ENVI遥感影像处理：正向MNF变换详解

"正向MNF变换-tc itk二次开发" 正向MNF变换是一种在遥感影像处理中常见的预处理技术，主要用于估计和去除噪声，以提高影像的分析精度。MNF（Minimum Noise Fraction）变换是一种多元统计分析方法，通过变换将数据中的噪声成分最小化，同时保留信号信息。 在ENVI（Environment for Visualizing Images）软件中，正向MNF变换有三种主要的噪声统计估计方法： 1. 由数据估计噪声统计：当没有现成的暗色图像（dark Image）时，ENVI会使用“shift difference”方法，通过对相邻像素进行差分并平均，来估算噪声。这种方法假设每个像素包含信号和噪声，而相邻像素的信号相同但噪声不同。选择“Estimate Noise Statistics From Data”选项，然后通过“Shift Diff Subset”按钮选择计算统计信息的空间子集或感兴趣区。用户可以指定一个均匀的区域进行统计，以获取更精确的噪声估计。 2. 运用以前计算的噪声统计：如果之前已经计算过噪声统计，并保存了相应的`.sta`文件，可以直接使用这些统计值进行MNF变换。 3. 使用与数据集相关的“暗色图像”进行噪声统计：暗色图像通常包含纯噪声，可以用来直接估计噪声统计。 执行正向MNF变换的步骤如下： 1. 选择菜单“Transforms > MNF Rotation > Forward MNF”，或者“Spectral > MNF Rotation > Forward MNF”。 2. 在弹出的“Forward MNF Transform Parameters”对话框中，输入输出噪声统计文件的名称。 3. 可以通过“Shift Diff Subset”按钮选择空间子集，或者使用“Spatial Subset”按钮结合标准空间子集构建程序来选取用于统计的区域。 ENVI遥感影像处理软件是美国RSI公司的产品，提供了一整套从数据读取、预处理到信息提取的工具。其MNF变换功能在遥感数据分析中具有重要作用，特别是在处理大型遥感数据集时，可以显著提升数据质量和分析效率。通过ENVI的二次开发，用户还可以根据自己的需求定制功能，例如利用IDL（Interactive Data Language）进行扩展。 《ENVI遥感影像处理实用手册》是为满足中文用户需求而编写的，书中详细介绍了ENVI的各项功能，包括遥感数据处理的各个环节，如数据读取、预处理、大气和几何校正、滤波、分类、变化检测、多光谱和高光谱分析、矢量分析、DEM分析、雷达数据分析以及专题制图等，帮助用户深入理解和熟练掌握ENVI软件的使用。此外，通过与RSI中国授权培训中心的合作，用户还可以获取到更多关于ENVI/IDL二次开发的指导，进一步提升遥感影像处理的专业技能。