高光谱图像处理----ENVI直方图实用教程

Posted 小木匠_

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了高光谱图像处理----ENVI直方图实用教程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

                   

   善用直方图,还你美好明天 

         图像操作的刚开始,一般都是对点的操作,对像素的统计,而直方图是一个很好的帮助,它可以让你走进图像的世界,用数学的方法进行学习,从具体到抽象,然后从抽象再到模型,可以认为是不同多的的好工具,初入门你值得拥有。

         对比度增强:灰度阈值、灰度级分割、线性拉伸、非线性拉伸

         图像直方图只是包含辐射信息,没有空间信息。直方图可以被看作离散概率分布,因为在图像子块中某一个亮度值柱条的相对高度(被像素总数归一化)表示在该图像中找到该图像中具有该特定亮度值像素的概率。

直方图对比度的拉伸(一些被映射到同样新亮度值的柱条将被叠加,幅值大小不变),因为遥感图像亮度值低且对比度低,方法有线对比度增强,饱和线性对比度增强、自动对比度增强、对数和指数对比度增强、分段线性对比度修正。

        直方图均衡化,这样柱条具有均匀分布的高度,平均利用了可用的亮度级,从而能在所有的亮度级上较好地展现细节信息。根据变化前后,一定范围内映射的像素数一样,可以通过直方图得到累计直方图,根据对比度均衡化的亮度值映射公式实现均衡化,公式中用的变量函数就是累计直方图,而不是原来得到的直方图。是一个非线性拉伸,图像中亮度根据累计频率而重新分配。

       直方图匹配 将一副直方图与另外一副图像的直方图进行匹配,使得两幅图像的亮度值分布尽可能地相近。例如在两幅相邻图像进行镶嵌时,匹配会让两者的直方图会使连接处的亮度变化最小化。用来匹配参考的直方图是一个可以描述我们所希望的数学函数,经常见到的就是高斯和正态分布函数。匹配是建立在直方图均衡化的基础的,是2个直方图建立映射的关系。

ENVI中的相关操作

   1、ENVI:主菜单——Transform——color transform   
   2、密度分割  打开图像——Gray Scale——选一个波段——Tools——color mapping——Densify slice—— 选择刚才相应的波段————可调整分割密度——applying   
   3、图象拉伸:  打开图像——选择某波段——Enhance——选择拉伸类型——右击图像——Interactive Stretching(查看直方图) 
   4、直方图均衡化:  打开图像——选择波段——Enhance ——Equalization

  5、图象匹配: 打开两个波段——Enhance——Histogram Matching

                            

 


以上是关于高光谱图像处理----ENVI直方图实用教程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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