图像分割

• 实验目的

利用光谱特征进行图像分割和分割后处理。

• 实验内容

1. 利用直方图进行彩色图像的分割。
2. 提取彩色图像中指定颜色的对象。
3. 去除彩色图片的背景噪声。
4. 提取TM遥感图像中的水体信息。
5. 提取线性地物信息。
6. 图像形态学基本方法。
7. 区域标识和栅格矢量化。

• 实验过程

1. 利用直方图进行彩色图像分割

打开“地物与直方图DSCF0153.jpg”，打开直方图，进行以下设置，结果如图：

使用下面的表达式分割天空，结果如图：

(bl gt 150) (b2gt 160)  (b3gt 150)

使用下面的表达式合成图像，并进行以下设置，结果如图：
b4*(1-(bl gt 150) *(b2 gt 160) * (b3gt 150))

问题1：

因为天空的像素值比较高，去除天空后，图像的波段范围变短，进行相同拉伸显示的时候，原来像素较低的得到的拉伸程度更大，所以较为黑暗的地表显示得到了增强。

1. 彩色图像的分割

1. 提取图像中的兰花

打开“兰花,jpg”，如图所示：

进行以下波段运算，结果如图：

问题2：
使用（b1 gt b2）*（b1 gt b3）*b1增加对白色区域像素值的提取，先在直方图中确定中间白色区域的大致范围，然后用把波段运算将其提取出来。结果如图：

1. 去除背景噪声，提取图像中的娃娃

打开“娃娃.bmp”，并选择波段作为直方图数据拉伸，结果如图：

问题3：
1.RGB三通道的直方图中，处在高像素值区域的像素较多，也就说，图像中亮度较高的区域比较多。

2.图像颜色深度发生了变化

3.像素值较低的区域颜色偏蓝色

4.①使用float（b1）/float（b2）对通道R和G进行运算，产生图像m1；

②对于m1图像，使用b1 gt 0.98进行运算，产生图像m2；

③使用原始图像的r g b 作为b1，使用m2作为b2，进行运算b1*b2，产生新的图像m3，按照RGB成显示。

④运算（1-b1）*255，其中，b1为m2，结果图像为m4。

⑤运算b1+b2，其中，b1为m3中的R通道；b2为m4，结果图像为m5。⑥进行RGB合成:(m5，m3_G，m3_B)。

使用float(b1)/float(b2)对通道R和G进行运算,产生图像ml，如图所示：

对于ml图像,使用bl gt 0.98进行运算,产生图像m2，如图所示：

使用原始图像的rgb作为b1，用m2作为b2,进行运算b1*b2,产生新的图像m3，RGB成显示，如图所示：

运算(1-b1)*255,其中,b1为m2,结果图像为m4，如图所示：

运算bl+b2,其中,b1为m3中的R通道;b2为m4,结果图像为m5，如图所示：

进行RGB合成:(m5,m3_G,m3_B)，如图所示：

问题4：

图像的背景颜色发生了变化。去除背景，提取主要信息

打开“JH0001.JPG”，并查看噪声和直方图：

使用下列表达式去除噪声，结果如图：

255*(1-((b3 lt 200)and (b2 lt 100) and (b1 lt 100)))

问题5：
图像主要信息是字体，字体是黑色的，所以三个波段的有效信息的亮度值都应该在亮度值较低的区域，所以亮度值较高的区域都是噪声，在直方图中，可以看出，亮度值较高的区域都是噪音。

1. 提取TM图像中的水土信息

1. 查看图像的直方图

打开“AA”,使用（4，3，2）进行RGB合成显示，并以Scroll窗口作为数据源，查看三个通道的直方图，如图所示：

1. 查看光谱剖面信息

Tools > Profiles > Z Profile,在Image窗口移动矩形框，查看光谱剖面曲线的变化，如图所示：

1. 查看指定路线上的光谱值变化

Tools > Profiles > Artitrary Profile(Transect)…，在Image窗口的图像中,点击鼠标左键,拖曳一条直线过长江,点击鼠标左键,点击右键两次。

在图像窗口中绘制矢量线也使用相同的操作。系统自动弹出空间剖面窗口(Spatial Profile),显示剖面上的波段值随位置的变化。

Edit > Data Parameters，在空间剖面窗口进行以下设置，结果如图：

1. 查看不同像素位置光谱值的变化

在空间剖面窗口移动鼠标,观察Image窗口和Zoom窗口中光标位置的变化观察光谱剖面中对应位置的光谱变化，如图所示：

问题6：

水体和非水体在波段4差异最大。

1. 显示图像和直方图

灰阶显示5波段的图像，并查看直方图：

1. 确定直方图分级点的像素值

在直方图窗口移动鼠标,查看显示的DN值,确定谷底的灰度级，如图：

1. 设置拉伸范围

保持最小值0变,改变最大值为25，结果如图：

1. 查看(5,3,2)合成图像中水体与非水体光谱的差异

使用(5,3,2)合成显示,窗口为#1，如图所示：

重复上面的操作,查看长江与周围的光谱差异，如图所示：

1. 比较不同地物的像素差异

在Spatial Profile Tool > Off,在#1的Image窗口Tools > Spectral Pixel Editor，如图所示：

1. 提取当前位置的像素值

在Image窗口中,移动光标位置到长江中,然后在Spectral Pixel Editor > Edit > Extract 8pixel average，顺序移动光标到玄武湖、秦淮河、紫金山上的林地,城区中的建筑提取位置周围8个像素的均值,共5条曲线，编辑数据参数，前三条曲线使用蓝色显示,厚度为2;后两条曲线使用红色显示,厚度为1，如图所示:

1. 提取水体

进行图像的波段运算:b2-b5，并查看直方图：

分别设置拉伸的最大的灰度为40,25,10,应用拉伸,比较不同的拉伸结果：

使用float(b2)-float(b5)产生新的图像,然后2%拉伸,使用band作为直方图的数据源,对比b2-b5的显示效果和直方图，如图所示：

1. 密度分割

将运算产生的图像按照如下的阈值分为4级，如图所示：

1. 增强显示

使用(5,5,b5-b2)进行假彩色合成并显示，如图：

1. 提取线性地物信息

利用拉普拉斯算子从高分辨率图像IKONOS中提取线性地物信息并显示图像,查看图像的直方图，如图所示：

问题7：

1.每隔一段亮度值，都会出现一段较陡峰值变化，总体呈现正态分布，最小值，最大值较为突出，图像对比度差。

2.不能

使用拉普拉斯进行锐化,进行如下操作,并对比锐化后的结果。

其中,低通滤波使用高斯低通滤波方法,拉普拉斯锐化的是高斯低通后的数据。

锐化结果=原始数据+拉普拉斯梯度数据。

问题8：
图像滤波能降低图像信噪比

利用最后的结果图像，从直方图中选择250作为阈值,构造表达式:bl ge 250

进行图像分割，如图所示：

问题9：

1.会影响

2.提取出原图像亮度值较低的地物

1. 图像数学形态学处理

1. 二值图像的形态学处理

打开“IKN Nj Pan seg”，主菜单滤波 > 卷积和形态学方法 > Morphology，使用3x3窗口，进行一轮操作：腐蚀-膨胀-开运算-闭运算，如图所示：

改变轮次为2，重复上述操作。

问题10：

进行两轮次：腐蚀-膨胀-开运算-闭运算

1. 灰度值数据的形态学处理

打开“IKN Nj Pan.bmp”，在#1窗口显示。对该图像使用快速应用方式进行形态学处理:轮次,1;数据,灰阶。处理结果显示在#2窗口中。连接#1和#2窗口,对比不同操作的效果。

1. 彩色图像的形态学处理

打开“cat Original Image.jpg”，照(R,G,B)彩色显示图像,窗口为#1，如图所示：

进行图像形态学处理:腐蚀。

参数设置:轮次,1;数据,值;模板,默认。

“应用到文件”(ApplyTo  File…),选择打开的猫图像。彩色显示处理后的图像,窗口为#2，连接两个窗口，如图所示：

进行波段运算:b1-b2，显示运算结果,窗口为#3，连接三个窗口。

问题11:

1.可以达到锐化的效果

2.腐蚀的结果更模糊；腐蚀效果更强，图像更模糊。

对原图像进行膨胀,其余参数同图像腐蚀。显示膨胀后的图像,窗口为#5，如图所示：

膨胀后的图像突出了猫眼部分：

计算:250-float(b1)，对比原始图像,如图所示：

计算:bl+b2，计算结果作为下面表达式中的b2，如图所示：

计算:bl* (b2ge1),b1为原始图像，显示处理后的图像,窗口为#6，连接窗口#1~#6的6个窗口,分析比较不同处理产生的差异。

问题12:

将原始图像先膨胀，图像为b1，然后腐蚀，图像为b2，然后膨胀减去腐蚀（b1-b2），然后观察直方图，用（b1 gt 200）*（b2 gt 200）（b3 gt 200）提取通道，然后1-b1，最后用b1*（b2 ge 1）得到结果。

1. 基于密度分割结果的形态学处理

对AA图像的5波段进行密度分割,使用默认参数,并查看分割结果。

进行波段运算:(b5lt 28)*(b5 gt 2),结果保存在内存中,如图所示：

对结果分别进行3×3窗口的二值图像的开运算和闭运算,并对比处理结果的差异，如图所示：

1. 区域标识

打开图像AA,使用如下表达式提取水体:b5/b2 eq 0，到水体图像AA_water, 在#1窗口显示，如图所示：

对提取的水体图像进行数学形态学的腐蚀处理,在#2窗口显示，如图所示：

对上述数学形态学处理后的图像 AA_water 进行，在密度分割对话框中，将数值分布输出为类别图像,结果输出到内存中，结果如图：

Classification > Post Classification > Segmentation Image,使用默认的参数，如图所示：

显示分割标识后的图像(窗口#3)，双击#3中的图像,显示光标位置对话框。将光标移动到长江上,查看其像素值,假设该值为3，如图所示：

利用波段运算“b1eq3”,从分割后的图像中提取该值对应的区,并在#4窗口显示，如图所示：

1. 栅格矢量化

将图像AA_water 的分割结果进行矢量化并保存为Shape文件。

1. 栅格矢量化

Vector > Raster to Vector，选择AA_water 图像形态学处理的结果作为输入,对DN=1的结果进行矢量化,结果保存在AA_water vec 中,如图所示：

确定后,系统产生矢量文件,并弹出如图所示对话窗：

1. 矢量层另存为Shape文件

File > Expor Layers to Shapefile…,结果保存到AA water vecs.shp中，如图所示：

对于最后的矢量文件,在ArcGIS 或MapInfo中打开查看，如图所示：