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影像处理方法

摘要：基于多光谱变换的方法,通过逐一分析、变换比对,快速分析出对影像数据进行处理的较好方法.其中心思想是,通过样本的不同特征值的变换,对比出每种变换方式的所对应敏感特征值,从而更好的对影像进行变换处理.

关键词：多光谱变换；Landsat TM影像数据；波段

一、数据获取与预处理

根据自己感兴趣的区域,设置Landsat TM 数据检索的传感器类型、地理坐标范围和时段.针对选择好的卫星影像,观察其获取时相、云量特征,确认数据可以下载以后,选择RGB 彩色影像显示,进行假彩色合成的波段组合,将影像加载到一个显示窗口中.查询并记录影像文件的基本信息、投影信息,以及各个波段直方图,选择需要查看信息的影像；再点击histograms 即可生成影像的直方图.选择样本点,分析上述不同地物在光谱空间中的分布特征,之后选择图层后点击spatial subset,选择image,选择裁剪范围即可获得子区图像.

二、多光谱变换

（一）主成分变换.以假彩色合成方式加载子区数据；选择协方差系数矩阵（Covariance Matrix）方式计算主成分波段, 在“Select Subset from Eigenvalues” 选择“Yes”; 弹出Select Output PC Bands 窗口,列出了子区图像中的特征值数目和所占百分比；观察1,2,3 分量的特征值；选择PC1,PC2,PC3 合成RGB 显示,色彩非常饱和.打开主成分分析中得到的统计文件,可以得到各个波段的基本统计值,协方差矩阵,相关系数矩阵和特征向量矩阵[1].

（二）去相关拉伸.以假彩色合成的方式（5、4、3 波段和7、4、2 波段) 加载子区影像；选择主菜单Tranorm—Decorrelation Stretch,选择Display#1 的存储位置,单击OK；将拉伸后的影像显示出来,与原影像对比分析.

（三）缨帽变换.以假彩色合成的方式加载子区影像resize_tj；选择要变换的数据resize；在Tasseled Cap TranormParameters 对话框中的Input File Type 中选择Landsate 5ETM,选择保存位置；Landsat 5 ETM 数据缨帽变换生成三个输出波段,包括亮度、绿度、湿度,分别显示出来与原影像对比分析.

（四）色彩变换.以假彩色合成方式加载子区影像resize；选择主菜单Tranorm—Color Tranorms—RGB toHSV,输出变换后的影像,包括三个部分：色调、饱和度、亮度,以RGB 显示影像,分析光谱特征[2].与此类似,选择RGB to HLS（色度、亮度、饱和度）变换,分析结果.

（五）自然色彩变换.以假彩色合成方式加载子区影像spotxs.img；在Band Math 对话框中的Enter an expression 文本框中将公式添加.弹出Variables to bands Pairings 对话框,将spotxs.img 数据的三个波段替换B1、B2、B3,选择保存路径,命名green,生成绿光波段图像；先选择spotxs.img 数据的第二波段作为真彩色影像的红光波段,然后选择green 当做绿光波段,最后选择spotxs.img 的第三波段当做蓝光波段,选择保存位置,导出处理的结果true_colour.分别将spotxs.img和true_colour 显示出来,分析结果[3].

三、结果与分析

（一）主成分变换时统计表中显示出前3 个主成份累计百分比达到99.53%,后3 个百分比还不到1%,所包含的影像的特征信息非常少,基本上可以忽略.

（二）去相关拉伸消除了多光谱数据中各个波段间的高度相关性,从而生成一幅亮丽的彩色合成图像,通过对图像进行主成分分析,拉伸对比度,再进行主成分逆变换,将图像恢复到RGB 彩色空间,从而达到图像增强的目的.

（三）Landsat 5 ETM 数据缨帽变换生成三个输出波段,包括亮度、绿度、湿度,分别与原图像对比分析可知Brightness 能够有效反映影像的植被和土壤等亮度区分较大的地物；Greenness 图像中植被较多的地方亮度较高,相反植被少得地方亮度低；Wetness 波段反映的是湿度,因而水体是高亮显示的.

（四）通过自然色彩变换,可以尽最大可能得将自然地物的真实色彩还原.H

参考文献

[1] 章毓晋. 图像工程[M]. 北京: 清华大学出版社,2007.

[2] 金飞. 基于纹理特征的遥感影像面状地物半自动提取技术研究[D]. 解放军信息工程大学, 2009.

[3] 汪权方, 许纪承, 陈媛媛, 等. 遥感影像空间分辨率对居民地信息提取的影响[J]. Resources Science, 2012, 34(1).

（作者单位：解放军61243 部队）

影像处理论文范文结:

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