告法 告法五圖像濾波1實驗?zāi)康氖煜D像濾波，特別是圖像的平緩和銳化的基本方法，理解典型卷積核的作用。2實驗要求能根據(jù)地物的特征，有針對地進行平滑和銳化操作。能夠正確地選擇卷積核進行計算。3實驗內(nèi)容?圖像平滑?圖像銳化?卷積核大小對圖像平滑和銳化的影響?單色圖像與彩色圖像的平滑與銳化4實驗步驟概述：在envi中平滑和銳化的區(qū)別在于卷積核的選擇。圖像的銳化也可以通過不同空間分辨率的圖像的融合來實現(xiàn)(主菜單：transforms>Imagesharpening)4.1圖像平滑4.1.1低通濾波lterConvolutionsandMorphology在出現(xiàn)的窗口菜單里單擊Convolutions(卷積方法)。告法并顯示出來#1。用#2顯示原始AA圖像。并鏈接#1與#2，比較平滑后的圖像差異。如圖5.14.1.2中值濾波和高斯低通濾波分別使用中值濾波的高斯低通濾波處理圖像AA(卷積窗口均為默認3)，使用相同的彩色合像。如圖5.2。圖5.2中值濾波和高斯濾波效果比較圖圖5.2說明：利用高斯低通濾波對AA圖像進行處理后的#3與原始圖像#1相比較，可以發(fā)告法現(xiàn)，圖像并沒有太多的變化，而利用中值濾波處理后的#2圖像，明顯變得平滑了。而且與相比，中值濾波的效果對AA圖像平滑處理的效果最好。以第四波段為例，顯示X-Y散點圖，其中X為原始圖像第四波段，Y為過濾后圖像的第四波圖5.3說明：高斯低通濾波與原始圖像的線性關(guān)系最好，但同時也是對AA圖像進行圖像平滑效果最差。該線性關(guān)系在一定程度上反映了平滑效果：與原始圖像的線性關(guān)系越好，平告法4.1.3使用平滑去除標準噪聲理結(jié)果顯示在#3中。選擇中值濾波，操作同上。選擇高斯低通濾波，操作同上。結(jié)果如圖5.4什么效果，低通濾波反而使噪聲變得更加嚴重。指定圖像為“椒鹽噪聲”(options>ChangeQuickApplyInputBand)核的大小為3。重復(fù)以上果，如圖5.5圖5.5說明：高斯低通濾波效果最差，低通濾波雖然有效果，但噪聲點也會變大。中值濾波告法4.1.4使用平滑去除遙感圖像中的噪聲卷積核為7時，圖像開始變得模糊，并沒有卷積核為5時對原始圖像的保留效果好。用#1顯示中巴衛(wèi)星1圖像(RGB合成顯示)0，#2、#3、#4分別顯示其R、G、B波段(灰說明：彩色圖像的噪聲是分布在不同的波段上的。告法告法4.2圖像銳化4.2.1梯度算子基本梯度為1-11000-10告法4.2.2羅伯特梯度LL的羅伯特梯度算子)1000000010-100000告法理結(jié)果4.2.3Sobel梯度-101-202-101-20002告法KK4.2.4拉普拉斯銳化打開圖像“EE_sobella.bmp”,卷積核為3*3，使用sobel進行銳化，然后將原始圖像和銳化后的圖像作為最后的結(jié)果。ConvolutionssobelApplytoFile”,選擇EE_sobella.bmp，保存到內(nèi)存中。使用代數(shù)告法且紋理效果比較好，但在眼睛處，合成的效果并沒有原圖真實好看。5.19拉普拉斯算子及其處理效果圖告法圖5.21高斯低通濾波后的拉普拉斯銳化結(jié)果對比圖(左為原始圖像，右為銳化結(jié)果圖)告法4.2.5定向濾波lterConvolutionsandMorphology告法使用3*3窗口對文件進行銳化。將計算的梯度圖和原始圖像加和，產(chǎn)生最終結(jié)果圖，如圖5.24所示，#1為原始圖像(左)#2為提梯度圖像(中)#3為合成后的圖像(右)圖5.24AA圖像定向濾波處理圖(30度)p輪廓圖5.25突出跑道信息(從左到右分別