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1、遥感图像预处理遥感图像预处理pptppt课件课件遥感图像预处理概述遥感图像的辐射定标遥感图像的几何校正遥感图像的噪声去除遥感图像的增强处理遥感图像的融合处理遥感图像预处理概述遥感图像预处理概述01遥感图像预处理的定义遥感图像预处理是指对原始遥感图像进行一系列的加工和处理，以提高图像质量，满足后续分析和应用的需求。预处理过程包括辐射定标、大气校正、几何校正、图像增强等步骤，旨在消除或减小遥感图像中的噪声、畸变、失真等因素对图像质量的影响。ABCD遥感图像预处理的目的和意义消除或减小图像中的噪声和畸变，提高图像的稳定性。提高遥感图像的分辨率和清晰度，使其更接近真实场景。为后续的图像分析和应用提供高
2、质量的数据源，提高分析和应用的准确性和可靠性。增强图像的对比度和动态范围，突出感兴趣的目标和特征。将传感器接收到的辐射亮度转换为反射率或辐射亮度等物理量，为后续的大气校正和地表反射率计算提供基础数据。辐射定标消除大气对遥感图像的影响，包括大气散射、吸收和辐射传输等，还原地表真实反射率。大气校正纠正遥感图像的几何畸变，包括扭曲、旋转、缩放等，使其与标准地图投影相匹配。几何校正采用各种算法和技术对图像进行加工和处理，提高图像的视觉效果和特征信息提取的准确性。图像增强遥感图像预处理的基本流程遥感图像的辐射定标遥感图像的辐射定标02辐射定标是指将遥感传感器的测量值转换为地表真实反射率或辐射率的过程。通
3、过辐射定标，能够消除传感器本身的误差，将遥感图像的像素值转化为地物的真实反射或辐射值，从而更准确地反映地物的特征信息。辐射定标的定义和意义意义定义原理基于传感器接收到的辐射率与地表真实反射率之间的比例关系，通过一系列计算和校正，将遥感图像的像素值归一化到同一标准，以便进行后续的图像分析和处理。方法常用的辐射定标方法包括基于地面控制点的定标、基于物理模型的定标和基于统计模型的定标等。这些方法各有优缺点，应根据具体情况选择适合的方法进行定标。辐射定标的原理和方法表示地表对太阳辐射的反射能力，是遥感图像中最重要的地表特征参数之一。反射率表示地表对太阳辐射的吸收能力，通常用于描述地表的热特性。辐射率如
4、大气透过率和反照率等，用于消除大气对遥感图像的影响，提高图像的精度和可靠性。大气校正参数常见的辐射定标参数遥感图像的几何校正遥感图像的几何校正03几何校正的定义几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。几何校正的意义几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。几何校正的定义和意义几何校正的基本原理是将原始的遥感图像看作是一个非标准地图，通过一系列的坐标变换，将其转换为一个标准地图或参考地图。这些变换包括平移、旋转、
5、缩放、仿射等，以达到几何位置上的对齐。几何校正的原理几何校正的方法主要有基于多项式的方法、基于共线方程的方法、基于特征的方法等。其中，基于多项式的方法是最常用的一种，它通过多项式函数对图像进行全局或局部的几何变换，实现图像的几何校正。几何校正的方法几何校正的原理和方法常见的几何校正参数校正模型常见的几何校正模型有多项式模型、共线模型、双线性模型等，根据不同的应用场景和数据特点选择合适的模型。控制点控制点是用于几何校正的关键点，通常选择具有明显地物特征、易于辨识和定位的点作为控制点。控制点的数量和质量直接影响着几何校正的精度和可靠性。遥感图像的噪声去除遥感图像的噪声去除04VS噪声去除是遥感图像
6、预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。意义噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。定义噪声去除的定义和意义基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。原理包括空间滤波、频率域滤波、小波变换等。方法噪声去除的原理和方法 常见的噪声去除算法中值滤波算法适用于去除椒盐噪声，通过将像素值与邻近像素值进行排序，将中值作为输出值，达到去除异常值的效果。高斯滤波算法适用于去除高斯噪声，通过将像素值与邻近像素值进行加权平均，达到平滑图像的效果。小波变
7、换算法适用于去除各种类型的噪声，通过小波变换将图像分解为不同频率的分量，对噪声分量进行抑制或置零，再通过逆小波变换重构图像。遥感图像的增强处理遥感图像的增强处理05通过对图像的某些特征进行强调或抑制，改善图像的视觉效果，提高图像质量，使其更符合人眼视觉特性或机器视觉的要求。图像增强遥感图像由于受到传感器、大气条件、光照等因素的影响，常常存在对比度低、噪声大等问题，直接使用会影响后续的图像分析和解译。因此，对遥感图像进行增强处理，可以提高图像的视觉效果，改善图像质量，为后续的图像分析和解译提供更好的基础。意义图像增强的定义和意义原理基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素
8、值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。方法直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。图像增强的原理和方法通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。直方图均衡化将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的细节信息。傅里叶变换通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。对比度拉伸通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。锐化滤波通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。同态滤波0201030405常见的图像增强算法遥感图像的融合处理遥感图像的融合处理06图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过
9、一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。图像融合在遥感图像处理中具有重要意义，它能够综合多源图像的信息，提高图像的分辨率、清晰度和可靠性，为后续的目标检测、识别和分类等任务提供更好的基础。定义意义图像融合的定义和意义图像融合的原理和方法图像融合的基本原理是利用各源图像中的信息，通过一定的算法将它们进行有机地复合，以得到比单一源图像更为优越的性能。这涉及到多源信息的冗余性、互补性和协同性。原理目前常见的图像融合方法主要有基于像素级、特征级和决策级三种融合方法。其中，像素级融合是最基本的融合方法，它直接对图像的像素点进行操作，通过一定的算法将
10、不同源图像的信息进行复合。方法常见的图像融合算法Brovey融合方法：该方法简单易行，适用于彩色和多光谱图像的融合。它将源图像的每个像素替换为源图像在该像素位置的相应比例的像素值。Pansharpening方法：该方法主要用于高分辨率的全色图像和低分辨率的多光谱图像的融合。它通过一定的变换将全色图像的分辨率提高到多光谱图像的水平，同时保留多光谱图像的光谱信息。IHS(强度、色度和饱和度)方法：该方法是一种常用的多光谱和全色图像的融合方法。它将多光谱图像的三个波段分别与全色图像进行一定的变换，得到一个新的融合图像。小波变换方法：小波变换是一种时频分析方法，它在图像处理中得到了广泛应用。通过小波变换，可以将源图像分解为不同的频率分量，然后对每个频率分量进行融合处理，最终得到融合后的图像。感谢观看THANKSTHANKS