地理信息：遥感影像的增强

　　地理信息：遥感影像的增强

　　影像增强处理是遥感影像数字处理的最基本内容之一，

　　通过增强处理可以突出影像中的有用信息，使影像中感兴趣的特征得以强调，

　　影像变得清晰，以使提高影像的可解译性。

　　影像增强处理按照增强的内容可分为波谱特征增强空间特征增强以及时间信息增强三大类。

　　波谱信息增强主要突出灰度信息;

　　空间特征增强主要是对影像中的线、边缘、纹理结构特征进行增强，

　　而时间信息增强主要是针对多时相影像而言的，

　　其目的是提取多时相影像中波请与空间特征随时间变化的信息。

　　影像增强处理方法就是按照这三种信息的提取而设计的，

　　一些方法只用于特定信息的增强，而抑制或损失了其他信息，

　　例如，定向滤波是用来增强影像中的线与边缘特征，

　　在增强专题信息的同时，是以牺牲影像中的波谱信息为代价的;

　　一些方法可以用于几种信息的同时增强，例如对比度扩展，

　　对比度扩展能够突出特定的灰度变化信息，

　　同时由于影像对比度的加大，影像中的线与边缘特征也得到了加强。

　　从影像处理的数学形式看，遥感影像的增强处理技术可以划分为点处理与邻城处理两大类，

　　点处理是一种较简单的影像处理形式，

　　它把原影像中的每一个像元,按照特定的数学变换模式转换并输出一个新的灰度值，

　　例如多波段影像处理中的线性扩展、比值、直方图变换等。

　　邻坡处理中，输出影像的灰度值不仅与原影像中所对应像元点的灰度值有关,

　　还决定于其邻近像元的灰度值大小，卷积运算、中值滤波、潜动平均等都是邻域处理的例子，

　　如果邻城不断扩大直至整个影像就成了整图处理。

　　影像增强处理是一个相对的概念，

　　特定的影像增强处理方法往往只强调对某些方面信息的突出，

　　而另一部分信息(主要是对解译无益的信息，有时也含有其他的有用信息)受到抑制。

　　同时一种影像增强方法的效果好坏,除与算法本身有一定的关系外，还与影像的数据特征有直接关系。

　　这就是说，很难找到一种算法在任何情况下都是最好的,

　　实际工作中应当根据影像数据特点和工作要求来选择合理的影像增强处理方法。

　　影像增强处理方法很多，但从信息提取的角度看，有些方法彼此之间的差异很小。



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