一种基于直方图变换的光学遥感影像自动增强方法
遥感图像增强实验报告

遥感图像增强实验报告1. 实验目的和内容实验目的:(1)遥感图像的空间域增强:通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像,是图像增强技术的基本组成部分,包括点运算和邻域运算。
(2)遥感图像的频率域增强:通过对频率域的调整对遥感图像进行平滑和锐化,平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分,锐化则保留图像的高频部分而削弱低频部分。
(3)遥感图像的彩色增强:将黑白图像转换成彩色图像,使地物的差别易于分辨,突出图像的有用信息,从而提高对图像的解译和分析能力。
实验内容:(1)遥感图像的空间域增强:点运算—直方图均衡化、灰度拉伸、任意拉伸,邻域运算—图像平滑、图像锐化。
(2)遥感图像的频率域增强:定义FFT,反向FFT,再进行对比。
(3)遥感图像的彩色增强:多波段影像—彩色合成、单波段影像—伪彩色增强、色彩空间变换、遥感数据融合。
2. 图像处理方法和流程A.遥感图像的空间域增强1.直方图均衡化(1)在主窗口中打开can_tmr.img文件。
(2)以gray形式显示一个波段。
(3)Display窗口>enhance>equalization2.灰度拉伸(1)Display窗口>enhance>interactive stretching(2)弹出的对话框>stretch_type>linear(3)在STRETCH对应的两个文本框中输入需要拉伸的范围,然后单击对话框上的APPLY按钮,图像显示为线性拉伸后的效果。
3.任意拉伸(1)弹出的对话框>stretch_type>Arbitary,在output histogram中单击绘制直方图,右键结束(2)点击apply,结果如图所示4.图像平滑(1)均值平滑,在主窗口中打开can_tmr.img文件。
主窗口>enhance>filter>smooth[3*3]。
结果如图所示(2)中值平滑,在主窗口中打开can_tmr.img文件。
基于Retinex理论的图像增强算法研究

color constancy,dynamic range compression and color rendition.
This thesis first discussed several basic image enhanc咖钮t methods.and analyzed the
shortcomings of them.Then the global and local Retinex algorithms wefe investigated in
…………一23 …………。24
图3.6.5 彩色girl全局Rethlcx增强.
图4.1.1 Retinex框架图…………………………………………
图4.4.1.1 高斯分布……
图4.4.1.2 口不同的高斯分布………………
图4.6.1.1 girl图像经典Retinex增强结果图…………………。
……。38
图4.6.1.6 yenowsand图像(全局+局部)Retinex增强结果图……………………40
图4.6.1.7 增强图像的亮度趋势图…………………………………….
..41
图4.6.1.8 增强图像的对比度趋势图…………
…………………………….42
V
图像增强的方法有哪些

图像增强的方法有哪些图像增强是指通过一系列的处理方法,改善图像的质量和视觉效果,使得图像更加清晰、鲜艳、易于理解和分析。
图像增强技术在计算机视觉、医学影像、遥感图像等领域有着广泛的应用。
本文将介绍图像增强的几种常见方法,包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和增强、空间域增强、频域增强等。
首先,灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过扩展图像的灰度动态范围,将原本灰暗的区域拉伸到整个灰度范围内,从而增强了图像的对比度和细节。
灰度拉伸通常适用于灰度动态范围较窄的图像,比如受到光照影响的图像或者拍摄条件不佳的图像。
其次,直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。
它通过重新分布图像的灰度级,使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布,从而增强了图像的对比度和视觉效果。
直方图均衡化适用于灰度动态范围较窄或者灰度分布不均匀的图像,能够有效地改善图像的质量。
另外,滤波和增强也是常见的图像增强方法。
滤波可以去除图像中的噪声和干扰,增强图像的清晰度和细节。
常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
在滤波的基础上,可以对图像进行锐化、边缘增强等操作,从而进一步改善图像的质量。
此外,空间域增强和频域增强也是图像增强的重要方法。
空间域增强是指直接对图像的像素进行操作,比如对比度调整、颜色增强、锐化等。
而频域增强则是通过对图像的频谱进行操作,比如傅里叶变换、滤波等。
这些方法能够有效地改善图像的质量和视觉效果。
总的来说,图像增强是一项重要的技术,能够改善图像的质量和视觉效果,提高图像的可读性和分析性。
在实际应用中,可以根据图像的特点和需求,选择合适的增强方法进行处理,以获得更加清晰、鲜艳、易于理解和分析的图像。
希望本文介绍的几种常见方法能够为图像增强技术的应用提供一些参考和帮助。
利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]
![利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]](https://img.taocdn.com/s3/m/849895b076eeaeaad1f330cd.png)
BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院(系):计算机科学与工程专业:计算机科学与技术班级:学生:学号:指导教师:任务书1.毕业设计(论文)题目:利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义:图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一,是图像预处理方法之一,图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理,直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换,使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。
清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。
为了使图像变得清晰,通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大,并且让灰度频率较小的灰度级经变换后,其频率变得大一些,使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。
直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法,它通过对直方图进行均衡化修正,可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差,使图像的细节变得清晰。
本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。
3.设计(论文)的主要内容(理工科含技术指标):主要内容有:(1)了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。
(2)给一副图像,能够得到图像的直方图,并能够对图像进行直方图的均衡化,进而对图像进行增强,掌握其原理并实现其过程。
(3)完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比,给出一个较好的均衡化算法。
(4)完成1.5万字毕业论文,完成与课题相关的外文资料的翻译。
4.设计的基本要求及进度安排(含起始时间、设计地点):本次课题从2012年12月开始,在校内完成,具体的进度安排如下:第1~3周:查阅书籍资料,学习相关软件,准备开题报告。
第4周:分析设计任务,设计总体方案,研究算法。
第5~12周:模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译;中期总结。
第13~15周:模块设计、系统调试。
第16~17周:系统测试、撰写毕业论文第18周:对论文排版和打印,制光盘;论文答辩。
5.毕业设计(论文)的工作量要求① 实验(时数)*或实习(天数):② 图纸(幅面和张数)*:③ 其他要求:指导教师签名:年月日学生签名:年月日系(教研室)主任审批:年月日说明:1本表一式二份,一份由学生装订入附件册,一份教师自留。
卫星遥感影像处理的常用方法

卫星遥感影像处理的常用方法随着卫星遥感技术的不断发展和应用,卫星遥感影像处理已经成为了解地球表面特征和环境变化的重要手段。
在这个过程中,常用的方法及算法起到至关重要的作用。
本文将介绍几种常见的卫星遥感影像处理方法,包括图像增强、分类与识别、变化检测、目标提取等。
一、图像增强图像增强是改进和优化遥感影像质量的一种方法。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
直方图均衡化通过对图像的灰度直方图进行调整,使得图像的灰度分布更加均匀,从而增强图像的对比度。
滤波方法通过对图像的像素值进行平滑或增强,使图像更加清晰和易于分析。
拉普拉斯变换则用于边缘检测,通过计算图像中像素灰度的二阶导数,实现对图像边缘的提取。
二、分类与识别分类与识别是卫星遥感影像处理中的一个重要环节。
它可以将遥感影像中的像素分为不同的类别,从而实现对地面特征的解译和分析。
常用的分类与识别方法包括监督分类、非监督分类和目标识别等。
监督分类是根据已知类别的训练样本进行分类,其分类准确度较高。
非监督分类是根据像素之间的相似性进行分类,但需要人工干预进行分类结果的解释。
目标识别则是通过特定的算法和规则,自动提取出遥感影像中的目标对象。
三、变化检测变化检测是比较两幅或多幅遥感影像之间的差异,以检测出地表特征和环境变化的方法。
常用的变化检测方法包括基于差异图的像素级差异检测、基于时间序列的统计分析以及基于分类方法的变化检测等。
像素级差异检测是通过计算两幅影像中像素灰度的差异值,来获得地表特征的变化信息。
时间序列分析则是基于多幅影像的时间序列数据进行统计分析,以检测出地表特征的长期变化趋势。
基于分类方法的变化检测则是通过对两幅影像进行分类,从而实现对影像中的变化区域的提取。
四、目标提取目标提取是将图像中的目标对象从背景中分割和提取出来的方法。
常用的目标提取方法包括基于阈值分割、基于纹理分析和基于形态学运算等。
阈值分割是通过设定不同的阈值来将影像中的目标与背景分离,但其结果受噪声的影响较大。
图像处理中的图像增强算法综述与比较

图像处理中的图像增强算法综述与比较概述:图像增强是数字图像处理领域的一个重要研究方向,目的是通过改善图像的视觉效果或提取出对应的有效信息。
在现实应用中,图像增强算法被广泛应用于医学图像处理、安防监控、遥感图像分析、电视视频处理等多个领域。
本文将综述与比较目前常用的图像增强算法,包括直方图均衡化、滤波器、Retinex 与算法、小波变换以及深度学习方法。
直方图均衡化:直方图均衡化是一种基本且被广泛使用的图像增强方法。
它通过对图像像素的灰度值分布进行调整,使得图像的像素灰度值能够均匀分布在整个灰度级范围内,从而改善图像的对比度和亮度。
传统的直方图均衡化算法可以有效地增强图像的整体对比度,但往往过度增强细节,导致图像出现失真。
滤波器:滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器两种类型。
线性滤波器通常通过卷积运算来修改图像的空间频率特征,常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
非线性滤波器如边缘增强滤波器可以通过检测图像的边缘信息来增强图像的细节。
滤波器方法简单直观,但在处理图像噪声、复杂纹理、低对比度等问题时,效果有一定限制。
Retinex 算法:Retinex 算法是一种模拟人眼感知机制的图像增强方法,它主要专注于提高图像的亮度、对比度和颜色鲜艳度。
该算法基于假设,认为图像的亮度和颜色信息可以被分离开来,并通过增强亮度的同时保持颜色信息的稳定性。
Retinex 算法具有较好的图像局部细节增强效果,但对于整体对比度改善不够显著,且在对比度较低的图像上效果不佳。
小波变换:小波变换是一种基于时间-频率分析的图像增强方法,它将图像分解为多个不同频率的子带图像,然后对每个子带图像进行增强处理,并通过逆变换得到最终增强后的图像。
小波变换方法可以有效地增强图像的对比度和细节,能够提取出不同尺度的细节信息,并具有很好的图像重构能力。
但小波变换方法需要选择合适的小波基和阈值参数,且对图像处理时间较长。
深度学习方法:深度学习方法在图像增强领域取得了显著的成果。
遥感数据处理中的影像增强与图像去噪技术

遥感数据处理中的影像增强与图像去噪技术1. 引言遥感数据处理在现代科学技术和应用中具有重要意义。
作为一种获取地球表面信息的技术手段,遥感技术提供了大量的数据,但由于遥感图像受到地面和大气等多种因素的影响,常常存在图像质量不高、图像噪声明显等问题。
为了提高遥感图像的质量和可用性,需要运用影像增强和图像去噪技术对遥感数据进行处理。
本文将介绍遥感数据处理中的影像增强和图像去噪技术的原理和应用。
2. 影像增强技术影像增强技术是通过提取和增强影像中的有用信息,以改进图像的视觉质量和对目标的识别能力。
在遥感数据处理中,影像增强技术广泛应用于农业、环境、城市规划等领域。
常见的影像增强技术包括直方图均衡化、卷积滤波、小波变换等。
2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的灰度级映射方法,旨在扩展图像的动态范围,增强图像中的细节信息。
该方法通过将原始图像的直方图拉伸到整个灰度范围上来实现增强效果。
直方图均衡化在提高图像对比度、减少噪声等方面具有显著的效果。
2.2 卷积滤波卷积滤波是通过把一个滤波器应用于图像中的每一个像素,用滤波器的加权和代替该像素,以达到图像增强的目的。
常见的卷积滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器等。
高斯滤波器常用于去除图像中的高频噪声,而中值滤波器则适用于去除椒盐噪声。
2.3 小波变换小波变换是一种时频局部化分析方法,被广泛应用于图像增强和去噪。
小波变换能够将图像分解成不同频率和空间分辨率的子图像,便于分析和处理。
通过选择合适的小波基函数和分解尺度,可以实现图像的多尺度增强和去噪。
3. 图像去噪技术图像去噪技术旨在通过抑制或消除图像中的噪声,提高图像的质量和清晰度。
在遥感数据处理中,由于受到大气、传感器等外部因素的干扰,图像常常存在着不同程度的噪声。
常见的图像去噪技术包括小波去噪、基于局部图像统计的算法和基于偏最小二乘的算法。
3.1 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法。
该方法通过将小波变换系数进行阈值处理,将噪声系数置零或降低到很小的程度,从而实现图像去噪的目的。
ENVI遥感图像增强处理

ENVI遥感图像增强处理任务五图像增强⽬录1.空间域增强处理 (1)1.1卷积滤波 (1)2.辐射增强处理 (2)2.1交互式直⽅图拉伸 (2)3.光谱增强处理 (4)3.1波段⽐的计算 (4)3.2⾊彩空间变换 (5)3.3NDVI计算 (6)4.傅⾥叶变换 (6)4.1快速傅⾥叶变换 (6)4.2定义FFT滤波器 (7)4.3反向FFT变换 (8)5.波段组合 (8)5.1RGB合成显⽰ (8)图像增强的主要⽬的是提⾼图像的⽬视效果,以便处理结果图像⽐原图像更适合于特定的应⽤要求,⽅便⼈⼯⽬视解译、图像分类中的样本选取等。
ENVI图像增强的内容主要包括:●空间域增强处理●辐射增强处理●光谱增强处理●傅⾥叶变换●波段组合1.空间域增强处理空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。
1.1卷积滤波卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。
它们的核⼼部分是卷积核,ENVI提供很多卷积核,包括⾼通滤波、低通滤波、拉普拉斯算⼦、⽅向滤波、⾼斯⾼通滤波、⾼斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts,还可以⾃定义卷积核。
使⽤数据:lena.jpg具体操作:通过尝试ENVI提供的各种图像增强算⼦,观察⽐较图像增强的效果。
(1)打开图像⽂件lena.jpg。
(2)在主菜单中,选择Filter→Convolutions and Morphology。
(3)在Convolutions and Morphology Tool中,选择Convolutions→滤波类型。
(4)不同的滤波类型对应不同的参数,主要包括三项参数:●Kernel Size(卷积核的⼤⼩)卷积核的⼤⼩,以奇数来表⽰,如3×3、5×5等,有些卷积核不能改变⼤⼩,包括Sobel和Roberts。
●Image Add Back(输⼊加回值)将原始图像中的⼀部分“加回”到卷积滤波结果图像上,有助于保持图像的空间连续性。
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I 像 的清 晰 度 、对 比度 等 视 觉 特 征 是 图像 质 量 的重要 因 素 。由于遥 感 成像 受大 气 、雾 、光照 等 因素 的影 响 ,造成 大 多数遥 感 图像 影像 对 比度低 、 清 晰度 足 ,直 接 影 响 后 续 工 作 。经 过 有 效
增 强 处理 后 的图 像 ,对 遥 感 应 用 分 析 具 有 很 好 的 促 进 作用 。因而 ,在 进 行 应 用 分 析 之 前 对 遥 感 图像 的对 比度 、清 晰度 、色 彩等 质量 因素实 施适 当 的增 强处 理是 非 常必 要 的 。
收 稿 日期 :2015-03—16 基 金 项 目 :国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 (41171090) 作 者 简 介 :刘 新 颜 ,女 ,新 疆 库 尔 勒 人 ,博 士 生 ,从 事 旅 游 信 息 科 一 种 基 于 直方 图变 换 的 光 学 遥 感 影 像 自动 增 强 方 法
2.Laboratory of Remote Sensing and Intelligent Inform ation System ,Xi an Institute of Optics and Precision
Mechanics:Chinese Academy of Sciences,Xi an 7101 19,China) Abstract:The image contrast and definition of rem otely sensed im age are the important factors of im age quali— ty. This paper presented a novel self—adaptive enhancement method for contrast and definition.Firstly,nonlin— ear transform ation is operated on the histogram of an input im age to reduce the distribution range of the im age, and then linear stretch is used to expand the grey level to full permitted range. Experiments and comparison indicate that the presented method can im prove the contrast and the definition with a little loss of inform ation entropy and the enhanced results is rather fine than current main method of enhancement. Also,the presented method can be used to both panchrom atic and colorful remotely sensed image. Key words: histogram optim ization; contrast stretch; definition erfhancement; vision effect improvement; self—adaptive enhancement
摘要 :对 比度 、清 晰度 等视 觉效 果是 影 响 图像 质 量 的重要 因素 。针 对光 学遥 感 图像 对 比度 和 清晰度 改善 问题 ,提 出 了一 种新 的视 觉 效 果 自动 增 强模 型 。首 先 对输 入 图像 的 直 方 图 采 用非 线性 变换 ,在保 持 灰度 级 有效 分布 的前提 下 充分压 缩灰 度分 布 范 围 ,从 而获得 优化 的 变换 系数 ,然后 再 利 用线性 拉伸 算 法将 图像 灰度 扩 展 至 整 个灰 度 域 。 实验 和 对 比结 果 表 明 ,所提 出的增 强模 型在很 小的信 息熵 损 失条 件 下 能 较 大 幅度 地 提 高 图像 的 对 比度 和 清晰度 ,获 得 比 目前 主要 算 法更 好 的增 强结 果且 效 果稳 定 ,可适 用 于全 色 图像 和彩 色图像 视 觉效果 的全 自动 化增 强 处理 。 关 键 词 :直方 图优 化 ;对 比度增 强 ;清晰 度增 强 ;视 觉效果 改善 ;自适 应增 强 中图分 类 号 :TP753 文献标 识 码 :A DOI:10.16152/j.cnki.xdxbzr.2016-03-025
遥 感 图像增 强 在遥 感 图像处 理 中 占有重 要地 位 。增 强 的 目的是 为 了改 善 图像 的清 晰 度 、对 比度 等视 觉 效果 ,从 而 提 高 图像 的可 读 性 和 信 息 解译 能力 。针对 图像 增 强 问题 ,目前 已有 灰 度 线 性 拉 伸 、直 方 图 均 衡 、Contourlet变 换 、Retinex 增 强 方 法 , 、灰 度 世 界 等 多 种 增 强 方 法 线性 拉伸 在 实 际应 用 中使 用 最 为 广 泛 ,但 该 方 法 对 于灰度 分 布严 重不 均 的图像 增强 效果 有 限 。直 方 图均衡 的 目的是 通 过变换 使 得均 衡后 的图像灰 度在 每一 个 灰度 级上 等概 率 分 布 ¨ ,从 而提 高 图 像对 比度 。这种 方 法 虽 能 增 加 图像 对 比度 ,但 处 理后 的 图像视 觉效 果往 往 生硬 、不够 柔 和 ,甚 至质 量 恶化 J,在遥 感 图像 处 理 中较 少 应 用 。直 方 图 截 断增 强 方 法 将 直 方 图两 端 累 积 概 率 分 别 达 到 2%时所 有 灰度 级分 别合 并 ,然后 再利 用线 性 变换 实现灰 度 拉伸 。这 种方 式较 好 地压缩 了原始 图像 的分 布范 围 ,因而具 有 相对 较好 的增 强效 果 ,在遥 感 图像 实 际应 用 处 理 中被 广 泛 采 用 。但 是 ,这 种 方 法会 造成 灰度 值 较 高和较 低 的区域 丢失 图像 细 节 ,而 且对 于 直方 图两 端 均 具有 较 高 概率 分 布 的 图像 ,常常 达不 到增 强 的 目的 。
A novel autom atic enhancem ent m ethod for optical
rem otely sensed im age
LIU Xin—yan ,LIU Jia-hang ,YAN Jun—ping
(1.School of Tour ism and Environmental Science,Shaanxi Normal University,Xi an 710119,China;
西北大学学报 (自然科学版 ) 2016年 6月 ,第 46卷 第 3期 ,Jun.,2016,Vo1.46,No.3
JNW U
· 环境 科 学 ·
一 种 基 于 直 方 图 变 换 的 光 学 遥 感 影 像 自动 增 强 方 法
刘新 颜 ,柳 稼 航 ,延 军平
(1.陕西师范大学 旅游与环境学 院 ,陕西 西安 710119;2.中国科学院 西安光学精 密机 械研 究所 遥感与智能 信息系统研究室 ,陕西 西安 710119)