内容发布更新时间 : 2024/4/30 19:44:10星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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实习五 波谱信息增强

一、实验目的

1、掌握应用不同滤波器进行滤波的方法与步骤。

二、实验准备

预备知识：

滤波操作可在主菜单Filter菜单下进行，在ENVI中可进行如下操作：卷积滤波、形态学滤波、纹理滤波、自适应滤波和频率域滤波。卷积滤波在空间域中对图像进行滤波处理，形态滤波根据数学形态学运算对图像进行增强，纹理滤波可以提取图像的纹理方面的信息，自适应滤波能够在保留边缘的情况下进行平滑减噪处理。本节我们将主要介绍两种主要的滤波：空间域滤波（卷积滤波）和频率域滤波（快速傅立叶变换）。在数学空域中作卷积相当于在频域中作乘积，所以两者实质上是一样的。

滤波通常通过消除特定的空间频率来使图像增强。空域上的频率可以理解为像元亮度值随距离的变化。高频信息通常反应局部的变化，而低频信息通常反应整体的轮廓特征。

空域滤波是通过将图像与一个模板进行运算而进行的，由于模板的对称性，这种运算相当于数学中的卷积运算，所以也叫卷积滤波，进行滤波的模板也称为卷积算子。用户选择卷积算子与图像进行卷积生成一个新的空间滤波图像。ENVI中的卷积滤波包括以下类型：高通、低通、拉普拉斯、方向滤波、高斯高通、高斯低通、中值、Sobel、Roberts、用户自定义滤波。

1．高通滤波

高通滤波在保持高频信息的同时，消除了图像中的低频成分。它可以用来增强不同区域之间的边缘，犹如使图像尖锐化。通过运用一个具有高中心值的变换核来完成（典型地周围是负值权重）。ENVI 默认的高通滤波用到的变换核是 3×3 的（中心值为“8”，外部像元值为“-1”）。高通滤波变换核的大小必须是奇数。

2．低通滤波

低频滤波保存了图像中的低频成分。相当于对图像进行平滑化。ENVI缺省的低通滤波使用3×3模板，模板中所有元素的和为1，相当于对模板内的像素求平均然后赋给中间像元。

3．拉普拉斯滤波

拉普拉斯滤波是一个二阶导数算子，它不检测均匀的亮度值变化，而检测变化的变化率，计算出的图像更加突出亮度值突变的位置。而且它满足各向同性的要求，是同时增强所有方向的边缘和线条信息的简单而有效的方法。拉普拉斯算子的特点是中心像元为正，南北和东西方向为-1，角落为0，缺算的为3×3。

4．方向滤波

方向滤波是一个一阶导数算子，它有选择性地增强有特定方向的边缘。 5．高斯滤波

高斯滤波通过一个指定大小的高斯卷积函数对图像进行滤波，可以高通也可以低通，缺省大小为3×3。

6．中值滤波

中值滤波在保留比变换核大的边缘的同时，平滑图像。它用模板内的像元的中值（注意非均值）代替中心像元亮度值，中值滤波对消除图像的“椒盐噪声”（黑白斑点）非常有效。

Sobel和Roberts滤波

Sobel和Roberts滤波算子属于非线性边缘增强，基于Sobel和Roberts函数，前者为两个3×3模板，后者为两个2×2模板。滤波器的大小不能被更改，也不能编辑变换核的大小。

用户自定义的卷积滤波 可以通过选择和编辑一个用户变换核，定义习惯上用到的卷积变换核，包括矩形或正方形。使用卷积滤波：

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遥感图像处理软件ENVI4.0；使用数据Landsat TM data。

三、实验内容与步骤

1、空域滤波

1、在主菜单中选择Filter ?Convolutions and Morphology，出现如下Convolutions and Morphology Tool对话框：

2、在上述对话框中选择Convolutions?滤波方法（如上所介绍）。如果你选择方向滤波，将弹出Directional Filter Angle对话框：

输入方向角，北向（竖直向上）为0度方向，按照逆时针方向为正方向。

3、通过点击“Kernel Size”中的箭头按钮来指定变换核的大小。（注意，一些特别的滤波器，如Sobel和Roberts有自已的默认值，是不能改变的。）变换核的尺寸被设置为奇数。按鼠标左键可以2为单位进行增减，按鼠标中键可以10为单位进行增减，当按鼠标右键时，变换核的尺寸将恢复为3×3。变换核被默认为正方形，如果想变为非正方形（矩形），可以选择

Options??Square kernel:No

4、在Image Add Back (0-100%)右的文本框中键入一个add back值。加回原图像的部分值可以保留一些空域背景，通常用于图像锐化当中，这样滤波图像看上去效果更好一些，不会是纯粹的边缘。add back值是原如图像在输出图像中所占的百分比（权重），例如，如果设置为40%，那么原图像亮度值的40%与滤波图像相应像元亮度值的60%相加后作为结果图像的像元亮度值，若add back值为100%，则相当于没有滤波，如下两图为将add back值设为0%和40%时的对比。

5、编辑变换核

用鼠标双击想要进行编辑的像元，即可进行编辑，输入新的值，按回车即可。 6、将变换核保存到文件

若想把自定义的变换后保存到文件，可以选择File??Save Kernel，键入一个扩展名为.Ker的文件名，按OK。也可以通过File ??Restore Kernel恢复保存的变换核。

7、卷积滤波的应用

可以将滤波结果应用到一个临时显示窗口（只能针对一个波段）或对整个文件进行滤波，选择Quick Apply可以快速试验不同的滤波参数和浏览滤波结果，这种方法产生的临时文件存放在ENVI默认的临时文件目录下（在File>Preference中进行设置），通过选Options ??Change Quick-Apply Input Band可以更改临时应用的波段，选择Apply to File方法可以将滤波结果应用到一个特定的图像文件中，并进行输出。

2、频域滤波

空域上的频率是像元值在二维平面上随距离的变化情况，空间滤波增强不是很直观，若能把图像从空域上变换到频率域上，再在频域上进行处理，那样将更易理解，更具启发性。傅立叶变换又叫数学三棱镜，能把遥感图像从空域变换到只包含不同频率信息的频域中，就如同白光通过三棱镜分解为7种具有不同频率的单色光一样。

根据傅立叶变换理论，对一幅遥感图像进行傅立叶变换后，将得到一个分布形式完全不同于原图像的变换域——频率域平面。原图像上的灰度突变部位（如物体的边缘）、图像结构复杂的区域、图像细节及干扰噪声等，经傅立叶变换后，其信息大多集中在高频区；而原图像上灰度变化平缓的部位，如区域概貌信息，经傅立叶变换后，大多集中在频率域中的低频区。在频率域平面中，低频区位于中心部位，而高频区位于低频区的外围，即边缘部位。一幅图像的频率域上的信息分布特征被称为这幅图像的频谱。

傅立叶变换是可逆的，即对一幅图像进行傅立叶变换后所得出的频率函数再作反向傅立叶变换，又可得出原来的图像。如果在正变换之后，人为地改造频率域，主要是在频域平面上设置一定的滤波器，有目的地压制或过滤掉某些频率成分，然后再经过傅立叶反变换，重新得到一张图像，新图像和原图像在空间频率特征方面会不一样，从而达到一定的图像增强的目的。

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这一过程就是频域滤波。正如前所述，空间滤波与频域滤波本质是一样的，在空域上作卷积相当于频域上作乘积（滤波器与频域就是作乘积）。

根据上述理论，ENVI软件中进行频域滤波增强也可分为三步：1、将原始影像从空域变换到频率域，通过FFT（快速傅立叶变换）可实现。2、在频率域中根据需要可以交互地设置滤波函数，人为指定通过或滤掉某些频率成分。3、对滤波后的频域图像进行傅立叶逆变换即可得到滤波后的图像。

频域滤波的一个重要的应用就是可以有效的去除图像中的周期性噪声，理想情况下，频域图像从中心向周围应该是从低频向高频的平滑变化，但如果图像由于传感器等因素而产生周期性噪声时，如条带，在频域中会出现沿中心对称的亮斑，这时我们可以在频域中非常直观地设置滤波函数去掉这些亮斑，这一点我们将用实例进行演示。

3、图像去条带

在实习数据路径下打开文件tm_1，将波段1显示如下，有明显的条带现象：

Forward FFT (正向的FFT)

正向FFT变换将图像从空域变到频域，频域为复数域，图像的数据类型为复数形式，所以它需要的存储空间是普通byte型数据的8倍，在频域图像中，中心为0频率成分，代表图像像元亮度值的均值。从中心向边缘频率逐渐增大。（注意，若输入图像的行列号为奇数，则逆变换将不能正确进行，所以确保行列号为偶数。）目前，完整的FFT是不进行tiling的，因此所能处理的图像大小受到系统内存的限制。

1、在主图像菜单中选择Filter ?FFT Filtering??Forward FFT，出现Forward FFT Input File对话框，选择要被处理的数据，需要时，可以用子集。这里可以选择整个文件或单个波段，这里我们选择波段1：

2、点击OK按钮，键入输出的FFT文件，完成后加载图像，结果如下所示，即为频域图像：

可以看到中心为亮斑，代表低频成分，四周为深色，代表高频成分，其中沿中心接近垂直的方向有对称的亮斑。

定义FFT滤波器： 使用Filter Definition选项可以交互式地直接定义滤波器，也可以通过在显示的FFT图像中绘制注记来定义滤波器。滤波类型包括circular pass and cut，bad pass and cut 以及

user-drawn pass and cut。其中用户定义的滤波器用 ENVI 的注记功能来描述。这里我们先用用户自定义的滤波器来去除亮斑（周期性噪声）。

1、在FFT图像窗口中选择Overlay?Annotation：

2、在上述对话框中选择Object>Polygon，并且选择Options?Turn Mirror On，这样画出