内容发布更新时间 : 2024/5/25 0:56:30星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

利用已有准确地理坐标和投影信息的扫描地形图或矢量地形图，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。

图9 参考地形图

图10 待纠正影像

图11 纠正后影像和地形图套和效果

（3）图像对已知坐标点（地面控制点）

利用已有准确地理坐标和投影信息的已知坐标点或地面控制点，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。 4．正射纠正

利用已有地理参考数据（影像、地形图和控制点等）和数字高程模型数据（DEM、GDEM），对原始遥感影像进行纠正，可消除或减弱地形起伏带来的影像变形，使得遥感影像具有准确的地面坐标和投影信息。

图12 数字正射影像图

三．图像增强

为使遥感图像所包含的地物信息可读性更强，感兴趣目标更突出，需要对遥感图像进行增强处理。 1．彩色合成

为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像。

彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。

图13真彩色合成( TM321)

图14 假彩色合成(TM432) 2．直方图变换

统计每幅图像的各亮度的像元数而得到的随机分布图，即为该幅图像的直方图。

一般来说，包含大量像元的图像，像元的亮度随机分布应是正态分布。直方图为非正态分布，说明图像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度过于集中，图像的对比度小，需要调整该直方图到正态分布，以改善图像的质量。

图15 直方图拉伸前（原图偏暗）

图16 直方图拉伸后

图17 直方图拉伸前（原图对比度不强）

图18 直方图拉伸后（线性拉伸） 3．密度分割

将灰度图像按照像元的灰度值进行分级，再分级赋以不同的颜色，使原有灰度图像变成伪彩色图像，达到图像增强的目的。

图19 原始图像

图20 密度分割图像 4．灰度颠倒

灰度颠倒是将图像的灰度范围先拉伸到显示设备的动态范围(如0～255)到饱和状态，然后再进行颠倒，使正像和负像互换。

图21 灰度颠倒前 图22 灰度颠倒后 5．图像间运算

两幅或多幅单波段图像，空间配准后可进行算术运算，实现图像的增强。常见的有加法运算、减法运算、比值运算和综合运算。例如：

减法运算：可突现出两波段差值大的地物，如红外-红，可突现植被信息。 比值运算：常用于计算植被指数、消除地形阴影等。 植被指数：NDVI=（IR-R）/（IR+R）