常用的图像增强的方法

‘壹’ Photoshop中的图像增强技术有哪几种

色彩模式、色彩调整、色彩控制？
这种说法也不过一些人根据自己的经验瞎整的。
PS的图像要想增强，方式很多，主要在于对这个软件的熟悉程度。

对颜色调整，一般颜色模式和颜色调整是主要的。
你所说的颜色控制，是说的绘画色彩设置运用？

软件的学习不在功能的分类，在多练习。用得多了就能生巧。很多高手是没有经过培训的，都是实践操作中积累的。碰到问题解决问题，到最后就是问题不多，成高手了。

‘贰’ 图像增强的基本信息

image enhancement
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

‘叁’ 数字图像增强

数字图像增强:

影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD（摄像头）获得的图像经过A/D（数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。图像复原技术与增强技术不同，它需要了解图像质量下降的原因，首先要建立"降质模型"，再利用该模型，恢复原始图像。本期讲座我们主要介绍各种增强技术在图象处理系统中的实际应用。
Visual C++实现数字图像增强处理
参考资料：http://www.yesky.com/20021224/1645640_1.shtml

‘肆’ 图像处理的常用方法有哪几个

1、图像变换：

由于图像阵列比较大，如果直接在空间域中进行图像处理，这样涉及的计算量会比较大。因此，我们一般采用各种图像变换的方法，如沃尔什变换、傅立叶变换、离散余弦变换等一些间接处理技术，将空间域的处理转变为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术能够减少描述图像的数据量，从而可以节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。图像编码压缩能够在不失真的基础上获得，同时也可以在允许的失真条件下开始。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

关于图像处理的常用方法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对图片处理、网站设计等有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于平面设计的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘伍’ 图像增强的方法有哪些

图像处理技术与机器视觉密切相关，图像在采集过程中不可避免的会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转换时量化问题等各种因素的影响，而导致图像无法达到令人满意的视觉效果，为了实现人眼观察或者机器自动分析、识别的目的，对原始图像所做的改善行为，就被称作图像增强。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。-一般而言，图像增强是根据具体的应用场景和图像的模糊情况而采用特定的增强方法来突出图像中的某些信息，削弱或消除无关信息，以达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强的方法主要分为两类：空域增强法和频域增强法。空域增强法直接针对图像中的像素，对图像的灰度进行处理；频域增强法是基于图像的Fourier变换式对图像频谱进行改善，增强或抑制所希望的频谱。
常用的图像增强方法有：①灰度等级直方图处理：使加工后的图像在某一灰度范围内有更好的对比度；②干扰抑制：通过低通滤波、多图像平均、施行某类空间域算子等处理，抑制叠加在图像上的随机性干扰；③边缘锐化：通过高通滤波、差分运算或某种变换，使图形的轮廓线增强；④伪彩色处理：将黑白图像转换为彩色图像，从而使人们易于分析和检测图像包含的信息。由于对图像质量的要求越来越高，单一的增强处理往往难以达到令人满意的效果。因此，在图像的实际增强处理中，常常是几种方法组合运用，各取所长以达到最佳的增强效果。

‘陆’ 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

‘柒’ 图像增强各种方法的优缺点

对比度增强法适合于对比度较低的图像，通过线性和非线性的变化，修改每一个像素的灰度，从而改变图像的动态范围达到图像增强的目的。直方图均衡化针对在低值灰度区间上频率较大、图像中较暗区域中细节看不清楚的图像，有较好的增强效果。但是上述两种方法的缺点都是不能抑制噪声，对于图像中呈孤立分散分布的噪声点，可以用平滑的方式去除，其中线性滤波实现简单，去噪效果明显，但是去噪的同时会导致结果图像边缘位置的改变和细节模糊甚至丢失；非线性滤波能够较好的保持图像边缘位置和细节，但是算法的实现相对线性滤波比较困难。平滑处理的时候经常会使图像的边缘变的模糊，图像锐化处理的作用就是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。

‘捌’ 图像局部增强的方法有哪些

选出来，调色阶，曲线，用颜色加深工具等

‘玖’ 图像增强处理

近年来,数字图像处理发展迅速,各种增强的方法层出不穷。以下仅介绍对地质应用较为有效的几种方法,其他方法可参考已出版的遥感数字图像处理的着作^[3,4]。

(一)反差增强

数字图像,从理论上讲,亮度取值范围可从0-255,但实际图像由于成像系统的特性、成像时的光照条件、以及像幅范围内地物间辐射差异的大小等各种原因,常常使大部分像元的亮度集中在比较窄的动态区间,致使图像的反差较小、色调单一(过“黑”或过“白”),难以从中区分出更多的地物信息,于是,改善和提高图像的对比度——反差增强,便成了数字图像增强首先遇到的一个问题。

反差增强也称反差扩展,或拉伸增强,是一种通过拉伸或扩展图像的亮度数据分布,使之占满整个动态范围(0—255),以达到扩大地物间亮度差异,分辨出尽可能多的亮度等级的一种处理技术。数字图像的亮度分布,一般可用一幅图像中不同灰级(亮度)像元所占的比例——直方图来表示(图版25)。图4-15显示了一块占有8个灰级(0—7)的4×4小图像的直方图生成过程。可以看出它实际上是一种亮度分布函数(曲线)。反差扩展归根到底就是通过改变这种分布曲线来达到增强的目的。

在反差扩展中,输出的像元值y,是输入的像元值(原图像)x的函数:

遥感地质学

按照函数关系的不同可有不同类型的扩展(见图4-16)。在处理方法上可以分为两类,一类是使用函数变换对每个像元点进行变换处理,常用于有确定拉伸对象(地物目标)的情况下;另一类是改变像元间的亮度结构关系,即通过直方图调整改变图像的亮度结构。下面简单介绍实际操作中常用的几种方法。

图4-15 直方图制作示意图

图4-16 几种反差扩展

1.线性扩展

将原图像中像元的亮度按线性关系扩大,亮度扩展的范围可任意给定,具体应用时可选择图4-16A中各种不同的形式。一般来说,对整幅图像作全面而均匀的拉伸,可用简单线性扩展(图版27);当需要对某一灰度范围进行增强,可采用分段扩展。按给定的分段界限的不同,可扩展直方图中的任何一部分,但这种方法往往会造成分段点两侧亮度陡变,若分段点选择不当,还会歪曲地物的波谱特征,故在实际工作中应慎用。

2.非线性扩展

对原图像亮度区间的各个部分按非线性关系作不均等扩展。通常是对亮区和暗区分别给以不同的扩展比例。例如,采用对数变换可使图像的暗区(如大片阴影、大面积植被覆盖)得到扩展,而亮区受到压抑;相反,若扩展亮区,则要采用指数变换。在干旱区,平原、盆地的亮度值普遍偏高,影像单调,经指数扩展,常可从中分出一些层次。此外,还可作正弦、正切等扩展(图4-16B)。

3.直方图调整

通过改善图像的总体亮度结构(直方图形态)来达到图像增强的目的。其原理是,以一变换函数S=T(r),作用在原图像的直方图P_r(r)上,使之变成具有某种特定亮度分布形态的直方图P_s(s)(图4-17),并根据P_s(s)变更原图像各像元的亮度值。一般来说,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显着增强,而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。图版28即为直方图均衡处理的结果。

反差扩展是针对单波段的一种图像增强处理,使用得当,可明显改善像质,提高图像的对比度(参见图版26和27、28)。在作彩色合成等多波段的增强处理时,一般都要先对各个波段的数据作适当的拉伸,以获得理想的彩色增强效果。因此,它也是其它增强处理的基础和先导。从这个意义上说,它还具有预处理的作用。

(二)彩色增强

数字图像的彩色增强处理也可以有单波段图像的伪彩色处理和多波段图像的彩色合成两个不同的途径:

1.单波段图像的伪彩色增强

对于单波段图像生成伪彩色最简单的方法是彩色密度分割,其原理与光学密度分割一致,但比光学密度分割灵活、方便,可分割的等级也更细,并且光谱意义也更明确。一个数字图像系统可以说是性能更优越的彩色等密度分割仪。与光学分割一样,它对于有着递变规律的地表景物的显示十分有效,有时也能显示出一些细节变化。但在数字数字图像处理中,它主要是用于检测单波段图像的亮度值变化趋势信息,为后续处理提供参考。

另一种单波段伪彩色处理方法是伪彩色合成。它是对单波段的CCT数据通过加色比例变换函数把黑白灰级变换为红、绿、蓝彩色级,然后再加色合成(图4-18),生成伪彩色图像。由于这种图像能把单波段上不易区分的细微灰度变化映射成不同的色彩,因此比彩色密度分割有更好的快速检测单波段图像灰度变化信息的效果。

图4-17 直方图调整图

图4-18 伪彩色合成示意图

2.多波段图像的彩色合成

与光学图像处理相仿,数字图像的单波段彩色增强照例不足以揭示多波段遥感中地物在不同波段上丰富的波谱特征信息。为了发掘多波段数字图像的信息优势,提高图像的解译判读效果,同样可采用彩色合成。其基本的方法原理与单波段伪彩色合成关同,只是红、绿、蓝变换不是对同一波段,而是分别对三个(或二个)波段实施,即由三个(或二个)波段的CCT数值根据设定的波段灰度与彩色之间的变换关系表,直接控制图像处理系统中彩色显示装置的红、绿、蓝三色枪的光强输出,加色合成显示在彩色屏幕上,形成彩色图像(图4-19);或者以三色依次扫描到彩色胶片上,再印放成彩色像片。目前这类处理不仅可在专用图像处理机上实现,而且已可在微机上借助图像处理板实现,甚至在TVGA图形卡的支持下通过彩色模拟程序在微机上完成。后者受TVGA卡只能显示256色的限制,色彩尚不尽丰富,但一般的合成显示是能胜任的。

与光学处理相比,数字图像的彩色合成不仅省却了制作单波段黑白胶片影像的过程,也避免了胶片拷制过程中的信息丢失,而且由于CCT的量化等级高达256级,远远高于黑白影像可分辨的灰度变化,因此其色彩层次往往比光学合成要丰富得多;同时,在计算机图像处理系统中,各个波段的数据可以十分方便地作各种拉伸变换(反差扩展),显示器上的跟踪球还可任意调节色彩变化,从而能快速获得不同增强效果的彩色图像,比起黑白胶片需要通过影像拷贝来改变影像密度要方便、灵活得多,显示出更大的优越性。

在数字图像处理中,彩色合成通常是最常用、最基本,往往也是最便捷有效的增强处理方法。其影像增强的效果与光学合成处理相类似,照例可分为真彩色、似(模拟)真彩色、假彩色等不同的种类;不同的波段一色通道(相当于滤光片)组合方案具不同的色彩及地物增强效果;充分利用地物波谱特征(曲线),选择合成方案同样是取得理想增强效果的关键。由于这些内容在光学彩色合成中已有较详论述,这里不再重复。

尚需指出的是,数字图像的彩色合成目前已不仅仅针对不同波段进行,而且还可以用不同的数字处理结果(如比值、KL变换的不同分量等)作输入图像,获得全新含义的合成图像(如比值合成图像);更进一步,已可以将非遥感的地质信息(如物、化探数据)通过彩色坐标变换(IHS变换)转换成R、G、B分量,作为输入图像,制成多元信息复合的彩色合成图像。因此如何选择波段或分量进行彩色合成是一个重要问题。目前常用OIF值作为衡量合成方案优劣的因子,它的基本原理是根据图像的统计特征来选定,就理论而言,OIF值越大,则合成方案越佳。

OIF可用下式计算:

图4-19 数字图像彩色合成示意图

遥感地质学

其中Ss为第i波段的亮度标准差,标准差越大,表明该图像包含信息量越大,rs为合成分量间的相关系数,相关系数越小,表明图像间的冗余度越小。

现以某地一个实例说明,先计算TM各波段(TM6波段除外)的标准差,分别为:17.02,10.29,14.04,15.95,31.38,19.36。6个波段间的相关系数如表4-2。

表4-2 TM图像各波段相关系数表

这样可以计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

在实际应用中,直接使用OIF因子,效果不一定理想,还应从应用目的出发,进行波段的选择。

(三)比值增强

比值增强是最为常用的一种运算增强方法。它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。对于多波段数字图像,可以有多种不同的比值:

1.基本比值

纯以两个波段的数值相比,故也称简单比值。用g_k(k=1,2,……N)代表一个多波段图像(N为波段数),任一比值图像可表示为:

遥感地质学

其中,a和b是调节参数。由N个波段可得出的比值数目为P=N(N-1),如TM图像,除TM₆(热红外)之外,共可组成30种比值;

2.和差组合比值

由两个波段的和与差构成的比值,如:

遥感地质学

3.交叉组合比值

由3个或更多的波段构成的比值。其中分子和分母所包含的波段是不同的,如:

遥感地质学

4.标准化比值

由单个波段与所有波段之和构成的比值,即

遥感地质学

其中,i=1,2……N。如MSS图像,常使用4、5、7三个波段,则可构成:

遥感地质学

上述四种比值以基本比值和标准化比值更为常用。

比值处理简便易行,而且对地质信息尤为敏感,因而现今基本上已成为遥感地质研究中广为应用的例行处理方法之一。其基本功用在于:

(1)能扩大不同地物之间的微小亮度差异,有利于岩石、土壤等波谱差异不太明显的地物的区分,也可用于植被类型和分布的研究。例如,铁帽与植被在单波段上不易区分,而通过MSS_5/4和MSS_7/5二维比值分析,明显区分了出来(图4-20)。

(2)消除或减弱地形等环境因素的影响。例如,某地砂岩在阳坡和阴坡有不同的亮度,但在MSS_4/5上,比值却非常接近(表4-3),因此消除了地形的影响(参见黑白图版29)。

(3)提取与找矿有关的专题信息。例如含羟基的粘土矿物在2.2μm附近存在有强吸收,故在TM₇上为低亮度,而在TM₅上它仍为高亮度,因此TM_5/7常被用来提取与粘土化有关的矿化蚀变信息;再加0.48μm是铁离子电荷转移强烈吸收的位置,故用TM_5/1利于提取与铁矿物有关的信息。

(4)比值合成增强岩性及蚀变岩信息。以若干个比值图像作为输入图像,进行假彩色合成,在输出的彩色合成图像上常能有效地增强岩石的波谱信息差异。例如,在我国铜陵地区采用TM₄(R)、5/4(G)、5/2(B),4(R)、5/2(G)、4/3(B)等方案制作的比值合成图,有效地圈定出了志留系地层、岩体、大理岩化等岩性信息。在河北迁安地区利用MSS的标准化比值制作的合成图像上区分磁铁矿石及围岩也取得好效果。

比值增强生成比值图像后,原来的独立波谱意义就不存在了。由此也给它带来一个很大的缺陷,就是丢失了地物总的反射强度(反射率)信息。例如,暗色的岩石和浅色的岩石之明显差异也被损失;由于压抑了地形信息,其作为地质解译的一个重要标志也被损失。为了弥补此不足,通常采用一个波段的原图像与(两个)比值图像作彩色合成的办法;此外,比值有可能增加噪声,而大气散射也会给比值结果带来干扰,因此,处理前更要注意做消条带和大气校正。

表4-3 不同光照条件下砂岩反射比

(据F.F.Sabins,1977)

图4-20 比值分布示意图

(四)卷积增强

地物的边界及各种线性形迹,通常都表现有一定的空间分布频率,因此,可以通过空间域或频率域的滤波对它们进行增强。其中,卷积处理就是比较简便有效而最常使用的空间滤波方法之一。

与前述几种增强不同,卷积增强是一种邻域处理技术。它是通过一定尺寸的模板(矩阵)对原图像进行卷积运算来实现的。以3×3(像元)的模板为例,其处理过程如图4-21,

即相当于把模板逐次放在每一个像元上,计算模板元素和对应像元亮度值的乘积和,用数学式可表示为:

遥感地质学

图4-21 空间卷积

式中,m₁为模板元素值,g_s为相应图像中各像元的亮度值。f为卷积值,亦就是滤波后(模板)中心像元的输出值。

增强不同方向的边界(或线性体),则是按一定的排列方向来分配模板中各元素的权系数。例如图4-22(a)、(b)、(c)、(d)便是分别对水平(相当于遥感图像的扫描线方向)、45°、垂直、135°四个方向进行增强的一组3×3模板。改变模板尺寸(5×5、7×7……等等)和板内元的差值可产生不同的效果。一般,模板越大、差值越大,对低频的粗大构造形迹的增强越明显,而高频信息(小断层、节理裂隙等)增强的幅度越小。模板可设计成不同的增强方向,但模板元素的数目均应为奇数;一般最大为15×15,模板尺寸太大,则其计算量也大,而卷积效果也不一定好。

图4-22 方向模扳

卷积增强对于突出某一方向的地质体边界和线性断裂构造或形迹常具明显的效果(图版30),对一些环形构造或线迹也会起到增强的作用,因此在遥感地质研究中被广泛使用。

(五)K-L变换

K-L变换是多波段遥感图像变换增强的常用方法之一,通常也称主组分分析或主成分分析。在数学含义上,它是一种基于图像统计特征的多维正交线性变换。经这种变换后生成一组新的组分图像(数目等于或小于原波段数)是输入的若干原图像的线性组合即

遥感地质学

其中,X是原多波段图像的数据矩阵,矩阵元素为p个波段的像元值向量;Y是输出的主组分矩阵,即q个组分的像元值向量,一般q≤p;T为变换核矩,通常为由变换波段之间的协方差矩阵所产生的特征向量矩阵。在p=3,q=4的情况下

遥感地质学

y₁、y₂、y_s按协方差矩阵的特征值大小依次排序。

从几何意义上讲,K-L变换相当于空间坐标的旋转。图4-23表示了一个二维空间坐标变换。图中X₁、X₂表示两个波段的像元值,黑点为相应的数据域。K-L变换相当于坐标轴旋转一个θ角,把数据域变换到Y₁、Y₂的新坐标系统上,即:

遥感地质学

图4-23表明,K-L变换后,第一主组分(Y₁)取得最大的信息量(可达90%左右),其余依饮减小。一般情况下,一、二、三主组分基本上已集中了绝大部分的信息,后面组分包含的信息量往往已非常小。因此,K-L变换一个最基本的功能就是,可以在信息损失最小的前提下,减少变量数目、降低数据维数,起到数据压缩的作用。这对多波段遥感特别有意义,因为它们通常为多变量,数据量也很大(一个TM波段达42兆),随着波段数越来越多和地面分辨力越来越高,还将更大(所谓“海量数据”)。

一般认为,K-L第一主组分基本上反映了地物总的辐射差异,其它组分则能够揭示地物的某些波谱特征。由上图可以看出,各组分之间互相“垂直”,即不相关。这就使K-L变换还具有分离信息、减少相关、突出不同地物目标的作用。因而,在用K-L不同组分作假彩色合成时,往往可显着提高彩色增强效果,会有助于岩类的区分。但要注意的是,各组分的地质应用价值不能依它们的排序(即方差的大小)来确定。例如,MSS的K-L变换中,有时第四主组分反而比第三主组分区分岩性的作用更大。

在实际应用中,也常用比值或差值图像,以及与原图像合在一起作K-L变换。这对于提取某些专题信息会特别有用的。一个典型的例子是,TM_5/7可提取与粘土化有关的矿化蚀变信息,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没在后者的“汪洋大海”之中,我国南方地区尤甚。然而,TM_4/3恰主要只反映植被信息,因此,当用TM_4/3、TM_5/7作K-L变换,其第一主组分便集中了两个比值的基值——植被信息,而蚀变信息被分配到第二主组分中,这就把二者分离了开来,进一步在第二主组分中提取蚀变信息(图42-4),效果便显着提高。此法已在南方某银铅锌矿区取得了很好的效果。

图4-23 两个波段(或其他变量)情况下的主组分变换

图4-24 我国南方某地蚀变带信息提取的程序框图

与KL-变换相类似的另一种线性变换方法是近年来发展起来的K-T变换。缘于在MSS和TM数据空间中植被光谱随时间变化的轨迹构成一个“缨帽”的图形,故亦称“缨帽变换”。该变换有助于分离(提取)植被(绿度)和土壤(湿度)等信息,已引起人们的兴趣。有关这一变换的论述可参见文献[3]。

(六)IHS变换

在色度学中,存在有两种彩色坐标系统:一是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色构成的彩色(RGB)空间;另一是由亮度(I)(或称明度、强度)、色调(H)、饱和度(S)构成的色度(IHS)空间(亦称孟塞尔坐标)。这两个系统的关系可用图4-25表示,此时,IHS的范围呈现为一圆锥体;在垂直于IHS圆锥轴的切面上,二者则呈现为图4-26所示的关系。该图中,I轴垂直于纸面(过S=0,白光点),沿I轴只有亮度明暗(白一黑)差异;圆周代表H的变化,并设定红色为H=0;半径方向代表饱和度,圆心处S=0,为白色(消色),圆周处S=1,彩色最纯。

很明显,这两个坐标系之间可以互相转换,这种转换即称为IHS变换,或彩色坐标变换(也称孟塞尔变换)。通常把RGB空间变换到IHS空间称之为正变换,反过来,由IHS变换到RGB称反变换。

当不直接采用三原色成分(R、G、B)的数量表示颜色,而是用三原色各自在R、G、B总量中的相对比例r、g、b来表示,即:

图4-25 强度、色频(彩)与饱和度(IHS)和红、绿、蓝(RGB)空间关系示意图

图4-26 通过垂直IHS圆锥切面表示IHS与RGB的关系

遥感地质学

此时如为红色白色则为 。两个坐标系之间的转换关系,可简化为:

遥感地质学

把R、G、B和I、H(0-3)、S(0-1)值扩展到0-255数据域,设计相应的程序,在数字图像系统上便能自如地实现相互间的转换和显示。

目前在遥感数字图像处理中,IHS变换多用于以下研究。

1.彩色合成图像的饱和度增强

当用以合成的三个原始图像相关性较大时,常规处理往往合成图像的饱和度会不足,色彩不鲜(纯),像质偏灰,且较模糊、细节难辨(彩版3-4)。通过IHS变换,在IHS空间中增强(拉伸)饱和度S,用反变换求R、G、B进行彩色显示(图4-27),则可显着改善图像的颜色质量和分辨能力(图版5,6)。

2.不同分辨率遥感图像的复合显示

直接把不同分辨率图像输入R、G、B通道作彩色合成复合显示,即使几何配精度很高,也难以获得清晰的图像(低分辨图像使像质模糊)。采取将最高分辨率图像置作“I”、次高置作“H”、低分辨者置作“S”,然后反变换,求出R、G、B作复合彩色显示,则基本可使合成图像保持有高分辨图像的清晰度。对TM(常取其中两个波段)和SPOT(常取全色波段)图像作此种复合,既可获得SPOT的高分辨率,又可充分利用TM丰富的波谱信息。

3.多源数据综合显示

采用常规方法对遥感图像与物化探等地学数据作综合处理,不但极不方便,充其量也只能把等值线叠合到遥感图像上。将物探(航磁、重力等)或化探(元素异常)信息数字化,分别置作“H”或“S”,以遥感图像(取一个波段)为“I”,作IHS的正反变换(图42-8)便可获得色彩分明的遥感与物化探信息复合的彩色图像。这类图像通常既具遥感图像清晰的地貌、地质背景,又能将物化探信息准确地反映在这一背景上,十分有利于它们相互关系的综合分析和解译(图版20)。

图4-27 饱和度增强处理流程图

图4-28 多源数据综合显示框图

‘拾’ 图像的增强技术有哪些

图像增强技术包括:扩展对比度,增强图像中景 物的边缘,滤除噪声或保留图像中感兴趣的某些特 性而抑制其他的特性等.

【PDF】 凝视焦平面热像仪的红外图像增强技术
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息.图像增强技术包括:扩展对比度,增强图像中景 物的边缘,滤除噪声或保留图像中感兴趣的某些特 性而抑制其他的特性等. 在图像增强技术的应用中,要根据不同的算子 的特点,选择不同的实现方法.算子对图像内容的 敏感度分为上...
202.197.69.4:90/~kjqk/jgyhw/ ... /030618.pdf 75K 2005-10-15
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