ENVI影像增强处理.docx

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ENVI影像增强处理

ENVI初步学习和影像增强

一．实验目的

结合ENVI软件中文指导书，学习和掌握ENVI软件的基本操作，学会使用ENVI软件对遥感影像进行分析增强处理，加深对《遥感图像处理实验》这门课的学习，为以后的实践工作打好坚实的基础

二．实验数据介绍

该次实验所使用数据为甘肃舟曲灾前遥感影像，图像名称为0112024.img。

三．实验过程

Ⅰ.软件的基本操作

ENVI主工具条：

1．图像的输入与输出.首先启动ENVI,选择File-OpenImageFile,出现EnterDataFilename对话框，选择文件的正确路径，0112024.img，再点击“OK”打开文件。

2．在打开的AvailableBandList菜单中，可以显示图像的各个波段的基本信息，其中“GrayScale”为灰色显示，“RGBColor”为彩色合成，并且可以选择彩色合成的波段，单击“Load”就可显示图像，打开的图像由三部分组成：

Scroll（滚动）窗口、主图像窗口、以及缩放（Zoom）窗口,可以使用多个显示窗口组，组中每个窗口的大小都可以调整。

其中菜单中的“NewDiaplay”可以打开一个新的图像。

3．在“AvailableBandsList”菜单中选择“AvailableFilesList”还可以显示出遥感图像的基本信息，具体如图所示：

4.若要保存图像，需要在图像所在窗口中选择File-SaveImageAs-ImageFile，弹出OutputDisplaytoImageFile对话框。

对于单波段图像，选择8-bitColor，而多波段彩色合成图像则选择24-bitColor。

图像的保存方式有两种：

一是直接保存为文件；二是选“Memory”，记忆在“AvailableBandsList”菜单中。

Ⅱ.图像增强与变换

一．空间域增强

对单个像元的灰度值进行变换进行增强处理。

1.线性变换

线性拉伸：

线性拉伸的最小和最大值分别设置为0和255，两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值，在主图像窗口，选择Enhance->Interactivestretch，弹出对话框：

（1）线性拉伸：

Stretch_Type->Linear

选择Options->AutoApply，打开自动应用功能。

（2）分段线性拉伸：

分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定。

当在点之间提供线性拉伸时，线段在点处连接起来，选择Stretch_Type>PiecewiseLinear。

2.非线性变换

高斯拉伸：

选择Stretch_Type->Gaussian。

输入拉伸的最小和最大值，要手动地输入所需要的标准差值，选择Options->SetGaussianStdv。

设置高斯标准差

3.平方根拉伸

选择Stretch_Type->SquareRoot。

输出直方图用一条红色曲线显示平方根函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。

4.直方图均衡化

选择Stretch_Type->Equalization。

输入直方图显示未被修改的数据分布。

输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。

5.直方图规定化

选择Stretch_Type>Arbitrary.通过点击或按住鼠标左键绘制输出直方图的线段，在OutputHistogram窗口内绘制输出直方图。

任意的直方图将用绿色来显示。

输出直方图用红色显示你的直方图，匹配的数据函数用白色曲线。

二．频率域增强

1.傅里叶变换

傅里叶变换：

傅立叶分析是一种将图像分成空间上各种频率成分的数学方法。

实际上，快速的傅立叶变换被用来将数据变换成一个复杂的强调频率分布的图像。

ENVI中FFT滤波包括图像正向的FFT、频率滤波器的交互式建立、滤波器的应用，以及FFT向原始数据空间的逆变换。

当前，FFT处理没有用到ENVItiling程序，因此能被处理的图像大小受到系统可利用内存的限制。

FFT图像是“复数”数据类型，它占用了类似大小的字节图像的8倍内存。

快速傅里叶变换：

正向的FFT生成的图像能显示水平和垂直空间上的频率成分。

图像的平均亮度值显示在变换后图像的中心。

远离中心的像元代表图像中增加的空间频率成分。

这一滤波能被设计为消除特殊的频率成分，并能进行逆向变换。

（1）打开一个TM图像

（2）在主菜单中，选择Filters->FFTFiltering->ForwardFFT。

在filter中选择FFTfiltering，然后选择forwardFFT进行快速傅里叶变换。

（3）定义FFT滤波器

在主菜单中，选择Filters->FFTFiltering->FilterDefinition。

CircularPass为低通滤波，CircularCut为高通滤波器，在“Radius”框中输入滤波半径，50；

（4）方向FFT变换

在主菜单中，选择Filters->FFTFiltering->InvertFFT。

选择FFT变换后的图像

选择FilterDefinition图像

低通滤波后的结果

2.频率域锐化

先对影像进行FFT变换（使用高通滤波），之后对得到的进行InverseFFT变换进而得到锐化处理的影响。

高通滤波器可使信息源的高频通过而对低频加以抑制。

由于抑制了反映灰度骤变的边缘特征的低频信息及包含在低频中的孤立点噪声，所以高通滤波起了锐化图像的处理作用。

三．彩色增强

1.伪彩色增强

将亮度值等间隔分割分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。

在主图像窗口，选择overlay>DensitySlice。

将出现#1DensitySlice对话框，在“DefinedDensitySliceRanges”下列有八个系统默认范围。

在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值，来改变密度分割的范围。

如要重新设置数据范围到初始值，点击“Reset”。

2.假彩色增强

将不同波段的影像分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。

如分别赋予TM图像1、2、3波段色彩R、G、B；从AvailableBandsList内，选择“RGBColor”切换按钮。

在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名。

将波段名称导入“R.G.B”后载入图像得到合成的假彩色图像。

321：

真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。

432：

标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。

举例：

卫星遥感图像示蓝藻暴发情况

我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。

蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。

由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。

因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。

此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。

451：

信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。

在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。

3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。

第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。

计算各种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。

第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。

最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。

人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。

因此，应将绿色赋予方差最大的波段。

按此原则，采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。

例如把4、5两波段的赋色对调一下，即5、4、3分别赋予红、绿、蓝色，则获得近似自然彩色合成图像，适合于非遥感应用专业人员使用。

741：

波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。

742：

1992年，完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译，利用1：

10万TM7、4、2假彩色合成片进行解译，共解译出线性构造1615条，环形影像481处,并在总结了构造蚀变岩型、石英脉型、火山岩型典型矿床的遥感影像特征及成矿模式的基础上，对全区进厅成矿预测，圈定金银A类成矿远景区2处，B类4处，C类5处。

为该区优选找矿靶区提供遥感依据。

743：

我国利用美国的陆地卫星专题制图仪图像成功地监测了大兴安岭林火及灾后变化。

这是因为TM7波段（2.08-2.35微米）对温度变化敏感；TM4、TM3波段则分别属于红外光、红光区，能反映植被的最佳波段，并有减少烟雾影响的功能；同时TM7、TM4、TM3（分别赋予红、绿、蓝色）的彩色合成图的色调接近自然彩色，故可通过TM743彩色合成图的分析来指挥林火蔓延与控制和灾后林木的恢复状况。

754：

对不同时期湖泊水位的变化，也可采用不同波段，如用陆地卫星MSS7，MSS5，MSS4合成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区别。

从而可用作分析湖泊水位变化的地理规律。

3.彩色变换

在图像处理中通常应用的有两种彩色坐标系统。

一种是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色构成的彩色空间或坐标系统，这是我们之前所讲的彩色变化和增强处理的基础；另一种是彩色空间是由色调（H）、饱和度（S）和明度（I）三个变量构成的。

彩色系统变换主要是指这两种坐标系统之间的变换。

具体操作如下：

RGB向HSV的转换：

在主菜单中点击Transforms->ColorTransforms（在做正变换的选项中有RGBtoHSV、RGBtoHLS和RGBtoHSV（USGSMunsell）三种方法，点击RGBtoHSV。

接着选择已经彩色合成好的遥感图像，接着在弹出的对话框中选择display1，出现RGBtoHSV（HLS、USGSMunsell）Parameters对话框，选择保存路径后，软件就自动完成了HSV变换。

H（色度）

S（饱和度）

V（亮度）

四．多图像代数运算

BandMath功能提供了一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的。

由于每个用户都有独特的需求，因此该功能允许用户自己定义处理算法，并将之应用到打开的波段或整个图像中，可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。

选择BasicTools>BandMath.在“Enteranexpression”的文本框内，输入变量名和所需要的数学运