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均值滤波器在labwindowsCVI中的应用

归档日期:08-08       文本归类:多光谱图像      文章编辑:爱尚语录

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  简明地说:辐射增强用不涉及像元邻域性的统一变换关系来改变某个波段的 pixel value,。

  (补充:两种常用的 Low-Frequency Kernels——均值滤波和中值滤波,前者即滑动平均,后者取模板覆盖的像元值大小排列的中间像元的值。利用中值滤波可滤掉某些像元值异常的点。)

  (165和168页只要知道可通过小波变换可进行不同分辨率图像的融合就行)

  辐射增强和空间增强对一个波段或其局部进行变换,多光谱变换则对多波段图像的整体进行变换。具体方法与GIS课中所讲空间统计分析类似。

  同样,我们这里将每一波段视为一维变量,将多波段图像视为多维空间,采用多维空间线性变换的方法,形成新的多维变量,即新的多波段图像。假定图像有m波段,每波段K列L行,共n个像元(n = KL)则m波段图像组成m维向量矩阵:

  不少人对多光谱变换概念模糊就是因为将此矩阵与图像本身矩阵相混淆,多光谱空间概念对下章讲分类提取也很重要。

  Spectral Enhancement 就是利用一个变换矩阵A,将原图像(矩阵X)变换为一个新的多维变量或多波段图象(矩阵Y)。即:Y = AX,或

  主成分分析旨在寻求一个矩阵变换Y = AX,使所得新图像Y的协方差矩阵为:

  式中,V11 V 22 …… V mn,即新图像Y的各波段间的协方差为零,集中了图像大多数方差的前几个波段,分别称为PC1(第一主成分)、PC2、PC3…

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