1、實習序號及題目遙感影像空間增強與傅立葉變換濾波處理實習人姓名專業(yè)班級e-mail地址實習指導教師姓名實習地點實習日期時間實習目的和內(nèi)容實習目的：理解遙感影像空間增強和傅立葉變換的概念和意義，掌握運用ENVI/IDL進行空間增強和傅立葉變換及濾波進行地形和地貌信息提取的步驟和方法。學會使用SRTM DEM數(shù)據(jù)應(yīng)用的初步步驟。實習內(nèi)容：利用下述操作對下載的DEM數(shù)據(jù)進行處理，比較變換前后影像的顯示結(jié)果1. 從下載的ASTER DEM中選取512512子區(qū)數(shù)據(jù)，顯示分析研究區(qū)地形地貌特征2.完成如下卷積增強運算，比較變換前后影像中地形/地貌信息上的差異：l 高通濾波l 拉普拉斯變換l 定向增強l 高

2、斯高通濾波l Sobel邊緣增強l Roberts算子增強3.紋理運算，比較變換前后影像中地形/地貌信息上的差異：l 一階紋理運算l 二階紋理運算4. 周期噪聲去除（利用傅立葉變換對影像tm_1.img進行下列處理，選擇恰當?shù)膮?shù)消除影像上的噪聲信號原理和方法1. 圖像濾波：圖像濾波可以從圖像中提取空間信息，突出圖像的空間信息，減弱其他無關(guān)的信息，或者去除圖像的某些信息。圖像濾波可以分為空間域濾波和頻率域濾波，空間域濾波通過窗口或卷積核進行，它參照相鄰像素改變單個像素的灰度值;頻率域濾波是對圖像進行傅里葉變換，然后對變換后的頻率域圖像中的頻譜進行濾波。(1)空間域濾波：對圖像進行邊緣增強或平滑

3、濾波，在變換后的影像中，各個像元的值是原影像對應(yīng)像元及其鄰域像元灰度值的加權(quán)和。系空間域的運算方法，是在鄰域像元的參與下完成運算處理。這一運算處理又稱為卷積運算。 卷積運算的一般公式：gi，j=y=1mx=1nf（i，j）h（x，y）其中：f(i, j)是影像像元值 、g(i, j)是運算結(jié)果 、h(x,y)是窗口模板選取不同模板或卷積核參數(shù)矩陣，可以分別完成： 邊緣檢測、水平邊緣檢測、垂直邊緣檢測、交叉邊緣檢測、邊緣增強、水平增強、垂直增強、方向增強、平滑降噪等。（2）頻率域濾波：圖像的頻率域是圖像像元的灰度值隨位置變化的空間頻率，以頻譜表示信息分布特征，傅里葉變換能把遙感圖像從空間域變換到

4、只包含不同頻率信息的頻率域，原圖像上的灰灰度突變部位、圖像結(jié)構(gòu)復雜的區(qū)域、圖像細節(jié)及干擾噪聲等信息集中在高頻區(qū)，而原圖像上灰度變化平緩部位的信息集中在低頻區(qū)。 二維傅里葉變換及其逆變換形式：其中，x和y為空間域變量，u和v為頻率域變量。2. 各種卷積運算的概念及其原理：邊緣增強：邊緣就是在梯度影像上梯度值較大的部分，常表現(xiàn)為影像中的線狀特征。邊緣增強可以使影像上的線狀特征信息得以突出的影像增強變換。梯度的定義如下： 水平方向梯度 垂直方向梯度 Roberts梯度： 對應(yīng)的運算模板（22）： Sobel梯度對應(yīng)的運算模板（33）： Laplace算法：Laplace算子具有二階微分形式，檢測的是

5、影像的二階變化，亦即關(guān)于變化的變化。因此，該運算不檢測均勻的灰度變化，而檢測影像中灰度值突變的部分。二維Laplace算子： 離散化影像空間中Laplace算子的二階差分表達式：對應(yīng)的33運算模板:高通濾波器： 定向邊緣增強濾波器：數(shù)據(jù)準備與研究區(qū)概況研究區(qū)概況：晉中是山西省下轄的一個地級市，位于山西省中部，東依太行，西臨汾河，北與省會太原市毗鄰，南與長治市、臨汾市相交，東北與陽泉市相連，西南與呂梁市接壤。是一座文化底蘊深厚，古老而活躍的現(xiàn)代化城市。晉中地處黃土高原東部邊緣，地理坐標為東經(jīng)11123 11428，北緯36393806，地勢東高西低，山地、丘陵、平川呈階梯狀分布，大部分地區(qū)海拔在

6、1000米以上。晉商文化旅游區(qū)的6縣、市、區(qū)正好位于晉中西部平川、汾河谷地，但這一地區(qū)的東部和中部地形仍以山地、丘陵為主。數(shù)據(jù)準備：晉中市ASTER GDEM（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model） 即先進星載熱發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型，是一種數(shù)字高程模型，全球空間分辨率為30米。該數(shù)據(jù)是根據(jù) NASA的新一代對地觀測衛(wèi)星Terra的詳盡觀測結(jié)果制作完成的。其數(shù)據(jù)覆蓋范圍為北緯83到南緯83之間的所有陸地區(qū)域，達到了地球陸地表面的99%。

7、TM_1影像，包含7個含有噪聲信號的波段。七個波段分別為藍、綠、紅、近紅外、短波紅外、熱紅外、短波紅外。除了第六波段分辨率為60米，其余波段的分辨率均為30米。操作步驟1 登陸地理空間數(shù)據(jù)云 下載山西省晉中市GDEMV2 30米數(shù)據(jù)，注冊賬號并選擇經(jīng)緯度即可下載。2 對下載的DEM數(shù)據(jù)進行裁剪，得到512 512研究子區(qū)，使用Raster ManagementResize Data。3 使用FilterConvolutions and Morphology，選擇高通濾波，默認為33濾波器，分別選擇55,77濾波器對比濾波效果。再選擇加回值，對比處理效果。4. 使用FilterConvoluti

8、ons and Morphology，選擇拉普拉斯變換，分別使用55、77、77 30%加回進行變換，對比分析不同核大小的差異。5使用FilterConvolutions and Morphology，選擇定向增強，分別使用55 0、55 45、77 0進行對比分析。 6. 使用FilterConvolutions and Morphology，選擇高斯高通濾波，分別使用55、77、55 30%加回、55 1%加回，進行對比分析。7使用FilterConvolutions and Morphology，選擇Sobel邊緣增強，分別選擇0%加回、10%加回、30%加回進行對比分析。8. 使用Fi

9、lterConvolutions and Morphology，選擇Roberts算子，分別選擇0%加回與10%加回。9. 使用FilterOccurrence Measure，分別選擇55、77，對各個統(tǒng)計量進行對比分析。10. 使用 FilterCo-occurrence Measure，對得到的各個統(tǒng)計量進行分析對比。11. 打開ENVI經(jīng)典模式，加載TM_1影像，對整景影像做傅里葉變換，使用FilterFFT FilteringForward FFT，生成7個波段的FFT文件。12. 將第一波段FFT文件加載顯示，使用OverlayAnnotation，選擇Obejectpolygon

10、方式勾繪噪聲，并選擇Optionsturn mirror on，打開鏡像功能，勾繪FFT中的噪聲信號，并保存為.ann文件。13. 打開FilterFFT FilteringFFT Definition ，F(xiàn)ilter Type選擇User Defined Cut，.ann文件選擇第12步保存的文件，即可生成用戶定義的濾波器。14. 打開FilterFFT FilteringInverse FFT，選擇FFT波段，并選擇對應(yīng)的濾波器，即可去除噪聲信號。15. 對TM_1的各個波段進行第1214步操作，將各個波段的噪聲信號去除。結(jié)果與分析1. 裁剪的512512研究子區(qū)研究子區(qū)為山地與平川交界處

11、，圖中較亮的部分為高程值較高的像元，即山地，位于研究子區(qū)的西側(cè)，較暗的像元高程值較低，即為平川，位于研究子區(qū)的東側(cè)，圖中還有縱橫交錯的溝壑，地形比較復雜。2. 高通濾波55與高通濾波77對比：經(jīng)過圖像濾波發(fā)現(xiàn)高通濾波能夠增強圖像的紋理和邊緣信息，并且選擇的卷積核對濾波效果有較大影響，選擇77卷積核處理后，圖像邊緣信息增強更加明顯。高通濾波77 與高通濾波77 30%加回值對比：采用30%加回，將邊緣銳化處理后的影像與原影像疊加而得到一幅新的影像，既保留原影像的大部分信息，又使影像中的邊緣特征得到增強。從上圖可以明顯看出，通過加回處理后，影像的邊緣特征和原影像疊加顯示，效果更加直觀。3. 拉普拉

12、斯 55與拉普拉斯77對比：通過對比可以發(fā)現(xiàn)，采用77卷積核能夠更細致地提取影像中高程值突變的信息，細節(jié)表現(xiàn)更為明顯，紋理特征更加復雜，處理效果較好。拉普拉斯77與拉普拉斯77 30%加回對比：采用30%加回，將邊緣銳化處理后的影像與原影像疊加而得到一幅新的影像，既保留原影像的大部分信息，又使影像中的邊緣特征得到增強。從上圖可以明顯看出，通過加回處理后，影像的邊緣特征表現(xiàn)更為明顯，對比度更強，可以明顯讀取邊緣信息，原影像的高程值也能夠清晰的反映在處理結(jié)果中。拉普拉斯77 30%加回與拉普拉斯77 50%加回對比：不同的加回值對影像的影響不同，加回值越大，原影像的影響越大，處理結(jié)果更接近原DEM

13、，但紋理細節(jié)會逐漸減弱，當加回值達到一定程度后，紋理細節(jié)將消失。4. 定向增強 55 0與定向增強77 0對比：定向增強使用的卷積核大小不同，提取得到的結(jié)果不同，卷積核越大，提取的結(jié)果更接近現(xiàn)實，能夠呈現(xiàn)浮雕效果，立體感更強，但處理過程中運算將更為復雜。定向增強55 0與定向增強55 45對比：定向增強55 45、90、180、270對比：定向提取的角度不同，山體突出的方向不同，45提取，能夠明顯的提取出延45方向的山體信息，而其他角度的山體信息將會被削弱，同理，進行其他角度提取時只能突出該角度的山體信息削弱其他角度的山體信息。5. 高斯高通濾波55與高斯高通濾波77對比：高通濾波能夠增強圖像

14、的紋理和邊緣信息，并且選擇的卷積核對濾波效果有較大影響，選擇77卷積核處理后，圖像邊緣信息增強更加明顯。高斯高通濾波77與高斯高通濾波77 30%加回對比：30%加回后，山體的紋理特征基本消失，與原影像相差不大。高斯高通濾波77與高斯高通濾波77 10%加回對比：10%加回將邊緣提取結(jié)果與原影像疊加而得到一幅新的影像，既保留原影像的大部分信息，又使影像中的邊緣特征得到增強。從上圖可以明顯看出，通過加回處理后，影像的邊緣特征表現(xiàn)更為明顯，對比度更強，可以明顯讀取邊緣信息，原影像的高程值也能夠清晰的反映在處理結(jié)果中，10%加回也不會將紋理細節(jié)完全削弱，仍可看到清晰的紋理特征。高斯高通濾波77與高斯

15、高通濾波77 1%加回對比：1%加回使得邊緣增強結(jié)果更為明顯，高低值的對比更加鮮明，但失去了原影像信息。6. Sobel邊緣增強與Sobel 10%加回Sobel算子邊緣增強提取高程值變化信息，能夠?qū)⒏叱讨涤凶兓男畔⑻崛〕鰜恚恿鳌瞎取⑸郊沟刃畔⒈煌癸@，加回值能使原影像特征顯示出來，但會削弱細節(jié)信息。Sobel邊緣增強與Sobel 30%加回Sobel算子邊緣增強提取高程值變化信息，能夠?qū)⒏叱讨涤凶兓男畔⑻崛〕鰜恚恿鳌瞎取⑸郊沟刃畔⒈煌癸@，加回值能使原影像特征顯示出來，但會削弱細節(jié)信息。當加回值為30%時，基本削弱了細節(jié)信息，亮暗對比十分明顯。7. Roberts算子與Sobel算子

16、對比：Roberts算子與Roberts算子 10%加回對比：8. 一階紋理運算55 與一階紋理運算77對比：一階紋理運算55 各統(tǒng)計量（均值、方差、熵、偏斜）：均值：輸出效果與原影像近似，但是山脊線較為模糊，相當于對原影像進行了平滑處理。方差：平坦區(qū)域由于地形起伏較小，數(shù)據(jù)波動小，方差值較小，在影像上呈現(xiàn)黑色，而山頂、山脊等由于地形起伏較大，數(shù)據(jù)波動較為明顯，方差值大，像元高亮顯示。熵：平坦區(qū)域由于地形起伏較小，數(shù)據(jù)波動小，地物不復雜，在影像上呈現(xiàn)黑色，但有起伏的位置也存在信息，因此顏色較亮，而山體由于地形起伏較大，數(shù)據(jù)波動較為明顯，信息量較大，高亮顯示。斜度：斜度是指一直線(或一平面)對另

17、一直線或(一平面)的傾斜程度。其大小用他們之間的夾角正切來表示。9. 二階紋理運算各統(tǒng)計量（均值、方差、同質(zhì)性、對比度、差異性、熵、二次矩、相關(guān)性）最后一個為原DEM圖：均值：與一階紋理運算結(jié)果相近，相當于對原DEM進行了平滑處理。方差：二階紋理運算的方差相較于一階紋理運算結(jié)果更加破碎，數(shù)據(jù)變動較大的區(qū)域高亮顯示，數(shù)據(jù)變化較小的位置呈暗像元。協(xié)同性：輸出的影像是用來度量原影像灰度值與紋理的相似性。平坦的地區(qū)數(shù)據(jù)相近，差異較小，數(shù)據(jù)相似性較高，高亮顯示，而數(shù)據(jù)波動大的山地則相似性較差，在輸出影像上呈現(xiàn)黑色。對比度：輸出的影像度量原DEM的對比度，地形起伏較大的地區(qū)對比度大，高亮顯示，而地形起伏小

18、的平川地帶對比度較小，在影像中呈現(xiàn)黑色。相異性：與協(xié)同性相反，用來衡量影像灰度值與紋理的差異性，數(shù)據(jù)波動較大的位置相異性較大，像元呈亮色，而數(shù)據(jù)相似的平川地帶，相異性較差，像元呈暗色。熵： 與一階紋理運算相似，平坦區(qū)域由于地形起伏較小，數(shù)據(jù)波動小，地物不復雜，在影像上呈現(xiàn)黑色，但有起伏的位置也存在信息，因此顏色較亮，而山體由于地形起伏較大，數(shù)據(jù)波動較為明顯，信息量較大，高亮顯示。二階矩：輸出影像度量的是原影像上灰度的均勻性和紋理的粗細。平坦地區(qū)數(shù)據(jù)波動范圍小，數(shù)值較均勻，紋理較細，因此高亮顯示。而山地地區(qū)地物類型豐富，紋理較粗，數(shù)值波段比較大，因此呈暗黑色。隨著處理窗口大小的增加，影像顏色的對比度增加，地物特征凸顯更加明顯。相關(guān)性：輸出影像度量的是原影像灰度值的相關(guān)性。灰度值均勻分布的地區(qū)，內(nèi)部相關(guān)性較大，在影像上高亮顯示。而值分布均勻性較差的地區(qū)，內(nèi)部相關(guān)性較小，呈現(xiàn)暗黑色。10. 定義的濾波器如下圖，同理生成其余6個波段的濾波器。噪聲信號頻率較高，一般集中在中心低頻的上方和下方，采用polygon