图像小波段处理图像小波分解原理

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总之，ENVI1为遥感影像处理提供了强大的工具，通过多光谱/全色融合功能，可以有效地将低分辨率的单波段影像和高分辨率的全色波段影像结合起来，生成具有高空间分辨率和光谱信息的多光谱影像。

ENVI5 SP3软件新增了Landsat8传感器的支持，通过GS融合方法，可以将多光谱数据和全色数据进行融合，从而得到高质量的图像。

通过对获取的研究区遥感图像进行几何精校正、遥感图像的降噪处理、遥感图像的增强处理、遥感图像的彩色合成、遥感图像的边缘增强等技术处理，获得以下应用效果。 (1)小波变换图像噪声处理结果运用小波变换对遥感图像噪声处理，用以上算法对研究区遥感图像进行消噪处理。

未经处理的遥感影像直接用于地质解译或信息提取，其效果是不理想的，影像的亮度层次很少，平均亮度值偏低，轮廓、边界等重要的地质特征不易认清等等。所以要对遥感图像进行一系列的操作，以求达到预期目的，此项技术称作遥感图像处理。

利用IHS变换和反变换，可以进行多源遥感图像之间的信息融合、高度相关图像数据的色彩增强、图像的特征增强，以及改善图像空间分辨率等融合处理。如图1所示，对研究区内的环形构造、岩体和地层都起到了一定的增强作用。

图像小波段处理图像小波分解原理

1、在ENVI软件中，处理多波段图像时，我们经常遇到需要合并多个波段并同时进行图像裁剪的情况。首先，我们需要打开ENVI软件，加载需要处理的图像。接着，在主菜单中选择“File”选项下的“Open”，然后选择需要合并的波段图像。在打开的对话框中，选择相应的波段文件，点击“Open”按钮进行加载。

2、用band math 可以叠加波段，叠加后以区域矢量边界文件作为mask，把需要的部分留下来。

3、首先打开软件，把下载的遥感影像各波段添加到ENVI软件中，点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”，这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”，打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。

数字图像处理旨在提升图像质量并增强其可解读性，但这种处理并未在图像上自动识别物体的类别。通过计算和特定的判别模式，图像分类处理能够自动执行这一识别任务。该处理分为波谱信息分类和空间信息分类，后者涉及图形识别、边缘检测、线条提取和纹理分析等。本文主要讨论波谱信息分类的基本概念。

图像分类处理的依据就是模式识别的过程，即通过对各类地物的遥感影像特征分析来选择特征参数，将特征空间划分为互不重叠的子空间并将图像内各个像元划分到各个子空间区，从而实现分类。

图像分类技术可以用于自动化处理大量图像数据，提高工作效率。在医学领域，图像分类技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病。图像分类技术可以用于智能交通系统，例如车辆识别和交通拥堵监测。对于物体检测任务，通常需要先进行图像分类，以确定物体的位置和类别。

图像分类是计算机视觉领域中的一项基础任务，其目的是让机器自动理解和识别图像的内容。在图像分类中，模型会被训练去识别预先定义的类别，例如：动物、植物、建筑、自然景观等。当模型遇到新的图像时，它会基于训练所学到的特征，将图像归类到最匹配的预设类别中。