图像增强的主要目的是提高图像的目视效果,以便处理结果图像比原图像更适合于特定的应用要求,方便人工目视解译、图像分类中的样本选取等。 ENVI图像增强的内容主要包括:空间域增强处理、辐射增强处理、光谱增强处理 傅里叶变换、波段组合 卷积滤波是一种常用的空间域增强技术,它通过将图像与特定的滤波器(也称为核或模板)进行卷积运算,以达到平滑噪声、突出特定特征或边缘的效果。滤波器的设计取决于增强目标,例如高斯滤波器用于平滑图像,拉普拉斯滤波器则用于检测边缘。在ENVI中,用户可以选择不同的滤波器类型,并调整滤波器参数以优化处理结果。 2. 辐射增强处理 辐射增强处理关注的是图像的亮度和对比度调整,以提升图像的视觉质量。其中,交互式直方图拉伸是一种常见的方法,通过改变像素值的分布,使图像的亮度范围更广,从而增强图像的层次感和细节。ENVI提供了多种直方图拉伸技术,如线性拉伸、对数拉伸、指数拉伸等,用户可以根据图像的特点选择合适的拉伸方式。 3. 光谱增强处理 光谱增强处理主要针对多光谱或 hyperspectral 图像,通过改变光谱信息来改善图像的分析能力。例如,波段比计算是通过两个波段的灰度值相除来创建新的伪彩色图像,揭示原本不易观察的特征。色彩空间变换(如从RGB到假彩色编码)可以改变颜色表示,使得某些特征更加突出。另外,归一化植被指数(NDVI)的计算是遥感中的常见应用,它利用近红外和红光波段的数据,能够很好地反映植被覆盖情况。 4. 傅里叶变换 傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域的技术,它可以帮助识别图像中的周期性和高频成分。快速傅里叶变换(FFT)是实现傅里叶变换的一种高效算法,ENVI中可以使用FFT来对图像进行频域分析,然后定义合适的滤波器(如低通、高通或带通滤波器)以去除噪声或保留特定频率信息。完成滤波后,通过反向FFT将图像变换回空间域。 5. 波段组合 波段组合是将不同波段的图像数据组合在一起,形成新的彩色图像,以增强视觉效果或突出特定地物信息。比如,RGB合成显示通常将红、绿、蓝三个波段组合,模拟人眼对彩色的感知。此外,还有其他组合方式,如假彩色合成,常用于多光谱图像,通过选择特定的波段组合,可以突出地质、植被等地理特征。 ENVI作为一款强大的遥感图像处理软件,提供了丰富的图像增强工具,这些技术在地球科学、环境监测、资源调查等领域都有着广泛的应用。通过灵活运用这些方法,用户可以定制化地处理遥感图像,以满足特定的分析需求,提高图像的可解译性和分类准确性。
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