论文研究-基于区域的遥感图像的增强方法 .pdf

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基于区域的遥感图像的增强方法,汤晓春,,由于遥感图像在成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素的影响,致使图像质量下降,影响遥感信息的提取及精度.为改善遥感图像质
山国科技义在线 本文算法 木文将利用利用二维直方图的一维最佳投影的思想得到遥感图像直方图的投影图由此确定 低、中和高亮度区并分别对各区域进行不同方式的增强最后经过 处理得到增强图像 根据确定低、中和高亮度区间分别记为 对低和高亮度区分别用变换式和式进行非线性点运算处理对中亮度区进行线性 拉伸处理设为输入图像的亮度值为输出图像的亮度值则增强公式可用式表示 将 处理后的图像进行 处理 B B 其中如上定义 分别表示输入和输出图像的最低、最高亮度 实骑结果及分析 图中为原图其尺寸大小为 像素图为经过得到的投影图这里取为 原图的平均灰度值得到低、中和高亮度区大致范围分别为为( 和( 原遥感图像 〔b〕(a直方图的投影图 图1原遥感图像和它的直方图的投影图 对各亮度区根据式分别进行增强式中参数a 式中参数B 其拉伸直线的斜率近似等于处理后该区内像 素的亮度范围将保持不变但由于该线段的截距人于因而该区内像紊的亮度值将会增加利用 运行环境得到最后的处理结果如下图所示从原图像图看很明显其左边区域 较亮而右边很暗根本看不出仆么细芍通过处理后图像(图)中的右边变得很清晰亮 度分布均匀细节也表现明显确实增强了图像的暗区抑訇∫亮区增加∫低亮度区图像的反差保持 中亮度区图像反差 图为分段线性处理的结果为同态滤泼结合分段线性拉伸得到的结果是直方图均 衡化得到的结果匕起原图像亡们对图像都有所增强暗区域也都有一定的改善但只展现了部分 细节与本文算法处理后的图像图相比视觉效果要差特别是图和灰度分布很不均匀 山国科技义在线 左边的高亮度区变得更亮暗区没凸显出来 a)本文笪法外甲后的图像 段能性变换处理后的图像 〔c〕同杰瀮油结合线件拉伸处后的图像 直方图均衡化处理后的图像 2(a-d)分别是本文算法、分线性变换、同感滤波结合线性拉伸和直方图均衡化处理后的图像 将图 的对应直方图图 与原图的直方图图相比灰度级范围都扩大了特 别是用本文方法处理得到的图像的直方图将分布低的灰度级扩展到了整个动态范围低灰度级的 像素减少高灰度级的像素增多分布变得均匀确实达到了增强的目的 原遥摄图怡的方图 逐2(a的直才彐 图2b〕的直方图 d图(c的直方图 )图2〔的直方图 郾3〔原遥感图的直方图:0-(分孙是图()-、4)对应的直方图 图同态滤湲结合分段线性拉伸处理后的图像及其直方图 定义峰值信噪比()是·个衣示信号最大可能功※和影响它的衣示精度的被坏性噪 声功率的比值的工程术语由于许多信号都有非常宽的动态范围 通常用对数分贝单位米表 定义信噪比 是指信号处理中有用信号功率与噪声功率的比它的单位一般使 用分贝其值为十倍对数信号与噪声功率比 在图像处理中峰佰信噪比和信噪比冋以这样计算 信噪比公式 国科技记文在线 峰值信噪比公式 其中 =∑∑ =∑∑ 和分别表示数字图像的行数和列数 和 分别是原始 图像和增强图像在点的灰度值为图像的最大灰度级 卜表给出了木文方法、分段线性变换方法和同态滤波结合分段线性拉仲方法增强后的图像根 据式和算岀的峰值信噪比和信噪比的具体数据从衣上可以看岀前者图像的峰值信噪比和信 噪比的值都比后者的值要高这说明了本文算法在对原图像的增强上的有效性 表本文算法、分段线性变换和同态滤波结合分段线性拉伸方法的性能对比 算 法 峰值信噪比 信噪比 本文算法 分段线性变换 同态滤波结合分段线性拉伸 结论 本文运用直方图的投影图对遥感图像的灰度直方图进行分区并针对不同的区域采用相应的 增强方法较好适应了原图像灰度分布的特点从实骏结果及分析可知本文算法比接利用直方图 分亮度区和分段线性拉仲的方法对图像进行増强的效果好当然此方法冇有儿处与人为因素有关:) 划分低、中和高亮度区;)处理各个区域的函数中的参数上述两点对图像的最终处理结果很关 键这就需要在处理过程中多次调整使得趋于精确总体来说本文算法对于整个图像的增强是有效 的可见这种方法对亮度分布不均直方图不存在明显谷的图像的处理比较适合但在实际处理过程 中我们应该就具体问题具体分析这样才能得到比较好的效果 参考文献 贾永红计算机图像处理与分析武汉武汉大学出版社 李立源龚坚陈维南基于二维灰度直方图最佳一维投影的图像分害方沄白动化学报 山国科技义在线 作者简介:汤晓春,硕土硏究生,研究方冋为数字图像处理。

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