1、遥感图像辐射增强与光谱增强一、实验目的与要求辐射增强处理是通过对单个像元的灰度值进行变换处理来增强处理，如直方图匹配、直方图拉伸、去除条带噪声处理。光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强的处理。通过此次上机实验，要求同学们：1、 掌握交互式直方图拉伸的方法和过程，理解图像直方图变化与图像亮度变化之间的关系。2、 理解主成分分析、樱帽变换、色彩空间变换、色彩拉伸方法和操作步骤。3、 掌握利用特征空间视图进行遥感影像分析。二、实验内容与方法1 实验内容（1） 交互式互式直方图拉伸 Linear（线性拉伸） Equalization（直方图均衡化拉伸） Gaussion （高斯拉伸） S
2、quare Root （平方根拉伸） Logarithmic （对数拉伸）（2） 主成分分析（3） 樱帽变换。（4） 色彩空间变换（5） 色彩拉伸2 实验方法（1） 交互式互式直方图拉伸将一个多光谱图像打开并显示在视窗中，在主菜单中，选择DisplayCustom Stretch（或在工具箱中单击 ）就可以打开交互式直方图拉伸操作面板。在进行直方图拉伸时，可选择直方图统计的数据范围为全图统计或者当前视图范围内的数据。（2） 主成分分析多光谱图像的各个波段之间经常是高度相关的，它们的 DN 值以及显示出来的视觉效果往往很相似。主成分分析（Principal Component Analysis,
3、 PCA）就是一种去除波段之间的多余信息、将多波段的图像信息压缩到比原来波段更为有效的少数几个转换波段的方法。一般情况下，第一主成分（PCI）包含了所有波段中 80%的方差信息，前三个主成分包含了所有波段中 95%以上的信息量。由于各波段之间的不相关，主成分波段可以生成更多颜色、饱和度更好的彩色合成图像。ENVI 中提供主成分正变换和主成分逆变换。当使用主成分正变换是，ENVI 可以通过计算新的统计值，或者根据已经存在的统计值进行主成分正变换。（3） 樱帽变换。一种特殊的主成分变换。其中， X=x1,x2,x3,x4,x5,x7T,，对应于 TM 影像的 1、2、3 、4 、5 、7 波段。变
4、换后得到：Y=y1,y2,y3,y4,y5,y7T ,这六个分量相互正交，前四个分量意义明确：y1 代表亮度分量，是 TM 六个波段亮度值的加权和，反映了总体的亮度变化；y2 代表绿度分量，与亮度分量垂直，是近红外与可见光波段的对比；又称为绿度植被指数（GVI） ；y3 代表黄度或湿度分量，主要与土壤湿度/水分状况有关；y4 对于 MSS 数据没有意义，而对于 TM 数据代表霾，大气辐射衰减效应。（4） 色彩空间变换通过对同一幅影像的不同色彩系别之间的转换，从多角度来寻找更适合人眼对颜色的敏感和识别程度，凸显或减弱某些地物的边界的对比，从而帮助对影像的分析。ENVI 支持将三波段红、绿、蓝（R
5、GB ）图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回 RGB。两次变换之间包括“色度、饱和度、颜色亮度值（HSV） ”、 “色度、亮度、饱和度（HLS） ”、HSV（USGS Munsell） 。其中，色度代表像元的颜色，取值范围为 0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值为 0-1；颜色亮度值为颜色的亮度，取值范围为 0-1；亮度表示整个图形的明亮程度，取值范围为0-1 。其中，HSV （USGS Munsell）彩色系统被土壤科学家和地质学家用于描述土壤和岩石的颜色特征。这套彩色系统已经被美国地质勘测部门做了修订，以描绘数字图像的颜色。USGS Munsell 变换将 RGB 坐
6、标变换成了色彩坐标（色调、饱和度和颜色亮度值） 。色度变化范围为 0-360，这里 0 和 360 代表蓝，120 代表绿，240代表红。饱和度变化范围为 0-208，值越高代表颜色越纯。颜色亮度值的变化范围大致为 0-512，较高的值代表较量的颜色。（5） 色彩拉伸ENVI 提供的色彩拉伸有：去相关拉伸、Photographic 拉伸和饱和度拉伸。三、实验设备与材料1 实验设备装有 ENVI 的计算机2 实验材料资源一号 02C 多光谱数据南京市 Landsate5 号卫星上传感器获得的一景编号为 LT51200382010231BJC00 的 TM影像四、实验步骤1 交互式互式直方图拉伸（
7、1） 打开一个多光谱图像并显示在视窗中，在主菜单中，选择 DisplayCustom Stretch（或在工具箱中单击 ） ，打开交互式直方图拉伸操作面板。（2） 在面板右侧可以根据需要选择 R，G，B 3 个波段之一，这里以 R 波段为例。（3） 在交互式直方图拉伸操作面板下方的下拉列表中，可以选择不同的拉伸方法。 Linear（线性拉伸） Equalization（直方图均衡化拉伸） Gaussion （高斯拉伸） Square Root （平方根拉伸） Logarithmic （对数拉伸）图 1 交互式直方图拉伸操作面板单击面板右下方 按钮，可以恢复拉伸方法到打开此面板之前的状态。2 主
8、成分分析1) 打开图像文件2) 在 Toolbox 工具箱中，双击 Transform/PCA Rotation/Forward PCA Rotation New Statistics and Rotate 工具。在 Principal Components Input File 对话框中，选择图像文件3) 在 Forward PCA Parameters 对话框中，在 Stats X/Y Resize Factor 文本框中键入小于等于 1 的调整系数，用于计算统计值时的数据二次采样。键入小于 1 的调整系数，将会提高统计计算速度。例如使用一个 0.1 的调整系数，在统计计算中将只用到十分之
9、一的像元。选择默认值为 1。图 1 主成分分析对话框4) 键入一个输入统计路径及文件名。使用箭头切换按钮，选择 Covariance Matrix（协方差矩阵）或根据 Correlation Matrix（相关系数矩阵）计算主成分波段。一般来说，计算主成分时选择使用协方差矩阵。当波段之间数据范围差异较大时，选择相关系数矩阵。5) 选择输出的路径及文件名，输出数据类型为 Floating Point。6) 单击 Select Subset from Eigenvalues 标签右侧的箭头切换按钮，选择 “EYS”。统计信息将被计算，并出现 Sele Output PC Bands 对话框，列出每
10、个波段机器相应的特征值；同时，也会列出每个主成分波段中包含的数据方差的累计百分比。如果选择“NO”,则系统会计算特征值并显示供选择输出的波段数。7) 输出波段数（Number of Output PC Bands）选择默认值（输入文件的波段数） 。8) 单击 OKENVI 处理完毕后，将会出现 PC Eigenvalues 绘图窗口。可以看到，第一、二、三分量具有很大差异的特征值。主成分波段被导入可用波段列表中，选择 PC1, PC2,PC3 合成 RGB 显示，色彩非常饱和。选择 PC4, PC5,PC6 合成 RGB 显示，可以看到很多噪声。在 Toolbox 工具箱中，双击 Statis
11、tics/View Statistics File 工具，打开主成分分析中得到的统计文件，可以得到各个波段的基本统计值、协方差矩阵、相关系数矩阵和特征向量矩阵。在 Toolbox 工具箱中，双击 Transform/PCA Rotation/Inverse PCA Rotation 工具可以执行主成分逆变换。图 2 主成分分析特征值窗口图 3 主成分分析得到的个波段统计值3 樱帽变换1) 打开一个 Landsat5 TM 数据2) 在 Toolbox 工具箱中，双击 Transform/Tassaled Cap 工具。在 Tasseled Cap Transform Input File 对话
12、框中，选择输入 Landsat5 TM 数据，单击 OK3) 在 Tasseled Cap Transform Parameters 面板中。选择 Input File Type 选项中的” Landsat5 TM”4) 选择输出的路径及文件名，单击 OK.图 4 Tasseled Cap Transform Parameters 面板4 色彩空间变换色彩空间变换操作比较简单，下面以从 RGB 到 HSV 为例介绍操作过程，其他色彩空间变换操作过程类似。1 打开一个至少含 3 个波段的图像文件，显示 RGB 彩色图像。2 在 Toolbox 工具箱中，双击 Transform/Color Tr
13、andsform/RGB to HSV Color Trandsform 工具。在 RGB to HSV Input Bands 对话框中，可以从可用波段列表中选择 3 个波段进行变换。3 在 RGB to HSV Parameters 对话框中，选择输出路径及文件名，单击 OK。 、5 色彩拉伸1) 去相关拉伸去相关拉伸处理可以消除多光谱数据各波段间的高度相关性，从而生成一幅色彩亮丽的彩色合成图像。它首先是对图像做主成分分析，并对主成分图像进行对比度拉伸处理，然后再进行主成分逆变换，将图像恢复到 RGB 彩色空间，达到图像增强的目的。在 Toolbox 工具箱中，双击 Transform/D
14、ecorrelation Stretch 工具。在Decorrelation Stretch Input Bands 对话框中，从可用波段列表中选择 3 个波段作为输入。在 Decorrelation Stretch Parameters 对话框中选择输出路径及文件名。2) Photographic 拉伸Photographic 拉伸可以对一幅真彩色输入图像进行增强，从而生成一幅与目视效果良好吻合的 RGB 图像。其结果与现实彩色照片类似。这种拉伸方法对真彩色输入图像的波段进行非线性缩放，然后将它们叠加。在 Toolbox 工具箱中双击 Transform/Photographic Stret
15、ch 工具。在RGB Photographic Stretch Input Bands 输入对话框中，从可选用波段列表中选择 3 个波段作为输入。在 Photographic Stretch Parameters 对话框中选择输出路径及文件名。3) 饱和度拉伸饱和度拉伸是对输入的 3 波段图像进行彩色增强，生成具有较高颜色饱和度的波段。输入的数据由红、绿、蓝（RGB）空间变换为色度、饱和度和颜色亮度值（HSV ）空间。对饱和度波段进行高斯拉伸，从而是数据分布到整个饱和度范围，然后逆变换回 RGB 空间，完成增强处理。在 Toolbox 工具箱中双击 Transform/Saturation Stretch 工具。在Saturation Stretch Input Bands 对话框中，从可选用波段列表中选择 3 个波段作为输入。在 Saturation Stretch Parameters 对话框中选择输出路径及文件名。
