遥感底图制作中的植被彩色增强常用的几个方法
 
在遥感底图制作过程中，鲜艳的绿色植被通常会带给人较好的视觉感受，同时也会增强整个图像的色彩层次感，但是对于非生长季节的数据来说，植被在红、绿、蓝三个波段组合的显示下通常较暗，因此为了增加色彩鲜艳程度经常需要进行彩色增强。下面我们就来介绍几个常用的操作。
 
一、使用近红外进行绿波段增强
 这是资源三号卫星的全色和多光谱图像，成像时间是2018年10月18日，由下图所示：
 
 
 数据融合后进行红绿蓝组合显示：
 
 由图可见，对于山上的植被已经进入了凋零期，绿色分布较少，暗红色分布呈现比较多。
 由于植被在近红外的反射率大于绿波段，因此我们将一部分近红外补充在绿波段中，ENVI 下的语句为：byte(b20.8+b40.2)；另外，为了让植被之外的地物颜色更加真实，可以只对植被进行增强，这里使用NDVI对植被进行区分。首先先计算NDVI，使用使用以下波段运算表达式进行加强运算：（B3 gt 0.2）(b20.8+b4*0.2)+（B3 le 0.2）*b2，其中B3：NDVI。
 
 增强前后放大对比：、
 
 
 
二、应用其他多光谱数据进行融合
 
对于非生长季的图像，虽然可以使用近红外对其进行植被增强，但是其增强能力有限，无法达到那种郁郁葱葱的效果。我们可以采用其他数据的生长季多光谱对其进行融合。下图依次为上面的资源三号2018年10月18日的全色和2018年8月21日的Rapideye：
 
 
 
将资源三号2018年10月18日的全色和2018年8月21日的Rapideye进行融合后真彩色显示：
 
 如果需要更加的绿还可以进一步进行近红外增强绿波段操作，方法与前面的语句一样，效果如下图：
 
 三、变换波段组合
 
下面以2019年4月15日的GF6号WFV传感器数据来进行演示：
 
通常的321红绿蓝组合：
 
 
361组合：
 
 
148组合：
 
 
四、PS里面颜色调整
 
对于谷歌上下载的一些图像，由于没有光谱信息，没有近红外，只有RGB三个通道，因此想增加图像绿度只能在PS里面进行调整，具体调整方法如下：
 
本次挑选一个整体色调比较偏暗的原图：
 
 
进行色阶调整：
 
 
然后进行可选颜色操作：
 
 
合并图层并保存：
 
 
五、附录：
 
对于ENVI操作不熟练，运算公式不熟练的同学，可以安装一个Appstore：下载地址 http://www.enviidl.com/appstore/
 将下载得到的 envi_app_store.sav 文件拷贝至：C:\Program Files\Exelis\ENVI5x\extensions\（假如安装在其他盘找到ENVI安装路径相应的文件夹），重新启动 ENVI，可通过以下方式可以启动 App Store：Toolbox/Extensions/App Store；Help>App Store。
 
在安装后的Appstore后搜索植被增强：
 
 安装后即可使用：
 

 
文章目录
 
1.真彩色增强
2.伪彩色增强
3.假彩色增强
 


 彩色增强一般是指用多波段的黑白遥感图像，通过各种方法进行彩色合成或彩色显示，以突出不同物体之间的差别，提高解译效果的技术。彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有的彩色分布，改善图像的可分辨性。彩色增强方法可分为真彩色增强、伪彩色增强以及假彩色增强3类。
 
1.真彩色增强
 
真彩色增强的对象时一幅自然彩色图像。在彩色图像处理中，选择合适的彩色模型很重要。经常采样的颜色模型有RGB、HIS等。
 对真彩色图像进行分解
 
clear all
clf
RGB=imread('peppers.png');
subplot(221)
imshow(RGB)
title('原始真彩色图像')
subplot(222)
imshow(RGB(:,:,1))%开始对真彩色图像分解
title('真彩色图像的红色分量')
subplot(223)
imshow(RGB(:,:,2))
title('真彩色图像的绿色分量')
subplot(224)
imshow(RGB(:,:,3))
title('真彩色图像的蓝色分量')

 
 
2.伪彩色增强
 
伪彩色增强是对原来灰度图像中的不同灰度值区域赋予不同的颜色，从而把灰度图变成彩色图像，提高图像的可视分辨率。因为原图没有颜色，所以人工赋予的颜色常称为伪彩色，这个赋色过程实际是一种重新着色的过程。
 一般来说，伪彩色处理就是对图像中的黑白灰度级进行分层着色，而且分的层次越多，彩色种类就越多，人眼所能识别的信息也越多，从而达到图像增强的效果。
 伪彩色变换可以是线性的，也可以是非线性的，伪彩色图像的处理可以在空域内实现，也可以在频域内实现。得到的伪彩色图像可以是离散的彩色图像，也可以是连续的彩色图像。伪彩色增强主要有密度分割法和空间域灰度级-彩色变换法。
 密度分割法是把灰度图像的灰度级从黑到白分成N个区间，给每个区间指定一种彩色，这样便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。该方法的优点是比较简单、直观，缺点是变换出的彩色数目有限。
 与密度分割法不同，空间域灰度级-彩色变换法是一种更为常用、更为有效的伪彩色增强方法。其根据色学原理，将原图像f（x，y）的灰度范围分段，经过红、绿、蓝3种不同变换，变成三基色分量R（x，y），G（x，y）、B（x，y），然后用他们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。3个变换是独立的，彩色的含量由变换函数的形式决定。
 利用密度分割法来实现图像的伪彩色增强
 
clear all
clf
I=imread('pout.tif');
figure
subplot(121)
imshow(I)
title('原始图像')
I=double(I);
c=zeros(size(I));
d=ones(size(I))*255;
pos=find(((I>=32)&(I<63))|((I>=96)&(I<127))|((I>=154)&(I<191))|((I>=234)&(I<=255)));
c(pos)=d(pos);
f(:,:,3)=c;
c=zeros(size(I));
d=ones(size(I))*255;
pos=find(((I>=64)&(I<95))|((I>=96)&(I<127))|((I>=192)&(I<233))|((I>=234))&(I<=255));
c(pos)=d(pos);
f(:,:,2)=c;
c=zeros(size(I));
d=ones(size(I))*255;
pos=find(((I>=128)&(I<154))|((I>=154)&(I<191))|((I>=192)&(I<233))|((I>=234)&(I<=255)));
c(pos)=d(pos);
f(:,:,1)=c;
f=uint8(f);
subplot(122)
imshow(f)
title('灰度分割法彩色增强')
 

 利用空间域灰度级-彩色变换法对图像进行伪彩色增强
 
clear all
clf
I=imread('coins.png');
figure
subplot(121);
imshow(I)
title('原始图像')
I=double(I);
[M,N]=size(I);
L=256;
for i=1:M
    for j=1:N
        if I(i,j)<=L/4
            R(i,j)=0;
            G(i,j)=4*I(i,j);
            B(i,j)=L;
        else
            if I(i,j)<=L/2
                R(i,j)=0;
                G(i,j)=L;
                B(i,j)=-4*I(i,j)+2*L;
            else
                if I(i,j)<=3*L/4
                    R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;
                    G(i,j)=L;
                    B(i,j)=0;
                else 
                    R(i,j)=L;
                    G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;
                    B(i,j)=0;
                end
            end
        end
    end
end
for i=1:M
    for j=1:N
        C(i,j,1)=R(i,j);
        C(i,j,2)=G(i,j);
        C(i,j,3)=B(i,j);
    end
end
C=uint8(C);
subplot(122)
imshow(C)
title('空间域灰度级-彩色变换法的伪彩色增强')

 
 
3.假彩色增强
 
图像的假彩色增强是指把真实的自然彩色图像或遥感多光谱图像增强成假彩色图像的过程。图像的假彩色增强的主要用途有以下几种：
 （1）景物映射成奇异彩色，比本色更引人注目；
 （2）适应人眼对颜色的灵敏度。提高鉴别能力。如人眼对绿色亮度相应最灵敏，可把细小物体映射成绿色，人眼对蓝光的强弱对比灵敏度最大，可把细节丰富的物体映射成深浅与亮度不一的蓝色；
 （3）遥感多光谱图像处理成假彩色，以获得更多信息。
 对图像进行假彩色增强处理。
 
[RGB]=imread('pears.png');
imshow(RGB)
RGBnew(:,:,1)=RGB(:,:,3);%进行假彩色增强
RGBnew(:,:,2)=RGB(:,:,1);
RGBnew(:,:,3)=RGB(:,:,2);
subplot(121)
imshow(RGB)
title('原始图像')
subplot(122)
imshow(RGBnew)
title('假彩色增强')
 

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   彩色增强在图像处理中应用十分广泛且效果显著。人的视觉系统对彩色相当敏感，人眼一般能区分的灰度级只有二十多个，而对不同亮度和色调的彩色图像分辨能力可达到灰度分辨能力的百倍以上。彩色增强就是根据人的这个特点，将彩色用于图像增强之中，从而提高了图像的可分辨性。
 
1.密度分割法
 
   密度分割法，也叫做密度分层，它是对图像亮度范围进行分割，使一定亮度间隔对应于某一类地物或几类地物从而有利于图像的增强和分类。如图 5-25 所
 示，它是把黑白图像的灰度级从 0（黑）到 M0（白）分成 N 个区间 L i ，i=1,2,⋯,N。给每个区间 L i 指定一种彩色 C i ，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。此法比较直观简单，缺点是变换出的彩色数目有限。
 
 

 
 
grayslice(I,n）：灰度分层法彩色图像处理函数，I为输入的灰度图像，n为分从层数
 
例：
 
I=imread('m83.tif');
 imshow(I);
 title('原图')
 X=grayslice(I,16);
 figure,imshow(X,hot(16));
 title('彩色增强后的图')
 
 

 
 
附：关于MATLAB颜色的显示问题
 
MATLAB有个一叫颜色映像的数据结构来代表颜色，颜色映像定义了一个有三行和若干列的矩阵，利用0到1之间的数，矩阵的每一行都代表了一种色彩，每一行的数字都指定了一个RGB值，即红、黄、蓝三种颜色的强度，形成一种特定的颜色
 
R    G    B    颜色
 
0     0     0   黑色
 
1     1      1  白色
 
1      0      0  绿色
 
。。。。。
 
。。。。。
 

 
 
MATLAB中有10个函数产生预定义的颜色映像
 
hsv   色彩饱和值（以红色开始和结束）
 
hot    从黑到橘红和黄到白
 
cool   青蓝和洋红的色度
 
pink   粉红的彩色度
 
gray  线性灰度
 
bone   带一点蓝色的灰度
 
jet        hsv的一种变形（以蓝色开始和结束）
 
copper    线性铜色度
 
prim      三棱镜。交替为红色， 橘黄色，黄色，蓝色和天蓝色
 
flag    交替为红色，白色，蓝色和黑色
 

 
 
注释：
 
 
hot（m）：产生一个mx3的矩阵（即有m中RGB组合值，也就是有m种颜色），它包含的RGB颜色的值从黑经过红、橘红和黄到白。
 
 

 
 

 
 

 
 
2.空间域灰度级—彩色变换
 
          空间域灰度级—彩色变换是一种更为常用的、比密度分割更有效的伪彩色增强法。它是根据色度学的原理，将原图像的灰度分段经过红、绿、蓝三种不同变换，变成三基色分量，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。彩色的含量由变换函数的形状而定。典型的变换函数如图 所示，其中图（a）、（b）、（c）分别为红、绿、蓝三种变换函数，而图（d）是把三种变换画在同一张图上以便看清相互间的关系。由图（d）可见，只有在灰度为零时呈蓝色，灰度为 L/2 时呈绿色，灰度为 L 时呈红色，灰度为其他值时将由三基色混合成不同的色调。
 
 

 
 

 
 
例：
 
a=imread('m83.tif');
 >> figure,imshow(a),title('原图');
 >> figure,imhist(a,64),title('直方图');
 c=zeros(size(a));
 pos=find((a>=60)&(a<=105));
 %find 函数范围a中灰度值大于60且小于105的位置
 c(pos)=a(pos);
 b(:,:,3)=c;%控制B（蓝色）的显示效果
 %同理，然后去控制G（绿色）,R(红色)的显示
 c=zeros(size(a));
 pos=find((a>=105)&(a<150));
 c(pos)=a(pos);
 b(:,:,2)=c;
 c=zeros(size(a));
 pos=find(a>=150);
 c(pos)=a(pos);
 b(:,:,1)=c;
 figure,imshow(b),title('彩色增强图');
 
 
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彩色增强
 
伪彩色处理：指对不同的灰度级赋予不同的颜色， 从而将灰度图像变为彩色图像。 这种人工赋予的颜色常称为伪彩色。
 常用的伪彩色处理方法有灰度分层法、 灰度变换法和频域滤波法等。
 
灰度分层法
 
设灰度图像f(x, y)的灰度范围为［0, L］， 令l0=0， lm+1=L，用m个灰度阈值l1, l2, …, lm把该灰度范围分割为m+1个小区间，不同的区间映射为不同的彩色ci， 即
 
 经过这种映射后， 一幅灰度图像f(x, y)就被映射为具有m+1种颜色的伪彩色图像g(x, y)
 
 
灰度变换法
 
将原图像像素的灰度值送入具有不同变换特性的红、 绿、 蓝3个变换器进行灰度变换， 再将3个变换结果作为三基色合成为彩色.
 
只要设计好3个变换器， 便可将不同的灰度级变换为不同的彩色。
 
 
 
频域滤波法步骤
 
1.先对灰度图像进行傅立叶变换，再分别送入3个不同的频率滤波器(可为低通、 高通和带通滤波器)（使用3个不同特性的滤波器分离出3个独立分量）；
 2.滤掉不同的频率成分之后作对它们进行逆傅立叶变换，得到三种代表不同频率分量的单色图像；(还可以对其进一步处理， 如直方图均衡化 )；
 3.最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，得到一幅彩色图像。
 
例如， 为了突出图像中高频成分， 欲将其变为红色， 可以将红色通道滤波器设计成高通特性。
 
 
假彩色增强
 
思想：假彩色增强是对一幅自然彩色图像或是同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量，彩色合成使感兴趣的目标呈现与原图像不同的，奇异的颜色。其目的是将一种彩色变成另一种彩色，或把多光谱图像变成彩色图像
 
 
示例
 

 绚烂的星空图片，其实原来基本上都是黑白的
 
真彩色图像增强
 
先将彩色图像从RGB坐标转换成HSI坐标，仅对I分量（亮度）进行增强处理，H和S分量不变，然后再变换回RGB坐标。
 
 
优点
 
1.增强了图像，但不改变颜色；而在RGB模型下的直接增强会导致原图像彩色较大程度改变。
 2.HSI优点：亮度和色度分开，可独立处理。
 
RGB转换到HSI
 
 
HSI转换到RGB
 
 
真彩色图像平滑
 
彩色图像的每个像素都是一个向量，彩色图像平滑实质是向量的平滑。
 
 
真彩色图像锐化
 
彩色图像的每个像素都是一个向量，彩色图像的拉普拉斯算子。
 
 
图像增强实例——同态滤波
 
同态滤波
 
同态滤波是一种建立在式
 
 所给出的图像模型基础上，在频域中同时进行图像对比度增强和压缩图像亮度范围的滤波方法。即是同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。
 
原理
 
将像元灰度值看作由照度和反射率生成。而照度相对变化很小，可以看作是图像的低频成份，反射率则是高频成份。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的。
 
推导过程
 
 
同态滤波的滤波器设计
 
 
同态滤波的实例
 
img=im2double(lena);
lnimg=log(img+0.000001);%取对数
Fimg=fft2(lnimg);%傅里叶变换
P=fftshift(Fimg);%将频域原点移到图像中心；
[M,N]=size(P);
A=2;
B=0.5;
for i=1:M
for j=1:N
D(i,j)=((i-M/2)^2+(j-N/2)^2);
end
end
c=1.05; %锐化参数
D0=max(M,N);
H=(A-B)*(1-exp(c*(-D/(D0^2))))+B;
F=Fimg.*H; F_s =fftshift(F);
f=ifft2(F);
Y=exp(f);
figure,imshow(lena,[0 255]);
figure,imshow(uint8(real(Y)),[0 255]);
figure,imshow(uint8(abs(P)),[]);title('滤波前的频谱图像');
figure,imshow(uint8(abs(F_s)),[]);title('滤波后的频谱图像');
 
1.大米图像的同态滤波结果如图3-22©所示，
 2.通过调节同态滤波器的参数， 可以控制动态范围的压缩程度和细节的增强程度。
 3.同态滤波对于消除非均匀光照的影响更有效， 且可控性强。
 4.由于同态滤波压缩了图像的动态范围， 因而会导致图像的平均亮度下降， 可以利用灰度线性变换增强图像的整体亮度。
 
 
 
一种简单方法就是把灰度直方图的前5%的像素置为0， 后5%的像素置为 255， 直方图的其余部分缩放到0~255之间。
 这样做可以避免因少数亮像 素而导致直方图缩放时使图像变暗， 或者因少数暗像素而导致直方图缩 放时使图像变亮。
 
 
5.由于同态滤波增强了高频成分， 因而也会增强图像中的噪声。 可以在同态滤波之前或滤波之后进行图像平滑来消除噪声。 图3-22(d)是对图3-22(a)先进行3×3中值滤波再进行同态滤波之后的结果， 它比图3-22©稍亮。
 
图3-22(a)是一幅在非均匀光照环境下获取的大米图像， 这样的图像对于图像识别与分析不利， 甚至导致识别错误， 需要先增强图像
 
 
小节
 
学完本讲你应该会并且能
 1）熟悉各种灰度变换函数进行图像增强的特点，以便针对实际具有不同灰度分布的图像，能选择或设计变换函数达到期望增强效果
 2）熟悉直方图修正技术原理和计算方法、步骤
 3）熟悉邻域平均法、梯度法、拉普拉斯法是如何导出空域模板来进行滤波增强的
 4）灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化计算（手工与上机）
 5）各类空域模板运算进行图像增强（手工与上机）