1、遥感图像的辐射增强实验报告课程名称：遥感概论 年级： 实验日期：2015-05-21姓名： 学号： 班级： 实验名称：遥感图像的辐射增强 实验序号： 成员人数：实验目的：通过上机操作，掌握线性对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规定化三种遥感图像辐射增强处理的方法和过程，理解图像直方图变化与图像亮度变化之间的关系。实验内容：1.线性对比度拉伸2.直方图均衡化3.直方图匹配4.完成一份实验报告实验方法和步骤：一 线性对比度拉伸降低原图像的灰度值I 在 viewer#1 中显示 mobby.img, 在 viewer#1 中单击菜单栏中 raster contrast general contrast
2、, 如图 1-1：图 1-1II 打开如图 1-2 所示的 Contrast Adjust 对话框，在下拉列表框中选择线性 linear, 斜率 slope 改为 0.2，截距 shift 为默认值，apply 显示图像，如图 1-2 所示。将灰度调小的影像另存为 mobby-0.img，打开另存的影像，发现影像和原影像一致，重复调小灰度的操作后，保存影像，就能得到较暗的影像，如图 1-2 所示。图 1-2生成的降低灰度值之后的影像 1-3图 1-3线性对比度拉伸I 打开影像，选择 Viewer1 菜单条的 RasterContrastGeneral Contrast打开 Contrast A
3、djust 对话框，选择线性 linear,单击 breakpts,打开 nreakpoint editor 窗口如图 1-4 所示, 增加断点 删除断点。红色图像显示的是红光通，道绿色图像显示的是绿光通道，蓝色图像显示的是蓝光通道，在没进行任何操作时，红绿蓝三个通道的峰值都偏左，灰度较低，可以通过增加断点和移动断点的方法，使红绿蓝三个通道的图像居中，以此对图像进行线性拉伸或收缩，如图 1-4 所示。点击image file,单击保存 save,保存进行线性拉伸的图像得到如图 1-5 的影像。图 1-4图 1-5波段一：波段二：波段三：波段四：二 直方图均衡化（Histogram Equali
4、zation ）定义待处理影像文件在 ERDAS 图标面板中选择 InterpreterRadiometric EnhancementHistogram Equalization 打开 Hitogram Equalization 对话框，如图 2-1 所示，设置输入影像和输出影像后，单击 OK。图 2-1得到如图的直方图均衡化影像：图 2-2查看直方图均衡化影像信息如图 2-3 和直方图如图 2-4：图 2-3图 2-4三 直方图匹配（Histogram Match）（1）单波段直方图匹配1 在 ERDAS 图标面板中选择 InterpreterRadiometric EnhancementH
5、istogram Match 如图 3-1 打开 Hitogram Match 对话框，分别按波段 1，2，3 依次进行图像匹配，得到单波段直方图匹配影像，图 17 的单波段直方图匹配影像信息，图 18 的单波段直方图匹配影像直方图，将三幅单波段直方图匹配影像叠合，得到图 17 的直方图匹配影像。图 3-1单波段直方图匹配影像：波段 1 波段 2 波段 3单波段直方图匹配影像直方图：波段 1 波段 2 波段 3II 将 3 幅单波段直方图匹配影像叠合，打开 interpreter /utilities/layer stack,如图 3-2 所示，依次添加 3 幅影像，设置输出文件名，得到 3-
6、3 的图像以及信息和直方图如图 20。图 3-2图 3-3II 多波段图像匹配，打开图像匹配对话框，添加影像 3-4，在 use all bands for matching 打勾，执行后得到多波段匹配影像图 3-5。信息和直方图如图 3-6，3-7 所示。图 3-4图 3-5图 3-6图 3-7总结：1. 认真对比处理前后图像的差别，谈谈三种增强方法的处理效果和直方图的变化情况。线性对比度拉伸是通过修改图像查找表，是输出图像值发生变化，直方图均衡化实质上是对图象进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元数量大致相等。直方图匹配是对图像查找表进行数学变化，使一幅图像直方图与另一幅类似。
