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1、遥感原理与应用遥感原理与应用班级：地理信息系统学号：姓名：许冬课程上机课程上机2008-1 班07082951遥感原理与应用ENVI 初步学习和影像增强处理一、实习目的一、实习目的通过对 ENVI 软件的初步学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能， 加深多所学课程原理的理解， 为从事相关项目的研究和开发奠定基础。对于影像增强需要掌握直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较， 理解直方图所反映的图像性质； 了解图像增强和滤波的多种方法，掌握直方图均衡、分段线性拉伸、密度分割、平滑、锐化、边缘增强的方法；通过图像增强和滤波多种方法的实习， 掌握改善遥
2、感图像视觉效果的有效方法。二、实验数据介绍二、实验数据介绍本次实习的数据为 ENVI 4.7 自带的数据:xudong.img三、实验过程三、实验过程(一)初步学习：遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示。加载实验数据：xudong.img 并显示遥感影像1 图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：FileEdit ENVI Header，选择相应的文件。从 Header Info 对话框里，可以点击 Edit Attributes 下拉菜单中的选项， 调用编辑特定文件头参数的独立对话框。 这些参数包括波段名、 波长、 地图信息等。2.图像的存取File Open Image File.打开任
3、何文件，可用波段列表自动地出现。ABL 列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、 打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。3.要选择当前活动显示:从Available Bands List内，点击 “Display #1” 按钮菜单，再从列表中选择所需要的显示。要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display” 。点击“Load Band”或“Load RGB”,以把选定的波段导入选定的显示。灰度图像和彩色图像的显示 ENVI:FileOpen ImageAvailable BandsList 中选择 Gray Scale 或 RGB Color 模式
4、。（二）图像增强处理（1）空间域增强：（1）空间域增强：1、对比度拉伸（辐射增强）1、对比度拉伸（辐射增强） ：在 主 图 像 窗 口 ， 选 择EnhancementsInteractive stretching. 在 Stretch_Type 下选择要进行的拉伸方式要把任何拉伸或直方图变化自动地应用于图像，选择Options Auto Apply遥感原理与应用线性变换：线性变换：线性拉伸线性对比度拉伸是系统默认的交互式拉伸。 线性拉伸的最小和最大值分别设置为0 和 255，两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值。选择 Stretch_Type Linear Contrast Stret
5、ch.要限定最小和最大输入值。 使用鼠标左键，移动输入直方图上的垂直线到所需要的位置。线性拉伸结果分段线性拉伸分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定。当在点之间提供线性拉伸时，线段在点处连接起来。选择 Stretch_Type Piecewise Linear.分段线性拉伸非线性变换：非线性变换：高斯拉伸系统默认的 Gaussian 拉伸是围绕 DN 平均值 127 的三个标准差的数据分布。选择 Stretch_TypeGaussian.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值，选择 Options SetGaussian Stdv.设置高斯标准差
6、高斯拉伸遥感原理与应用平方根拉伸选择 Stretch_TypeSquare Root.输入直方图显示未被修改的数据分布。 输出直方图用一条红色曲线显示平方根函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。直方图均衡化：直方图均衡化：要自动缩放数据以与每个直方图中 bin 的 DN 数均衡：选择Stretch_Type Equalization.输入直方图显示未被修改的数据分布。 输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。直方图均衡拉伸直方图规定化：直方图规定化：Arbitrary选项允许你在输出直方图的顶部 “任意地”绘制任何形状的直方图，或从另一个图像匹配一个直方图。选择
7、 Stretch_Type Arbitrary.通过点击或按住鼠标左键绘制输出直方图的线段，在 Output Histogram 窗口内绘制输出直方图。任意的直方图将用绿色来显示。输出直方图用红色显示你的直方图，匹配的数据函数用白色曲线。通过自定义拉伸功能进行直方图匹配（把“Input Histogram”标签拖到“Output Histogram”标签上。)遥感原理与应用直方图匹配：直方图匹配：选择 EnhanceHistogram Matching使用 Histogram Matching 工具可以自动地把一幅显示图像的直方图匹配到另一幅上，从而使两幅图像的亮度分布尽可能地接近。使用该功能
8、以后，在该功能被启动的窗口内，输入直方图将发生变化，以与所选图像显示窗口的当前输出直方图相匹配。在灰阶和彩色图像上，都可以使用该功能，也可以为输入直方图选择来源，必须显示至少两幅图像。选择直方图匹配菜单选择第二幅影像输出直方图用红色表示，被匹配的输出直方图用白色表示2、空间域滤波增强：2、空间域滤波增强：卷积滤波：卷积滤波：卷积是一种滤波方法，它产生一幅输出图像（图像上，一个给定像元的亮度值是其周围像元亮度值加权平均的函数） 。 用户选择变换核用于图像列卷积生成一个新的空间滤波图像。（1）选择Filter Convolutions 一种滤波类型。但一些特别的滤波（如Sobel和Roberts）
9、有自己的默认值，是不能改变的。选择这些滤波时，不会出现变换核大小的选项。遥感原理与应用高通滤波：高通滤波在保持高频信息的同时， 消除了图像中的低频成分。 它可以用来增强不同区域之间的边缘，犹如使图像尖锐化。通过运用一个具有高中心值的变换核来完成（典型地周围是负值权重） 。高通滤波变换核的大小必须是奇数。低通滤波：低频滤波保存了图像中的低频成分。 使图像平滑。默认的变换核的大小是3x3，使用外位值的均值来替代中心像元值。拉普拉斯滤波： 拉普拉斯滤波是第二个派生的边缘增强滤波，它的运行不用考虑边缘的方向。 拉普拉斯滤波强调图像中的最大值， 它用到的变换核的南北向与东西向权重均为负值，中心为“0”
10、。所有的拉普拉斯滤波变换核的大小都必须是奇数。方向滤波是第一个派生的边缘增强滤波， 它选择性地增强有特定方向成分的图像特征。方向滤波变换核元素的总和是零。 结果在输出的图像中有相同像元值的区域均为 0，不同像元值的区域呈现为亮的边缘。遥感原理与应用高斯滤波高斯滤波通过一个指定大小的高斯卷积函数对图像进行滤波。默认的变换核大小是 33，且变换核的大小必须是奇数。中值滤波：中值滤波在保留比变换核大的边缘的同时，平滑图像。ENVI 的中值滤波用一个滤波器大小限定的邻近区的中值代替每一个中心像元值。Sobel 滤波器是非线性边缘增强，它特别地用到了Sobel 函数的近似值，是一个预先设置了 33 的，
11、 非线性边缘增强的算子。滤波器的大小不能更改， 也无法编辑变换核的大小。Roberts 滤波罗伯特滤波器是一个类似于 Sobel 的边缘探测器滤波。是一种特殊的滤波，是一个简单的两维空间的差分方法，用于边缘尖锐化和隔离。滤波器的大小不能被更改，也不能编辑变换核的大小。遥感原理与应用3、其他方式：选择数学形态学滤3、其他方式：选择数学形态学滤选择数学形态学滤腐蚀（Erode）膨胀（Dilate）开启（opening） 关闭（closing）选择使用Filter 菜单可以选择进行锐化、平滑和中值滤波。这些滤波只应用于显示的数据，对其进行快速图像锐化图像平滑中值滤波平滑(2)频率域增强：(2)频率域
12、增强：1、傅里叶变换：1、傅里叶变换：傅立叶分析是一种将图像分成空间上各种频率成分的数学方法。 实际上，快速的傅立叶变换被原来将数据变换成一个复杂的强调频率分布的图像。ENVI 中 FFT滤波包括图像正向的 FFT、频率滤波器的交互式建立、滤波器的应用，以及 FFT向原始数据空间的逆变换。当前，FFT 处理没有用到 ENVI tiling 程序，因此能被处理的图像大小受到系统可利用内存的限制。 FFT 图像是 “复数” 数据类型，它占用了类似大小的字节图像的 8 倍内存。快速傅里叶变换：快速傅里叶变换：正向的 FFT 生成的图像能显示水平和垂直空间上的频率成分。图像的平均亮度值显示在变换后图像
13、的中心。远离中心的像元代表图像中增加的空间频率成分。这一滤波能被设计为消除特殊的频率成分，并能进行逆向变换。遥感原理与应用选择快速傅里叶变换操作快速傅里叶变换对话框选择影像定义定义 FFTFFT 滤波器滤波器FFT 图像FFT滤波能直接被限定或作为一幅显示的正向变换的图像。滤波类型包括circular pass and cut，badpass and cut 以及 user-drawnpass and cut。用户定义的滤波器用 ENVI 的注记功能描述。建立自定义的 FFT 滤波器：当选择上“Circular Pass”或“Circular Cut”滤波器时（分别是低通和高通滤波），出现“R
14、adius”文本框，需要输入滤波半径（范围，用像元表示）。 当选择上“BandPass”或“Band Cut”滤波器时，出现“InnerRadius”和“OuterRadius”文本框，在相应位置上键入需要的数值。 用“Number of Border Pixels”参数控制用于 taper 滤波器（平滑滤波边缘）的像元数。零值代表没有平滑。低通滤波效果图2、频率域平滑：2、频率域平滑：先对影像进行 FFT 变换（使用低通滤波） ，之后对得到的进行 Inverse FFT 变换进而得到平滑处理的影响遥感原理与应用进行 FFT 变换进行 Inverse FFT 变换频率域平滑效果低通滤波器可使信
15、息源的低频通过而对高频加以抑制。 由于抑制了反映灰度骤变的边缘特征的高频信息及包含在高频中的孤立点噪声， 所以低通滤波起了平滑图像去噪声的处理作用。3、频率域锐化：先对影像进行 FFT 变换（使用高通滤波） ，之后对得到的进行 Inverse FFT 变换进而得到平滑处理的影响进行 FFT 变换遥感原理与应用进行 Inverse FFT 变换频率域锐化效果衰减或抑制信息源的低频分量，让高频分量畅通称为为高通滤波。由于图像中灰度骤变部分与高频分量相关联，高通滤波将使图像得到锐化处理。（3）彩色增强：（3）彩色增强：1、真彩色增强处理：1、真彩色增强处理：将不同波段的影像分别赋予不同的色彩， 合成
16、处理的过程。如分别赋予 TM 图像3、2、1 波段色彩 R、G、B；从 Available Bands List 内，选择 “RGB Color” 切换按钮。在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名一旦波段名导入到标签为 “R:” 、 “G:” 、 “B:” 的文本框中，点击 “Load RGB”来显示彩色合成图像。或选择影像的子菜单中的 Load Ture Color 菜单图示为 3、2、1 波段合成的真彩色2、伪彩色密度分割：2、伪彩色密度分割：将亮度值等间隔分割分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。在主图像窗口，选择 overlay Density Slice。将出现 #1 Density
17、 Slice 对话框，在 “Defined Density Slice Ranges” 下列有八个系统默认范围。在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值， 来改变密度分割的范围。如要重新设置数据范围到初始值，点击 “Reset” 。遥感原理与应用通 过 选 择 对 话 框 时 底 部“Windows” 旁所需要的复选框，来选择是 否将密度 分割颜色 应用到图像窗口、滚动窗口或这两个窗口。图示为伪彩色密度分割处理后结果此结果是对单一波段影像合成的，便于对影像的地物信息进行重新分类， 区分出地物的类别。3、假彩色合成：将不同波段的影像分别赋予不同的色彩， 合成处理的过程。如分别赋予 TM 图像3、
18、2、1 波段色彩 R、G、B；1、从 Available Bands List 内，选择 “RGB Color” 切换按钮。2、在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名3、 一旦波段名导入到标签为 “R:” 、 “G:” 、 “B:” 的文本框中，点击 “ Load RGB”来显示彩色合成图像。图示为 4、3、2 波段合成的标准假彩色合成，植被由于在近红外波段的光谱反射远远高于它在可见光波段的光谱反射。呈现不同程度的品红到红色，易于识别，水在近红外波段的光谱反射率很低，表现为蓝色到青色。遥感原理与应用4、色彩空间变换：选择 Transforms-Color Transforms-RGB to
19、# 进行色彩空间的转换RGB TO HSV使用 RGB to HSV 选项可以将一幅 RGB 图像变换到 HSV （色度、饱和度、颜色亮度值）彩色空间。输入的 RGB 值必须是字节型数据，其范围为 0 到 255 。运行该功能前，必须先打开一个至少包含 3 个波段的输入文件，或一个彩色显示。在彩色显示中用到的拉伸将被应用于输入的数据。该变换将产生范围为0360 度的色度（0 度为红，120 度为绿，240 度为蓝） 、饱和度和颜色亮度值的范围为 01（浮点型） 。转换为色度、饱和度、颜色亮度值RGB TO HLS使用 RGB to HLS 选项可以将 RGB 图像变换到 HLS （色度，亮度，
20、饱和度） 彩色空间。该变换将产生范围为 0360 度的色度（0 度为红， 120 度为绿， 240度为蓝） 、亮度和饱和度的范围为 01 （浮点型） 。 运行该功能前，必须先打开一个至少包含 3 个波段的输入文件，或一个彩色显示。输入的 RGB 值必须是字节型数据，其范围为 0 到 255 。转换为色度、亮度、饱和度遥感原理与应用RGB TO HSV (USGS Munsell)转换为 HSV (USGS Munsell)可用于描述土壤和岩石的颜色特征5、色彩拉伸：选择菜单去相关性拉伸：图示为 4、3、2 波段去相关性拉伸合成可以消除多光谱数据中个波段的高度相关性。Photographic 拉
21、伸图示为 3、2、1波段 Photographic 拉伸合成可以对真彩色图像加以增强，与目视效果良好吻合。遥感原理与应用饱和度拉伸：图示为进行 4、3、2 波段饱和度拉伸合成生成具有较高颜色饱和度的影像（4）多图像代数元素：（4）多图像代数元素：1、波段比计算：1、波段比计算：Band Ratios 工具用于增强波段之间的波谱差异，减少地形的影响。用一个波段除以另一个波段生成了一幅能提供相对波段强度的图像。 该图像增强了波段之间的波谱差异。 ENVI 能以浮点型数据格式或字节型数据格式输出波段比值图像。可以将三个比值合成为一幅彩色比值合成图像， 用于判定每个像元波谱曲线的大致形状。要计算波段比
22、，必须输入一个“分子”波段和一个“分母” 波段，波段比是分子与分母的比值。 选择 Transforms Band Ratios 。当出现 BandRatio Input Bands 对话框时，从可用波段列表中选择分子和分母波段。选择波段比菜单选择要进行运算的两个波段选择 B4（分子）和 B3（分母）遥感原理与应用原始图像处理后图像2、波段运算：Band Math 功能提供了一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的。 由于每个用户都有独特的需求， 因此该功能允许用户自己定义处理算法，并将之应用到打开的波段或整个图像中， 可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。选
23、择 Basic Tools Band Math.在“Enter an expression” 的文本框内，输入变量名和所需要的数学运算符。变量名必须以字符“b” 或“B”开头，后面跟着 5 个以内的数字字符。如计算三个波段的平均值，数学方程式：（float（b1）+float（b2）+float（b3） ）/3.0一旦一个有效的表达式被输入，点击 “OK”处理。将出现 Variable to BandPairings 对话框。通过点击 “Input File Type” 下拉菜单，用 NDVICalculation Parameters 对话框，已经输入的文件类型TM,用于计算NDVI的波段将
24、自动输入到 “Red”和 “Near IR” 文本框，默认为Band3、4遥感原理与应用选择波段运算器，输入计算表达式把值赋给原先实例中的变量三个波段的平均值计算后结果3、NDVI3、NDVI 计算：计算： （归一化植被指数）（归一化植被指数）使用 NDVI 选项可以将多光谱数据变换成一个单独的图像波段，用于显示植被分布 NDVI 值指示着像元中绿色植被的数量，较高的 NDVI 值预示着包含较多的绿色植被。选择 NDVINDVI 操作遥感原理与应用经过处理后影像（5）多光谱图像变换：（5）多光谱图像变换：1、主成分分析：1、主成分分析：主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到
25、一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。由于多波段数据经常是高度相关的，主成分变换寻找一个原点在数据均值的新的坐标系统，通过坐标轴的旋转来使数据的方差达到最大，从而生成互不相关的输出波段。主成分（PC）波段是原始波谱波段的线性合成，它们之间是互不相关的。可以计算输出主成分波段。第一主成分包含最大的数据方差百分比，第二主成分包含第二大的方差，以此类推，最后的主成分波段由于包含很小的方差（大多数由原始波谱的噪声引起） ，因此显示为噪声。由于数据的不相关，主成分波段可以生成更多种颜色的彩色合成图像。参数设置（选择协方差矩阵）主成分分析特征值
26、窗口遥感原理与应用PC B1、B2、B3 合成PCB4、B5、B6 合成（有明显噪声）主成分分析得到各波段统计值2、缨帽变换：主成分分析得到各波段统计值缨帽变换是一种通用的植被指数，可以被用于 Landsat MMS 或 Landsat TM 等数据。对于 Landsat MMS 数据，缨帽变换将原始数据进行正交变换，变成四维空间 （包括土壤亮度指数 SBI、 绿色植被指数 GVI、 黄色成分 （stuff） 指数 YVI，以及与大气影响密切相关的 non-such 指数 NSI）。对于 Landsat TM 数据， 缨帽植被指数由三个因子组成“亮度”、“绿度”与“第三”（Third）。其中的
27、亮度和绿度相当于 MSS 缨帽的 SBI 和 GVI，第三种分量与土壤特征有关，包括水分状况。对于Landsat 7 ETM 数据穗帽植被指数由六个因子组成-“亮度”、“绿度”、“湿度”、以及“第四”、“第五”、“第六”几种分量。选择 Transforms Tassled Cap。出现 Tasseled Cap Transformation Input File对话框时，选择输入文件。 用下拉菜单，选择“Input File Type”（ Landsat 5TM 、 LandsatMSS、Landsat 7 ETM ）。遥感原理与应用完成时，ENVI 将缨帽波段名输入到 Available B
28、ands List 中，在那里可以用标准 ENVI 灰阶或 RGB 彩色合成方法显示。四、实验体会通过这几次上机实验，初步了解了使用ENVI软件处理遥感影像的方法，掌握了图像增强的方法，加深了对相关知识的理解。在这次实习过程中，主要是ENVI软件的使用，虽然以前用过一两次，但并不是很熟悉，但老师给我们的中文帮助指南后，基本问题都可以自己解决了。在实验过程中，谭老师鼓励大家自己动手去解决，不是总想着求助老师解决，养成良好的学习习惯。在这次实习过程中，很好的锻炼了我们的动手能力。 实习过程中使用ENVI软件进行影像增强处理很多内容都是和我们平时学的理论知识是相关联的， 在实习过程中，将我们平时所学
29、的都综合起来了，让我们对所学的理论知识有了更深刻的理解。图像增强处理的目的，是突出图像中的有用信息，扩大不同影像特征之间的差别，以便提高对图像的解译和分析能力，使之更适合实际应用。图像中的各种信息或影像特征是由亮度值或灰度的差别反映出来的， 因而最基本的增强方法是扩大不同亮度值之间的差别，一般多达到256个等级，而人眼能够识别的灰度等级比这个数目要小得多。因此，增强是相对的和有选择性的，就是说用某种方法增强某些信息的同时，另一些信息实际上被压缩了。 图像增强处理方法的选择和应用，取决于研究的对象、目的和要解决的问题以及图像本身的信息特征。一种增强处理方法的效果与图像的数据特征（如统计特征、空间频谱特征等）有直接关系。 图像增强处理有多种不同的方法， 根据增强的目的不同可选择不同的方法。增强的目的有:改变灰度等级，提高对比度；消除噪声，平滑图像；突出边缘，锐化图像；形成彩色图像；减少波段图像个数， 突出某些信息特征。可以选择的增强技术主要有:空间域增强、频率域增强、彩色增强及多光谱图像增强等。实习中当然有辛苦的一面，正所谓一分耕耘一份收获，从另一个侧面也可以说陶冶和深化了我们的耐力， 使我们养成了艰苦奋斗的优良作风。 实习使我们能更深刻地理解自己的理论知识，以前课堂上的疑惑在实习中便自己就能解决了。