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，全称为主成分分析（Multinomial Normalization Factor, MNF）。这个过程主要用于去除影像中的噪声，提高数据的质量和分析的准确性。在ENVI（Environment for Visualizing Images）软件中，正向MNF变换有三种方法来估计噪声统计： 1. **由数据估计噪声统计值**：当没有现成的“暗色图像”（dark Image）时，ENVI会通过“shift difference”方法来估计噪声。该方法涉及到对相邻像素进行位移差分操作，即将相邻像素分别向右和向上移动一位，然后对结果进行平均，以此得到每个像素的噪声估计值。在均匀的区域进行这种统计，可以得到更准确的噪声估计。 2. **运用以前计算的噪声统计**：如果之前已经对同一数据集或者相似数据集进行了噪声统计，可以使用这些已知的统计信息来执行正向MNF变换，以避免重新计算。 3. **使用“暗色图像”进行噪声统计**：暗色图像通常代表没有信号的区域，例如在卫星图像中，地球的阴影部分可能被视为暗色图像。使用这样的图像可以更准确地估计噪声，因为它不包含信号成分。 在ENVI中执行正向MNF变换的步骤如下： - 选择“Transforms” > “MNF Rotation” > “Forward MNF” > “Estimate Noise Statistics From Data”，或者通过“Spectral”菜单路径找到相同选项。 - 在标准的ENVI文件选择对话框中，选择输入的遥感影像文件和需要分析的子集。 - 在“Forward MNF Transform Parameters”对话框中，指定输出的噪声统计文件名。 - 可以使用“Shift Diff Subset”按钮来选择用于噪声统计的空间子集，这可以是整个文件或特定的ROI（Region of Interest）。 - “Spatial Subset”按钮允许用户通过ENVI的空间子集构建工具选择用于统计的均匀区域。 在遥感影像处理中，MNF变换对于特征提取和分类尤其有用，因为它可以减少数据的冗余并突出表示数据的主要特征。ENVI作为一款强大的遥感影像处理软件，提供了丰富的预处理和分析工具，包括大气校正、几何校正、滤波、分类等，适用于多个领域的应用，如环境监测、资源勘探等。 《ENVI遥感影像处理实用手册》等系列教程详细介绍了ENVI的各类功能，不仅讲解了基本操作，还包含了参数选择和实际操作的指导，为用户提供了深入学习和实践ENVI的宝贵资源。北京星图环宇科技有限公司作为ENVI在中国的独家代理商，提供了全面的技术支持和服务，帮助用户更好地利用ENVI解决空间信息应用问题。