3 1 空間域處理方法概述
?一、空間域與變換域
?二、常見(jiàn)數(shù)字圖像空間域處理方法
一、空間域與變換域
? - 空間域處理方法是根據(jù)圖像像元數(shù)據(jù)的空間表示f(x, y)進(jìn)行處理；
? - 變換域處理方法是對(duì)圖像像元數(shù)據(jù)的空間表示f(x, y)先進(jìn)行某種變換，然后針對(duì)變換數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最后再把處理的結(jié)果反變換到空間域。注意：變換域處理一定有正變換和反變換，如果沒(méi)有反變換處理的話，在變換域里處理的圖像沒(méi)法在空間域里進(jìn)行顯示。
二、常見(jiàn)數(shù)字圖像空間域處理方法
? - 空間域處理方法分為：數(shù)值運(yùn)算、集合運(yùn)算、邏輯運(yùn)算、數(shù)學(xué)形態(tài)運(yùn)算。
3 2 數(shù)值運(yùn)算：?jiǎn)尾ǘ吸c(diǎn)運(yùn)算
?一、線性點(diǎn)運(yùn)算
?二、分段線性點(diǎn)運(yùn)算
?三、非線性點(diǎn)運(yùn)算
一、線性點(diǎn)運(yùn)算
? - 點(diǎn)運(yùn)算是對(duì)單幅圖像像元進(jìn)行的逐像元數(shù)值運(yùn)算，它將輸入圖像映射為輸出圖像，輸出圖像每個(gè)像元的灰度值僅由對(duì)應(yīng)的輸入像元點(diǎn)的灰度值決定，它不會(huì)改變圖像內(nèi)像元之間的空間關(guān)系。若輸入圖像為f(x，y)，輸出圖像為g(x，y)，則點(diǎn)運(yùn)算可表示為：
二、分段線性點(diǎn)運(yùn)算
??注意這里的圖像，橫坐標(biāo)是輸入，縱坐標(biāo)是輸出。
三、非線性點(diǎn)運(yùn)算
? - 非線性變換的函數(shù)有很多，常用的有指數(shù)變換和對(duì)數(shù)變換。
??注意這里的圖像，橫坐標(biāo)是輸入，縱坐標(biāo)是輸出。例如：圖(a)前半部分，輸入部分寬，輸出部分窄，說(shuō)明壓縮了暗的部分。
3 3 數(shù)值運(yùn)算：?jiǎn)尾ǘ梧徲蜻\(yùn)算
? 一、鄰域窗口
? 二、卷積運(yùn)算
? 三、鄰域統(tǒng)計(jì)
? 鄰域運(yùn)算是指輸出圖像中每個(gè)像元的灰度值是由對(duì)應(yīng)的輸入像元及其鄰域內(nèi)的像元灰度值共同決定的圖像運(yùn)算。
一、鄰域窗口
? 鄰域運(yùn)算的具體做法是先定義一個(gè)鄰域窗口，該鄰域窗口通常只用來(lái)定義參與運(yùn)算的鄰域范圍，如果鄰域窗口對(duì)應(yīng)為一個(gè)M×N（M、N通常為奇數(shù)）的數(shù)字矩陣，則稱(chēng)之為模板窗口。將原圖像像元在鄰域窗口中進(jìn)行運(yùn)算，將運(yùn)算后的值賦給輸出圖像中對(duì)應(yīng)于鄰域窗口中心的像元。
? 鄰域窗口根據(jù)其在運(yùn)算過(guò)程中的不同平移方式，又可以分為滑動(dòng)窗口和跳躍窗口。
?解決的方式一般有兩種。如果我們處理的結(jié)果（這幅圖像和原圖像）灰度值代表同樣的意義，比如去噪聲處理（去噪聲之前和去噪聲之后代表同樣的意義），這時(shí)我們一般先復(fù)制出一幅結(jié)果圖像（把結(jié)果圖像和原圖像相同地復(fù)制一份），只是改變中間的值，邊上的值還是保留原圖像的值；第二種處理方式，就是直接把這個(gè)處理結(jié)果復(fù)制給原圖像。
二、卷積運(yùn)算
? 圖像卷積運(yùn)算就是將模板在輸入圖像中逐像元移動(dòng)，每到一個(gè)位置就把模板的值與其對(duì)應(yīng)的像元值進(jìn)行乘積運(yùn)算并求和，從而得到輸出圖像對(duì)應(yīng)于模板中心位置的像元灰度值。
三、鄰域統(tǒng)計(jì)
? 1、算法
? 常見(jiàn)的鄰域統(tǒng)計(jì)包括求和、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、眾數(shù)、少數(shù)、多樣性、密度、秩統(tǒng)計(jì)等。
? - 多樣性統(tǒng)計(jì)
? ? 逐步統(tǒng)計(jì)輸入圖像在鄰域窗口中所包含的像元類(lèi)型個(gè)數(shù)（一個(gè)唯一灰度值對(duì)應(yīng)于一種類(lèi)型的像元），并將此值賦給輸出圖像對(duì)應(yīng)于鄰域窗口中心的像元。
? ? 逐步統(tǒng)計(jì)某一灰度值（通常為輸入圖像在鄰域窗口中心的像元值）在輸入圖像鄰域窗口所覆蓋區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，并將此值賦給輸出圖像對(duì)應(yīng)于鄰域窗口中心的像元。
??逐步統(tǒng)計(jì)輸入圖像在鄰域窗口所覆蓋區(qū)域內(nèi)灰度值小于中心像元（輸入圖像對(duì)應(yīng)于模板中心的像元）灰度值的像元個(gè)數(shù)（即中心像元灰度值在鄰域窗口中由小到大的序號(hào)），并將此值賦給輸出圖像對(duì)應(yīng)于鄰域窗口中心的像元。
3 4 數(shù)值運(yùn)算：多波段運(yùn)算
? 一、代數(shù)運(yùn)算
? 二、剖面運(yùn)算
一、代數(shù)運(yùn)算
? 圖像的代數(shù)運(yùn)算是指對(duì)多幅（兩幅或兩幅以上）輸入圖像進(jìn)行的像元對(duì)像元的數(shù)學(xué)運(yùn)算。常見(jiàn)的代數(shù)運(yùn)算有：
? 加法運(yùn)算可以把同一場(chǎng)景的多幅圖像加起來(lái)求平均，從而可有效降低圖像中的隨機(jī)噪聲。
? 減法運(yùn)算可用于突出圖像中的研究對(duì)象，通過(guò)去除背景效果，能夠去除部分系統(tǒng)影響，從而突出觀測(cè)物體本身。
? 乘法運(yùn)算可以用來(lái)遮蓋圖像中的某些部分（圖像掩膜）。
? 除法運(yùn)算常用于產(chǎn)生比率圖像，這對(duì)于多光譜圖像的分析十分有用。
? 代數(shù)運(yùn)算：歸一化差值植被指數(shù)（NDVI）計(jì)算
二、剖面運(yùn)算
? 剖面運(yùn)算是指對(duì)多波段圖像像元所構(gòu)成的剖面進(jìn)行的波段間的數(shù)值運(yùn)算。
? - 剖面運(yùn)算步驟：
? ? 1、提取剖面
? ? 2、開(kāi)展單波段相關(guān)運(yùn)算
? - 注意：多波段數(shù)據(jù)構(gòu)成的剖面有“真”和“假”之分，主要是Z軸不同。真：Z軸是空間數(shù)據(jù)；假：一幅時(shí)間序列的遙感圖像就是類(lèi)三維空間數(shù)據(jù)（它的第三維（Z軸）實(shí)際上是對(duì)應(yīng)于時(shí)間維，而不是通常意義上的空間維）。
3 5 集合運(yùn)算：空間操作
? 一、圖像裁剪
? 二、圖像鑲嵌
一、圖像裁剪
? 圖像裁剪的目的是為了保留圖像中需要感興趣的部分，將感興趣區(qū)之外的部分去除。
二、圖像鑲嵌
?圖像鑲嵌是在統(tǒng)一的空間坐標(biāo)系下，把多景相鄰遙感圖像拼接成一幅大范圍、無(wú)縫的圖像。
??① 盡量選擇與衣服一致的布料（如相同的顏色和質(zhì)地）。 對(duì)于圖像鑲嵌來(lái)說(shuō)，待鑲嵌的圖像在重疊區(qū)應(yīng)該具有 相似的色調(diào)、紋理等特征。
??（1）選擇圖像，設(shè)計(jì)鑲嵌方案。
??（2）圖像幾何配準(zhǔn)。
??（3）相鄰圖像顏色匹配。
??（4）圖像鑲嵌。需考慮重疊區(qū)的圖像選擇問(wèn)題，為此需要先在重疊區(qū)內(nèi)繪制一條連接兩邊圖像的拼接線，使得根據(jù)這條拼接線拼接起來(lái)的新圖像渾然一體，不露拼接的痕跡。
3 6 集合運(yùn)算：波段操作
?一、波段提取
?二、波段疊加
一、波段提取
?波段提取是指從一個(gè)多波段的圖像文件中提取某一個(gè)特定波段作為一個(gè)獨(dú)立的文件。如選擇某些光譜波段進(jìn)行遙感分類(lèi)。
二、波段疊加
?波段疊加是指將同一地理范圍不同波段的文件合并為一個(gè)多波段文件。波段疊加對(duì)各圖像文件有以下要求：
??（1）同一場(chǎng)景的圖像；
??（2）圖像具有相同的空間坐標(biāo)系；
??（3）圖像文件的尺寸大小相同，即具有相同的行列數(shù)。
?如將多時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)疊加在一起開(kāi)展時(shí)序分析。
3 7 邏輯運(yùn)算
?一、求反運(yùn)算
?二、與運(yùn)算
?三、或運(yùn)算
?四、異或運(yùn)算
?五、邏輯運(yùn)算綜合應(yīng)用示例
重點(diǎn)：邏輯運(yùn)算綜合應(yīng)用
?邏輯運(yùn)算又稱(chēng)布爾運(yùn)算，邏輯常量只有兩個(gè)，即0和1，用來(lái)表示兩個(gè)對(duì)立的邏輯狀態(tài)“假”和“真”。邏輯變量與普通代數(shù)變量一樣，可以用字母、符號(hào)、數(shù)字及其組合來(lái)表示，當(dāng)進(jìn)行邏輯運(yùn)算時(shí)邏輯變量需先通過(guò)某種規(guī)則轉(zhuǎn)換為邏輯常量。
一、求反運(yùn)算
二、與運(yùn)算
三、或運(yùn)算
四、異或運(yùn)算
五、邏輯運(yùn)算綜合應(yīng)用示例
?邏輯運(yùn)算的作用：以農(nóng)作物旱災(zāi)監(jiān)測(cè)為例，如果有植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）監(jiān)測(cè)結(jié)果和土壤水分監(jiān)測(cè)結(jié)果。
3 8 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算
?一、二值形態(tài)學(xué)運(yùn)算
??腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算
?二、灰度形態(tài)學(xué)運(yùn)算
??腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算
難點(diǎn)：二值形態(tài)學(xué)運(yùn)算與灰度形態(tài)學(xué)運(yùn)算的區(qū)別
重點(diǎn)：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算在圖像處理中的應(yīng)用
?數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是以形態(tài)為基礎(chǔ)對(duì)圖像進(jìn)行分析的數(shù)學(xué)工具，在圖像去噪聲、圖像增強(qiáng)、圖像分割等處理中應(yīng)用較廣。
?數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作可以分為二值形態(tài)學(xué)和灰度形態(tài)學(xué)，灰度形態(tài)學(xué)是由二值形態(tài)學(xué)擴(kuò)展而來(lái)?；跀?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像處理有兩個(gè)基本運(yùn)算，即腐蝕和膨脹，而以腐蝕和膨脹為基礎(chǔ)又形成了開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算。
一、二值形態(tài)學(xué)運(yùn)算
?1、腐蝕
??腐蝕是一種消除邊界點(diǎn)，使邊界向內(nèi)部收縮的過(guò)程，可以用來(lái)消除小且無(wú)意義的目標(biāo)物。用結(jié)構(gòu)元素B腐蝕二值圖像A可以定義為：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-810672.html
??膨脹是將與目標(biāo)區(qū)域接觸的背景點(diǎn) 合并到該目標(biāo)物中，使目標(biāo)邊界向外部擴(kuò)張的處理。膨脹可用來(lái)填補(bǔ)目標(biāo)區(qū)域中某些空洞以及消除包含在目標(biāo)區(qū)域中的小顆粒噪聲。用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)圖像A膨脹可以定義為：
式中，(B)xy表示將結(jié)構(gòu)元素B的原點(diǎn)平移到圖像像元(x, y)位置。如果B在圖像像元(x, y)處與A的交集不為空（也就是B中為1的元素位置上對(duì)應(yīng)的A圖像值至少有一個(gè)為1），則將輸出圖像對(duì)應(yīng)的像元(x, y)賦值為1，否則賦值為0。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-810672.html
二、灰度形態(tài)學(xué)運(yùn)算
到了這里，關(guān)于【遙感數(shù)字圖像處理（朱文泉）】第三章 空間域處理方法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
