本篇部落格旨在將自己對遙感數字影象顯示和拉伸的初步理解記錄下來......

• 照片和遙感數字影象
• 遙感數字影象的表示和統計描述
• 影象顯示和拉伸

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影象（picture、image、pattern）是對客觀物件一種相似性的描述或寫真，它包含了被描述或寫真物件的資訊，是人們最主要的資訊源。

根據人眼的視覺可視性可將影象分為可見影象和不可見影象。可見影象有圖片、照片、素描和油畫等，以及用透鏡、光柵和全息技術產生的各種可見光影象。不可見影象包括不可見光成像（如紫外線、紅外線、微波成像）和不可見測量值（如溫度、壓力、人口密度）的分佈圖。

按影象的明暗程度和空間座標的連續性，可將影象分為數字影象和模擬影象。數字影象是指用計算機儲存和處理的影象，是一種空間座標和灰度均不連續、以離散數學原理表達的影象。在計算機內部，數學影象表現為二維陣列（網格），屬於不可見影象。模擬影象（又稱光學影象）指空間座標和明暗程度連續變化的、計算機無法直接處理的影象，屬於可見影象。

利用計算機技術，模擬影象和數字影象直接可以相互轉換。把模擬影象轉變為數字影象成為模/數轉換，把數字影象轉變為模擬影象成為數模轉換。

遙感數字影象是數字形式的遙感影象。不同的地物能夠反射或輻射不同波長的電磁波，利用這種特性，遙感系統可以產生不同的遙感數字影象。遙感數字影象中的畫素值成為亮度值（或灰度值、DN值）。亮度值的高低由遙感感測器所探測到的地物電磁波的輻射強度決定。由於地物反射或輻射電磁波的性質不同受天氣的影響不同，相同地點不同影象（不同波段、不同時期、不同種類的影象）的亮度值可能不同。

照片和遙感數字影象

遙感數字影象的表示和統計描述

在影象處理中，為了便於問題的分析，需要用數字方式來表示影象。表示影象的基本方法有兩類，即確定的與統計的。確定的表示法是寫出影象函式表示式，對於數字影象，則表示成矩陣或向量形式。統計的表示法則是用一種平均特徵來表示影象。

1. 影象的確定性表示
2.  影象的統計學表示

由於測量上的誤差以及各種干擾因素存在影象的畫素值變化具有隨機性的特點。一般來說，影象的概率分佈難以用某一分析式來表達，但通過分析直方圖，灰度級內的畫素頻數總是可以找出來。從統計學角度來說，影象數字特徵可作為區分或識別影象中地物的依據。因此，影象處理中，普遍將影象的灰度級看做隨機變數。

把影象作為一個隨機向量X，按照概率論可以有兩種方法來表示。一種用密度函式來表示（或用分佈函式來表示）；另一種用統計特徵引數來表示，這往往是在密度函式不可知條件下的表示，如期望、方差、協方差等。

將影象看做具有正態分佈的隨機變數，則可以使用統計學方法對影象進行統計描述。使用的統計特徵可以用來對不同的影象或影象的處理效果進行比較。統計的影象範圍根據需要確定，或者是整景影象，或者是指定的地物型別。

• 單波段影象的統計特徵

（1）基本統計特徵

反映畫素值平均資訊的統計引數（均值、中值、眾數）

反映畫素值變化資訊的統計引數（方差、變差、反差）

方差：畫素值與平均值差異的平方和，表示畫素值的離散程度；

變差：畫素最大值與最小值的差；表示影象灰度值的變化程度，間接地反映了影象的資訊量；

反差：反映影象的顯示效果和可分辨性，有時也稱為對比度。

（2）直方圖

直方圖是灰度級的函式，描述的是影象中各個灰度級畫素的個數。對於數字影象來說，直方圖實際就是灰度值概率密度函式的離散化圖形。

 直方圖的應用：根據直方圖的形態可以大致判斷影象的反差，然後可通過有目的地改變直方圖形態來改善影象的對比度。

一般來說，如果影象的直方圖形態接近正態分佈，則這樣的影象反差適中；如果直方圖峰值位置偏向灰度值大的一邊，影象偏亮；如果峰值位置偏向灰度值小的一邊，影象偏暗；峰值變化過陡、過窄，則說明影象的灰度值過於集中，反差小。

• 多波段影象的統計特徵

遙感影象處理往往是多波段資料的處理，處理中不僅要考慮單個波段影象的統計特徵，也要考慮波段間存在的管理，多波段影象之間的統計特徵不僅是影象分析的重要引數，而且也是影象合成方案的主要依據之一。

如果各個波段或多幅影象的空間位置可以相互比較，那麼，可以計算它們之間的統計特徵。協方差和相互係數是兩個基本的統計量，其值越高，表明兩個波段影象之間的協變性越強。在使用的遙感影象中，高光譜資料各個波段之間的相關性尤其顯著。

利用影象之間或波段之間的相關性，可以實現影象的壓縮處理（例如，主成分變換方法），影象資訊的復原（例如，基於暗畫素的大氣校正方法）等。

直方圖匹配......

影象顯示和拉伸

影象顯示和拉伸屬於影象增強，影象增強過程本身不會增加資料中原有的資訊內容，僅僅是突出了特定的影象特徵，使得影象更易於視覺化的解釋和理解。

數字影象是以數字形式儲存的，具有不可視性。影象的內容只有通過視覺化的方式加以顯示，才能為人們所感覺，並進行處理和分析。

影象的顯示過程是將數字化影象從一組離散資料還原為一幅可見影象的過程。

影象可以全色顯示，也可以彩色顯示。

顯示過程：

 影象拉伸：

拉伸是最基本的影象處理方法，主要用來改善影象顯示的對比度。如果對比度比較低，那麼無法清楚地表現影象中地物之間的差異，因此，往往需要在顯示的時候進行拉伸處理。

拉伸以波段為處理物件，它通過處理波段中單個畫素值來實現增強的效果。在此過程中，影象直方圖是選擇拉伸具體方法的基本依據。對於多波段影象，往往需要對每個波段分別進行拉伸後再進行彩色合成顯示。

拉伸：

• 灰度拉伸（線性拉伸、非線性拉伸、多波段拉伸）

線性拉伸：最常用的方法，通過對畫素值進行比例變化來實現；

非線性拉伸：如果拉伸函式（指數函式、對數函式、平方根、高斯函式等）是非線性的，即為非線性拉伸。

多波段拉伸：影象經彩色合成顯示後，可以對各個波段分佈進行線性或非線性拉伸處理，以便綜合增強影象中的地物資訊。

如果拉伸後的影象的直方圖不理想，可以通過直方圖均衡化做適當修改。

• 直方圖修正（均衡化、規定化）

直方圖均衡化的基本思想是對原始影象的畫素灰度做某種對映變換，使變換後圖像灰度的概率密度呈均勻分佈，即變換後圖像的灰度級均勻分佈。這意味著影象灰度的動態範圍得到了增加，從而提高了影象的對比度。

直方圖規定化是為了使單波段影象的直方圖變成規定形狀的直方圖而對影象進行轉換的增強方法。規定形狀的直方圖可以是參考影象的直方圖，通過轉換，使兩幅影象的亮度變化規律儘可能地接近；規定形狀的直方圖也可以是特定函式形式的直方圖，從而使轉換後圖像的亮度變化儘可能地服從各種函式分佈。

直方圖規定化的原理是對兩個直方圖都作均衡化，變成歸一化的均勻直方圖。以此均勻直方圖做中介，再對參考影象作均衡化的逆運算即可。