Question

图像处理

Answer 1

图像处理是遥感信息提取系统的基本功能模块，主要是面向原始遥感影像数据进行几何校正和增强处理，可以实现图像校正、图像镶嵌、图像裁切、流域裁切、信息增强(数据拉伸、饱和度拉伸、去相关拉伸)、快速配准和影像融合等功能，涵盖了遥感图像前期处理环节必需的各个操作步骤。各个模块功能的详细说明如下:

1.图像校正

在遥感成像过程中，不可避免存在系统性畸变和随机性畸变，通过卫星地面站采购的数据一般经过了几何粗校正处理，本模块主要针对采购回来的遥感影像数据实现几何精校正，即人工选择控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程，并利用畸变的遥感图像与标准图像(地图)之间的一些对应点(即控制点数据对)求得这个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变的校正，使其具有精准的地理编码。校正对象是没有精确地理坐标的原始遥感影像数据，参考对象是同地区的已经校正过的影像数据，用户交互式地选取地面控制点(GCP)来进行校正，最终输出校正后的影像数据。

2.图像镶嵌

在系统实际分析应用中，当研究区处于几幅图像的交界处或研究区较大需多幅图像才能覆盖时，需要把覆盖研究区的那些图像配准，进而把这些图像镶嵌起来，便于更好地统一处理、解译、分析和研究。手工镶嵌存在较大的缺陷，而用计算机进行遥感图像镶嵌则将大大改善镶嵌图像的质量，为后期的图像处理应用创造良好的基础。

该功能完成对相邻两景影像数据的拼接。要求所输入的各景影像数据在地理位置上有重合区域，且为几何精校正后的影像数据，该模块可以自动根据其地理位置进行重叠区的判断，并基于重叠区的统计特征对被调整图像进行色彩调整和边界羽化，从而获得无缝镶嵌、色彩匹配的大幅面镶嵌数据。

3.图像裁切

解译分析中需要大范围镶嵌数据，但在数据输出时有更多的实际需求，为此开发了基于标准图幅和任意边界的图像裁切功能。开发了1∶10万和1∶1万标准图幅裁切功能，与中等分辨率监测体系(1∶10万精度)、重点监测区高分辨率监测体系(1∶1万精度)相对应，用户可以自动检测输入数据所包含或所处的图幅，在选择所要裁切的图幅号后就可以很便捷地实现标准分幅数据的裁切。

我国目前河流管理实行流域管理与行政管理并行体系，资源环境数据分别以流域和行政区划为单位进行统计，系统开发了以任意矢量边界裁切输出图像数据的功能，用户调用“四源一干”边界数据或流域范围行政区划边界，可以将万全流域遥感影像数据按照各个流域边界或行政界线进行裁切。

4.信息增强

信息增强是遥感图像处理的最基本的方法之一，目的在于:①采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度;②将图像转换成一种更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。该功能不是以图像保真度为原则，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了对某些信息的辨别能力。

信息增强是一个相对的概念，增强效果的好坏，除与算法本身的优劣有一定的关系外，还与图像的数据特征有直接关系，同时由于评价图像质量的优劣往往凭观测者的主观而定，没有通用的定量标准，因此增强技术大多属于面向问题，具体增强方法由用户选择地使用。

系统开发了数据拉伸、饱和度拉伸、去相关拉伸等功能，由用户根据需要设置拉伸的范围和数据输出范围。

5.快速配准

完成对前后两期数据的快速配准，通过对前后两期数据快速自动选择匹配点，而后直接校正后期数据，从而达到快速配准的目的。

6.影像融合

在遥感监测体系构建中，采用MODIS、ETM、ASTER、SPOT等多种不同的传感器获取的遥感影像数据。这些数据在空间、时间、光谱等方面对于同一区域构成多源数据。单一传感器的影像数据通常不能提取足够的信息来完成某些应用。而对多传感器的数据进行融合，可以充分发挥各种传感器影像自身的特点，从而得到更多的信息。这也是开发影像融合功能的目的所在。

系统基于HSV融合法开发了影像融合功能模块，集成了低分辨率数据的重采样，HSV正变换和HSV反变换三个步骤，使得融合操作简单便捷。通过对不同分辨率影像数据融和处理，获得的高分辨率彩色图像既具有较高空间分辨率，同时又具有与影像相同的色调和饱和度，有利于目视解译和信息自动提取。