遥感图像的辐射处理

第5讲课题：遥感图像的辐射处理（1）目的要求：1.了解辐射传输过程；2.了解产生辐射误差的原因；3.了解辐射校正的原理重点：辐射校正的过程难点：辐射误差的来源教学课时：2课时教学方法：授课为主、鼓励课堂交流本次课涉及的学术前沿：图像的增强处理1、遥感图像的辐射校正概念：辐射校正是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。遥感图像的辐射误差主要包括：-----传感器本身的性能引起的辐射误差；-----地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差；-----大气的散射和吸收引起的辐射误差。1、传感器定标所谓传感器定标就是指建立传感器每个探测元所输出信号的数值量化值与该探测器对应象元内的实际地物辐射亮度值之间的定量关系定标的手段是测定传感器对一个已知辐射目标的响应定标的内容：①强度(振幅)定标:确定传感器的响应值如:输出电平与输入功率之比.②光谱定标:测量传感器随入射波长变化的响应③空间定标:测量传感器的调制传递函数辐射定标分为:绝对定标和相对定标---绝对定标需对目标作定量的描述,即要得到目标的辐射绝对值---相对定标只要得出目标中某一点辐射亮度与其点的相对值传感器本身辐射误差校正公式为：Vc=Ks[Vr-âs(n)]/ĝs(n)Vc为校正后的辐射值，Vr为校正前的辐射值,Ks为太阳校正系数，是常数，âs(n)为滤波偏移值，是大气散射影响或其他原因产生的附加辐射值，决定于检测系统的大气的干扰，ĝs(n)为滤波增益，决定于检测系统的波谱响应因素。绝对定标、相对定标绝对定标是研究把传感器输出的数字值或遥感图像高精度地转换为物理量的技术。基于遥感图像特征的绝对定标基于卫星传感器系统参数的绝对定标基于校正场的绝对定标模块绝对定标在卫星发射前后都要进行发射前实验室或试验场地发射后太阳标定器或地面标定场1)传感器实验室定标在遥感定量化研究中，常常需要将空中遥感器接收到的电磁波能量信号直接与地物光谱仪接收到的电磁波能量信号及地物的物理特性联系起来加以分析研究，这就需要对地面遥感器和空中遥感器进行实验室定标。2)遥感器星上内定标光学遥感的星上内定标一般采用灯定标、太阳定标及黑体定标。其优点可对一些光学遥感实时定标，不足的是，大部分星上定标都只是部分系统和部分口径定标，没有模拟遥感器的成像状态，星上定标系统也不够稳定，也影响了定标精度。3)遥感器场地外定标即在遥感器飞越辐射定标场上空，在定标场选择若干象元区，测量遥感器对应的各波段地物的光谱反射率和大气光谱参量，并利用大气辐射传输模型给出遥感器入瞳处各光谱带的辐射亮度，最后确定它与遥感器对应输出的数字量化的数量关系，求解定标系数，并进行误差分析。相对定标:是为了校正传感器各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始数字计数值进行归一化的一种处理过程包括对卫星传感器本身的定标和校正以及针对不同传感器或不同时间的遥感图像数据融合或镶嵌时，将不同图像按照一定标准进行定标和校正。(1)直方图均衡化TM(2)均匀场景图像法SPOT植被指数真实性检验全球洋面气溶胶真实性检验定标前定标后2太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正太阳高度角和地形影响引起的辐射误差,在多光谱图像上可以通过两个波段的比值基本消除其影响。3大气校正(1)基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正在遥感成像的同时，同步获取成像目标的反射率，或通过预先设置已知反射率的目标，把地面实况数据与传感器的输出数据进行比较，来消除大气的影响。将地面测定的结果与卫星图像对应像元的亮度值进行回归分析，其回归方程为：L=a+bR(2)大气模型大气模型计算复杂，并且需要有关大气假设或成像时刻的大气参数（气压，温度，水汽，臭氧等），气体中的悬浮物类型，高度，太阳高度角，传感器的视角等。(3)利用波段特性来校正A:回归分析法在不受大气影响的波段图像和待校正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段亮度值进行回归分析，如MSS的第4和7波段,其亮度值分别为L4和L7，回归方程为：y=a+bx其中x，y为两个波段图像L7和L4灰度的平均值则大气校正公式为：Ľ4=L4-aX(L7)a4Y(L4)B:直方图法若图像中存在亮度为零的目标，如深海水体、阴影等，则其对应图像的亮度值应为零，实际上只有在没有受大气影响的情况下，其亮度值才可能为零，其他目标由于受水气散射、辐射使得目标的亮度值不为零。根据具体大气条件，各波段要校正的大气影响是不同的。为确定大气影响，显示有关图像的直方图，从图上可以得知最黑的目标亮度为零，即第七波段图像的最小亮度值为零，第四波段的亮度最小值为a4，则a4就是第四波段图像的大气校正。其它波段同理可以得到大气校正遥感图像辐射增强遥感图像增强是为特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。图像增强的实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。它不能增加原始图像的信息，有时反而会损失一些信息。它也是计算机自动分类一种预处理方法。4.数字图像直方图:以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。一、直方图变换a图像直方图靠近低灰度区，该图像属于低反射率景物图像；b图像为高反射率景物图像；c图像直方图标准差偏小，为低反差景物图像；d图像直方图的标准差较大，为高反差景物的图像；e图像直方图呈现出多峰，图中有多种地物出现的频率较高；f图像直方图呈现出双峰，并且高亮度地物（如云、白背景等）出现频率高。正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。小结图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在图像处理中，可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增强的目的。灰度变换是一种简单而实用的方法。它可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特征明显，它是图像增强的重要手段之一。二灰度变换直方图均衡是将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图（图6－2－5），其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。1直方图均衡直方图均衡特点是：(1)各灰度级所占图像的面积近似相等(2)原图像上频率小的灰度级被合并(3)增强图像上大面积地物与周围地物的反差，同时也增加图像的可视粒度.(4)如果输出数据分段级较小，则会产生一个初步分类的视觉效果。(5)具体增强效果不易控制,只能全局均衡直方图均衡前后的影像直方图均衡前后的彩色影像2直方图正态化直方图正态化是将随机分布的原图像直方图修改成高斯分布,修改直方图的方法与直方图均衡类似，采用累加方法3直方图匹配直方图匹配是通过查找表使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似，亦属于非线性变换。直方图的匹配对在不同时间获取的同一地区或邻接地区的图像；或者由于太阳高度角或大气影响引起差异的图像匹配很有用。特别是对图像镶嵌或变化检测有用。为了使图像直方图匹配获得好的结果，两幅图像应有相似的特性：(1)．图像直方图总体形状应类似；(2)．图像中黑与亮特征应相同；(3)．对某些应用，图像的空间分辨率应相同；(4)．图像上地物分布应相同，尤其是不同地区的图像匹配。如果一幅图像里有云，而另一幅没有云，那么在直方图匹配前，应将其中一幅里的云去掉。待匹配的影像匹配后的影像参照影像分别的直方图4亮度反转处理灰度反转是指图像灰度范围进行线性或非线性取反，产生一幅与输入图像灰度相反的图像，其结果是原来亮度的地方变暗，原来暗的地方变亮。5线性变换在改善图像对比度时，如果采用线性或分段线性的函数关系，那么这种变换就是线性变换。调整线性参数，改变变换效果分段式线性变换三、彩色变换把数字图像组合转换成彩色图形，或者把各种增强或分类图像组合叠加，以彩色图像显示出来。（彩色的视觉分辨能力比黑白高）1:彩色合成(多波段色彩变换)根据每个象元数据值的大小和性质，分别归入计算机规定的程序中，赋给每个象元一种颜色，经计算机处理，输出按顺序排列的彩色象元点阵，这就是彩色合成图象。彩色合成技术就是利用眼睛的视觉特性，以少数几种色光或染料合成出许多不同的颜色。彩色合成一般是用红、绿、蓝三种基本色调色彩是由色度（颜色种类）、亮度（色彩明亮度）和饱和度（色彩深浅）三个指标来衡量的。要重现物体的天然色彩或进行假彩色合成，必须对彩色进行分解，以获得红、绿、蓝三基色分光图象，然后用加色法或减色法还原成本来的颜色。加色法是以红、绿、蓝三基色中的两种以上色光按一定比例混合，产生其它色彩的彩色合成法。两种基色按等量叠加得到一种补色：红+绿=黄，红+蓝=品红，绿+蓝=青红+绿+蓝=白(消色)非互补色不等量叠加，得到两者的中间色红（多）+绿（少）=橙红（少）+绿（多）=黄绿减色法是指从白光中减去其中一种或两种基色光而产生其它色彩的彩色合成法。减色法一般用于颜料配色，如彩色印刷、染印彩色象片等。ETM3ETM4ETM5合成影像TM1TM2TM3TM4TM5TM6TM7TM7,4,1TM5,7,2TM5,4,3TM4,3,21)密度分割概念：单波段黑白遥感图像可按亮度分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像。这种方法又叫密度分割。分层方案的确定：分层方案与地物光谱差异对应合适，可以较好地区分地物类别。2:伪彩色增强技术(单波段彩色变换)输入图像显示直方图确定分割的等级数，并计算分割的间距像元亮度值转换为像元新值赋色过程以不同的色彩表示图像的色调变化，增强了图像的显示能力同一地物或现象可能被分割成两种不同密度并以不同的颜色显示出来，或同一色彩却表示两种以上不同的地物，造成判读错误。效果分析3、IHS变换RGB模式与IHS模式将RGB模式转换成IHS模式，对于定量地表示色彩特性，以及在应用程序中实现两种表达方式的转换具有重要意义。I明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体反射率越高，明度就越高。H色调：是色彩彼此相互区分的特性。S饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，频率是否单一的表示。RGBIHSIHSRGB作业：1、名词解释：辐射校正、辐射误差、辐射畸变2、试简述对单波段图像进行直方图均衡化的具体步骤。3、伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？第6讲课题：遥感图像的辐射处理（2）目的要求：1.了解辐射传输过程；2.了解产生辐射误差的原因；3.了解辐射校正的原理重点：图像的平滑和锐化难点：图像融合教学课时：2课时教学方法：授课为主、鼓励课堂交流本次课涉及的学术前沿：图像的增强处理3图像平滑1:平滑--图像中出现某些亮度值过大的区域，或出现不该有的亮点时，采用平滑方法可以减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的亮点。均值平滑：将每个像元在以其为中心的区域内，取平均值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的。中值滤波：将每个像元在以其为中心的邻域内，取中间亮度值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目的。在消除噪音的同时，还能防止边缘模糊空间滤波：以突出图像上的某些特征为目的，通过像元与周围相邻像元的关系，采取空间域中的邻域处理方法进行图像增强方法。图像卷积运算：在图像的左上角开一个与模板同样大小的活动窗口，图像窗口与模板像元的亮度值相乘再相加，得到新像元的灰度值。低通滤波4图像锐化锐化—突出图像的边缘、线性目标或某些亮度变化率大的部分。罗伯特梯度：找到了梯度较大的位置，也就找到了边缘，用不同的梯度值代替边缘处像元的值，也就突出了边缘。①索伯尔梯度②拉普拉斯算法③定向检测高通滤波垂直边缘水平边缘5多光谱图像四则运算1．减法运算Bm=BX－BY其中BX、BY为两个不同波段的图像或者不同时相同一波段图像。*当为两个不同波段的图像时，通过减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在两个波段上变化趋势相反时的反差。*而当为两个不同时相同一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。2．加法运算B=通过加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色时段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波段，红色波段和红外波段图像相加可以得到全色红外图像