论文影像处理方法，该文是有关影像处理研究生毕业论文范文和影像和处理方法和浅析类毕业论文提纲范文.
摘 要：基于多光谱变换的方法,通过逐一分析、变换比对,快速分析出对影像数据进行处理的较好方法.其中心思想是,通过样本的不同特征值的变换,对比出每种变换方式的所对应敏感特征值,从而更好的对影像进行变换处理.
关键词：多光谱变换；Landsat TM影像数据；波段
一、数据获取与预处理
根据自己感兴趣的区域,设置Landsat TM 数据检索的传感器类型、地理坐标范围和时段.针对选择好的卫星影像,观察其获取时相、云量特征,确认数据可以下载以后,选择RGB 彩色影像显示,进行假彩色合成的波段组合,将影像加载到一个显示窗口中.查询并记录影像文件的基本信息、投影信息,以及各个波段直方图,选择需要查看信息的影像；再点击histograms 即可生成影像的直方图.选择样本点,分析上述不同地物在光谱空间中的分布特征,之后选择图层后点击spatial subset,选择image,选择裁剪范围即可获得子区图像.
二、多光谱变换
（一）主成分变换.以假彩色合成方式加载子区数据；选择协方差系数矩阵（Covariance Matrix）方式计算主成分波段, 在“Select Subset from Eigenvalues” 选择“Yes”; 弹出Select Output PC Bands 窗口,列出了子区图像中的特征值数目和所占百分比；观察1,2,3 分量的特征值；选择PC1,PC2,PC3 合成RGB 显示,色彩非常饱和.打开主成分分析中得到的统计文件,可以得到各个波段的基本统计值,协方差矩阵,相关系数矩阵和特征向量矩阵[1].
（二）去相关拉伸.以假彩色合成的方式（5、4、3 波段和7、4、2 波段) 加载子区影像；选择主菜单Tranorm—Decorrelation Stretch,选择Display#1 的存储位置,单击OK；将拉伸后的影像显示出来,与原影像对比分析.
（三）缨帽变换.以假彩色合成的方式加载子区影像resize_tj；选择要变换的数据resize；在Tasseled Cap TranormParameters 对话框中的Input File Type 中选择Landsate 5ETM,选择保存位置；Landsat 5 ETM 数据缨帽变换生成三个输出波段,包括亮度、绿度、湿度,分别显示出来与原影像对比分析.
（四）色彩变换.以假彩色合成方式加载子区影像resize； 选择主菜单Tranorm—Color Tranorms—RGB toHSV,输出变换后的影像,包括三个部分：色调、饱和度、亮度,以RGB 显示影像,分析光谱特征[2].与此类似,选择RGB to HLS（色度、亮度、饱和度）变换,分析结果.
（五）自然色彩变换.以假彩色合成方式加载子区影像spotxs.img；在Band Math 对话框中的Enter an expression 文本框中将公式添加.弹出Variables to bands Pairings 对话框,将spotxs.img 数据的三个波段替换B1、B2、B3,选择保存路径,命名green,生成绿光波段图像； 先选择spotxs.img 数据的第二波段作为真彩色影像的红光波段,然后选择green 当做绿光波段,最后选择spotxs.img 的第三波段当做蓝光波段,选择保存位置,导出处理的结果true_colour.分别将spotxs.img和true_colour 显示出来,分析结果[3].
三、结果与分析
（一）主成分变换时统计表中显示出前3 个主成份累计百分比达到99.53%,后3 个百分比还不到1%,所包含的影像的特征信息非常少,基本上可以忽略.
（二）去相关拉伸消除了多光谱数据中各个波段间的高度相关性,从而生成一幅亮丽的彩色合成图像,通过对图像进行主成分分析,拉伸对比度,再进行主成分逆变换,将图像恢复到RGB 彩色空间,从而达到图像增强的目的.
（三）Landsat 5 ETM 数据缨帽变换生成三个输出波段,包括亮度、绿度、湿度,分别与原图像对比分析可知Brightness 能够有效反映影像的植被和土壤等亮度区分较大的地物；Greenness 图像中植被较多的地方亮度较高,相反植被少得地方亮度低；Wetness 波段反映的是湿度,因而水体是高亮显示的.
（四）通过自然色彩变换,可以尽最大可能得将自然地物的真实色彩还原.H
参考文献
[1] 章毓晋. 图像工程[M]. 北京: 清华大学出版社,2007.
[2] 金飞. 基于纹理特征的遥感影像面状地物半自动提取技术研究[D]. 解放军信息工程大学, 2009.
[3] 汪权方, 许纪承, 陈媛媛, 等. 遥感影像空间分辨率对居民地信息提取的影响[J]. Resources Science, 2012, 34(1).
（作者单位：解放军61243 部队）
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参考文献：
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