如何选择合适的遥感图像拉伸方法

❶ 遥感图像处理的图像增强的方法有哪些

影像缩小与放大、空间剖面、光谱剖面、对比度增强（线性、非线性）、波段比、空间滤波（空间卷积、傅立叶变换）、主成分分析、植被变换、纹理分析

❷ 遥感图像增强处理方法

图像增强的方法主要又两大类：空间域法和频率域法。

1、空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；

2、频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。频率域法属于间接增强的方法，低通滤波、同态图像增强均属于该类；空间域法属于直接增强的方法，它又可分为灰度级校正、灰度变换和直方图修正，直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法。

(2)如何选择合适的遥感图像拉伸方法扩展阅读

遥感技术的应用是人类视觉在波谱范围上的扩展和从物体表面向内部的延伸。即使在可见光部分，人眼可区分的色彩约三千多种，但对于黑白图像，人眼能区分的灰度级只有二三十个；而在非可见光波段，需要将原始图像的灰度值转换到0～255灰度区间才有利于人眼观察。

但是如果以256个灰度级来描述一幅黑白遥感图像，我们获得的原始图像的灰度值很难均匀分布在0～255之间，而是常常集中在某一段灰度范围之内，图像的反差小，对比度差，不利于人眼的分辨，所以需要对遥感图像进行增强处理。

❸ 遥感图像处理的处理方法

是提高遥感图像的像质以利于分析解译应用的处理。灰度增强、边缘增强和图像的复原都属于图像的整饰处理。
是将卫星图像的像元虽然用256个灰度等级来表示，但地物反射的电磁波强度常常只占256个等级中的很小一部分，使得图像平淡而难以解译，天气阴霾时更是如此。为了使图像能显示出丰富的层次，必须充分利用灰度等级范围，这种处理称为图像的灰度增强。
常用的灰度增强方法有线性增强、分段线性增强、等概率分布增强、对数增强、指数增强和自适应灰度增强6种。
1、线性增强：把像元的灰度值线性地扩展到指定的最小和最大灰度值之间；
2、分段线性增强：把像元的灰度值分成几个区间，每一区间的灰度值线性地变换到另一指定的灰度区间；
3、等概率分布增强：使像元灰度的概率分布函数接近直线的变换；
4、对数增强：扩展灰度值小的像元的灰度范围，压缩灰度值大的像元的灰度范围；
5、指数增强：扩展灰度值大的和压缩灰度值小的像元的灰度范围；
6、自适应灰度增强：根据图像的局部灰度分布情况进行灰度增强，使图像的每一部分都能有尽可能丰富的层次。 是一种重要的图像处理方法，其基本原理是：像元的灰度值等于以此像元为中心的若干个像元的灰度值分别乘以特定的系数后相加的平均值。由这些系数排列成的矩阵叫卷积核。选用不同的卷积核进行图像卷积，可以取得各种处理效果。例如，除去图像上的噪声斑点使图像显得更为平滑；增强图像上景物的边缘以使图像锐化；提取图像上景物的边缘或特定方向的边缘等。常用的卷积核为3×3或5×5的系数矩阵，有时也使用7×7或更大的卷积核以得到更好的处理效果，但计算时间与卷积核行列数的乘积成正比地增加。
图像的灰度增强和卷积都是直接对图像的灰度值进行处理，有时称为图像的空间域处理。 在数字信号处理中常用离散的傅里叶变换，把信号转换成不同幅度和相位的频率分量,经滤波后再用傅里叶反变换恢复成信号，以提高信号的质量。图像是二维信息，可以用二维的离散傅里叶变换把图像的灰度分布转换成空间频率分量。图像灰度变化剧烈的部分对应于高的空间频率，变化缓慢的部分对应于低的空间频率。滤去部分高频分量可消除图像上的斑点条纹而显得较为平滑，增强高频分量可突出景物的细节而使图像锐化，滤去部分低频分量可使图像上被成片阴影覆盖的部分的细节更清晰地显现出来。精心设计的滤波器能有效地提高图像的质量。经傅里叶变换、滤波和反变换以提高图像质量的处理，有时称为图像的空间频率域处理。

❹ 遥感图像地质信息增强处理

地质信息遥感图像增强处理目的是通过选择合理的图像处理方法，改善图像的视觉效果，突出遥感地质调查所需要的有用信息。

4.3.1 常用的图像增强处理方法

在遥感地质应用方面，图像增强处理方法按照主要增强的信息内容可分为波(光)谱特征增强和空间特征增强两大类。

4.3.1.1 图像波(光)谱特征增强处理

图像波(光)谱特征增强处理是基于多波段数据，对每个像元的灰度进行变换达到图像增强的目的。其图像增强结果便于识别不同性质的地质体、岩石类型、地质异常(如蚀变带、热异常等)、规模较大的线性和圆形构造。

(1)灰度变换方法

当原始图像的直方图比较窄，灰度分布较集中，图像层次较少时，进行灰度变换是最基本的要求。对于灰度接近正态分布的图像通常进行线性拉伸就可达到改善图像视觉效果的目的。对于直方图呈多峰状、部分地物过亮或过暗的图像，应针对图像的特点采用不同的灰度变换方法，包括分段线性拉伸、直方图调整和高斯变换等非线性拉伸等。

分段线性拉伸是为了有效利用有限个灰度级，将整个灰度范围划分为几个区间，分区间进行线性扩展，达到最大限度增强图像中有用信息的目的。常用的非线性变换有指数变换法(增强原始图像的高亮度值部分)、对数变换法(增强图像的低亮度值部分)、高斯变换(增强图像中间灰度范围)及正切变换(可对图像的暗、亮区进行增强)。

直方图调整是通过改善图像的直方图形态来达到图像增强的目的。其原理是用一种变换函数作用于原始图像的直方图，使之变成具有某种特定亮度分布形态的直方图。这种方法着重于扩展高频数亮度值之间的间隔，使直方图中部所包含的地物反差得到增强，有利于地质体的区分。常用的直方图调整方法有直方图均衡化和直方图正态化等。

(2)比值增强

比值增强是通过不同波段的同名像元亮度值之间的除法运算，生成新的比值图像来实现的。比值处理对地质信息尤为敏感，成为遥感地质图像处理中广为应用的方法之一。其基本作用为:

1)可以扩大岩石和土壤的波谱差异，有利于这些地物的区分。

2)消除或减弱地形等环境因素对同类岩性的影响。

3)提取与矿化蚀变有关的信息。

4)比值彩色合成图像能够增强岩性和蚀变岩信息。

(3)主成分变换

主成分变换是多波段遥感图像增强常用的一种方法。它是一种基于图像统计特征的多维正交线性变换，变换后的新组分图像反映了地物总的辐射差异和某些波谱特征，同时还具有分离信息、减少相关、突出不同地物的作用。利用不同新组分图像进行彩色合成，可显着提高彩色增强效果，有助于岩性的区分。在实际应用中，也常用比值或差值图像与原始图像一起进行主成分变换，会有利于某些专题信息的提取。

(4)IHS变换

在色度学中，把彩色图像的RGB变换成亮度(I)、色度(H)、饱和度(S)称为IHS变换，而IHS变换成RGB称为反变换。利用IHS变换和反变换，可以进行多源遥感图像之间的信息融合、高度相关图像数据的色彩增强、图像的特征增强，以及改善图像空间分辨率等融合处理。如图4.1所示，对研究区内的环形构造、岩体和地层都起到了一定的增强作用。

图4.4 多波段相关性比值增强处理对比

图4.5 图像增强处理对比

(3)基于地物纹理的岩性识别

当岩性组成复杂，且分布尺度大于传感器的空间分辨率时，遥感图像就可能记录到地物的结构组成信息，其影像就存在着明显的纹理特征。当存在着有别于背景地物的纹理结构特征时，就可利用地物的光谱特征与纹理特征提取岩性信息。利用纹理识别岩性的方法步骤如下。

1)选择一定大小的移动窗口，计算不同地物的纹理特征，对待研究岩石类型的纹理特征与周围地物的纹理特征进行比较分析。主要纹理特征计算有:对数变差函数、平均欧式距法(一阶)、方差法(二阶)、斜度(三阶)、峰度(四阶)和共生矩阵法。从灰度共生矩阵中可以产生8种纹理测度，它们分别是局部平稳、对比度、相异性测度、均值测度、标准差、熵、角二阶矩及相关等。

2)分析研究岩石裸露区和背景地物之间的纹理指数和图像，寻找岩石类型与纹理特征的关联规律，采用合适的阈值，识别和提取岩石信息。

(4)基于形状知识识别岩性信息

1)增强地物之间的边界，提取出边界信息。进行形状指数的计算。主要测定基于周长和面积的指数、基于面积的指数以及基于面积和区域长度的指数。

2)根据岩石的形状知识指数值，对不同形状指数的岩性进行定性定位识别和提取，结合不同岩性的形状特征赋予一定的地质属性信息。

(5)主成分变换多层次信息分析识别岩性信息

基于主成分分析的多层次信息分解技术是增强地质岩性弱信息的一种常用方法，在岩性增强和识别中的实施过程如下。

1)多波段图像的统计特征分析。对多波段图像数据进行统计特征分析，计算波谱图像的灰度动态范围、均值与中值、波段图像的相关系数矩阵、波段图像的协方差阵。

2)求出多波段图像的协方差阵的特征值与特征向量，用特征向量构成KL变换的系数矩阵A。

3)主成分变换后处理。根据岩性识别目的和各主分量与矩阵向量间的关系分析，选择包含特定岩性信息的组分图像、包含专题信息组分图像的增强处理、组分图像的彩色合成处理以及组分图像与其他处理结果或波段图像的信息复合分析。

4)根据各主分量的分析结果，对主分量图像的各种后处理结果与单元结果对照进行影像目视解译，确定能够较好反映工作区岩性信息的主分量图像，选取它们做彩色合成或信息复合，增强影像上的地质岩性弱信息。

(6)IHS变换法增强岩性信息

对多波段图像选择适当的代数运算后所产生的新图像进行IHS变换，可起到突出岩性的目的。例如，利用TM波段比值进行IHS变换，可以识别火山岩地区的岩性和与矿化有关的蚀变特征。

1)用TM5/TM7，TM3/TM4，TM3/TM2比值分别赋红、绿、蓝进行IHS变换。

2)在变换处理后的图像上，Fe₂O₃含量高的玄武岩分布区呈醒目的褐色或红色色调，不同岩性的火山岩类有不同的色调，可以相互区分;含黏土类矿物和三价铁氧化物的矿化蚀变岩石分布区呈独特的黄色。

(7)对遥感图像进行最优多级密度分割提取岩性信息

目的是在植被稀少、基岩广泛裸露的干旱地区通过选择最佳遥感识别图像，通过最优多级密度分割，提取和识别岩石信息。

1)利用费歇尔准则对图像进行密度分割，通过直方图统计，找到使各分割段的段内离差总和最小、段间离差总和最大的分割法，称为图像的最优多级密度分割法。

2)对分割图像按灰度级由高到低分别赋以不同的颜色，对照区域地质图确定不同颜色的地质岩性属性信息。

(8)岩性的自动分类识别

在干旱、半干旱地区，利用遥感图像的光谱信息，使用非监督分类方法，可起到岩性自动识别和填图的目的。

以TM或ETM⁺数据为例，说明非监督分类方法主要实施过程:

1)从TM或ETM⁺多波段图像中选择3个三波段组合，使波段间相关性小且重复利用的波段最少。

2)对所有波段组图像用均衡反差增强技术进行反差增强，以优化每个波段的反差，消除彩色合成中可能出现的色彩偏差。

3)对每个三波段组合用RGB-IHS变换产生一个色度图像，然后分别进行合成，产生色度合成图像。

4)用三维特征空间交互集群技术对色度合成图像进行非监督集群分类。

5)用模板直方图匹配分类技术对分类图像进行空间再分类，以检测感兴趣类的结构和模式。

6)对分类图像用空间滤波法和小类别合并技术进行平滑处理和空间简化处理。

7)根据野外检查与类别的波谱曲线形态，参照地质图，将类别赋以岩性或按其他地物类型术语进行识别和描述。

8)进行交互式类别编辑。用类别区域编辑法将代表不同地带的不同岩性按位置进行分解，用类别分组法将相同岩性或地物类型一致的类别归入一组。

9)用边缘检测技术，检测地物类别边缘。

10)对调整后的分类图像进行交互式着色，并将反映地形背景的强度图像叠加到岩性分类图中，形成岩性影像图。

(9)基于岩块分类的岩石类型识别

适用于干旱、半干旱基岩裸露区岩石类的识别。以TM数据为例具体说明主要实施过程:

1)对TM图像进行地形校正，生成数字视反射率图像R₁、R₂、R₃、R₄、R₅、R₇。

2)用TM6与R₁～R₇进行空间集群法非监督分类，编制平面分类图。

3)用TM6与R₁～R₇数据进行监督分类，首先用已知样本作为训练区，训练区样本为厚层单岩性岩块、简单岩性组合岩块，复杂岩性组合岩块和标志性薄层岩块，然后逐个像元提取同类目标并编制平面图。

4)对分类图像中的各类别进行均值、最小、最大值，标准差、协方差等参量统计。

5)进行纹理分析及分类，编制纹理类型平面图。

6)对非监督分类、监督分类及纹理分类平面图进行叠合，通过人机交互目视解译归并整理，编制岩石遥感类型平面图。

7)岩石填图。将已知岩石属性信息填绘于同类的空白区域中，未知空白区域待野外检查确定岩性属性后填入。

(10)用高光谱资料来识别岩性

利用成像光谱资料，定量检测岩石和单种或多种矿物的波谱特征，提取和识别岩性和矿物信息，编制专题岩性和矿物图件。主要实施方法是:

1)确定工作区岩性和矿物的一些标志性波谱特征。

2)利用高光谱成像数据提取地物的波谱曲线，与岩石的野外光谱曲线和某些标志性矿物的实验室实测典型曲线对比，半定量地确定岩性和标志性矿物的存在。

3)通过岩性和标志性矿物的检测，达到找矿和编制岩性分布图的目的。

4.3.2.2 断裂构造及地质界线图像增强处理

主要利用空间滤波、自动线性提取等方法增强或提取断裂构造信息。

(1)空间方向滤波方法

对原始图像进行方向滤波，突出某一方向的纹理信息，增强地质体的空间结构。

1)按其所需要的方向信息确定滤波算子见表4.1。

2)对多波段图像进行主成分变换，利用定向滤波法对第一主分量图像进行边缘梯度增强。

3)增强图像的局部边缘梯度，压制整个图像的反差，再结合一些平滑处理方法对构造蚀变带和环形构造进行增强。

4)图像反差扩展。采用拉伸、直方图变换、比值、滤波等，突出图像中的线、边缘、纹理结构特征，增强岩性、线形构造和环形构造影像特征。

5)高通滤波增强空间频率高的地表形迹，提取几十到几百米的线性体(如节理、裂隙和断裂等一些地质构造形迹);低通滤波增强空间频率低的地表形迹，提取延伸长、规模大的断裂带和蚀变带等地质形迹。

6)用高斯卷积滤波突出地质体边界轮廓细节，区分纹理差异大的岩体。

(2)傅里叶功率谱纹理增强法

1)取一定大小的窗口图像，分别作行、列傅氏变换。

2)求功率谱矩阵，作对数变换。

3)计算纹理测度，形成纹理图像。

4)纹理图像解译，提取线性体信息和岩性地质界线。

(3)图像纹理统计法

通过纹理特征变化推测断裂活动的差异、岩石成分的变化等，圈定活动断裂带范围，解释断裂活动方式。

(4)线、环状影像特征法

1)对图像进行高通滤波和线状影像增强

2)从22.5°～67.5°、67.5°～112.5°、292.5°～337.5°及337.5°～22.5°四个方向进行方向滤波。

3)计算单位面积(2.5km×2.5km)线状影像密度及等密度图。

4)对线、环状影像平面图进行目视分析，筛除非地质边缘点，并进行叠合与归并，划分线状影像区、带和等级，环状影像之间的空间结构及其组合关系。

5)进行线、环状影像地质属性解译。

(5)线性体自动提取法

1)采用定向滤波法对多波段图像的KL变换第一分量进行边缘梯度增强。

2)对梯度图像进行二值化处理，提取边缘点图像。

3)人机交互去掉干扰和孤立的边缘点。

4)利用Hough变换进行线性体的连接和统计，输出线性体分布图和密度图。

5)线性构造提取与地质分析。

(6)图像亮温法

选择适当季节和时间的热红外遥感图像，以热红外波段图像的亮温分布的极值线为标志，提取构造信息。

(7)多重主成分分析方法

首先应用各种方法，包括一般主成分分析、选择主成分分析(特征主成分选择)、波段比值等，尽可能提取图像中较弱的地质构造信息，然后提取显示最好或较好的专题信息，进行二次处理。处理方法包括两种:一是进行不同的彩色组合或叠加，以突出专题信息;二是选取对专题信息提取最有利的结果和原始波段再次进行主成分分析，进行地质信息的二次提取和增强。

(8)基于融合处理的构造信息提取方法

不同传感器获取同一地区的图像，由于其波长范围不同、几何特性不同、分辨率不同等因素而具有不同的应用特点，基于不同传感器图像的融合处理，可以综合不同传感器图像的优点，提高对构造信息的识别能力。下面以TM和SAR图像融合处理为例进行说明。

1)首先，对SAR图像滤波，进行噪声消除。

2)其次，把单波段SAR图像和多光谱TM图像进行几何配准和融合，TM3、4、5进行IHS变换，用滤波后的SAR图像代替I分量，做IHS反变换，再用TM3、4、5与SAR图像作主成分变换，最后将IHS反变换得到的G分量、TM4波段和主成分变换的第一主分量图像进行彩色合成，作为地质解译图像。

3)融合后的图像可以直观地提取断裂构造信息，利用SAR图像一定的穿透性，可以提取隐伏断裂构造信息。

4.3.2.3 区域地质稳定性的综合处理与遥感信息的辅助提取

1)获取多时相多平台遥感卫星数据，收集地面控制点数据和区域地质环境资料。

2)进行图像几何精校正和配准处理。首先，对地形图进行高精度扫描，形成数字图像;然后，对数字地形图进行投影变换、配准和镶嵌，进行区域图像的合成与镶嵌;最后，建立地质活动区域的DEM和三维地形地貌可视化影像。

进行人机交互解译。以精校正的数字卫星图像为基础，一方面进行增强构造活动带、滑坡及其发育环境信息的各种图像处理;一方面进行目视解译，确定区域地质稳定性信息，在计算机上定位，划分边界、制作图形。获取遥感解译信息，综合其他环境资料和综合处理进行分析、比较和修改。

4.3.2.4 隐伏地质信息提取与增强

利用重磁资料与不同类型的遥感图像复合处理技术提取隐伏地质信息。

1)利用重磁网格数据和三维欧拉反褶积方法确定地下构造位置(边界)和深度。

2)利用遥感图像解译地表的构造特征，将重磁数据提取的相应位置的构造信息叠加到遥感构造图像上，把不同深度的构造在图像上分别表现出来，利用图像上构造的不同深度信息，辅助进行隐伏地质体和构造带信息提取。

4.3.3 遥感地质信息自动提取方法

计算机自动信息提取的目的是把地质专家用于目视解译的知识定量化表达，从根本上实现知识参与的自动提取。现有的计算机自动信息提取方法主要包括:光谱特征模型法、计算机自动分类法和基于空间数据挖掘与知识发现信息提取方法。

4.3.3.1 光谱特征模型法

一般利用统计回归建立一个遥感信息模型，根据具体图像的实际情况不断对模型参数进行调整，最终使模型适用于该影像。遥感信息模型是在现有地面实验基础上提炼出来的地物的反演模型，由于图像数据影响因素很多，因此地物在卫星图像上的反映并非与地面实测数据一一对应，把遥感信息理论和实际图幅影像有效结合在一起来进行专题信息自动提取，应用范围和精度都很有限。岩石地层单元建模技术就是一种光谱特征模型法。具体步骤如下。

1)把一些具有特殊影像特征的矿源层、赋矿地层以及诸如含多元素黑色炭质页岩、蛇绿岩带、混杂岩带和超基性岩体等岩石地层作为一种基本单元，它们的多波段遥感像元灰度值是波段的函数，不同单元具有不同的函数曲线。

2)对有一定地质意义的单元进行光谱特征统计，确定特定单元在各波段的亮度范围和同一单元类别在多维空间的聚集性。

3)根据单元类别的变差参数(均值和标准差)，建立基于遥感图像亮度值区间的岩石地层单元模型，输入的阈值参数和多波段遥感数据，自动提取岩石地层单元信息。

4.3.3.2 分类方法

在遥感信息自动提取方面，分类方法占有重要地位。其核心是对遥感图像进行自动分割。现有的计算机自动分类方法，主要利用的是遥感图像数据，虽然有时可以自动加入其他方面的地学知识，但远没有充分利用人脑在分析图像时所应用的知识，因此很难达到很高的精度。利用分类方法进行岩性自动填图是遥感图像处理中最复杂、最难的一个问题，而对于像植被、水体、土地和冰雪等一些大面积分布均匀的特定目标信息的提取，自动分类可起到良好的应用目的。

4.3.3.3 基于数据挖掘和知识发现技术

基于数据挖掘和知识发现技术理论的遥感专题信息自动提取，其基本内容包括知识的发现、应用知识建立提取模型，利用遥感数据和模型提取遥感专题信息。在知识发现方面包括从单一遥感图像上发现有关地物的光谱特征知识、空间结构与形态知识、地物之间的空间关系知识;从多时相遥感图像中，除了可发现以上知识外，还可以进一步发现地物的动态变化过程知识;从GIS数据库中发现各种相关知识。利用所发现的某种知识、某些知识或所有知识建立相应的遥感专题信息提取模型，利用遥感数据实现从单知识、单模型的应用到多知识、多模型的集成应用，从单数据的使用到多数据的综合使用的自动信息提取。

❺ 简述遥感数字影像增强处理的目的，列举一种增强处理方法，说明其原理...

增强处理的目的就是加强图像的对比度，已取得更好的视觉效果(更容易辨别事物），最简单的数据拉伸处理，假设一个图像的亮度值都在0-10之间那么显示的时候会黑乎乎的一片什么也看不出来，我们把它拉伸到0-255即0对应着0 ，10 拉伸后对应着255 这样子它们的差距大了（对比度大了）我们在图像上就能看出一些边界轮廓等等，人眼更容易识别目标

❻ ARCmap中，如何对遥感图像局部进行增强显示

既然没有人回答，那就我自己来回答吧。我改了好久，自己还是把肆物铅它找出来蚂拿了。打开你所显示的图像的的属性选项，在symbology中，有一个根据裂好直方图进行拉伸的选项，直方图的来源你选择“最近显示”范围即可。

❼ 遥感图像的灰度增强

遥感图像灰度增强是一种点处理方法，主要为突出象元之间的反差（或称对比度），所以也称“反差增强”、“反差扩展”或“灰度拉伸”等。

目前几乎所有遥感图像都没有充分利用遥感器的全部敏感范围，各种地物目标影像的灰度值往往局限在一个比较狭小的灰度范围内，使得图像看起来不鲜明清晰，许多地物目标和细节彼此相互遮掩，难于辨认。通过灰度拉伸处理，扩大图像灰度值动态变化范围，可加大图像象元之间的灰度对比度，因此有助于提高图像的可解译性。灰度拉伸方法有线性拉伸、分段线性拉伸及非线性拉伸（又称特殊拉伸）等。

1.线性拉伸

线性拉伸是最简单的一种拉伸算法。假设原图像的灰度值动态范围为［a₁，a₂］待扩展的灰度值动态范围为［b，b₂］，必有：b₂＞a₂；b₁＜b₂（参见图5-11）。

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

上式表明，直方图调整的关键是要得到变换函数T（r_A）或T^-1（r_B）。但建立这样的函数很不容易。在实践中，常常采用一种近似而又简便的方法，即以均衡化直方图作为原直方图和指定直方图的过渡形式来协调两者的关系。由于直方图均衡化是一种规格化的形式，因此变量的映射容易实现。最后可根据映射结果来调整原直方图P_A（r_A），从而得到指定的新直方图P_B（r_B）。

❽ 图像拉伸有哪些方法

图像拉伸一般可以通过ps软件来处理，那个里面就有拉伸的方法，当然也可以借助其他的图像处理软件。