ENVI遥感影像处理：形态学滤波实战指南

"使用形态学滤波-tc itk二次开发" 在遥感影像处理中，形态学滤波是一种重要的非线性图像处理技术，主要用于数字图像的几何结构量化。该技术源于数学形态学，通过基本的形态学操作如填充、侵蚀、开放和封闭，可以去除噪声，增强图像边缘，或者分离相邻的物体。在ENVI（The Environment for Visualizing Images）这个遥感影像处理软件中，提供了形态学滤波的功能，便于用户对遥感影像进行高级分析。 形态学滤波的四种基本操作如下： 1. 填充（Fill）：用于填充图像内部的孔洞，使得连通区域变得完整。 2. 侵蚀（Erosion）：通过结构元素的移动，移除图像边界上的像素，有助于消除小的噪声斑点或细化边缘。 3. 开放（Opening）：先进行侵蚀操作，再进行填充，有助于去除小物体和噪声，保持大物体的轮廓。 4. 封闭（Closing）：先进行填充，再进行侵蚀，有助于连接分离的物体或填补物体内部的小孔洞。 在ENVI软件中，用户可以通过`Filter > Convolutions and Morphology`来访问形态学滤波功能。在`Convolutions and Morphology Tool`对话框中，可以选择不同的滤波类型，并调整结构元素（也称为核）的大小。核的大小默认为奇数，可以通过点击“Kernel Size”的增减箭头按钮来改变，不同鼠标按键对应不同的递增步长。核的形状默认为正方形，若需非正方形核，可以在选项中选择`Square Kernel: No`。 此外，用户还可以设置滤波的重复次数（Cycles），以及选择输出图像的格式，如二值（Binary）、灰阶（Gray）或根据核值填充或侵蚀（Value）。滤波器的应用方式可以根据实际需求，参照“卷积滤波和形态学滤波的应用”来选取。 形态学滤波在遥感影像处理中具有广泛的应用，例如，可以用于改善遥感影像的预处理，提高分类的准确性，或者在变化检测中去除不相关的噪声。ENVI提供的强大功能使得用户能够高效地处理各种类型的遥感数据，从而在地质、环境、农业等领域获取更准确的遥感信息。 ENVI软件由美国RSI公司开发，支持多种遥感数据格式，具有直观的用户界面和强大的IDL编程接口，允许用户进行二次开发，定制自己的遥感影像处理流程。在中国，北京星图环宇科技有限公司作为RSI的独家代理商，提供产品销售、技术支持以及增值服务等全方位的服务。 通过结合理论背景、操作步骤和参数选择的详细说明，如《ENVI 遥感影像处理实用手册》这样的中文教程，用户可以更好地掌握ENVI的使用，提升遥感影像分析的能力。这些教程覆盖了从基础的影像读取、预处理到复杂的高光谱数据分析和二次开发等多个方面，旨在帮助用户在遥感应用中找到最适合自己的解决方案。