5.2.4 光谱增强（4.1）在线视频

今天我们来学习

遥感数字图像处理理论与方法的第五章

遥感数字图像增强第二讲

在第一讲当中我们主要介绍了图像增强的彩色增强

辐射增强和空间增强三部分

彩色增强我们学习了通过密度分割

彩色合成等技术

将灰度遥感图像显示为彩色图像

可以增强人眼对于遥感图像的判读与识别的能力

辐射增强当中我们学习了通过线性变换

非线性变换 直方图调整等技术

改善像元值的值域分布区间

也即改善像元的辐射分布能力

可以提升图像的显示效果

空间特征增强通过图像的平滑 图像的锐化

将当前像元和邻域像元

一起综合考虑

在空间上突出不同目标的显示效果

从而起到增强图像的作用

第二讲主要介绍光谱增强

频率域增强的基本的理论和方法

承接第一的讲内容本讲分为两个小节

分别为第四小节是光谱增强

包括彩色变换 K-L变换以及K-T变换

第五小节是频率域增强

包括傅里叶变换及频率域图像的特征

低通滤波 高通滤波等知识

学习完本讲

大家可以了解常用的图像的光谱特征增强的方法

以及如何在频率空间开展图像增强

掌握更多的图像增强处理技术方法

我们来看一看光谱增强

光谱增强也叫做光谱特征增强

是指利用特定的算法增强遥感图像的光谱特征

增加遥感图像的可判读性

更加有利于遥感图像的解译

比如

由于某一些同期农作物在特定时期

特定光谱段具有相似的光谱特征

在图像解译和分类时非常容易混淆

降低了农作物识别的精度

我们就可以通过光谱特征增强处理

设计增强不同农作物类型之间的

遥感图像光谱差异的模型

通过波段间的代数运算

使不同农作物类型的图像光谱差异增大

从而使得增强后的遥感图像

有利于提高农作物识别与图像分类的精度

本小节我们主要介绍几种常用的光谱增强的方法

包括彩色变换法

K-L变换法也就是主成份变换法

和K-T变换法也称为是缨帽变换法

我们来看一看彩色变换法的基本原理

首先介绍R G B彩色立方体

为了客观 定量地描述颜色特征

需要有科学的命名的标准

这些标准称为表色系统或颜色空间

不同的行业采用不同的系统

计算机图像处理当中常用的表色系统有

RGB彩色立方体 IHS彩色空间等等

国际照明委员会确定了波长435.8nm的蓝色

波长546.1nm的绿色

和波长700.0nm的红色

3种单色作为三原色

另外

由红和绿色可以组合得到黄色

红和蓝组合可以得到品红色

蓝和绿色可以组合得到青色

在人眼能够感觉到的颜色的波长内

也就是波长380到780nm进行颜色匹配

可以根据实验确定RGB三原色的量

RGB彩色立方体是由RGB三个单位矢量构成的3个正交轴

定义的颜色空间

在RGB颜色空间的原点上

任一基色均没有亮度

也就是原点为黑色

三基色都达到最高亮度时表现为白色

它们和另外的黄 品 青色等

各占据立方体的一个角点

亮度较低的等量三基色产生灰色的影调

所有这些点均落在彩色立方体的对角线上

该对角线称为灰色轴

我们来看一看IHS彩色空间

彩色空间当中I是指亮度

H是指色度

S是指饱和度

它是人的色彩感觉当中的三个元素

属于定性处理颜色的显色系统

也就是孟塞尔表色系统

亮度I是指色彩的亮度

主要反映图像当中

地物反射的全部能量和图像所包含的空间的信息

色度是指组成色彩的主波长

由红 绿 蓝色的比重所决定

饱和度表示的是相对中性灰色而言颜色的纯度

也就是颜色的鲜艳度

它与色度合称为色品

主要反映地物的光谱信息

常用的IHS彩色空间模型有圆柱体模型

六棱锥模型球体模型和三角形模型等

以圆柱体模型为例

定义了一个柱形彩色空间来表示IHS三分量

亮度它是沿着轴线从底部的黑变到顶部的白

色度由角度表示

假定0°为红色

120°为绿色

240°为蓝色

那么色度0°到240°覆盖了所有可见光谱的彩色

饱和度S是色度环的原点

也就是圆心

到彩色点的半径的长度

圆心的饱和度为0

圆周上的饱和度为1

我们来看一看RGB和IHS彩色坐标系之间的变换

为了使图像处理更方便

有时需要在RGB和IHS两种彩色坐标系之间进行变换

通常将RGB到IHS的变换称为IHS正变换

而将IHS变换为RGB称为反变换或者是逆变换

IHS变换的方法有很多

最具有代表性的是圆柱体法

三角形法 球体法和六棱锥法等

我们在这一小节以圆柱体模型为例

介绍其变换的原理和方法

RGB空间灰度是彩色立方体的对角线

而在IHS空间中是垂直的中轴

因此建立一个xyz的坐标系

使其彩色立方体对角线与z轴重合

R轴在xz平面上

在图上面

阿尔法是灰度轴和BG组成平面的夹角

β是B轴和BG平面对角线的夹角

二者之间的对应关系非常清楚了

我们如何建立起二者之间的转换函数呢

我们来看一看二者之间的转换函数关系式

依据三维直角坐标系的旋转变换

当转角系统也就是翻滚角 俯仰角 偏航角

它们分别为α、β和0时

我们可以得到一个转换的关系式

用来表达xyz和RGB三者之间的关系

由于xyz是直角坐标

我们还需将其转化为圆形坐标

也就是圆柱形坐标

在xy平面当中定义一个极坐标系

那么这样φρ和z与HSI是一一对应关系

这个就是由RGB到IHS的正变换

下面我们在来看一看逆变换的公式

由以上的IHS正变换我们可以推出逆变换的公式

那么逆变换的公式就建立起了RGB和φρz之间的关系

在实际的逆变换的操作过程中

由于逆变换公式当中的H分量的值域范围存在差异

我们可以按照0 °到 120 °

120°到 240 °

240°到 360°

三种不同的情况进行处理

具体的算法可以查阅相应的资料和书籍

我们来看一看彩色变换法的基本原理

这里展示了一幅Landsat TM图像

经过IHS变换后的结果

包括亮度色度和饱和度

图像的左上边是RGB图像

右上面是I分量

左下面是H分量

右下面是S分量

从图上我们可以看出I分量图像将

原图像的亮度和纹理信息很好地承袭下来了

这是人眼能够直观感受到的图像特征

也是我们在遥感数据应用当中经常使用的资料

思考一下

IHS变换在遥感图像处理当中具有什么样的作用呢

IHS变换将图像从RGB表色系统

转换为我们人眼视觉更为合理的亮度

色度饱和度的图像

可以加深我们对遥感图像的理解

同时

IHS变换也是遥感图像处理当中常用的变换的技术之一

它作为一种转化的手段

可以和其它的处理算法结合起来用

使得图像处理的效果更上一层楼

比如

在下一讲当中我们将介绍图像融合技术

它就是将这种变换和其它的一些算法

很好的结合起来了