ENVI中的空间域增强&卷积滤波&形态学滤波
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2016-06-15
空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。这种增强方式往往是有目的的，如增强图像中的线状物体细部部分或者主干部分等。
卷积滤波
卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（Gaussian High Pass）、高斯低通滤波（Gaussian Low Pass）、中值滤波（Median）、Sobel、Roberts，还可以自定义卷积核。具体操作如下：
（1） 打开自带图像文件can_tmr.img。
（2） 在主菜单中，选择Filter->Convolutions and Morphology。
（3） 在Convolutions and Morphology Tool中，选择Covolutions->滤波类型。
（4） 不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数：
1) Kernel Size
卷积核大小，以奇数来表示，如3x3、5x5等，有些卷积核是不能改变大小，包括Sobel 和 Roberts。默认卷积核是正方形，如果需要使用非正方形，选择Options-> Square kernel。
2) Image Add Back
输入一个加回值（add back）。将原始图像中的一部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性，该方法经常用于图像锐化。“加回”值是原始图像在结果输出图像中所占的百分比。例如：如果为“加回”值输入40%，那么40%的原始图像将被“加回”到卷积滤波结果图像上，并生成最终的结果图像。
3) Editable Kernel
卷积核中各项的值。在文本框中双击鼠标可以进行编辑，选择File->Save Kernel或者Restore Kernel，可以把卷积核保存为文件（.ker）或者打开一个卷积核文件。
（5） 卷积增强图像中的单个波段：
a) 选择Covolutions->High Pass，其它项按照默认设置，单击Quick Apply按钮，第一次点击此按钮会提示选择选择增强的波段，增强后的波段在Display中显示。如果要更改卷积增强波段，选择Options-> Change Quick-Apply Input Band。
b) 选择File-> Save Quick Result to File，可以将增强结果保存。
（6） 卷积增强图像文件：
a) 单击Apply To File按钮，在Convolution Input File对话框中选择图像文件。
b) 选择输出路径及文件名。
图5.1 Convolutions and Morphology Tool
下面对ENVI中各种滤波作一个简单的说明，如表5.1。
表5.1 各种滤波说明
数学形态学滤波
ENVI中的数学形态学滤波包括以下类型：膨胀（Dilate）、腐蚀（Erode）、开启（Opening）、闭合（Closing），它们在增强二值图像和灰度图像中各有特点，详见表5.2。
表5.2 数学形态学滤波
数学形态学滤波的操作过程和卷积滤波基本一样，在Convolutions and Morphology Tool面板中，选择Morphology->对应的滤波。这里对其中两个特有的参数进行说明一下：
摘自《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100rcg6.html
卷积滤波
卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（Gaussian High Pass）、高斯低通滤波（Gaussian Low Pass）、中值滤波（Median）、Sobel、Roberts，还可以自定义卷积核。具体操作如下：
（1） 打开自带图像文件can_tmr.img。
（2） 在主菜单中，选择Filter->Convolutions and Morphology。
（3） 在Convolutions and Morphology Tool中，选择Covolutions->滤波类型。
（4） 不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数：
1) Kernel Size
卷积核大小，以奇数来表示，如3x3、5x5等，有些卷积核是不能改变大小，包括Sobel 和 Roberts。默认卷积核是正方形，如果需要使用非正方形，选择Options-> Square kernel。
2) Image Add Back
输入一个加回值（add back）。将原始图像中的一部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性，该方法经常用于图像锐化。“加回”值是原始图像在结果输出图像中所占的百分比。例如：如果为“加回”值输入40%，那么40%的原始图像将被“加回”到卷积滤波结果图像上，并生成最终的结果图像。
3) Editable Kernel
卷积核中各项的值。在文本框中双击鼠标可以进行编辑，选择File->Save Kernel或者Restore Kernel，可以把卷积核保存为文件（.ker）或者打开一个卷积核文件。
（5） 卷积增强图像中的单个波段：
a) 选择Covolutions->High Pass，其它项按照默认设置，单击Quick Apply按钮，第一次点击此按钮会提示选择选择增强的波段，增强后的波段在Display中显示。如果要更改卷积增强波段，选择Options-> Change Quick-Apply Input Band。
b) 选择File-> Save Quick Result to File，可以将增强结果保存。
（6） 卷积增强图像文件：
a) 单击Apply To File按钮，在Convolution Input File对话框中选择图像文件。
b) 选择输出路径及文件名。
图5.1 Convolutions and Morphology Tool
下面对ENVI中各种滤波作一个简单的说明，如表5.1。
表5.1 各种滤波说明
数学形态学滤波
ENVI中的数学形态学滤波包括以下类型：膨胀（Dilate）、腐蚀（Erode）、开启（Opening）、闭合（Closing），它们在增强二值图像和灰度图像中各有特点，详见表5.2。
表5.2 数学形态学滤波
数学形态学滤波的操作过程和卷积滤波基本一样，在Convolutions and Morphology Tool面板中，选择Morphology->对应的滤波。这里对其中两个特有的参数进行说明一下：
- Cycles：滤波的重复次数
- Style：滤波格式“Binary”（二值的）、“Gray”（灰阶）, 或“Value”。选择“Binary”，则输出的像元呈黑色或白色；选择“Gray”保留梯度；选择“Value”表示允许对所选像元的变换核值进行膨胀或腐蚀。
摘自《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100rcg6.html
