際含義是將R、G、B值反轉。若顏色的量化級別是256，則新圖中的R、G、B值為255減去原圖的R、G、B值。這里針對的是所有圖，包括真彩圖、帶調色板的彩色圖（又稱為偽彩色圖）和灰度圖。

本次反色處理主要是針對主成分分析的幾個分量進行的。主成分分析結果仍然是灰度圖，而灰度圖又是一種特殊的偽彩色圖，只不過調色板中的R、G、B值都是一樣的。由於點陣圖中的數據只是對應調色板中的一個索引值，所以只需要將調色板中的顏色反轉，形成新調色板，而點陣圖數據不用動，就能夠實現反轉。由於主成分分析結果的6個分量中，每個分量圖像如果不進行反差處理（主要是線性拉伸），圖像均較暗，根據處理後的結果顯示，水體為黑色，其灰度值大約在0～20，而山體的灰度值多在50～100之間，盡管對其進行了拉伸處理，仍不理想。為了比較准確地區分圖像，提高判讀解譯的准確性，降低解譯時間消耗，所以對反差處理後的結果又進行了反色處理。

7.1.4 信息提取處理

信息提取主要是針對影像的光譜特徵、空間（幾何）特徵和紋理特徵的提取，它是圖像增強處理後的對圖像的繼續處理。

（1）光譜特徵：可提取顏色或灰度或波段間的亮度比等目標物的光譜特徵，例如Landsat7有7個波段，根據某類地物的光譜特徵，採用特定的比值可將其突出出來。

（2）空間（幾何）特徵：把目標物的形狀、大小、或者邊緣，線性構造等幾何性特徵提取出來，例如把區域斷層明顯突出出來。

（3）紋理特徵：是指周期性圖案及區域均勻性等有關紋理的特徵。根據構成圖案的要素形狀、分布密度、方向性等紋理進行圖像特徵提取的處理叫做紋理分析。

本次工作區的遙感影像信息特徵提取主要是在PCI軟體、TM弱信息提取系統（自主開發）等軟體中進行初步工作，最後通過目視解譯和計算機自動解譯相結合來完成的。

Ⅵ 遙感影像的處理效果

通過對獲取的研究區遙感圖像進行幾何精校正、遙感圖像的降噪處理、遙感圖像的增強處理、遙感圖像的彩色合成、遙感圖像的邊緣增強等技術處理，獲得以下應用效果。

（1）小波變換圖像雜訊處理結果

運用小波變換對遙感圖像雜訊處理，用以上演算法對研究區遙感圖像進行消噪處理。按文中方法處理效果如下圖3-17所示：

圖3-22 研究區遙感地質解譯略圖

Q—第四系；P—二疊系；C₁b—下石炭統包古圖組；C₁t—下石炭統太勒古拉組；C₁x—下石炭統希貝庫拉斯組

基於Canny演算法的邊緣檢測技術，通過在中亞包古圖地區的試驗可知，對經過針對性預處理後的遙感影像進行該方法的線形體信息提取是成功的（見圖3-20b）；通過對線形體的統計特徵分析即線形體等密度分析，可以識別出研究區內的一級斷裂-達拉布特大斷裂的大體位置及走向；對線形體的等密度圖分析可知研究區內發育有較多環形構造，岩株發育顯著；得出研究區內主要地層邊界位置。最後結合已知地質資料，採用遙感岩性識別技術得出研究區內的遙感地質解譯圖，加深了我們對研究區地質情況的進一步認識，為下一步地質工作奠定了基礎。

但無論哪一種邊緣檢測演算法在解決一定問題的同時都存在不同類型的缺陷。邊緣檢測作為視覺的初級階段通常被認為是一個非良態問題，很難從根本上解決。因而，尋求演算法簡單、能較好解決邊緣檢測精度與抗噪性能協調問題的邊緣檢測演算法成為首選。本文所提出的方法也僅僅是在該領域進行一點探索性研究，還有許多不足之處。比如偽地質邊界的剔除處理，帶有很大的主觀臆斷。這些都需要今後對其進行進一步的完善。

Ⅶ 遙感影像預處理及影像制圖

    遙感影像在成像過程中受太陽高度角、大氣狀況、地球曲率、地形起伏、感測器自身的性能等因素影響，存在明顯的幾何和輻射畸形。在對遙感影像進行信息提取和定量分析之前，需要對其進行預處理，主要包括:幾何校正、輻射校正、遙感圖像處理和影像制圖。經過預處理的影像，需經過圖像處理及影像制圖，再用於遙感解譯。

       原始遙感影像通常存在嚴重的幾何變形，這種幾何變形一般分為系統性和非系統性兩大類。系統性幾何變形是有規律和可以預測的，因此可以應用模擬遙感平台及遙感器內部變形的數學公式或模型來預測。非系統性幾何變形是不規律的，可以是遙感器平台高度、經緯度、速度和姿態等的不穩定，以及地球曲率和空氣折射的變化等，一般很難預測。

      遙感影像幾何校正的目的主要是消除影像上的幾何變形，使影像能與實地在空間位置關繫上准確對應起來。一般校正的內容主要包括：系統幾何校正，投影變形校正和幾何精校正。其中，系統幾何校正和投影變形校正主要由地面接收站在向用戶提供資料之前，已經按照常規的處理方案結合影像同時接收到的有關運行姿態、感測器性能指標、大氣狀況、太陽高度角等數據對該幅影像的幾何畸變進行了幾何粗校正。而對於廣大影象用戶拿到的影像數據，所要真正做的幾何校正是幾何精校正，也就是在保證精度達到要求的條件下，利用一定的數學模型將影像轉換到所需要的投影下，這樣就能使影像和其他具有相同地理參數的同地區數據在空間位置上相匹配。

      幾何精校正通常採用多項式法進行校正。該方法機理是通過若干控制點，建立不同影像間的多項式空間變換和像元插值運算，實現遙感影像與實際地理圖件間的配准，達到消減及消除遙感影像的幾何畸變的目的。

1.1.1 地面控制點的選取及多項式校正模型

1. 地面控制點的選取

      選取控制點是為於建立影像上像素點與實際地物同名點或地圖上對應點之間的對應關系，要求對控制點的選取數量要足夠多，精度也要有一定的保證。控制點的精度和選取的難易度與影像質量地物特徵及影像空間解析度密切相關，這是幾何校正中最重要的一步。地面控制點選取的原則如下：地面控制點在影像上有明顯的、清晰的地別標志，如道路交叉點、河流岔口、建築物邊界、農田界線；地面控制點上的地物不隨時間而變化，以保證當兩幅不同時段的影像或地圖在進行幾何校正時，可以同時識來；在沒有做過地形校正的影像上選控制點時，應在同一地形高度上進行；地面控轉應當均勻地分布在整幅影像內，而且要有一定的數量保證。

2.多項式校正模型

      控制點選擇好之後，要分別計算控制點在基準影像和待配准影像上的像元坐標或相應的地理坐標。然後選擇合適的坐標變換函數（即數學校正模型），建立基準影像和待配准影像之間的坐標對應關系式，通常又稱為多項式校正模型。對於一般的幾何校正，可以使用一次線性多項式校正模型，對於精度要求較高的可以使用二次或三次多項式校正模型。對影像進行多項式校正的目的是對待配准影像的像元坐標進行重新定位，使其與基準影像的坐標相對應。

1.1.2 影像重采樣

      重新定位後的像元在原影像中的分布是不均勻的，即輸出影像像元點在輸人影像中的行列號不是或不全是整數關系。因此，需要根據輸出影像上的各像元在輸入影像中的位置，對原始影像按一定規則重新采樣，進行亮度值的插值計算，建立新的影像矩陣。

 常用的內插方法包括：

      ①最鄰近法，是將最鄰近的像元值賦予新像元，如將原影像中某像元的亮度值賦給輸出影像中對應的帶陰影的像元。該方法的優點是輸出影像仍然保持原來的像元值，過程簡單，處理速度快。但是該方法也有局限性，即該方法最大可產生半個像元的位置偏移，可能造成輸出影像中某些地物的不連貫。

      ②雙線性內插法，是使用鄰近4個點的像元值，按照其距內插點的距離賦予不同的權重，進行線性內插。該方法具有平均化的濾波效果，邊緣受到平滑作用，從而產生一個比較連貫的輸出影像。其缺點是破壞了原來的像元值，在之後的波譜識別分類分析中，會引起一些問題。

      ③三次卷積內插法，是使用內插點周圍的16個像元值，用三次卷積函數進行內插。這是三種重采樣方法中較為復雜的一種，它對影像特徵邊緣有所增強，並具有均衡化和清晰化的效果，但是它仍然破壞了原來的像元值，且計算量較大。

      影像重采樣不僅是在幾何校正中重要的一步，而且在一些圖像處理中也是需要的，如在對不同時段、不同空間解析度影像之間，以及與GIS中其他數據進行配准和不同層之間復合。

      國內外對大氣校正的研究有許多成果，主要是採用不同的校正模型來處理，主要包括如下方法：

      ①圖像特徵模型法：這是一種相對的大氣校正法，不需要測量實際的大氣環境情況及實際地面光譜，僅僅是利用遙感影像所包含的信息，如一些植被指數運算可以部分消除大氣影響，以及暗目標法等。一般只適用於小范圍，並且處理後的影像存在不同的雜訊，效果不是很好。

      ②統計模型法：即利用遙感影像上選定的地物的灰度值和相應成像時間實地所測的地物反射光譜值，建立統計模型，計算校正量來對整幅影像進行校正。該方法需要成像時的實測光譜數據，對於以往沒有實測數據的歷史影像和實地條件困難無法進行實測的影像數據，不能用此方法來校正。

      ③理論模型法：主要利用大氣輻射傳輸理論建立方程，建立大氣改正模型來校正大氣干擾。該方法基於嚴密的物理模型，是一種絕對大氣校正方法。

1.3.1 遙感圖像融合和增強

1.遙感圖像融合

      圖像融合是通過一種特定的演算法將兩幅或多幅圖像合成一幅新圖像。多源遙感影像數據所含有的信息具有合作性、互補性，以及影像數據的冗餘性。為了更加合理、有效地利用數據的信息，遙感圖像融合能使分別具有一定空間解析度、波譜解析度和時間解析度的一組圖像數據全部納入統一的時空內，構成一組新的空間信息，融合成一幅新的圖像，彌補了單一信息的不足，達到了多種信息資源的相互補充，改善了目標識別的視覺效果，提高了綜合分析的精度。

2.遙感圖像增強

      遙感圖像增強的目的是突出相關的主題信息，提高圖像的視覺效果。常用的圖像增強方法包括：圖像反差調整、圖像平滑、圖像銳化、多光譜圖像四則預算等。

1.3.2 圖像鑲嵌和影像制圖

1.圖像鑲嵌

      當工作區域涉及不同景數據時，影像制圖過程中必須進行鑲嵌處理，鑲嵌處理過程實質是一個在數據重疊范圍內的配准和色調調整的過程。應根據圖幅分布情況，選出處於工作區中心部位的一幅圖像作為鑲嵌的基準像幅，其他圖像以此為基準依次准近到遠進行鑲嵌。

（1）圖像幾何配准

      對要鑲嵌的圖像進行精確配准，使它們處於同樣的空間坐標系統之下。一般採用在圖像之間利用控制點進行配准，另外再使用同名點進行配准，即依據兩景數據上的同名量數據配准到另外一景數據的過程中，使兩幅圖像重疊部位幾何上更趨於一致。

（2）相鄰圖像顏色匹配

      針對一定方法對相鄰圖像進行顏色匹配，使不同時相的圖像在顏色上相互協調致。為了使建立的顏色匹配方程更准確，所選的用於相鄰兩圖像色調匹配、調整的共同區域要盡可能大，選擇有代表性的區域用於色調匹配。在遙感圖像上有時會有雲及各種雜訊，在選擇匹配區域時要避開這些區域，否則會對匹配方程產生影響，從而降低色調匹配的精度。採用不規則的多邊形（而不是簡單的矩形）來界定用於建立色調匹配方程的圖像區域。這樣既可避開雲、雜訊，又可獲得盡可能大的、有代表性的圖像色調匹配區域，以便均衡化鑲嵌後輸出圖像的亮度值和對比度。相鄰圖像顏色匹配處理過程中要滿足「先整體後局部，逐步對地物細節調整」的原則。

（3）重采樣

      重采樣是從高解析度遙感影像中提取低解析度影像的過程。重采樣可以提高圖像處理效率，常見的重采樣方法有最鄰近像元法、雙線性內插法及雙三次卷積法等。在正射糾正過程中要准確地應用重采樣方法，同時應確保影像糾正的像素大小和重采樣方式滿足項目成圖和項目本身要求。

4）單景影像處理

a.去雲霧

      衛星影像雲霧的存在會對影像的判讀產生影響，可選擇合適的演算法或者用不同時相的影像替換的方法進行去雲霧處理。

b.去陰影

      陰影區域可以通過人眼確認其范圍，在陰影區范圍內進行亮度和對比度的局部調整可以去除陰影。處理後的陰影區域和非陰影區域的色調和亮度值會有一定程度的差異，因此需要對整張影像進行適當的亮度及對比度的調整來過渡，以達到良好的視覺效果。

c.偏色處理

      一般要處理的影像是選取多光譜中的R（紅）、G（綠）、B（藍）通道進行合成從而生成的彩色影像。在RGB色彩系統中，每個通道都有0到255共256種亮度值，而三個通道的值混合後（256×256×256）就能夠產生大約1677萬種顏色，應通過對不同通道的亮度值進行調整達到地物的真實色彩。

d.多景影像一致性調整

      當一景影像的顏色調到了最真實的色調後就可以將其他影像的色調向其靠攏，這一過程較為復雜，需要反復嘗試積累經驗。

e.鑲嵌接邊

      （1）設定合適的羽化值。走鑲嵌線時應選擇合適的羽化值，一般同軌影像間差異較小，其羽化值也應比異軌影像選擇的羽化值小。

      （2）走鑲嵌線。多幅影像的拼接時應使質量好的影像壓蓋質量差的影像，新影像壓蓋舊影像，其拼接後幾何接邊常常會產生很明顯的硬接邊，走鑲嵌線可以消除影像拼接後接邊線明顯的問題，但應注意鑲嵌線要盡量避開道路、河流等地物，如果不能避免則應增大羽化值。

2. 影像制圖原則

（1）影像必須層次豐富、顏色均勻、反差適中、清晰、不變色。

（2）影像圖上隨機抽取地物點的平面位置中誤差不大於+0.5mm，特殊情況下不大於+0.75mm。

（3）圖廓線的實際尺寸和理論尺寸的絕對值不應該超限，展點圖邊長0.15mm，對角線0.20mm，影像原圖邊長0.20mm，對角線0.30mm。

（4）製作彩色影像圖應選擇3個或以上的多光譜波段影像，波段之間配准誤差不大於0.2mm，圖像套合誤差不大於0.3mm，製作彩色遙感影像圖要求選擇全色波段或根據需要選擇一個波段的影像。

Ⅷ 術前常用的影像學檢查方法，都會有哪些

我曾經做過好幾次手術，有過相關的經驗，和大家分享一下術前常做的檢查，有X光檢查，彩超檢查， CT掃描，核磁共振，心電圖等。

X光檢查

這是大家都熟悉的影像檢查方法， X光檢查也就是我們俗稱的拍片，這是一種輔助檢查的方法，通過檢查，了解病灶的位置，這是最基礎的影像學檢查治療，價錢很便宜，普通大眾都可以接受。

CT檢查

CT檢查相對X光檢查更加准確，更加深入，價錢也會相對貴一些，會對心臟，肺部做CT檢查。 CT檢查的項目很多，因為很多種，平掃CT，還有加強CT等等，醫生開具這些檢查項目，會根據患者的病情，以及患者的經濟條件給患者開具檢查報告單。

彩超檢查

心電圖檢查能夠非常清楚的了解心臟的跳動規律，也能直接診斷是否得了冠心病。這些影像檢查都要認真對待，如果發現了問題，就要積極配合醫生進行治療，身體健康是自己，只要多關愛一點自己，生活就會越來越快樂。

Ⅸ 圖像增強處理

近年來,數字圖像處理發展迅速,各種增強的方法層出不窮。以下僅介紹對地質應用較為有效的幾種方法,其他方法可參考已出版的遙感數字圖像處理的著作^[3,4]。

(一)反差增強

數字圖像,從理論上講,亮度取值范圍可從0-255,但實際圖像由於成像系統的特性、成像時的光照條件、以及像幅范圍內地物間輻射差異的大小等各種原因,常常使大部分像元的亮度集中在比較窄的動態區間,致使圖像的反差較小、色調單一(過「黑」或過「白」),難以從中區分出更多的地物信息,於是,改善和提高圖像的對比度——反差增強,便成了數字圖像增強首先遇到的一個問題。

反差增強也稱反差擴展,或拉伸增強,是一種通過拉伸或擴展圖像的亮度數據分布,使之占滿整個動態范圍(0—255),以達到擴大地物間亮度差異,分辨出盡可能多的亮度等級的一種處理技術。數字圖像的亮度分布,一般可用一幅圖像中不同灰級(亮度)像元所佔的比例——直方圖來表示(圖版25)。圖4-15顯示了一塊佔有8個灰級(0—7)的4×4小圖像的直方圖生成過程。可以看出它實際上是一種亮度分布函數(曲線)。反差擴展歸根到底就是通過改變這種分布曲線來達到增強的目的。

在反差擴展中,輸出的像元值y,是輸入的像元值(原圖像)x的函數:

遙感地質學

按照函數關系的不同可有不同類型的擴展(見圖4-16)。在處理方法上可以分為兩類,一類是使用函數變換對每個像元點進行變換處理,常用於有確定拉伸對象(地物目標)的情況下;另一類是改變像元間的亮度結構關系,即通過直方圖調整改變圖像的亮度結構。下面簡單介紹實際操作中常用的幾種方法。

圖4-15 直方圖製作示意圖

圖4-16 幾種反差擴展

1.線性擴展

將原圖像中像元的亮度按線性關系擴大,亮度擴展的范圍可任意給定,具體應用時可選擇圖4-16A中各種不同的形式。一般來說,對整幅圖像作全面而均勻的拉伸,可用簡單線性擴展(圖版27);當需要對某一灰度范圍進行增強,可採用分段擴展。按給定的分段界限的不同,可擴展直方圖中的任何一部分,但這種方法往往會造成分段點兩側亮度陡變,若分段點選擇不當,還會歪曲地物的波譜特徵,故在實際工作中應慎用。

2.非線性擴展

對原圖像亮度區間的各個部分按非線性關系作不均等擴展。通常是對亮區和暗區分別給以不同的擴展比例。例如,採用對數變換可使圖像的暗區(如大片陰影、大面積植被覆蓋)得到擴展,而亮區受到壓抑;相反,若擴展亮區,則要採用指數變換。在乾旱區,平原、盆地的亮度值普遍偏高,影像單調,經指數擴展,常可從中分出一些層次。此外,還可作正弦、正切等擴展(圖4-16B)。

3.直方圖調整

通過改善圖像的總體亮度結構(直方圖形態)來達到圖像增強的目的。其原理是,以一變換函數S=T(r),作用在原圖像的直方圖P_r(r)上,使之變成具有某種特定亮度分布形態的直方圖P_s(s)(圖4-17),並根據P_s(s)變更原圖像各像元的亮度值。一般來說,這種方法著重於擴展高頻數亮度值之間的間隔,使直方圖中部所包含的地物反差顯著增強,而有利於地質體的區分。常用的直方圖調整方法有直方圖均衡化和直方圖正態化等。圖版28即為直方圖均衡處理的結果。

反差擴展是針對單波段的一種圖像增強處理,使用得當,可明顯改善像質,提高圖像的對比度(參見圖版26和27、28)。在作彩色合成等多波段的增強處理時,一般都要先對各個波段的數據作適當的拉伸,以獲得理想的彩色增強效果。因此,它也是其它增強處理的基礎和先導。從這個意義上說,它還具有預處理的作用。

(二)彩色增強

數字圖像的彩色增強處理也可以有單波段圖像的偽彩色處理和多波段圖像的彩色合成兩個不同的途徑:

1.單波段圖像的偽彩色增強

對於單波段圖像生成偽彩色最簡單的方法是彩色密度分割,其原理與光學密度分割一致,但比光學密度分割靈活、方便,可分割的等級也更細,並且光譜意義也更明確。一個數字圖像系統可以說是性能更優越的彩色等密度分割儀。與光學分割一樣,它對於有著遞變規律的地表景物的顯示十分有效,有時也能顯示出一些細節變化。但在數字數字圖像處理中,它主要是用於檢測單波段圖像的亮度值變化趨勢信息,為後續處理提供參考。

另一種單波段偽彩色處理方法是偽彩色合成。它是對單波段的CCT數據通過加色比例變換函數把黑白灰級變換為紅、綠、藍彩色級,然後再加色合成(圖4-18),生成偽彩色圖像。由於這種圖像能把單波段上不易區分的細微灰度變化映射成不同的色彩,因此比彩色密度分割有更好的快速檢測單波段圖像灰度變化信息的效果。

圖4-17 直方圖調整圖

圖4-18 偽彩色合成示意圖

2.多波段圖像的彩色合成

與光學圖像處理相仿,數字圖像的單波段彩色增強照例不足以揭示多波段遙感中地物在不同波段上豐富的波譜特徵信息。為了發掘多波段數字圖像的信息優勢,提高圖像的解譯判讀效果,同樣可採用彩色合成。其基本的方法原理與單波段偽彩色合成關同,只是紅、綠、藍變換不是對同一波段,而是分別對三個(或二個)波段實施,即由三個(或二個)波段的CCT數值根據設定的波段灰度與彩色之間的變換關系表,直接控制圖像處理系統中彩色顯示裝置的紅、綠、藍三色槍的光強輸出,加色合成顯示在彩色屏幕上,形成彩色圖像(圖4-19);或者以三色依次掃描到彩色膠片上,再印放成彩色像片。目前這類處理不僅可在專用圖像處理機上實現,而且已可在微機上藉助圖像處理板實現,甚至在TVGA圖形卡的支持下通過彩色模擬程序在微機上完成。後者受TVGA卡只能顯示256色的限制,色彩尚不盡豐富,但一般的合成顯示是能勝任的。

與光學處理相比,數字圖像的彩色合成不僅省卻了製作單波段黑白膠片影像的過程,也避免了膠片拷制過程中的信息丟失,而且由於CCT的量化等級高達256級,遠遠高於黑白影像可分辨的灰度變化,因此其色彩層次往往比光學合成要豐富得多;同時,在計算機圖像處理系統中,各個波段的數據可以十分方便地作各種拉伸變換(反差擴展),顯示器上的跟蹤球還可任意調節色彩變化,從而能快速獲得不同增強效果的彩色圖像,比起黑白膠片需要通過影像拷貝來改變影像密度要方便、靈活得多,顯示出更大的優越性。

在數字圖像處理中,彩色合成通常是最常用、最基本,往往也是最便捷有效的增強處理方法。其影像增強的效果與光學合成處理相類似,照例可分為真彩色、似(模擬)真彩色、假彩色等不同的種類;不同的波段一色通道(相當於濾光片)組合方案具不同的色彩及地物增強效果;充分利用地物波譜特徵(曲線),選擇合成方案同樣是取得理想增強效果的關鍵。由於這些內容在光學彩色合成中已有較詳論述,這里不再重復。

尚需指出的是,數字圖像的彩色合成目前已不僅僅針對不同波段進行,而且還可以用不同的數字處理結果(如比值、KL變換的不同分量等)作輸入圖像,獲得全新含義的合成圖像(如比值合成圖像);更進一步,已可以將非遙感的地質信息(如物、化探數據)通過彩色坐標變換(IHS變換)轉換成R、G、B分量,作為輸入圖像,製成多元信息復合的彩色合成圖像。因此如何選擇波段或分量進行彩色合成是一個重要問題。目前常用OIF值作為衡量合成方案優劣的因子,它的基本原理是根據圖像的統計特徵來選定,就理論而言,OIF值越大,則合成方案越佳。

OIF可用下式計算:

圖4-19 數字圖像彩色合成示意圖

遙感地質學

其中Ss為第i波段的亮度標准差,標准差越大,表明該圖像包含信息量越大,rs為合成分量間的相關系數,相關系數越小,表明圖像間的冗餘度越小。

現以某地一個實例說明,先計算TM各波段(TM6波段除外)的標准差,分別為:17.02,10.29,14.04,15.95,31.38,19.36。6個波段間的相關系數如表4-2。

表4-2 TM圖像各波段相關系數表

這樣可以計算出不同合成方案的OIF值:

TM145:32.22;TM345:29.08;

TM457:28.96;TM147:26.97;

Tm245:26.78;TM157:25.42

在實際應用中,直接使用OIF因子,效果不一定理想,還應從應用目的出發,進行波段的選擇。

(三)比值增強

比值增強是最為常用的一種運算增強方法。它是通過不同波段的同名像元亮度值之間的除法運算,生成新的比值圖像來實現的。對於多波段數字圖像,可以有多種不同的比值:

1.基本比值

純以兩個波段的數值相比,故也稱簡單比值。用g_k(k=1,2,……N)代表一個多波段圖像(N為波段數),任一比值圖像可表示為:

遙感地質學

其中,a和b是調節參數。由N個波段可得出的比值數目為P=N(N-1),如TM圖像,除TM₆(熱紅外)之外,共可組成30種比值;

2.和差組合比值

由兩個波段的和與差構成的比值,如:

遙感地質學

3.交叉組合比值

由3個或更多的波段構成的比值。其中分子和分母所包含的波段是不同的,如:

遙感地質學

4.標准化比值

由單個波段與所有波段之和構成的比值,即

遙感地質學

其中,i=1,2……N。如MSS圖像,常使用4、5、7三個波段,則可構成:

遙感地質學

上述四種比值以基本比值和標准化比值更為常用。

比值處理簡便易行,而且對地質信息尤為敏感,因而現今基本上已成為遙感地質研究中廣為應用的例行處理方法之一。其基本功用在於:

(1)能擴大不同地物之間的微小亮度差異,有利於岩石、土壤等波譜差異不太明顯的地物的區分,也可用於植被類型和分布的研究。例如,鐵帽與植被在單波段上不易區分,而通過MSS_5/4和MSS_7/5二維比值分析,明顯區分了出來(圖4-20)。

(2)消除或減弱地形等環境因素的影響。例如,某地砂岩在陽坡和陰坡有不同的亮度,但在MSS_4/5上,比值卻非常接近(表4-3),因此消除了地形的影響(參見黑白圖版29)。

(3)提取與找礦有關的專題信息。例如含羥基的粘土礦物在2.2μm附近存在有強吸收,故在TM₇上為低亮度,而在TM₅上它仍為高亮度,因此TM_5/7常被用來提取與粘土化有關的礦化蝕變信息;再加0.48μm是鐵離子電荷轉移強烈吸收的位置,故用TM_5/1利於提取與鐵礦物有關的信息。

(4)比值合成增強岩性及蝕變岩信息。以若干個比值圖像作為輸入圖像,進行假彩色合成,在輸出的彩色合成圖像上常能有效地增強岩石的波譜信息差異。例如,在我國銅陵地區採用TM₄(R)、5/4(G)、5/2(B),4(R)、5/2(G)、4/3(B)等方案製作的比值合成圖,有效地圈定出了志留系地層、岩體、大理岩化等岩性信息。在河北遷安地區利用MSS的標准化比值製作的合成圖像上區分磁鐵礦石及圍岩也取得好效果。

比值增強生成比值圖像後,原來的獨立波譜意義就不存在了。由此也給它帶來一個很大的缺陷,就是丟失了地物總的反射強度(反射率)信息。例如,暗色的岩石和淺色的岩石之明顯差異也被損失;由於壓抑了地形信息,其作為地質解譯的一個重要標志也被損失。為了彌補此不足,通常採用一個波段的原圖像與(兩個)比值圖像作彩色合成的辦法;此外,比值有可能增加雜訊,而大氣散射也會給比值結果帶來干擾,因此,處理前更要注意做消條帶和大氣校正。

表4-3 不同光照條件下砂岩反射比

(據F.F.Sabins,1977)

圖4-20 比值分布示意圖

(四)卷積增強

地物的邊界及各種線性形跡,通常都表現有一定的空間分布頻率,因此,可以通過空間域或頻率域的濾波對它們進行增強。其中,卷積處理就是比較簡便有效而最常使用的空間濾波方法之一。

與前述幾種增強不同,卷積增強是一種鄰域處理技術。它是通過一定尺寸的模板(矩陣)對原圖像進行卷積運算來實現的。以3×3(像元)的模板為例,其處理過程如圖4-21,

即相當於把模板逐次放在每一個像元上,計算模板元素和對應像元亮度值的乘積和,用數學式可表示為:

遙感地質學

圖4-21 空間卷積

式中,m₁為模板元素值,g_s為相應圖像中各像元的亮度值。f為卷積值,亦就是濾波後(模板)中心像元的輸出值。

增強不同方向的邊界(或線性體),則是按一定的排列方向來分配模板中各元素的權系數。例如圖4-22(a)、(b)、(c)、(d)便是分別對水平(相當於遙感圖像的掃描線方向)、45°、垂直、135°四個方向進行增強的一組3×3模板。改變模板尺寸(5×5、7×7……等等)和板內元的差值可產生不同的效果。一般,模板越大、差值越大,對低頻的粗大構造形跡的增強越明顯,而高頻信息(小斷層、節理裂隙等)增強的幅度越小。模板可設計成不同的增強方向,但模板元素的數目均應為奇數;一般最大為15×15,模板尺寸太大,則其計算量也大,而卷積效果也不一定好。

圖4-22 方向模扳

卷積增強對於突出某一方向的地質體邊界和線性斷裂構造或形跡常具明顯的效果(圖版30),對一些環形構造或線跡也會起到增強的作用,因此在遙感地質研究中被廣泛使用。

(五)K-L變換

K-L變換是多波段遙感圖像變換增強的常用方法之一,通常也稱主組分分析或主成分分析。在數學含義上,它是一種基於圖像統計特徵的多維正交線性變換。經這種變換後生成一組新的組分圖像(數目等於或小於原波段數)是輸入的若干原圖像的線性組合即

遙感地質學

其中,X是原多波段圖像的數據矩陣,矩陣元素為p個波段的像元值向量;Y是輸出的主組分矩陣,即q個組分的像元值向量,一般q≤p;T為變換核矩,通常為由變換波段之間的協方差矩陣所產生的特徵向量矩陣。在p=3,q=4的情況下

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y₁、y₂、y_s按協方差矩陣的特徵值大小依次排序。

從幾何意義上講,K-L變換相當於空間坐標的旋轉。圖4-23表示了一個二維空間坐標變換。圖中X₁、X₂表示兩個波段的像元值,黑點為相應的數據域。K-L變換相當於坐標軸旋轉一個θ角,把數據域變換到Y₁、Y₂的新坐標系統上,即:

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圖4-23表明,K-L變換後,第一主組分(Y₁)取得最大的信息量(可達90%左右),其餘依飲減小。一般情況下,一、二、三主組分基本上已集中了絕大部分的信息,後面組分包含的信息量往往已非常小。因此,K-L變換一個最基本的功能就是,可以在信息損失最小的前提下,減少變數數目、降低數據維數,起到數據壓縮的作用。這對多波段遙感特別有意義,因為它們通常為多變數,數據量也很大(一個TM波段達42兆),隨著波段數越來越多和地面分辨力越來越高,還將更大(所謂「海量數據」)。

一般認為,K-L第一主組分基本上反映了地物總的輻射差異,其它組分則能夠揭示地物的某些波譜特徵。由上圖可以看出,各組分之間互相「垂直」,即不相關。這就使K-L變換還具有分離信息、減少相關、突出不同地物目標的作用。因而,在用K-L不同組分作假彩色合成時,往往可顯著提高彩色增強效果,會有助於岩類的區分。但要注意的是,各組分的地質應用價值不能依它們的排序(即方差的大小)來確定。例如,MSS的K-L變換中,有時第四主組分反而比第三主組分區分岩性的作用更大。

在實際應用中,也常用比值或差值圖像,以及與原圖像合在一起作K-L變換。這對於提取某些專題信息會特別有用的。一個典型的例子是,TM_5/7可提取與粘土化有關的礦化蝕變信息,但植被的TM_5/7比值常常也很高,以致前者的信息往往被淹沒在後者的「汪洋大海」之中,我國南方地區尤甚。然而,TM_4/3恰主要只反映植被信息,因此,當用TM_4/3、TM_5/7作K-L變換,其第一主組分便集中了兩個比值的基值——植被信息,而蝕變信息被分配到第二主組分中,這就把二者分離了開來,進一步在第二主組分中提取蝕變信息(圖42-4),效果便顯著提高。此法已在南方某銀鉛鋅礦區取得了很好的效果。

圖4-23 兩個波段(或其他變數)情況下的主組分變換

圖4-24 我國南方某地蝕變帶信息提取的程序框圖

與KL-變換相類似的另一種線性變換方法是近年來發展起來的K-T變換。緣於在MSS和TM數據空間中植被光譜隨時間變化的軌跡構成一個「纓帽」的圖形,故亦稱「纓帽變換」。該變換有助於分離(提取)植被(綠度)和土壤(濕度)等信息,已引起人們的興趣。有關這一變換的論述可參見文獻[3]。

(六)IHS變換

在色度學中,存在有兩種彩色坐標系統:一是由紅(R)、綠(G)、藍(B)三原色構成的彩色(RGB)空間;另一是由亮度(I)(或稱明度、強度)、色調(H)、飽和度(S)構成的色度(IHS)空間(亦稱孟塞爾坐標)。這兩個系統的關系可用圖4-25表示,此時,IHS的范圍呈現為一圓錐體;在垂直於IHS圓錐軸的切面上,二者則呈現為圖4-26所示的關系。該圖中,I軸垂直於紙面(過S=0,白光點),沿I軸只有亮度明暗(白一黑)差異;圓周代表H的變化,並設定紅色為H=0;半徑方向代表飽和度,圓心處S=0,為白色(消色),圓周處S=1,彩色最純。

很明顯,這兩個坐標系之間可以互相轉換,這種轉換即稱為IHS變換,或彩色坐標變換(也稱孟塞爾變換)。通常把RGB空間變換到IHS空間稱之為正變換,反過來,由IHS變換到RGB稱反變換。

當不直接採用三原色成分(R、G、B)的數量表示顏色,而是用三原色各自在R、G、B總量中的相對比例r、g、b來表示,即:

圖4-25 強度、色頻(彩)與飽和度(IHS)和紅、綠、藍(RGB)空間關系示意圖

圖4-26 通過垂直IHS圓錐切面表示IHS與RGB的關系

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此時如為紅色白色則為 。兩個坐標系之間的轉換關系,可簡化為:

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把R、G、B和I、H(0-3)、S(0-1)值擴展到0-255數據域,設計相應的程序,在數字圖像系統上便能自如地實現相互間的轉換和顯示。

目前在遙感數字圖像處理中,IHS變換多用於以下研究。

1.彩色合成圖像的飽和度增強

當用以合成的三個原始圖像相關性較大時,常規處理往往合成圖像的飽和度會不足,色彩不鮮(純),像質偏灰,且較模糊、細節難辨(彩版3-4)。通過IHS變換,在IHS空間中增強(拉伸)飽和度S,用反變換求R、G、B進行彩色顯示(圖4-27),則可顯著改善圖像的顏色質量和分辨能力(圖版5,6)。

2.不同解析度遙感圖像的復合顯示

直接把不同解析度圖像輸入R、G、B通道作彩色合成復合顯示,即使幾何配精度很高,也難以獲得清晰的圖像(低分辨圖像使像質模糊)。採取將最高解析度圖像置作「I」、次高置作「H」、低分辨者置作「S」,然後反變換,求出R、G、B作復合彩色顯示,則基本可使合成圖像保持有高分辨圖像的清晰度。對TM(常取其中兩個波段)和SPOT(常取全色波段)圖像作此種復合,既可獲得SPOT的高解析度,又可充分利用TM豐富的波譜信息。

3.多源數據綜合顯示

採用常規方法對遙感圖像與物化探等地學數據作綜合處理,不但極不方便,充其量也只能把等值線疊合到遙感圖像上。將物探(航磁、重力等)或化探(元素異常)信息數字化,分別置作「H」或「S」,以遙感圖像(取一個波段)為「I」,作IHS的正反變換(圖42-8)便可獲得色彩分明的遙感與物化探信息復合的彩色圖像。這類圖像通常既具遙感圖像清晰的地貌、地質背景,又能將物化探信息准確地反映在這一背景上,十分有利於它們相互關系的綜合分析和解譯(圖版20)。

圖4-27 飽和度增強處理流程圖

圖4-28 多源數據綜合顯示框圖