2011年遥感数字图像处理03次实习报告
实习序号及题目 实习人姓名 任课教师姓名 实习地点 实习3. 遥感影像反差增强 专业班级及编号 实习指导教师姓名 实习日期时间 实习目的 09地基 01号 2011年11月8日 榆中校区实验楼A209 （1）理解遥感影像辐射增强的概念和意义，掌握运用ENVI进行辐射增强的步骤和方法。 （2）提高目视解译和提取单波段遥感影像信息的能力。 （3）掌握ENVI的ROI 工具的使用方法。 实习内容 （1）打开ENVI软件，导入实习数据中的兰州市TM第四波段影像，点击Enhance/[Scroll]linear 0-255,观察影像发生的变化，并分析其中的原因。 （2）利用ROI工具选取刘家峡水库及兰州周边黄河水面样本，观察水体的DN值统计特征，并利用四种拉伸方法：线性拉伸（linear），分段线性拉伸（piecewise linear），高斯拉伸（gaussian），直方图均衡化拉伸（equalization）；作交互式对比度拉伸以突出水体信息，并以其他文件名加以保存，比较变换前后影像的差异。对于植被也做同样的处理。 （3）直方图匹配：使一幅影像的所有波段的直方图与另一幅影像对应波段的直方图结构类似，将名为wasia2_mss.img影像的直方图与名为wasia1_mss.img的直方图相匹配，并用Link工具联动观察wasia2_mss.img影像匹配前后颜色发生的变化，并查看匹配前后直方图信息。 （4）去条带处理：针对MODIS第5波段原始影像扫描成像特点对其原始数据进行处理，以达到去除扫描条带的目的。 基本原理 反差拉伸是指通过直接改变影像中像元亮度值的方法来改变影像对比度，从而改善影像质量和视觉效果的影像处理方法。也称作辐射增强或者对比度增强。反差拉伸在算法实质上就是基于某一线性或非线性函数变换关系式将原影像变换为一个新的影像。并且，新影像灰度值域一般要大于原影像值域。 线性拉伸：按比例扩大原始灰度级的范围，以充 分利用显示设备的动态范围，使变换后影像的直方图 的两端达到饱和。通常有以下两种方法： 1、最小—最大值反差拉伸 a1=min ；a2=max 2、 线性百分比和标准差反差拉伸 a1=在累积直方图中从最小灰度级开始起算， 小于某一百分比或x倍标准差的像元总数的 对应灰度级 a2=在累积直方图中从最高灰度级开始起算， 小于某一百分比或x倍标准差的像元总数的 对应灰度级 1 / 9
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分段线性拉伸：将1~255整个灰级区间分成若干直线段，每一个直线段都有一个局部的线性变换关系。分段线段的端点（或连接点）称为断点，两个相邻的断点就组成断点对。对于多峰值影像进行分段线性拉伸会取得理想的效果。 高斯拉伸：将直方图变为正态分布，称之为高斯分布。即中间亮度的像元占大多数，特别暗和特别亮的像元较少，较符合实际情况。 直方图均衡化拉伸：针对原始影像数据往往相对比较集中地分布在局部一些波段的特点，利用累计直方图作为影像变换函数，将大约相等数量的像元分配到各个输出灰度级上，实现影像信息的均衡显示。 直方图匹配：使一幅影像的直方图变成规定形状的直方图而对影像进行变换的增强操作。目前主要用于影像镶嵌制图。规定直方图的形式：① 一幅参考影像的直方图；② 特定函数形式的直方图。对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图。以此均匀直方图为基准变换关系式，再对待变换的影像做均衡化的逆运算。 去条带处理是使用插值处理对影像进行修复以去除条带。 数据准备 （1）兰州市TM第四波段影像LT5_20090728_B40_LanZhou （2）直方图匹配：wasia1_mss.img，wasia2_mss.img （3）去条带：MODIS_striped 操作方法及过程 1、对landsat5TM第四波段影像的拉伸处理。 （1）利用ENVI软件导入兰州市TM第四波段影像，名字为LT5_20090728_B40_LanZhou，双击Display主视窗中影像的任意位置，弹出对话框，该对话框中显示鼠标漫游到影像任意位置时，该像元的坐标，原DN值和影像显示的DN值，观察两个值的不同；点击视窗菜单中的Enhance/[Scroll]linear 0-255，然后在对话框中观察原DN值和影像显示DN值，并且观察整个影像发生的变化，分析其原因。 （2）提取水面信息。在Display视窗中右击选择ROl Tool弹出对话框，在影像中选择刘家峡水库及兰州周边黄河水面样本，根据需要，在菜单ROI_Type下选择多边形、线、点采样工具，采样完成后对其保存，点击File/Save ROIs，弹出对话框，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击OK即可保存。然后点击对话框下的Stats，弹出对话框，弹出对话框查看水体的DN值统计特征（在结果与分析中记录）。 （3）线性拉伸。点击Enhance/Interactive Stretching在Stretch Type中选择Linear,在Stretch范围内输入10到53（从第二步水体的统计特征中得出的结果），也可以在该窗口中进行手工调节范围，然后点击Apply，即可对原影像进行了线性拉伸，点击File/Save Image As/Image File弹出对话框，在Resolution中选择24-bit Color（BSQ），利用Choose选择保存路径和文件名，然后点击OK，即可保存，将原影像和拉伸后的影像同时显示，进行 2 / 9
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对比（在结果和分析中记录）。 （4）分段线性拉伸。同3步骤，只是在Stretch Type中选择Piecewise Linear，并用鼠标滚轮在图中点两个点，然后在点击Options/Editor Piecewise Linear弹出如下对话框，按图中所示的填写，之后点击OK，Apply，保存。 （5）高斯拉伸。同3步骤一样，只是在Stretch Type中选择Gaussian。 （6）直方图均衡化拉伸。同3步骤一样，只是在Stretch Type中选择Equalization。 对于植被的采样和拉伸以突出植被的信息及分析与水体的相似，在结果与分析中只记录植被的采样后DN值统计特征，拉伸结果和分析略去。 2、直方图匹配。 （1）在Display#1中显示名为wasia1_mss.img影像，Display#2中显示名为wasia2_mss.img影像，在Display#2菜单中点击Enhance/Histogram Matching弹出对话框从中选择Display#1，Band，点击OK，即可完成匹配。对名为wasia2_mss.img匹配前后的两个影像显示后进行Link联动，观察颜色发生的变化，然后查看匹配前后直方图信息（在结果与分析中记录）。 3、去除扫描带处理。 （1）打开名为MODIS_striped的影像，发现有条带的缺失，找到缺失行数为4、24、44…4044,点击主菜单中Basic Tools/Preprocessing/General Purpose Utilities/Replace Bad Lines，弹出对话框，选择MODIS_striped，点击OK，弹出对话框中，导入用excel做好的缺失行数记录的文件（.bll），在选1（利用缺失行上下两行的DN值的平均值作为缺失行的DN值），然后点击OK，选择输出路径和文件名，即可完成去条带操作。 结果与分析 （1）导入的兰州市TM第四波段影像（图1），利用Enhance/[Scroll]linear 0-255显示的影像（图2） 图1 图2 3 / 9
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