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1、第六章 遥感图像辐射处理,第一节 遥感图像的辐射校正,由于遥感图像成像过程的复杂性，传感器接收到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的。传感器输出的能量包含了由于太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能等所引起的各种失真，这些失真不是地面目标本身的辐射，因此对图像的使用和理解造成影响，必须加以校正或消除。辐射定标：是指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。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。,1.1辐射误差的来源,传感器本身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
2、的辐射误差相应的辐射处理包括传感器辐射定标和辐射误差校正1.2 传感器辐射定标辐射定标分为绝对定标和相对定标绝对定标是对目标做定量的描述，得到目标辐射的绝对值相对定标只是得出某一点的辐射亮度与其它点的相对值绝对定标是要建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系，即定标系数。,相对定标又称为传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化处理 由于传感器各个探测元件之间存在差异，会使得传感器获得的数据出现一些条带，相对辐射定标的目的就是降低或消除这些影响 1.3 影像的辐射校正 影像的辐射校正有以下几种方法：（1）简化理论计算方法
3、（2）基于数据本身的方法（3）借助已知地物光谱反射率的经验方法,1.4 太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正,太阳高度角引起的辐射畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光垂直照射时获取的图像，因此在做辐射校正时，需要知道成像时刻的太阳角度角。由于太阳高度角的影响，在图像上会产生阴影现象，阴影会覆盖阴坡地物，对图像的定量分析和自动识别产生影响。一般情况下阴影是难以消除的，但对多光谱图像可以用两个波段图像的比值产生一个新图像以消除地形的影响。,1.5 大气校正 大气的影响是指大气对阳光和来自目标的辐射产生吸收和散射。消除大气影响的校正过程称为大气校正。1 基于地面场地数据或辅助数据进
4、行辐射校正2 利用波段的特性进行的大气校正,1.6地面辐射校正场,1 建立地面辐射校正场符合遥感数据定量化的需要。2 建立地面辐射校正场可以弥补星上定标的不足3 满足多种传感器和多时相遥感资料的应用需要,第二节 遥感图像增强,在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量多少会有所退化。图像增强的目的在于：(1)采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；(2)将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。增强的方法往往具有针对性，增强的结果只是靠人的主观感觉加以评价。因此，
5、图像增强方法只能有选择地使用。图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。,空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作；频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果。,1 图像的灰度直方图 灰度直方图（Histogram）：是图像灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。,（3）图像各子区的直方图之和就等于该图像全图的直方图。,（1）只含图像各灰度值像素出现的概率，而无位置信息。（2）图像与直方图之间是多对一的映射关系。,直方图的性质,2 图像反差的调整,2.1线性变换 简单线性变换是按比例拉伸原
6、始图像灰度等级范围，一般为了充分利用显示设备的显示范围，使输出直方图的两端达到饱和。由于遥感图像的复杂性，线性变换往往难以满足要求，因此在实际应用中更多地采用分段线性变换，可以拉伸感兴趣目标与其他目标之间的反差。,2.2直方图均衡 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。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。直方图均衡后每个灰度级的像元数，理论上应相等，实际上为近似相等，直接从图像上看，直方图均衡效果是：1 各灰度级所占图像的面积近似相等，因为某些灰度级出现高的像素不可能被分割。2 原图像上频率小的灰度级被合并，频率高的灰度级
7、被保留，因此可以增强图像上大面积地物与周围地物的反差。3 如果输出数据分段级较少，则会产生一些大类地物的近似轮廓。,（a）经直方图均衡化后的Lena图像；（b）均衡化后的Lena图像的直方图,2.3 直方图匹配,直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似。直方图匹配经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异，特别是对于图像的镶嵌和变化检测 直方图匹配：是指将一幅图像通过灰度变换后，使其具有特定的直方图形式，如使图像与某一标准图像具有相同的直方图，或使图像具有某一特
8、定函数形式的直方图。,原始影像及其直方图,直方图匹配后的图像及其直方图,2.4密度分割 密度分割与直方图均衡类似，是将原始图像的灰度值分成等间隔的离散灰度级。为了突出某一密度等级的色调（或相应地物），即将图像（或影像）的色调密度分划成若干个等级，并用不同的颜色分别表示这不同的密度等级，得到一幅彩色的等密度分割图像。这一技术过程就叫作密度分割处理，或简称密度分割。密度分割可使影像轮廓更清晰，突出某些具有一定色调特征的地物及分布状态，在显示环境污染范围，隐伏构造，以及寻找地下水等方面有广泛的应用，并取得较好的效果。2.5 其它非线性变换 非线性变换对应着非线性映射函数，典型的映射包括平方函数、对数函数、窗口函数、阈值函数、多值量化函数等。,密度分割后的伪彩色图,2.6 图像灰度反转,灰度反转是指对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，其结果是原来亮的地方变暗，原来暗的地方变亮。,逆反处理,
