遥感图像处理中过滤处理 遥感影像空间滤波

本文目录一览：

• 1、遥感数字图像处理问题,谢谢!
• 2、详细讲解遥感图像处理流程(一定要收藏)
• 3、envi怎么设定阈值
• 4、遥感图像处理的基本方法有几种?
• 5、遥感图像处理中的低通滤波是什么意思啊,麻烦详细解释一下,要通俗易懂...
• 6、hp滤波法是什么

遥感数字图像处理问题,谢谢!

思路：数字图像处理的内容有以下几个方面：1）由于大的图像阵列，直接在空间域处理，图像转换需要很大的计算量。

不同图片格式是方便图片存储、处理的，tif是遥感常用的一种格式。转换格式目的是压缩图像，或者能在特定图片浏览器中打开它。

通过合理地扩展图像边缘，可以有效减少边缘处理不充分带来的影响，从而提高图像处理的效果。这一技巧在图像处理中被广泛应用于各种场景，如医学影像、遥感图像等领域，对于提升图像质量和后续分析的准确性具有重要意义。

详细讲解遥感图像处理流程(一定要收藏)

1、图像镶嵌是将多幅图像拼接成一幅整体图像的技术。在进行镶嵌前，我们通常需要进行图像校正、裁剪和匀色处理，以确保镶嵌后的图像一致性。遥感信息获取 遥感图像中的地物特征是其在电磁波上的辐射差异。通过遥感图像获取地物类型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程，即为遥感信息提取。

2、遥感图像处理流程主要包括以下步骤：预处理：噪声消除：使用带通或槽形滤波方法消除周期性噪声和尖锐性噪声，傅立叶变换和滤波处理用于消除与扫描方向不平行的尖峰噪声。去除坏线和条带：通过傅里叶变换和低通滤波去除遥感图像中的坏线和条带。薄云和阴影处理：采用适当的减弱或消除策略处理薄云和阴影。

3、遥感图像处理的主要内容主要包括以下几个方面：图像恢复：核心任务：校正成像、记录、传输或回放过程中出现的数据错误、噪声与畸变。关键步骤：包括辐射校正和几何校正，确保图像数据的准确性和可靠性。数据压缩：目的：通过改进传输、存储和处理数据的效率，降低数据占用空间。

envi怎么设定阈值

以下是在ENVI中设定阈值的一般步骤： 打开需要处理的图像，选择“Classification”菜单，然后选择“ISO Cluster Unsupervised Classification”选项。 在弹出的“ISO Cluster Unsupervised Classification Parameters”对话框中，您需要选择要分类的波段和类数。

(3)Set Max stdev from Mean：设置标准差阈值，有三种类型：l None：不设置标准差阈值；l Single Value：为所有类别设置一个标准差阈值；l Multiple Values：分别为每一个类别设置一个标准差阈值。选择Single Value，值为4。

处理ASCII格式图像时，先确认其格式，然后使用Open as通用格式中的ASCII，如2%拉伸处理黑屏问题。二进制dat文件的处理则需要通过Data Viewer获取相关信息，然后使用二进制格式打开，并生成头文件。裁剪栅格图像可通过ROI工具和Regions of Interest功能实现，或使用掩膜文件进行裁剪。

在 ENVI 软件中，选择“File”菜单，然后选择“Open”来加载密度分割结果图像。转换为二值图像：通过选择“Basic Tools”菜单中的“Binary Images”选项，使用阈值或其他方法将密度分割结果图像转换为二值图像。这将图像分割为前景和背景两部分。

多种分割手段：直方图分析：通过调整直方图参数，可以实现对彩色图像的分割。例如，表达式分割可以用于分割天空等特定区域。光谱剖面确定阈值：查看光谱剖面和直方图，寻找特定地物的光谱特征，从而设置合适的阈值进行分割。色彩信息构建准则：利用色彩信息构建分割准则，提取特定颜色对象，如兰花等。

利用规则图像调整分类结果，点击主菜单Classification→Post Classification→Rule Classifier，确定类的阈值，重新排序类，保存新的分类结果。分类后处理功能包括给类别赋颜色、多数/少数分析、类别集群、类别筛选、分类结果矢量化、将图像保存为GeoTiff格式，类别聚块、多数/少数分析、类别筛选。

遥感图像处理的基本方法有几种?

空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。

遥感图像的处理方法主要包括以下几种：几何校正：目的：解决系统性和非系统性几何变形，包括地理编码、地理参照与图像配准。过程：通过选取控制点，这些控制点需具备明显、清晰的点位标志且数量充足，建立几何校正模型，重新定位像元，以得到地理坐标准确、图像边缘平滑的输出结果。

图像预处理在遥感应用中至关重要，包括几何校正、图像融合、镶嵌、裁剪与大气校正。流程涉及多个环节，如全色和多光谱图像融合、裁剪、去除云及阴影处理、大气校正。数据预处理流程包括几何校正、图像融合、镶嵌、裁剪与大气校正。中等分辨率全色和多光谱图像预处理流程图示。

常用的图像增强处理方法 在遥感地质应用方面，图像增强处理方法按照主要增强的信息内容可分为波(光)谱特征增强和空间特征增强两大类。 1 图像波(光)谱特征增强处理 图像波(光)谱特征增强处理是基于多波段数据，对每个像元的灰度进行变换达到图像增强的目的。

方法：分为绝对辐射校正和相对辐射校正。绝对辐射校正需获取地表测量数据并考虑地形起伏等因素，相对辐射校正则是通过调整图像DN值，使不同时相图像上同名的地物具有相同的DN值，实现光谱归一化。

直方图分析是图像分析的基本方法，通过有目的地改变直方图形态可改善图像的质量。邻域法 对于图像中任一像元（i，j），把像元的集合{i+p，j+p}（j，p取任意整数）均称为像元的邻域，常用的邻域如图所示，分别表示中心像元的4-邻域和8-邻域。

遥感图像处理中的低通滤波是什么意思啊,麻烦详细解释一下,要通俗易懂...

1、对于遥感图像处理初学者来说，低通滤波是一个关键概念。简单来说，它就像一个信号过滤器，它的主要任务是处理图像中的频率成分。想象一下，遥感图像中的信息就像一个混合了各种频率的音乐信号，低频部分可能包含我们感兴趣的关键地形或物体特征，而高频部分可能是噪声或不重要的细节。

2、低通滤波虽然可以用来平滑这些图像，但是类别信息常常会被临近类别的编码干扰。成块分类解决了这个问题。首先将被选的分类用一个扩大操作合并到一块，然后用参数对话框中指定了大小的变换核对分类图像进行侵蚀操作。 类别筛选：该选项可以解决分类图像中出现的孤岛问题。

3、遥感图像处理流程主要包括以下步骤：预处理：噪声消除：使用带通或槽形滤波方法消除周期性噪声和尖锐性噪声，傅立叶变换和滤波处理用于消除与扫描方向不平行的尖峰噪声。去除坏线和条带：通过傅里叶变换和低通滤波去除遥感图像中的坏线和条带。薄云和阴影处理：采用适当的减弱或消除策略处理薄云和阴影。

hp滤波法是什么

HP滤波法是一种高通滤波方法。常用于信号处理领域，特别是在图像处理中，它能够去除低频噪声，保留高频信号，如边缘细节等。下面详细介绍这种滤波法的原理和特性。HP滤波法的定义和原理 HP滤波法即高通滤波法，其主要功能是允许高频信号通过，同时抑制低频成分。在信号处理中，不同的频率成分包含不同的信息。

HP滤波法是一种用于信号处理的技术。其主要应用于滤除信号中的高频噪声和干扰，以改善信号的质量。接下来，我们将详细介绍HP滤波法的相关内容。HP滤波法的定义 HP滤波法，即高通滤波法，是信号处理中的一种重要技术。它允许信号中的高频成分通过，而抑制或消除低频成分。

HP滤波法是一种信号处理技术。HP滤波法，即高通滤波法，是信号处理中的一种重要技术。它在信号处理领域的应用十分广泛，主要用于提取信号中的高频成分，消除低频噪声干扰。其主要工作原理是通过允许高频信号通过，同时抑制或消除低频信号，从而达到滤波的目的。