遥感图像增强处理：傅立叶逆变换与彩色合成

该资源是一个关于遥感图像增强处理的实验教程，主要涉及傅立叶逆变换和多种图像增强技术，包括彩色合成、对比度变换增强、空间滤波增强以及频率域增强等。 实验二“傅立叶逆变换”是针对遥感图像的一种处理方法，目的是通过傅立叶变换的逆过程恢复图像的原始空间信息。在ERDAS软件中，用户可以通过图标面板的工具条，选择Image Interpreter下的Fourier/Analysis/ Inverse Fourier Transform来进行傅立叶逆变换，指定输入的傅立叶图像和输出图像的名称。 实验三“遥感图像的增强处理”旨在让实验者熟悉各种遥感图像处理技术，以提升图像的可读性和分析能力。实验内容包括： 1. **彩色合成**：基于加色法原理，选取遥感图像的三个波段，分别对应红、绿、蓝三原色，通过叠加形成彩色合成图像。在ERDAS中，通过Layers Stack功能实现图像的配准和合成，并能调整波段赋色方案。 2. **空间域增强**：在图像的二维空间内进行增强，改变图像的灰度分布以提升图像质量。主要包括： - **对比度变换增强**：通过线性或非线性变换改变像元亮度，拉伸或压缩亮度范围，以增强图像的对比度和层次感。线性变换通过调整参数改变亮度范围，非线性变换则可能涉及更复杂的函数，如S形曲线变换，可以更加灵活地控制图像的亮暗部分。 - **空间滤波增强**：利用滤波器消除图像噪声，平滑图像或突出特定特征，例如使用高斯滤波器进行平滑处理，或使用锐化滤波器增强边缘。 3. **频率域增强**：在频域内处理图像，通过傅立叶变换改变图像的频率成分，可以实现图像的增强和降噪。 4. **图像运算**和**主成分变换**：这些是更高级的图像处理技术，包括逻辑运算、算术运算以及统计分析，如主成分分析(PCA)，用于提取图像的主要信息并降低数据维度。 通过这些实验，学习者能够深入了解遥感图像处理的不同方法，并掌握实际操作技能，以优化图像质量和提取有用信息。这对于遥感数据分析、环境监测、地理信息系统(GIS)应用等领域具有重要意义。