遙感圖像處理

遙影圖容：

、圖恢復：即校、錄、傳輸程引據錯誤、噪畸。包括輻射校、校；

、據壓縮：改傳輸、存儲據效率；

3、影像增強：突出數據的某些特徵，以提高影像目視質量。包括彩色增強、反差增強、邊緣增強、密度分割、比值運算、去模糊等；

4、信息提取：從經過增強處理的影像中提取有用的遙感信息。包括採用各種統計分析、集群分析、頻譜分析等自動識別與分類。通常利用專用數字圖像處理系統來實現，且依據目的不同採用不同演演算法和技術。

1)遙感圖像光學處理方法

遙感圖像光學處理方法是針對光學圖像，用光學方法進行圖像處理，實現處理目的。遙感圖像光學處理精度高，圖像目視效果好，是遙感圖像處理的重要方法之一。

2)遙感圖像數字處理方法

隨著計算機技術的發展，計算機處理技術已經越來越多地應用於遙感圖像處理之中。在光學圖像轉換為數字圖像之後就可以利用計算機對遙感圖像數據進行處理，這種處理技術稱為遙感圖像數字處理方法。同時隨著計算機硬體和軟體技術的發展，處理效率越來越高，可以準確地提取所需要的遙感信息，形成3S技術的綜合應用。所以目前來說，遙感圖像數字處理方法已經逐步取代光學方法，成為遙感圖像處理的主流技術手段。

遙感衛星的多光譜掃描儀每次掃描有6個光—電轉換器件平行工作，專題製圖儀每次掃描有16個光電器件平行工作。因此，一次掃描可得到6行或16行圖像數據。由於各個光—電轉換器件的特性差異和電路漂移，圖像中各像元（像素）的灰度值不能正確反映地物反射的電磁波強度，並且圖像上還會出現條紋。因此，需要對原始圖像數據的像元灰度值進行校正，這種校正稱為輻射校正。在多光譜掃描儀中，輻射校正是通過對各個敏感元件的增益和漂移進行校正來達到的。多光譜掃描儀和專題製圖儀的圖像存在一系列幾何畸變。

這是因為它們不是瞬間掃描而是用連續掃描的方法取得圖像數據的。由於衛星的運動，掃描行並不垂直於運動軌跡方向，在掃描一幅圖像的時間內地球自轉一個角度而使圖像扭歪。在給定視場角下，掃描行兩側的像元對應的地面面積比中間的大，地球的曲率更加大了這一誤差。衛星的姿態變動和掃描速度不勻也使圖像產生畸變。因此必須對圖像進行幾何糾正。根據已知的儀器參數及遙測的衛星軌道和姿態參數進行圖像的幾何糾正，稱為系統糾正。需要用衛星圖像製圖時，系統糾正後的幾何精度仍不能滿足要求，則需要用地面控制點來進行圖像的幾何精糾正。若圖像的幾何誤差分佈是平面的、二次或三次曲面的，就可以用相應次數的多項式來糾正。經過精糾正，圖像的幾何精度可達到均方誤差在半個像元以內。

衛星遙感圖像的輻射校正和幾何糾正有時稱為衛星圖像預處理。遙感衛星地面站通常可以向用戶提供經過預處理的圖像數據或圖片。也有很多用戶，寧願使用原始的磁帶數據而根據自己的應用要求進行處理。

遙感圖像處理包括多種多樣的處理任務，常見的處理功能包括以下幾項。

1)遙感圖像校正

遙感圖像校正是指糾正變形的圖像數據或低質量的圖像數據，從而更加真實地反映其情景。圖像校正主要包括輻射校正與幾何校正兩種。

2)遙感圖像增強

遙感圖像增強是通過增加圖像中各某些特徵在外觀上的反差來提高圖像的目視解譯性能。主要包括對比度變換、空間濾波、彩色變換、圖像運算和多光譜變換等。圖像校正是以消除伴隨觀測而產生的誤差與畸變．使遙感觀測數據更接近於真實值為主要目的的處理，而圖像增強則把重點放在使分析者能從視覺上便於識別圖像內容之上。

3)遙感圖像鑲嵌

遙感圖像鑲嵌是將兩幅或多幅數字圖像(它們有可能是在不同的攝影條件下獲取的)拼接在一起，構成一幅更大範圍的遙感圖像。

4)遙感圖像融合

遙感圖像融合是將多源遙感數據在統一的地理坐標系中採用一定演演算法生成一組新的信息或合成圖像的過程。遙感圖像融合將多種遙感平台、多時相遙感數據之問以及遙感數據與非遙感數據之間的信息進行組合匹配、信息補充，融合后的數據更有利於綜合分析。

5)遙感圖像自動判讀

遙感圖像自動判讀是根據遙感圖像數據特徵的差異和變化，通過計算機處理，自動輸出地物目標的識別分類結果。它是計算機模式識另Ⅱ技術在遙感領域的具體應用，可提高從遙感數據中提取信息的速度與客觀性。自動判讀的方法主要包括監督分類法和非監督分類法。

是提高遙感圖像的像質以利於分析解譯應用的處理。灰度增強、邊緣增強和圖像的復原都屬於圖像的整飾處理。

是將衛星圖像的像元雖然用256個灰度等級來表示，但地物反射的電磁波強度常常只佔256個等級中的很小一部分，使得圖像平淡而難以解譯，天氣陰霾時更是如此。為了使圖像能顯示出豐富的層次，必須充分利用灰度等級範圍，這種處理稱為圖像的灰度增強。

常用的灰度增強方法有線性增強、分段線性增強、等概率分佈增強、對數增強、指數增強和自適應灰度增強6種。

1、線性增強：把像元的灰度值線性地擴展到指定的最小和最大灰度值之間；

2、分段線性增強：把像元的灰度值分成幾個區間，每一區間的灰度值線性地變換到另一指定的灰度區間；

3、等概率分佈增強：使像元灰度的概率分佈函數接近直線的變換；

4、對數增強：擴展灰度值小的像元的灰度範圍，壓縮灰度值大的像元的灰度範圍；

5、指數增強：擴展灰度值大的和壓縮灰度值小的像元的灰度範圍；

6、自適應灰度增強：根據圖像的局部灰度分佈情況進行灰度增強，使圖像的每一部分都能有儘可能豐富的層次。

是一種重要的圖像處理方法，其基本原理是：像元的灰度值等於以此像元為中心的若干個像元的灰度值分別乘以特定的係數后相加的平均值。由這些係數排列成的矩陣叫卷積核。選用不同的卷積核進行圖像卷積，可以取得各種處理效果。例如，除去圖像上的雜訊斑點使圖像顯得更為平滑；增強圖像上景物的邊緣以使圖像銳化；提取圖像上景物的邊緣或特定方向的邊緣等。常用的卷積核為3×3或5×5的係數矩陣，有時也使用7×7或更大的卷積核以得到更好的處理效果，但計算時間與卷積核行列數的乘積成正比地增加。

圖像的灰度增強和卷積都是直接對圖像的灰度值進行處理，有時稱為圖像的空間域處理。

在數字信號處理中常用離散的傅里葉變換，把信號轉換成不同幅度和相位的頻率分量，經濾波后再用傅里葉反變換恢復成信號，以提高信號的質量。圖像是二維信息，可以用二維的離散傅里葉變換把圖像的灰度分佈轉換成空間頻率分量。圖像灰度變化劇烈的部分對應於高的空間頻率，變化緩慢的部分對應於低的空間頻率。濾去部分高頻分量可消除圖像上的斑點條紋而顯得較為平滑，增強高頻分量可突出景物的細節而使圖像銳化，濾去部分低頻分量可使圖像上被成片陰影復蓋的部分的細節更清晰地顯現出來。精心設計的濾波器能有效地提高圖像的質量。經傅里葉變換、濾波和反變換以提高圖像質量的處理，有時稱為圖像的空間頻率域處理。

理想的遙感圖像應當能真實地反映地物電磁波反射強度的空間分佈，但實際上存在著各種使圖像質量下降（退化）的因素。對於衛星多光譜掃描儀圖像，大氣對電磁波的散射和繞射，遙感器光學系統的不完善，像元面積非無窮小，以及信號在電路中的失真和數字化採樣過程，都會造成圖像的退化。如果已知造成圖像退化的數學模型，便可用計算機進行數字處理以消除退化因素的影響，使圖像儘可能接近理想。這種處理稱為圖像復原，在幾何糾正再採樣過程中，同時進行圖像的復原處理可以使圖像的解析度顯著提高。

圖像的算術運算是另一種灰度增強方法。圖像的相加和相乘，常被用於幾種遙感圖像的複合。同一地點不同時期的兩張圖像配准后相減，可以突出地物的變化。不同譜段的兩幅多光譜圖像相除稱為比值圖像，它可用於消除圖像上的陰影部分，加深不同類別地物的差別。

圖像配准、投影變換和鑲嵌：在多種遙感圖像複合使用時，應當使同一地物在各圖像上處於同一位置，這稱為圖像配准。圖像配准與幾何精糾正有相似的含義。前者指遙感圖像間的配准，而後者是遙感圖像與地形圖間的配准。當兩幅圖像較接近時可以用計算機進行自動配准。

用遙感數據進行專題製圖時，需要和地形圖配准才能知道地物的確切位置。當比例尺較小時，各種投影的幾何形狀差別較大，通常先按地圖投影的幾何表達式進行遙感圖像的投影變換，然後再進行幾何精糾正，以保證精度。

由於地圖的分幅與遙感圖像的分幅不同，當兩者配準時總會遇到一幅地圖包含兩幅以至四幅遙感圖像的情況。這時需要把幾幅圖像拼接在一起，這稱為圖像鑲嵌。由於這些圖像可能在不同日期經過不同處理后得到的，簡單的拼接往往能看出明顯的色調差別。為了得到色調統一的鑲嵌圖，要先進行各波段圖像的灰度匹配。例如，根據圖像重疊部分具有相同的灰度平均值和方差的原則調整各圖像的灰度值，以及利用自然界線（如河流、山脊等）作為拼接在邊界而不是簡單的矩形鑲嵌。這樣可使鑲嵌圖無明顯的接縫。

在遙感圖像的實際使用中，常常需要從大量圖像數據中提取特定用途的信息，這稱為特徵提取，常常還需要進行分類和類聚處理，以識別地物類型。

1)遙感圖像光學處理方法

遙感圖像光學處理方法是針對光學圖像，依靠光學儀器或電子光學儀器，用光學方法進行圖像處理，實現處理目的。遙感圖像光學處理精度高，反映目標地物真實，圖像目視效果好，是遙感圖像處理的重要方法之一。

2)遙感圖像數字處理方法

隨著計算機技術的發展，計算機處理技術已經越來越多地應用於遙感圖像處理之中。在光學圖像轉換為數字圖像之後，或者通過遙感感測器直接獲得數字遙感圖像之後，就可以利用計算機對遙感圖像數據進行處理，這種處理技術稱為遙感圖像數字處理方法。數字處理方法操作簡單，能夠很容易地構建滿足特定處理任務的遙感圖像處理系統，同時隨著計算機硬體和軟體技術的發展，處理效率越來越高，可以準確地提取所需要的遙感信息，同時還可以和其他計算機系統(如地理信息系統和GPS系統)無縫集成，形成3S技術的綜合應用。所以目前來說，遙感圖像數字處理方法已經逐步取代光學方法，成為遙感圖像處理的主流技術手段

多光譜圖像數據包含多個波段，數據量較大，當複合使用時數據量更大，往往難於直接使用。實際上各波段圖像之間雖有差別，但也存在一定的相關關係。例如，明亮的物體反射的電磁波強度在各波段上雖有差別，但都比陰暗的物體反射的電磁波強度大。主成分分析法是用各波段圖像數據的協方差矩陣的特徵矩陣進行多波段圖像數據的變換，以消除它們之間的相關關係。把大部分信息集中在第一主成分，部分信息集中在第二主成分，少量信息保留在第三主成分和以後各成分的圖像上。因此，前面幾個主成分就包含了絕大部分信息。主成分分析法有時稱為K－L變換。信息過分集中的主成分圖像往往並不一定有利於分析應用。用計算機分類時，多光譜圖像數據的波段數目越多，計算量就越大。對指定類別的分類常用各類別樣區間的分離度作為指標，從已有波段中選取最佳的幾個波段組合來進行分類。以儘可能少的波段來獲得儘可能好的分類效果，這是另一種特徵提取方法。在農、林等遙感應用中，還可通過各波段圖像間的算術運算或矩陣變換來得到能反映植物長勢和變異的信息。多光譜圖像數據的計算機分類，通常是建立在不同地物在各波段反射的電磁波強度差別的基礎上的。若以各波段接收到的電磁波強度為坐標，則n個波段可形成n維波譜空間。各波段上同一像元對應於N維空間的一個點，而同類地物可形成一個點集。計算機分類的基本原理在於把波譜空間中的點集區分開來，常用的分類方法有監督分類法和無監督分類法兩種。

根據已知地物、選擇各類別的訓練區。計算各訓練區內像元的平均灰度值，以此作為類別中心並計算其協方差矩陣。對於圖像各未知像元，則計算它們和各類別中心的距離。當離開某類別中心的距離最近並且不超過預先給定的距離值時，此像元即被歸入這一類別。當距離超過給定值時，此像元歸入未知類別，最大似然率法是常用的監督分類法。

根據各波段圖像像元灰度分佈的統計量，設定N個均值平均分佈的類別中心。計算每個像元離開各類別中心的距離，並把它歸入距離最近的一類。所有像元經計算歸類后算出新的類別中心，然後再計算各個像元離開新類別中心的距離，並把它們分別歸入離開新類別中心最近的一類。所有像元都重新計算歸類完畢后，又產生新的類別中心。這樣迭代若干次，直到前後兩次得到的類別中心之間的距離小於給定值為止。

根據像元在波譜空間的位置來分類，但不考慮地物在圖像上的形狀。紋理分析法是根據周圍各像元的分佈作為確定這個像元類別的一種方法。它也是一種較實用的分類方法。遙感圖像的一個像元中，往往包含多種地物，不同的地物也可能有相近的波譜特性。加上各種雜訊，使計算機分類的準確度受到一定的限制。除研製和改進遙感器和分類方法外，使用多時相和多種遙感數據並與有關的資料庫配合，可有效地提高分類的準確度。

1.再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理（光學處理）的根本不同在於，它不會因圖像的存儲、傳輸或複製等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。

2．處理精度高按，幾乎可將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，這主要取決於圖像數字化設備的能力。現代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言，不論數組大小，也不論每個像素的位數多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只要在處理時改變程序中的數組參數就可以了。回想一下圖像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數量級，就要大幅度地改進處理裝置，這在經濟上是極不合算的。

3．適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數字編碼形式后，均是用二維數組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。即只要針對不同的圖像信息源，採取相應的圖像信息採集措施，圖像的數字處理方法適用於任何一種圖像。

4．靈活性高圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。由於圖像的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極大地限制了光學圖像處理能實現的目標。而數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關係來表達的一切運算均可用數字圖像處理實現。

1．降噪處理

由於感測器的因素，一些獲取的遙感圖像中，會出現周期性的雜訊，使用者必須對其進行消除或減弱方可使用。

（1）除周期性雜訊和尖銳性雜訊

周期性雜訊一般重疊在原圖像上，成為周期性的干涉圖形，具有不同的幅度、頻率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空間頻率位置最為突出。一般可以用帶通或者槽形濾波的方法來消除。消除尖峰雜訊，特別是與掃描方向不平行的，一般用傅立葉變換進行濾波處理的方法比較方便。

（2）除壞線和條帶

去除遙感圖像中的壞線。遙感圖像中通常會出現與掃描方向平行的條帶，還有一些與輻射信號無關的條帶雜訊，一般稱為壞線。一般採用傅里葉變換和低通濾波進行消除或減弱。

2．薄雲處理

由於天氣原因，對於有些遙感圖形中出現的薄雲可以進行減弱處理。

3．陰影處理

由於太陽高度角的原因，有些圖像會出現山體陰影，可以採用比值法對其進行消除。

通常使用者獲取的遙感影像一般都是Level2級產品，為使其定位準確，使用者在使用遙感圖像前，必須對其進行幾何精糾正，在地形起伏較大地區，還必須對其進行正射糾正。特殊情況下還須對遙感圖像進行大氣糾正，此處不做闡述。

1．圖像配准

為同一地區的兩種數據源能在同一個地理坐標系中進行疊加顯示和數學運算，必須先將其中一種數據源的地理坐標配准到另一種數據源的地理坐標上，這個過程叫做配准。

（1）影像對柵格圖像的配准

將一幅遙感影像配准到相同地區另一幅影像或柵格地圖中，使其在空間位置能重合疊加顯示。

（2）影像對矢量圖形的配准

將一幅遙感影像配准到相同地區一幅矢量圖形中，使其在空間位置上能進行重合疊加顯示。

2．幾何粗糾正

這種校正是針對引起幾何畸變的原因進行的，地面接收站在提供給用戶資料前，已按常規處理方案與圖像同時接收到的有關運行姿態、感測器性能指標、大氣狀態、太陽高度角對該幅圖像幾何畸變進行了校正.

3．幾何精糾正

為準確對遙感數據進行地理定位，需要將遙感數據準確定位到特定的地理坐標系的，這個過程稱為幾何精糾正。

（1）圖像對圖像的糾正

利用已有準確地理坐標和投影信息的遙感影像，對原始遙感影像進行糾正，使其具有準確的地理坐標和投影信息。

（2）圖像對地圖（柵格或矢量）

利用已有準確地理坐標和投影信息的掃描地形圖或矢量地形圖，對原始遙感影像進行糾正，使其具有準確的地理坐標和投影信息。

為使遙感圖像所包含的地物信息可讀性更強，感興趣目標更突出，需要對遙感圖像進行增強處理。

1．彩色合成

為了充分利用色彩在遙感圖像判讀和信息提取中的優勢，常常利用彩色合成的方法對多光譜圖像進行處理，以得到彩色圖像。

彩色圖像可以分為真彩色圖像和假彩色圖像。

2．直方圖變換

統計每幅圖像的各亮度的像元數而得到的隨機分布圖，即為該幅圖像的直方圖。

一般來說，包含大量像元的圖像，像元的亮度隨機分佈應是正態分佈。直方圖為非正態分佈，說明圖像的亮度分佈偏亮、偏暗或亮度過於集中，圖像的對比度小，需要調整該直方圖到正態分佈，以改善圖像的質量。

3．密度分割

將灰度圖像按照像元的灰度值進行分級，再分級賦以不同的顏色，使原有灰度圖像變成偽彩色圖像，達到圖像增強的目的。

4．灰度顛倒

灰度顛倒是將圖像的灰度範圍先拉伸到顯示設備的動態範圍（如0～255）到飽和狀態，然後再進行顛倒，使正像和負像互換。

在日常遙感應用中，常常只對遙感影像中的一個特定的範圍內的信息感興趣，這就需要將遙感影像裁減成研究範圍的大小。

1．圖像鑲嵌

也叫圖像拼接，是將兩幅或多幅數字影像（它們有可能是在不同的攝影條件下獲取的）拼在一起，構成一幅整體圖像的技術過程。

通常是先對每幅圖像進行幾何校正，將它們規劃到統一的坐標系中，然後對它們進行裁剪，去掉重疊的部分，再將裁剪后的多幅影像裝配起來形成一幅大幅面的影像。

2．影像勻色

在實際應用中，我們用來進行圖像鑲嵌的遙感影像，經常來源於不同感測器、不同時相的遙感數據，在做圖象鑲嵌時經常會出現色調不一致，這時就需要結合實際情況和整體協調性對參與鑲嵌的影像進行勻色。

遙感圖像中目標地物的特徵是地物電磁波的輻射差異在遙感影像上的反映。依據遙感圖像上的地物特徵，識別地物類型、性質、空間位置、形狀、大小等屬性的過程即為遙感信息提取。

遙感信息的主要表現形式是數字圖像，研究遙感圖像處理技術在遙感領域具有重要意義。不同時期的遙感圖像可以反映出一個地區的動態變換信息，如城市變遷、道路擴建改動、植被變化以及土壤侵蝕等等。圖像的邊緣檢測和分割可以在軍事上幫助軍方快速找到城鎮、機場、道路以及橋樑等重要信息。遙感圖像應用範圍的擴大對經濟和社會發展有著重大的影響。