ENVI中的空間域增強&卷積濾波&形態學濾波
空間域增強處理是通過直接改變影象中的單個像元及相鄰像元的灰度值來增強影象。這種增強方式往往是有目的的，如增強影象中的線狀物體細部部分或者主幹部分等。
1 卷積濾波
卷積（Convolutions）濾波是通過消除特定的空間頻率來使影象增強，根據增強型別（低頻、中頻和高頻）不同可分為低通濾波、帶通濾波和高通濾波。此外還有可以增強影象某些方向特徵的方向濾波等。它們的核心部分是卷積核。ENVI提供很多卷積核，包括高通濾波（High Pass）、低通濾波（Low Pass）、拉普拉斯運算元（Laplacian）、方向濾波（Directional）、高斯高通濾波（Gaussian High Pass）、高斯低通濾波（Gaussian Low Pass）、中值濾波（Median）、Sobel和Roberts等，還可以自定義卷積核。具體操作如下：
- 開啟自帶影象檔案“img”。
- 在Toolbox工具箱中，雙擊Filter/Convolutions and Morphology工具。
- 在Convolutions and Morphology Tool中（圖1），選擇Covolutions→濾波型別。
圖5.1 Convolutions and Morphology Tool
- 不同的濾波型別對應不同的引數，主要包括三項引數：
- Kernel Size
卷積核大小，以奇數來表示，如3x3、5x5等，有些卷積核是不能改變大小，包括Sobel 和 Roberts。預設卷積核是正方形，如果需要使用非正方形，選擇Options→Square kernel。
- Image Add Back
輸入一個加回值（add back）。將原始影象中的一部分“加回”到卷積濾波結果影象上，有助於保持影象的空間連續性，該方法經常用於影象銳化。“加回”值是原始影象在結果輸出影象中所佔的百分比。例如，如果為“加回”值輸入40%，那麼40%的原始影象將被“加回”到卷積濾波結果影象上，並生成最終的結果影象。
- Editable Kernel
卷積核中各項的值。在文字框中雙擊滑鼠可以進行編輯，選擇File→Save Kernel或者Restore Kernel，可以把卷積核保存為檔案（.ker）或者開啟一個卷積核檔案。
- 卷積增強影象中的單個波段：
- 選擇Covolutions→High Pass，其它項按照預設設定，單擊Apply To File按鈕，在彈出的Convolution Input File面板中選擇輸入檔案，單擊OK按鈕。
- 在Convolution Parameters中設定輸出檔案路徑，然後單擊OK按鈕執行影象增強。
- 卷積增強影象檔案：
- 單擊Apply To File按鈕，在Convolution Input File對話方塊中選擇影象檔案。
- 選擇輸出路徑及檔名。
下面對ENVI中各種濾波作一個簡單的說明，如表5.1。
表5.1 各種濾波說明
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濾波 |
說明 |
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高通濾波器（High Pass） |
高通濾波在保持影象高頻資訊的同時，消除了影象中的低頻成分。它可以用來增強紋理、邊緣等資訊。高通濾波通過運用一個具有高中心值的變換核來完成（周圍通常是負值權重）。ENVI 預設的高通濾波器使用3×3的變換核（中心值為“8”，周圍像元值為“-1”），高通濾波卷積核的維數必須是奇數。 |
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低通濾波器（Low Pass） |
低頻濾波儲存了影象中的低頻成分，使影象平滑。ENVI預設的低通濾波器使用3×3的變換核，每個變換核中的元素包含相同的權重，使用外圍值的均值來代替中心像元值。 |
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拉普拉斯運算元（Laplacian） |
拉普拉斯濾波是邊緣增強濾波，它的執行不用考慮邊緣的方向。拉普拉斯濾波強調影象中的最大值，它通過運用一個具有高中心值的變換核來完成（一般來說，外圍南北向與東西向權重均為負值，角落為“0”）。ENVI中預設的拉普拉斯濾波使用一個大小為3x3，中心值為“4”，南北向和東西向均為“-1”的變換核。所有的拉普拉斯濾波卷積核的維數都必須是奇數。 |
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方向濾波器（Directional） |
方向濾波是邊緣增強濾波，它有選擇性地增強有特定方向成分的（例如：梯度）影象特徵。方向濾波變換核元素的總和為0。結果在輸出的影象中有相同像元值的區域均為0，不同像元值的區域呈現為較亮的邊緣。 |
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高斯高通濾波（Gaussian High Pass） |
高斯高通濾波器通過一個指定大小的高斯卷積函式對影象進行濾波。預設的變換核大小是3×3，且卷積核的維數必須是奇數。 |
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高斯低通濾波（Gaussian Low Pass） |
高斯低通濾器波通過一個指定大小的高斯卷積函式對影象進行濾波。預設的變換核大小是3×3，且卷積核的維數必須是奇數。 |
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中值濾波器（Median） |
中值濾波在保留大於卷積核的邊緣的同時，平滑影象，這種方法對於消除椒鹽噪聲或斑點非常有效。ENVI的中值濾波器用一個被濾波器的大小限定的鄰近區的中值代替每一箇中心像元值。預設的卷積核大小是3x3。 |
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Sobel |
Sobel濾波器非線性邊緣增強濾波，它是使用Sobel函式的近似值的特例，也是一個預先設定變換核為3×3的，非線性邊緣增強的運算元。濾波器的大小不能更改，也無法對卷積核進行編輯。 |
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Roberts |
Roberts濾波是一個類似於Sobel的非線性邊緣探測濾波。它是使用Roberts函式預先設定的2×2近似值的特例，也是一個簡單的二維空間差分方法，用於邊緣銳化和分離。濾波器的大小不能更改，也無法對卷積核進行編輯。 |
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自定義卷積核（User Defined） |
可以通過選擇和編輯一個使用者卷積核，定義常用的卷積變換核（包括矩形或正方形變換核）。 |
2 數學形態學濾波
ENVI中的數學形態學濾波包括以下型別：膨脹（Dilate）、腐蝕（Erode）、開運算（Opening）和閉運算（Closing），它們在增強二值影象和灰度影象中各有特點，詳見表5.2。
表5.2 數學形態學濾波
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濾波型別 |
特點 |
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膨脹（Dilate） |
被用來在二值或灰度影象中填充比結構元素（變換核）小的孔。只能用於unsigned byte， unsigned long-integer，和 unsigned integer 資料型別。 |
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腐蝕（Erode） |
被用來在二值或灰階影象中消除比結構元素（變換核）小的像元。 |
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開運算（Opening） |
開啟濾波器可以用於平滑影象邊緣、打破狹窄峽部（break narrow isthmuses）、消除孤立像元、銳化影象最大最小值資訊。影象的開啟濾波被定義為先對影象進行腐蝕濾波，然後再用相同的結構元素（變換核）進行膨脹濾波。先對影象進行腐蝕濾波，然後再進行膨脹濾波可以達到和開啟濾波類似的效果。 |
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閉運算（Closing） |
閉合濾波器可以用於平滑影象邊緣、融合窄縫和長而細的海灣、消除影象中的小孔、填充影象邊緣的間隙。影象的封閉濾波被定義為先對影象進行填充濾波，然後再用相同的結構元素（變換核）進行侵蝕濾波。先對影象進行膨脹濾波，然後再進行腐蝕濾波可以達到和閉合濾波類似的效果。 |
數學形態學濾波的操作過程和卷積濾波基本一樣，在Convolutions and Morphology Tool面板中，選擇Morphology→對應的濾波。這裡對其中兩個特有的引數進行說明一下：
- Cycles：濾波的重複次數。
- Style：濾波格式“Binary”（二值的）、“Gray”（灰階）或“Value”。選擇“Binary”，則輸出的像元呈黑色或白色；選擇“Gray”保留梯度；選擇“Value”表示允許對所選像元的變換核值進行膨脹或腐蝕
摘自《ENVI遙感影象處理方法 第二版》高等教育出版社