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f（x，y）。
图 4-12 最近邻再采样
三、图象的增强处理
图象增强处理的目的是突出图象中的有用信息，扩大不同影像特征（例如灰度或不同的颜色）之间的差别，以便提高对图象的解译和分析能力，使之更适合实际应用。图象中的各种信息或影像特征是由亮度值或灰度的差别反映出来的，因而最基本的增强方法是扩大不同亮度值之间的差别。然而这种扩大或扩展是有限度的，一般最多达到255个等级，比人眼能够识别的灰度等级数目要多得多。因而，不少情况下，增强是相对的或选择性的。就是说用某种方法增强某些信息的同时，另一些信息实际上被压缩了。所以，图象增强处理方法的选择和应用，取决于研究的对象、目的和要解决的问题以及图象本身的信息特征。增强处理方法的效果如何与图象数据特征有直接关系，而图象的数据特征（如统计特征、空间频谱特征等）又和成像地区的地理、气候及地质环境有密切联系，还与波段的选择有关。
图象增强的方法很多，根据增强目的不同而选择不同的方法。增强的目的主要是通过改变灰度等级、提高对比度、消除边缘或噪声、平滑图象、突出边缘、锐化图象等，从而突出了某些信息的特征。可以选择的增强技术主要有：空间域增强、频率域增强、彩色增强、多光谱图象增强等。
图象增强技术在遥感数据处理中十分重要，增强处理后的图象可以直接用于分析判读，或作为图象产品提供给各种应用领域使用；为提高分类精度，可以对增强后的图象进行再分类。
（一）空间域增强技术——辐射增强
空间域指图象平面所在的二维空间，也就是在图象平面上直接针对每个像元点进行处理，处理后像元的位置不变。
空间域的增强是增强技术中最基本的部分。它包括利用直方图人为地改善图象的灰度和对比度，利用模板作图象运算，平滑图象或锐化图象。空间域增强包括辐射增强和几何增强。辐射增强主要是孤立点的运算，而几何增强要考虑用周围点作邻域运算。
辐射增强改善图象的辐射特性，也就是直接改变图象中像元的亮度值或灰度值。人们对于图象的识别主要是通过图象中各个像元之间的亮度差异来实现的。只有当灰度差异达到一定程度时，人眼才能识别地物特征在图象信息上的差异，因此扩大图象的灰度动态范围，加大图象对比度，能达到使图象信息
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增强的目的。
利用直方图实现的灰度变换是辐射增强的基础，灰度变换方法主要有线性变换、分段线性拉伸、非线性变换和直方图均衡化。
1．直方图
图象中的每个波段存在灰度值的分布曲线。图象直方图的横坐标表示图象的灰度值变化，纵坐标表示图象中某个灰度级像元数占整个图象像元数目的百分比或累积百分比。
（1）频数直方图：纵坐标是某个灰度级的像元在图象中出现的百分数。 （2）累积直方图：纵坐标是小于或等于特定灰度级像元在图象中的百分数。
例如，下图代表一幅 5 ×5的数字图象，最大灰度值为 15，最小灰度值为2，对其进行统计得出该图幅的灰度像元数统计表，根据这个数据表可做出该图幅的直方图。
2．线性变换
为了改善图象的对比度，须作像元灰度值的变换；如果交换函数是线性的或分段线性的，这种变换就是线性变换。
3．分段线性拉伸
有时为了更好地调节图象的对比度，采用分段线性变换方法，即取几个间断点，每相邻两断点之间是一线性变换的线段，每段直线方程不同，可以拉伸或压缩，根据处理的需要，由用户确定断点的位置。 194
（a） 变种函数 （b） 变换前直方图 （c） 变换后直方图
图 4-13 线性变换
（a） 高值区拉伸 （b） 低值区拉伸 （c） 中间区拉伸
图 4-14 分段线性拉伸
4．非线性变换
如果变换函数是非线性的，这种变换是非线性变换。线性变换在变换区间对原图象的灰度级是不加区别对待的，非线性变换对要进行扩展的灰度是有选择的。非线性变换常用对数变换、指数变换、高斯变换和正切变换。指数变换是为增强原图象的高亮度值部分，对数变换是为扩展原始图象的低亮度部分，高斯变换是为扩展原始图象的中间亮度部分，正切变换是为暗、亮区扩展。
5．直方图均衡化
一幅图象的明暗分配状态或者像元灰级的空间分布，一般说是不均匀的，其灰级范围都很狭窄，其直方图多密集靠近在一起，而且两侧较小而中间突出一个高峰，这说明图象绝大多数的像元灰级过于集中，这时图象的信息不丰富，图象结构不清。如果将直方图的高峰在水平方向压缩，向左右展开成为一个有同样高度的宽而低的新直方图，这就是图象的直方图均衡化。均衡化后的图象其清晰程度有明显提高，所需目标信息会被突出出来。
（二）空间域增强技术——几何增强
除了在整体上改善图象的质量外，几何增强还可以有目的地突出图象上的某些特征，如突出边缘或图象纹理等。例如：勾画湖泊或河流的边界，描绘地形形态轮廓，突出某一特定方向的线性结构。几何增强也可以有目的地平滑某些特征，例如：去掉传感器接收处理过程中产生的“噪声”点，削弱起伏过强的地形信息、突出平缓部分，以便作进一步的工作。处理后的图象从整体上看可能与原来的图象不大
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相同，丢失了某些信息，但却突出了需要的部分、削弱了不需要的信息部分。从某个意义上来说，图象的质量得到改善，信息量丰富了。几何增强从方法上强调了某像元与周围像元的关系，不像辐射增强只把像元看成孤立点。
常用几何增强方法有微分法、卷积处理法、统计区分法、频率域滤波法等。以下简单介绍卷积处理法，便于对空间域增强技术的理解。
卷积处理是用一定尺寸方向模板对图象进行卷积运算，并以卷积值代替各点亮度值来实现几何增强。
方向模板（卷积核）是各元素大小按一定规律排列取值，为某一方向灰度变化敏感的数学矩阵。 方向模板分为：
（1）零和模板：元素的代数和为0； （2）非零和模板：元素的代数和不为0。
模板与图象的卷积运算是指模板的中心，沿像元依次移动，在每一位置上把模板中每一点与图象上相对应的像元点相乘后再相加。
式中：m为方向模板元素值 g：为相应图象区域各像元亮度值
f：为图象卷积值，也就是模板中心点对应像元卷积运算后的灰度输出值。
卷积的效果取决于模板的最大响应方向。模板方向的判定准则是：计算模板0度、45度、90度以及135度四个方向所有与之平行的直线上的各项代数和，每个方向的中间值和两侧都存在差异，差异最大的方向就是模板的响应方向。
图 4-15 四个方向的模板
（三）图象的彩色增强处理 1．彩色增强处理
由于人的视觉系统对不同色彩的分辨能力远远高于对灰度级的分辨，通常人眼只能识别十几个灰度级，但可分辨上千个色彩层次，因此彩色增强在图象处理中应用十分广泛，而且效果显著。彩色处理是在一幅图象上同时显示一个以上波段信息最有效的方法。图象的彩色显示或彩色增强有三种情况：
真彩色：图象上显示的色彩与地物的真实颜色相同或相近，例如真彩色航空照片或卫星相片，TM图象中三个可见光波段，即1（蓝光波段）、2（绿光波段）、3（红光波段）波段分别用蓝、绿、红显示196