ENVI滤波Word文件下载.doc

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2点击“SelectBy”附近的箭头按钮，选择“Band”。

这时，在窗口的左边一栏“SelectInputBand”文本框里出现所有可利用波段的列表。

3通过点击波段名选择需要的波段。

一旦选择了，你还可以选择一个空间子集。

设置卷积参数

卷积滤波需要选择一个变换核的大小。

多数滤波变换核呈正方形，默认的变换核大小是3×

3。

原始图像卷积结果中“Addingback”部分有助于保持空间联系，代表性地被处理成尖锐化的图像。

在文件选择对话框里，选择好数据以后：

1点击“OK”。

2出现ConvolutionParameters对话框时，在“Size”文本框里键入一个变换核的大小。

注意

一些特别的滤波（如Sobel和Roberts）有自己的默认值，是不能改变的。

选择这些滤波时，不会出现变换核大小的选项。

3对原始图像的“AddBack”部分，在“AddBack”文本框里，键入一个0.0与1.0之间的数（与原始图像的0到100%相对应）。

编辑选择的变换核，改变权重值，在对话框低部附近点击“EditKernel”。

出现KernelEdit对话框。

在每个可编辑的文本框里，显示出变换核的值。

选择下列选项。

改变数值，点击要改变的数值，键入新值。

重新设置为原始值，点击“Reset”。

要存储编辑过的变换核，点击“SaveKernel”，在合适文本框里键入输出文件名。

要在ConvolutionParameters对话框里记起以前存储的变换核，点击“RestoreKernel”，从文件选择对话框里，选择需要的文件名。

4点击“OK”。

5在第二个ConvolutionParameters对话框里，选择输出到“File”或“Memory”。

若选择输出到“File”，在标有“EnterOutputFilename”的文本框里键入要输出的文件名；

或用“Choose”按钮选择一个输出文件名。

6点击“OK”，开始卷积滤波。

出现一条状态信息，显示操作的进行过程。

对于图像tiling需要的一些滤波操作，状态窗口显示不是渐渐地进展的，而是稍微等上一会儿，突然从0跳到100%（因为它是整个图像一次性操作的）。

完成以后，滤波后的图像被添加到AvailableBandsList的顶部，且能用标准ENVI程序显示。

2、HighPassFilter（高通滤波器）

高通滤波在保持高频信息的同时，消除了图像中的低频成分。

它可以用来增强不同区域之间的边缘，犹如使图像尖锐化。

通过运用一个具有高中心值的变换核来完成（典型地周围是负值权重）。

ENVI默认的高通滤波用到的变换核是3×

3的（中心值为“8”，外部像元值为“-1”）。

高通滤波变换核的大小必须是奇数。

实现这一功能，选择Filters>

HighPass。

LowPassFilter（低通滤波器）

低频滤波保存了图像中的低频成分。

ENVI的低通滤波是通过对选择的图像运用IDL“SMOOTH”函数进行的。

这一函数用到了boxcar平均，盒子的大小由变换核的大小决定，默认的变换核的大小是3x3。

LowPass.

LaplacianFilter（拉普拉斯滤波器）

拉普拉斯滤波是第二个派生的边缘增强滤波，它的运行不用考虑边缘的方向。

拉普拉斯滤波强调图像中的最大值，它用到的变换核的南北向与东西向权重均为负值，中心为“0”。

ENVI中默认的拉普拉斯滤波用的是一个大小为3x3的，中心值为“4”，南北向和东西向均为“-1”的变换核。

所有的拉普拉斯滤波变换核的大小都必须是奇数。

Directional（直通滤波）

直通滤波是第一个派生的边缘增强滤波，它选择性地增强有特定方向成分的图像特征。

直通滤波变换核元素的总和是零。

结果在输出的图像中有相同像元值的区域均为0，不同像元值的区域呈现为亮的边缘。

实现直通滤波：

1选择Filters>

Directional.

2除了ConvolutionParameters对话框中的标准的滤波调整项目以外，ENVI直通滤波需要你在标有“Angle”的文本框里键入需要的方向（单位是度）。

正北方是0度，其他角度按逆时针方矢量度。

GaussianFilter（高斯滤波器）

高斯滤波通过一个指定大小的高斯卷积函数对图像进行滤波。

默认的变换核大小是3×

3，且变换核的大小必须是奇数。

Convolution>

Gaussian。

2除了ConvolutionParameters对话框中的标准滤波调整项目以外，选择“HighPass”或“LowPass”滤波。

MedianFilter（中值滤波器）

中值滤波在保留比变换核大的边缘的同时，平滑图像。

ENVI的中值滤波用一个滤波器大小限定的邻近区的中值（不要与平均值混淆）代替每一个中心像元值。

默认的变换核大小是3x3。

实现这一功能，选择Filters>

Median。

Sobel滤波器

Sobel滤波器是非线性边缘增强，它特别地用到了Sobel函数的近似值，是一个预先设置了3×

3的，非线性边缘增强的算子。

滤波器的大小不能更改，也无法编辑变换核的大小。

Sobel。

Roberts滤波器

罗伯特滤波器是一个类似于Sobel的边缘探测器滤波。

是一种特殊的滤波，运用Roberts函数预先设置的2×

2的近似值。

是一个简单的两维空间的差分方法，用于边缘尖锐化和隔离。

滤波器的大小不能被更改，也不能编辑变换核的大小。

Roberts。

UserDefinedConvolutionFilters（用户自定义的卷积滤波）

你可以通过选择和编辑一个用户变换核，定义习惯上用到的卷积变换核。

UserDefined。

除了ConvolutionParameters对话框中的标准的滤波调整项目以外，KernelSelection对话框中出现的标有“Cols”、“Rows”、和“Bands”的文本框中有一个默认的3×

3×

1低通变换核，作为当前变换核。

用户定义的卷积变换核可以是n×

m×

k维的。

2在合适文本框里，键入需要的数值，以改变变换核的维数。

当前波段数只能设置为1。

3选择“EditKernel”按钮，交互式地编辑默认值，改变个别滤波器的权重。

MorphologicalFiltering

数学形态学是一种基于形状的非线性处理数字图像的方法。

它的主要目的是几何结构的量化。

这一论题的深入讨论超出了本手册的范围。

参见以下参考书。

Haralick,Sternberg,andZhuang,ImageAnalysisUsingMathematicalMorphology,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,Vol.PAMI-9,No.4,July1987,p.532-550.

Morphology。

2选择形态学滤波的一种类型：

Dilate,Erode,Opening,或Closing。

使用形态学滤波

需要有几个事先定义的形态学变换核。

这儿用到的形态学变换核仅仅是结构要素，不能与卷积变换核相混淆。

Morphology>

2出现MorphologyInputFile对话框时，选择要处理的数据。

文件选择程序与卷积滤波中的一样。

选择形态学参数

在文件选择对话框里，选择好输入数据以后：

2出现MorphologyParameters对话框时，在标有“Cols”和“Rows”的文本框里键入变换核的大小。

编辑变换核：

A点击“EditKernel”。

B出现KernelEdit对话框时，每一个变换核的值显示在各自的可编辑的文本框里，选择下列选项。

改变任何数值，点击要改变的值，键入新值。

重新设置原始值，点击“Reset”。

保存编辑过的变换核，点击“SaveKernel”，在合适文本框里键入输出文件名。

恢复到以前存储的变换核，点击“RestoreKernel”，选择需要的变换核文件。

3点击“OK”。

4第二次出现MorphologyParameters对话框，在“Cycles”文本框里，键入需要的值，以确定重复滤波的循环数。

5选择一种滤波器类型——“Binary”（二值的）、“Gray”（灰阶）,或“Value”。

选择“Binary”，则输出的像元或呈黑色，或呈白色。

“Gray”表示保留了梯度。

“Value”表示允许已选像元的变换核值增加或减少。

6选择“File”或“Memory”输出。

如果选择输出到“File”，键入一个输出文件名。

7点击“OK”，执行滤波。

出现一条显示操作完成过程的状态信息。

如果不需要图像tiling，状态窗口显示不是渐渐地进展的，而是稍微等上一会儿，突然从0跳到100%（因为它是整个图像一次性操作的）。

Dilate（扩大）

Dilate功能，一般地称“填充”、“膨胀”或“生长”，是用来在二值或灰阶图像中填充比结构元素（变换核）小的孔。

Erode（侵蚀）

Erode功能，常称做“皱缩”或“减小”，是用来在二值或灰阶图像中消除比结构元素（变换核）小的像元岛的。

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