1、遙感圖像處理課程作業 常見遙感圖像空間域濾波器一、實驗目的通過查找各種常見空間域濾波的卷積模板，了解其特點與應用，并應用卷積模板對圖像進行操作，對比原圖和進行濾波后的圖像，進一步理解遙感圖像空間域濾波的原理和方法，為今后進行遙感圖像濾波處理做好基礎知識上的準備。二、實驗原理空間域濾波是在圖像空間中借助模板對圖像進行領域操作?？臻g濾波器都是基于模板卷積，將模板在圖中移動并使模板中心與圖中某個象元重合，然后將模板上的系數與模板下對應的象元灰度值相乘求和，最后把所得值賦給中心象元?？臻g濾波一般分為線性和非線性濾波兩種。而根據其功能則主要分為平滑濾波器和銳化濾波器。三、實驗操作在PCI軟件的Image

2、Work模塊下Tools -> Filter 工具中，以軟件自帶遙感圖像irvine.pix的Band 1為輸入波段，在自定義卷積模板中輸入各常見模板進行計算。四、實驗結果（一）平滑濾波器 平滑一般用低通濾波實現，目的是將圖像模糊化，在提取較大目標前去除不必要的細節；消除噪聲。1、高斯濾波線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應用于圖像處理的減噪過程。1 / 161 / 81 / 161 / 81 / 41 / 81 / 161 / 81 / 162、高斯濾波卷積算子0.012580.025160.031450.025160.012580.025160.056600.075470.056

3、600.025160.031450.075470.094340.075470.031450.025160.056600.075470.056600.025160.012580.025160.031450.025160.012583、五點均值濾波算子00.200.20.20.200.20 5、領域平均算子00.2500.2500.2500.250 6、均值濾波器均值濾波為線性濾波，其采用的主要方法為鄰域平均法。1 / 101 / 101 / 101 / 101 / 51 / 101 / 101 / 101 / 107、中值濾波 中值濾波可以消除圖像中的長尾噪聲，例如負指數噪聲和椒鹽噪聲。在消除噪

4、聲時，中值濾波對圖像噪聲的模糊極?。ㄊ苣０宕笮〉挠绊懀?，中值濾波實質上是用模板內所包括像素灰度的中值來取代模板中心像素的灰度。中值濾波在消除圖像內椒鹽噪聲和保持圖像的空域細節方面，其性能優于均值濾波。 （二）銳化濾波器銳化一般通過高通實現，增強被模糊的細節，進行邊緣提取檢測。8、拉普拉斯算子（線性銳化濾波器）-1-1-1-18-1-1-1-1-0.3333-0.3333-0.3333-0.33332.6667-0.3333-0.3333-0.3333-0.33339、線性銳化算子1-21-25-21-2110、中銳化算子0-10-15-10-1011、拉普拉斯卷積模版-1-1-1-19-1-1

5、-1-1 算子矩陣（1）12、平移和差分邊緣檢測000-110000 （1）0-10010000 （2）-100010000 （3）算子矩陣（1） 算子矩陣（3）算子矩陣（2）13、Sobel 算子-101-202-101-1-2-1000121 14、Prewitt算子-101-101-101111000-1-1-1 15、Kirsch算子555-30-3-3-3-3 （1）-3-35-305-3-35 （2）算子矩陣（1）算子矩陣（2）16、二階導數邊緣檢測方法Laplacian0-10-14-10-1017、Guauss-Lanlancian算子（LoG算子）-2-4-4-4-2-4080-4-48248-4-4080-4-2-4-4-4-2