坐标轴一定指向数据信息量较大的方向。 二维空间为例 假定某图像像元的分布为椭圆状 坐标 e L 分别沿椭 四的长 和超 感数据处理 的吊吊用 析前的预处理，可以实现数据压缩和图像增强的效果。KL变换在数据压缩和图像增强中有) 泛的应用。 4.2.3缨帽变换 Tasseled cap缨帽变换又称KT变换。是一种经验性的多波段图像的线性变换，是Kauth 和Thomas（1976)在研究MSS图像反映农作物和植被的生长过程时提出的。在研究过程中 他们发现SS四个波段组成的四维空间中，植被的光谱数据点呈规律性分布，像變帽状。缕阳 变换也是一种线性变换，它也遵循一般线性变换的形式。 第三节遥感图像增强 图像增强是为了突出图像中的某些信息（如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰 细节明显)，同时抑制或去除某些不需要的信息来提高遥感图像质量的处理方法。图像增强可 以改善图像质量，使之更适于人的视觉或机器识别系统。遥感图像增强主要包括空域增强、频 域增强、色彩增强等方法。 4.3.1空域增强 在图像处理中，空域是指由像素构成的空间。空域增强包括空域变换增强与空域滤波增强 两种。空域变换增强是基于点处理的增强方法，空域滤波增强是基于邻域处理的增强方法。 1、空域变换增强常用的空域变换增强方法包括：对比度增强、直方图增强和图像算术运 算等。 2、空域滤波增强空间滤波又称空间域滤波(spatial filtering) 这是在图像空间 几何变量域上直接修改图像数据，抑制噪声，改善图像质量的方法。常用方法包括：图像卷积 运算、边缘增强、平滑滤波、定向滤波等。 43.2领域波增强 率滤波又称频率域滤波(spatial filterin ,它通讨修改遥成图像频率成分来实现 遥感图像数据的改变，达到抑制噪声或改善遥感图像质量的目的。频率域滤波的基础是傅立叶 变换和卷积定理。在图俊增问颗中 y)是待增强的图像 般是给定的，在利用傅 后 是洗取滤波器 若利用H )强化图像高 这就是高通滤波 若强化低频分量 像中隆声影 有滤波器函数都是以原点径向对称的， 随距离变化的函 它是在规定的剖面 剖面绕原点旋转360度 下面分别介绍几种常用的涉波器 种横型 又称“高阻滤波器 信号的 哭 体边缘 其它尖锐的跳断 大的贡 过低通 可以 抑制地物边界剧变的 突出背景或平滑图象的 用的 低通滤波器 巴特沃思低通 Butterworth 、指数低通波器 波又称 频信号而保留高频信号 的模型 (或 件) 。高通滤波可以 而频或中的频都分对应看图像中灰 总变化的地 这些地万往往是物体的 缘。因此高通滤波可使得图像得到锐化 处理。常用 的高通滤波包括理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、指数高通滤波器、梯烯形高通滤波器等 3、 带阻滤波与带通滤波 带阻滤波器是一种抑制图像频谱的中间频段而允许高频与低频畅通的滤波器。该滤波器的 作用是滤除遥感图像中特定频谱范围内的信息。带通滤波器是一种抑制图像频谱中的高频与低 频而允许中间频段畅通的滤波器。通常该滤波器用于突出湿感图像中特定频谱范围内的目标。 1> 17 坐标轴一定指向数据信息量较大的方向。以二维空间为例，假定某图像像元的分布为椭圆状， 那么经过旋转后新坐标系的坐标轴一定分别沿椭圆的长半轴和短半轴方向 ―― 主分量，因为 长半轴这一方向信息量最大。 基于上述特点，在遥感数据处理时常常用 K － L 变换作数据分 析前的预处理，可以实现数据压缩和图像增强的效果。K-L 变换在数据压缩和图像增强中有广 泛的应用。 4.2.3 缨帽变换 Tasseled cap 缨帽变换又称 K_T 变换。是一种经验性的多波段图像的线性变换，是 Kauth 和 Thomas （ 1976 ）在研究 MSS 图像反映农作物和植被的生长过程时提出的。在研究过程中 他们发现 MSS 四个波段组成的四维空间中，植被的光谱数据点呈规律性分布，像缨帽状。缨帽 变换也是一种线性变换，它也遵循一般线性变换的形式。 第三节 遥感图像增强 图像增强是为了突出图像中的某些信息（如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰、 细节明显），同时抑制或去除某些不需要的信息来提高遥感图像质量的处理方法。图像增强可 以改善图像质量，使之更适于人的视觉或机器识别系统。遥感图像增强主要包括空域增强、频 域增强、色彩增强等方法。 4.3.1 空域增强 在图像处理中，空域是指由像素构成的空间。空域增强包括空域变换增强与空域滤波增强 两种。空域变换增强是基于点处理的增强方法，空域滤波增强是基于邻域处理的增强方法。 1 、空域变换增强 常用的空域变换增强方法包括：对比度增强、直方图增强和图像算术运 算等。 2 、空域滤波增强 空间滤波又称空间域滤波（ spatial filtering ），这是在图像空间 几何变量域上直接修改图像数据，抑制噪声，改善图像质量的方法。常用方法包括：图像卷积 运算、边缘增强、平滑滤波、定向滤波等。 4.3.2 频域滤波增强 频率滤波又称频率域滤波（ spatial filtering ），它通过修改遥感图像频率成分来实现 遥感图像数据的改变，达到抑制噪声或改善遥感图像质量的目的。频率域滤波的基础是傅立叶 变换和卷积定理。在图像增强问题中， g(x, y) 是待增强的图像，一般是给定的，在利用傅立 叶变换获取频谱函数 G(u, v) 后，关键是选取滤波器 H(u, v) ，若利用 H(u, v) 强化图像高 频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显，这就是高通滤波，若强化低频分量，可减少图 像中噪声影响，对图象平滑，这就是低通滤波。此外，还有其它的滤波器。本节下面讨论的所 有滤波器函数都是以原点径向对称的，它是在规定的剖面上，从原点出发沿半径方向画出一个 随距离变化的函数，然后利用剖面绕原点旋转 360 度 ，得到滤波器函数。 下面分别介绍几种常用的滤波器。 1 、低通滤波 低通滤波又称 “ 高阻滤波器 ” ，它指抑制图像频谱的高频信号而保留低频 信号的一种模型（或器件）。在遥感图像中，物体边缘和其它尖锐的跳跃（如噪声）对频率域 的高频分量具有很大的贡献，通过低通滤波，可以抑制地物边界剧变的高频信息，以及孤立点 噪声。低通滤波起到突出背景或平滑图象的增强作用。常用的低通滤波包括理想低通滤波器、 巴特沃思低通滤波器（ Butterworth ）、指数低通滤波器、梯形低通滤波器等。 2、 高通滤波 又称 “ 低阻滤波器 ” ，它是一种抑制图像频谱的低频信号而保留高频信号 的模型（或器件）。高通滤波可以使得高频分量畅通，而频域中的高频部分对应着图像中灰度 急剧变化的地方，这些地方往往是物体的边缘。因此高通滤波可使得图像得到锐化处理。常用 的高通滤波包括理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器等。 3、 带阻滤波与带通滤波 带阻滤波器是一种抑制图像频谱的中间频段而允许高频与低频畅通的滤波器。该滤波器的 作用是滤除遥感图像中特定频谱范围内的信息。带通滤波器是一种抑制图像频谱中的高频与低 频而允许中间频段畅通的滤波器。通常该滤波器用于突出遥感图像中特定频谱范围内的目标