遥感影像融合后处理技术

遥感影像融合后处理技术


发布日期: 1970-01-01 更新日期: 2015-01-26 编辑:giser 浏览次数: 3918

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摘要: 遥感影像融合目的不同,影像后处理中所采用的增强方法则不完全相同。用于变化信息提取的融合增强侧重于保留原始多光谱的信息和高分辨率的全部纹理细节,以便进行变化分 析,融合影像可以不是天然真彩色。用于制图背景的融合影像增强侧重于图面视觉效果,必要时会牺牲部分光谱信息...

遥感影像融合目的不同,影像后处理中所采用的增强方法则不完全相同。用于变化信息提取的融合增强侧重于保留原始多光谱的信息和高分辨率的全部纹理细节,以便进行变化分 析,融合影像可以不是天然真彩色。用于制图背景的融合影像增强侧重于图面视觉效果,必要时会牺牲部分光谱信息和纹理,去除杂色、保证整体反差,达到天然真彩色的效果。影像增强常用的方法有色阶拉伸、USM锐化、色彩平衡、色度饱和度亮度调整、亮度对比度调整等。

(1)色阶拉伸

对反差较低亮度偏暗的融合影像,调整输入输出范围,改变反差系数进行线性拉伸,使其各色直方图达到接近正态分布。输出范围一般都定为0—255,而输入范围的选择中,对低亮度端的截去有利于减少蒙雾,增大反差,但容易造成阴影和低亮度水面等全部降为0值。对高亮度端的截去应慎重,虽然可以消除部分噪声,但极易损失掉机场、道路、城 区等高亮度细节,应尽可能地少截去。分色调整还应尽量保持总体色彩平衡。 反差系数的调整也应以提高亮度、增大反差并减少细节损失为主,但可能会引起一些蒙雾。

(2)USM锐化

通过变化阈值、半径、锐化程度的选取使景物边缘清晰明确,特别是城乡结合部居民点与耕地边界达到容易分辨目的。同时这种处理还具有增强反差、提高色彩饱和度、消除蒙雾 并适当抑制噪声的作用。 经过USM锐化后,融合影像的直方图发生改变,可再次进行色阶拉伸,进一步改善总体效果。以上两种影像增强的方法,对于两种融合目的的影像像质改善其效果基本是一致的。

(3)色彩平衡

经过融合运算后,影像或多或少会带有一定程度的偏色,可通过调整彩色平衡来加以改正。偏色调整容易改变光谱信息,用于变化信息提取的融合影像应尽量少用或不用。

(4)色度饱和度亮度调整

经过上述调整后,如果影像的色彩仍然不能达到理想效果,此时可调整色度、饱和度和亮度,来增强色彩,提高对比度等。对于影像上某些单色的调整一般可起到较好的作用,如 TM影像上大量存在的洋红色,与制图模拟天然彩色的要求是不一致的,可以通过改变色度、饱和度、亮度将其转变为土黄。用于变化信息提取时,为了不影响对地类的判断,影 像的增强仅限于改变饱和度和亮度,而不改变色度。

(5)亮度对比度调整

亮度对比度的调整最为直接、有效,但对高亮度或低亮度的细节损失较为严重,因此仅限于后期需要微调时采用。 用于变化信息提取时,为保证全监测区内所有地点都能监测到 ,整体亮度对比度不一定最佳,能分辨和勾画变化图斑即可。而用于制图时,影像的整体亮度对比度必须到位,必要时可牺牲局部纹理细节。 经过上述调整,影像一般可达到较 佳效果。以上各种影像调整的功能,在Photoshop图像处理软件中均已具备。对局部的调整可以先确定范围,然后采用羽化渐变过渡来避免产生明显边界。

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