研究内容
1.用不相关或独立的其他带替换当前带;这个问题特别与遥感应用有关,但在一般的图像处理中,如果要从多光谱图像生成一幅单带灰度图像也与此有关。
2.使用一个像素的光谱标记来识别该像素所表示的目标种类。这是一个模式识别问题,它取决于下列图像处理问题的解:消除一个像素的光谱标记对图像采集所用光谱的依赖性。这是一个光谱恒常性问题。
3.处理多光谱图像的特定子集,它包括在电磁谱里仅光学部分的3个带,它需要以或者替换或者模仿人类感知颜色的形式来进行处理。
4.在特定应用中使用多光谱图像,并对它们进行常规的操作。这里的一个问题是,现在每幅图像都是一个矢量场。所以某些滤波方法需要调整以用于矢量值的像素。1
处理方法多光谱图像处理包括光学处理和数字处理两类。光学处理有普通的照相处理、光学几何校正、分层叠加曝光、假彩色合成、电子灰度分割、相关掩模处理、物理光学处理等。数字处理是用计算机系统对原始信息进行图像辐射与几何误差的校正、特征的增强、图像配准、地物类别区分、目标特征提取等处理。二者相比,数字处理更为重要。数字处理方法灵活、速度快、重复性好、可生成高几何精度及高质量的图像。多数情况下应先将图像信号数字化,然后在计算机中进行处理。
多光谱图像信息处理系统包括以下部分:①主计算机系统和外围设备,其中采用小型机、中型机或高档微型计算机;外围设备主要是磁带机、打印机、磁盘机等。②图像输入、输出设备。其中,输入设备主要有高密度数字磁带机、摄像机、转鼓扫描装置等;输出设备主要有高分辨力彩色监示器、各种图像复制设备如照相机、彩色打印机、绘图仪、飞点扫描仪、电子束成像仪等。③通用和专用图像处理软件。2
构建灰度图像在最简单的方法中,选择图像带中的一个并用它作为灰度图像。但是,这个方法会丢失显著的图像信息。例如,有些边缘有可能在一个带中比其他带更突出。仅选择一个带有可能丢失一些图像边缘。一种避免这个问题的方法是平均所有带的灰度值。事实上,这是一个被许多图像处理包相当广泛使用的方法。但是,用这种方式生成的灰度图像在它包含最大量的图像信息意义上并不最优。1
构建单个带一幅灰度图像借助其像素的相对灰度值携带信息。一幅图像越对比度强,它携带的信息就越多。如果将图像的带用它的不相关分量替换,第1个不相关的带对应像素值的最大扩散,并包含比任何其他带更多的信息。因此,生成一个具有最大对比度的带是生成不相关图像带的副产品。这可使用主分量分析(PCA)来实现。1
恢复方法在一般情况下,预计模糊,特别是运动模糊会相同影响所有通道。所以,由一个通道推出来的恢复滤波器会用于所有通道,且它应该用来分别恢复各个通道,除非有理由认为不同通道有不同水平的噪声。如果确实是这种情况,用来消除噪声的滤波器的分量(维纳滤波器),或约束矩阵逆滤波器将不得不对不同的通道进行不同的设计。1
分割方法最常用的多光谱图像分割方法是将各个像素在不同带的值看作该像素的特征。换句话说,对一幅L-带的图像,考虑一个L-D空间,在这个空间中沿每个轴测量该像素在一个带中的值。这是图像的光谱直方图。对一个3-带图像,这称为图像的彩色直方图。1
边缘提取经常用一幅多光谱图像的平均带进行边缘检测。这是一个快速和简便的处理方法,但它不是最好的方法。
边缘检测最好在一幅多光谱图像的第1主分量中进行,因为它具有超过所有原始图像带的最大对比度。
但是,如果要避免对第1主分量的计算,也可以对各个带分别使用梯度幅度进行估计,然后对每个像素选择所有带中最大的梯度值。用这种方式可得到一个组合梯度图,其中包括一个像素与它的近邻在所有带中最大的对比度。对这个梯度图的后继处理可参照对一幅幅度图像的常规梯度图来进行。1