遥感原理与应用-第四章-遥感图像处理.ppt

遥感原理与应用o图像处理的知识体系 基本概念 （1） 图像变换 （1） 图像增强 （0） 图像恢复与重建（0） 图像编码 （0） 图像分割 （1） 目标表达和描述（2） 模式识别 （0）o本课主要内容 1、图像模型 2、图像数字化 3、图像处理系统 4、常见图像格式o本课重点内容 光学图像/数字图像 采样/ 量化 第四章 遥感图像处理1/11遥感原理与应用§4.1 遥感图像处理的基本概念－图像模型2/11图像: 对客观对象一种相似性的描述或写真； 地物对电磁波反射强度被传感器以胶片或数字形式记录模拟图像V.S数字图像保存，运输退色，变形电子存储，无线采集成本高低（无）图像处理过程速度快，精度低速度慢，精度高图像应用方式人工机器智能遥感原理与应用图像处理三个层次3/11遥感原理与应用o数字化概念 数学解释 分为两个过程：采样、量化o采样：空间坐标的离散化（x, y） 矩阵o量化：灰度值离散化过程（f） 灰度级：8比特量化 二值图像（0表示白色，1表示黑色）o采样、量化程度与图像效果 非均匀采样与量化问题§4.1 遥感图像处理的基本概念－图像数字化4/11遥感原理与应用物理图像V.S数字图像5/11遥感原理与应用数字图像概念6/11遥感原理与应用彩色图像与灰度图像7/11遥感原理与应用5122561286432•G GM M N N •512512 51512 2•256256 25256 6•128128 12128 8•6464 6464•3232 3232•1616 1616空间分辨率的量化8/11遥感原理与应用灰度级的量化o图像灰度级n256n128n64n32n16n8n4n2256328 29/11遥感原理与应用§4.1 遥感图像处理的基本概念－图像处理系统o数字图像处理系统由硬件和软件组成。

oERDAS IMAGING 文件管理、图像处理、校正、信息获取、变换 图像分类、专题图制作、与GIS系统的接口10/11遥感原理与应用oLTWG格式（Landset Technical Working Group） BSQ格式（按波段记载数据文件） BIL格式（按波段顺序交叉排列）oBMP格式 位图文件头结构 位图信息头结构 位图颜色表 位图象素数据o其它格式 TIFF/GIF/JPEG/PNG§4.1 遥感图像处理的基本概念－常见图像格式11/11遥感原理与应用o傅立叶变换（4学时） 图像变换共2次课（4学时）采用板书授课方式§4.2 图像变换遥感原理与应用本节主要内容 图像分割概念及作用 区域分割（包括阈值分割与区域生长） 边缘检测（几种常用的边缘检测算子） Hough变换教学要求 掌握阈值分割方法 掌握常用检测算子及各自特点 了解Hough变换方法§4.5 图像分割1/13遥感原理与应用§4.5 图像分割－基本概念o图像分割概念 把图像分割成许多感兴趣的区域与独立目标。

灰度、颜色、纹理o图像分割作用 1、从图像处理到图像分析的关键步骤 2、图像理解（计算机视觉）前期准备工作o例子：2/13遥感原理与应用遥感原理与应用§4.5 图像分割－区域分割o原理：利用同一区域内象素具有相同或相似的属性o阈值分割法 确定T的方法很多，最主要的方法是直方图法o区域增长法 以图像的某个像素为生长点，比较相邻像素的特征，将特征相似的相邻像素合并为同一区域，以合并的像素为新生长点，继续重复以上的操作，直到找不到符合条件的像素为止4-连通与8-连通的概念)3/13遥感原理与应用4/13遥感原理与应用o边缘检测原理 边缘是灰度值不连续的结果，可用导数检测出不连续性§4.5 图像分割－边缘检测算子5/13遥感原理与应用§4.5 图像分割－边缘检测算子o标准梯度算子 标准梯度算子的模板表示方法－1 1－116/131、该方法有什、该方法有什么缺点？么缺点？2、如何解决？、如何解决？遥感原理与应用§4.5 图像分割－边缘检测算子o罗伯特（Roberts）算子 模板表示：o蒲瑞维特（Prewitt）算子－1 1－1 1－1 1－1 1－1 1 1 1 1－1－1－17/13遥感原理与应用o索贝尔（Sobel）算子o拉普拉斯（Laplacian）算子（二阶导数算子）§4.5 图像分割－边缘检测算子－1 1－2 2－1 1 1 2 1－1 －2 －1 0 1 0 1－4 1 0 1 0 1 1 1 1－8 1 1 1 18/13遥感原理与应用§4.5 图像分割－边缘检测算子9/13遥感原理与应用o微分算子小结§4.5 图像分割－边缘检测算子标准梯度算子用最近邻像素计算、无法抑止噪声罗伯特算子去噪效果差Prewitt算子Sobel算子对水平/垂直方向响应强烈，可抑止噪声，但检测边缘较宽Laplacian算子二阶微分算子，与方向无关，对细线和孤立点检测效果较好，但存在双像素边缘现象，双倍加强噪声。

10/13遥感原理与应用§4.5 图像分割－Hough变换11/13直角坐标系中的一条直线对应极坐标中的一个点，直角坐标系中一个点对应于极坐标中的一条曲线，这种线到点的变换称为霍夫变换曲线1，3，5都过S点；曲线2，3，4过T点遥感原理与应用§4.5 图像分割－Hough变换o霍夫变换步骤（投票法） 1、在ρ和θ的取值范围内分别进行m，n等分，设一个二维数组的下标与ρi 、θj 的取值对应 2、对图像上的边缘点作Hough变换，求每个点在θj 变换后的ρi ，判断（ ρi ， θj ）与哪个数组元素对应，则让该数组元素值加1 3、比较数组元素值的大小，最大值对应的（ ρi ， θj ）就是这些共线点对应直线方程参数，直线方程为12/131、、Hough变换优点？变换优点？2、、Hough变换缺点？变换缺点？遥感原理与应用Hough变换综合演示13/13§4.5 图像分割－Hough变换遥感原理与应用§4.6 图像的描述本节主要内容 边界描述 区域描述 纹理描述本次内容 图像描述概述 对边界的描述 对区域的描述重点描述子不变矩1/14遥感原理与应用一、概念及目的 用数据、符号表示具有不同特征的小区（特征提取）。

计算机识别目前仅能对对象特征进行区分、分类§4.6 图像的描述2/141、连通与邻接4－邻域；8－邻域； 连通的概念遥感原理与应用§4.6 图像的描述2、距离 欧氏距离： 街区距离： 棋盘距离：3/14遥感原理与应用3、描述子（特征算子/算子） 能用少量数据描述物体特征称为描述子应具满足以下三点要求:§4.6 图像的描述4/14（1）对大小变化不敏感（2）对描述的起点不敏感（3）对平移、旋转不敏感遥感原理与应用二、边界描述1、边界线的原始描述：坐标串 缺点：数据量大，不便于快速运算 边界描述目的是用很简捷的数据描述边界2、链码描述（Freeman链码）§4.6 图像的描述5/15遥感原理与应用原始链码要成为描述子还要做以下处理： 起点归一化（上图）、旋转归一化（下图）遥感原理与应用§4.6 图像的描述3、边界的多项式拟合7/14 可利用最小二乘法则，求出各个系数4、r-θ表示法遥感原理与应用§4.6 图像的描述三、区域描述1、几何形状特征 1）周长L 2）投影长度、长径/短径 3）面积A 4）图形复杂性 求圆形、正方形、正三角形的复杂性 5）欧拉数＝连通数－孔数8/14遥感原理与应用§4.6 图像的描述2、不变矩 二维连续图像f(x,y)，则可定义（p+q）阶矩为： 对应的离散情况： （p+q）阶中心矩定义为： 规格化后的中心矩为：9/14遥感原理与应用 为了使矩描述子与大小、平移、旋转无关，1962年美籍华人胡铭桂（MHHu）推导出7个不变矩组，简称不变矩，或胡矩组§4.6 图像的描述10/14遥感原理与应用原始图，旋转图，缩小图，镜像图的不变矩遥感原理与应用不变矩不变矩编号编号原图原图（（1））一半图一半图（（2））旋转旋转45（（3））旋转旋转90（（4））颠倒图颠倒图（（5））(2)-(1)(3)-(1)(4)-(1)(5)-(1)13.13353.13353.1343.1343.14763.14763.13353.13353.13353.13350.00060.00060.01420.01420 00 027.51357.51357.49027.49029.13679.13677.51357.51357.51357.5135-0.0233-0.02331.62331.62330 00 0312.232212.232212.131512.131512.801812.801812.232212.232212.232212.2322-0.1007-0.10070.56960.56960 00 0412.594112.594112.670912.670912.92312.92312.594112.594112.594112.59410.07690.07690.32890.32890 00 0524.812424.812424.760324.760325.619725.619725.01225.01224.812424.8124-0.0521-0.05210.80730.80730.19960.19960 0616.350816.350816.416516.416517.671517.671516.350816.350816.350816.35080.06570.06571.32071.32070 00 0725.899625.899625.745725.745726.464726.464726.006226.006225.899625.8996-0.1539-0.15390.56510.56510.10660.10660 0 为什么此列为什么此列的误差偏大？的误差偏大？12/14遥感原理与应用§4.6 图像的描述 －Freeman链码应用的例子13/14遥感原理与应用§4.6 图像的描述 －不变矩应用的例子14/14遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述o本课主要内容 纹理的定义 灰度直方图 灰度共生矩阵 灰度行程统计量 其他常用统计量o本课重点内容 灰度直方图 1/18遥感原理与应用o纹理的概念 木纹、花纹、沙地、草坪 天然纹理/人工纹理 纹理没有严格的定义，也很难定义 说法1：局部不规则而宏观有规则的特性称为纹理 说法2：由许多相互接近的、互相交叉的像素构成，在一定范围内常具有周期性。

o纹理分析方法 统计分析法、结构分析法§4.7 图像的描述－纹理描述2/18遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述3/18遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述o灰度直方图 1、直方图：灰度的一阶概率分布的离散化形式 图像的直方图出现窄峰说明… 图像直方图中出现双峰说明… 直方图失去了灰度分布的位置信息4/18遥感原理与应用 2、常用的直方图统计量（设灰度量化为256级）遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述o灰度共生矩阵 目的：统计处于同样位置关系一对像素的灰度相关性 定义：相距位置为（Δx，Δy）的两个灰度像元同时出现的联合频数概率的分布称为共生矩阵 用M(d, θ)表示，通常情况下，θ只取45°的倍数比如有一6×6小区图像，其图像矩阵见右图由于只有0，1，2，3四级灰度，M为4×4矩阵6/18遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述o共生矩阵：7/18遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述8/18遥感原理与应用o灰度共生矩阵统计量§4.7 图像的描述－纹理描述9/18遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述o灰度行程统计量指在某方向连续、共线并有相同灰度级的像元数目。

设一图像小区如下图，则水平方向灰度行程矩阵为：10/18遥感原理与应用§4.7 图像的描述－纹理描述11/18遥感原理与应用o常用灰度行程统计量（了解）§4.7 图像的描述－纹理描述12/18遥感原理与应用纹理分析案例13/18遥感原理与应用居民地、农田、菜地部分样本14/18遥感原理与应用不同图像的共生矩阵图15/18遥感原理与应用纹理影像的数字特征特征样本对比度CON（8＃）熵H（9＃）短行程因子RF1（12＃）长行程因子RF2（13＃）菜地样本均值70.36542.32740.98781.0501居民地样本均值119.2902 2.4013 0.9872 1.0712 农田样本均值5.3827 4.6686 0.8822 1.6366 16/18遥感原理与应用遥感原理与应用18/18。