图像分割
1． 实验目的和要求
利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理。能够根据图像特征，综合适用不同的方法分割出地物对象；掌握图像直方图的应用；掌握彩色图像分割的基本方法；掌握利用波段组合的方法进行图像的分割流程；熟悉数学形态学基本方法的应用。
2． 实验内容
ENVI Bandmath关系运算符基本知识
IDL中的关系运算符包括EQ、NE、GE、GT、LE、LT几个，关系运算符返回的是真“True”（1）或假“False”（0）。
EQ（Equal to）等运算符，如果运算符两边相同则返回真，否则返回假； NE（Not Equal to）不等运算符，如果运算符两边不等则返回真，否则返回假；
GE（Greater than or equal to）大于等于运算符，如果运算符两边左边大于等于右边则返回真，否则返回假；
GT（Greater than）大于运算符，如果运算符两边左边大于右边则返回真，否则返回假；
LE（Less than or equal to）小于等于运算符，如果运算符两边左边小于等于右边则返回真，否则返回假；
LT（Less than）小于运算符，如果运算符两边左边大于右边则返回真，否则返回假；
3.图像处理
3.1文字信息提取
在envi中打开图像JH001.jpg;
1）在显示窗口用灰度分别显示RGB，观察图像的直方图和象元值；确定分割阈值。R45G35B210
2）利用Bandmath进行算术运算，同时满足R lt 45 and G lt 35 and B lt 210的象元才是文字信息，提取文字信息。计算公式为(b3R b2G b1B):255*((b1 lt 210)and (b2 lt 35)and(b3 lt 45));结果保存为文字信息；
3.2去除“娃娃.bmp”中的背景
1）打开图像娃娃.bmp，灰度显示RGB，分别观察娃娃和背景的的象元值，观察可以发现R和G的背景值相似，但娃娃的象元值差别较大，R中较亮；但在
G中娃娃较暗；而R与B相比，虽然娃娃值也存在差异但背景值也存在一定的差异，所以选取R与G的比值来提取娃娃。
2）Bandmath计算float(b1)/float(b2)结果为m1;b1为R 波段，b2为 G波段。 3）灰度显示b1b2-m1;观察象元值和直方图，选取阈值0.98。
图3.1 波段运算后图像的直方图
3）Bandmath计算b1 gt 0.98提取娃娃，结果为m2;其中b1为m1； 4）Bandmath计算b1*b2提取娃娃，b1为原始的娃娃.bmp RGB图像，b2为b10.98-m2 ；得到结果为m3。
3.3 提取“兰花.JPG”中的兰花
1）打开显示图像兰花.JPG；分别用灰度显示RGB可以很明显的发现兰花在B波段的象元值与背景值有很大的差异；
2）灰度显示B波段，观察象元值与直方图，找到兰花的灰度阈值为149；
图3.2 兰花直方图
3)Bandmath计算b1 gt 149;结果为blue;
4)Bandmath计算b1*b2;b1为blue； b2为原始图像的RGB；得到兰花结果
“兰花”.
3.4 处理前后对比
1)文字信息提取
图3.3提取文字信息
2)去除“娃娃.bmp”中的背景
图3.4 去除娃娃图像背景
3）提取“兰花.JPG”中的兰花
图3.5 提取兰花
3.5 图像数学形态学基本操作
ENVI中的数学形态学滤波包括以下类型：膨胀（Dilate）、腐蚀（Erode）、开启（Opening）、闭合（Closing），它们在增强二值图像和灰度图像中各有特点，详见表3.1。
表3.1数学形态学滤波
滤波类型 膨胀（Dilate） 特点 被用来在二值或灰度图像中填充比结构元素（变换核）小的孔。只能用于unsigned byte，unsigned long-integer，和unsigned integer数据类型。 被用来在二值或灰阶图像中消除比结构元素（变换核）小的像元。 开启滤波器可以用于平滑图像边缘、打破狭窄峡部（break narrow isthmuses）、消除孤立像元、锐化图像最大最小值信息。图像的开启滤波被定义为先对图像进行腐蚀滤波，然后再用相同的结构元素（变换核）进行膨胀滤波。先对图像进行腐蚀滤波，然后再进行膨胀滤波可以达到和开启滤波类似的效果。 闭合滤波器可以用于平滑图像边缘、融合窄缝和长而细的海湾、消除图像中的小孔、填充图像边缘的间隙。图像的封闭滤波被定义为先对图像进行填充滤波，然后再用相同的结构元素（变换核）进行侵蚀滤波。先对图像进行膨胀滤波，然后再进行腐蚀滤波可以达到和闭合滤波类似的效果。 腐蚀（Erode） 开启（Opening） 闭合（Closing） 数学形态学滤波的操作过程和卷积滤波基本一样，在Convolutions and Morphology Tool面板中，选择Morphology->对应的滤波。这里对其中两个特有的参数进行说明一下：
Cycles：滤波的重复次数
Style：滤波格式“Binary”（二值的）、“Gray”（灰阶）, 或“Value”。选择“Binary”，则输出的像元呈黑色或白色；选择“Gray”保留梯度；选择“Value”表示允许对所选像元的变换核值进行膨胀或腐蚀。
1）首先打开实验图像“IKN Nj Pan.bmp”，在窗口中显示； 2）在主菜单Filter-Convolutions and Morphology打开Convolutions and Morphology Tool面板；
3）在菜单栏选择Morphology->对应的滤波。
3.5.1腐蚀（Erode）
1）选择Morphology->Erode，进行腐蚀滤波参数设置保持默认Apply To File选择IKN Nj Pan.bmp；
2）在新窗口中打开滤波后的图像，在原窗口右击打开displaylink窗口，链接两个窗口，以方便观察处理前后的差异。
3）对比可以发现处理后的图像板块性更明显，即在灰阶图像中消除了比结构元素（变换核）小的象元。
4）改变变换核的大小，观察处理结果的差异；可以发现变换核越大，斑块性越明显。
图3.6 处理前图像
图3.7“MorphologyErode3”处理后（核大小3*3）
图3.8“MorphologyErode7”处理后（核大小7*7）
3.5.2膨胀（Dilate）
同样的步骤选择Morphology-> Dilate；对比结果可以发现膨胀的处理效果使得图像斑块区域整体，合并小的斑块，即用来在二值或灰度图像中填充比结构元素（变换核）小的孔。只能用于unsigned byte， unsigned long-integer，和 unsigned integer 数据类型。
图3.9“MorphologyDilate3 ”处理后核为3*3
图3.10“MorphologyDilate7 ”处理后核为7*7
3.5.3开启（Opening）
同样的步骤选择Morphology->Opening；
对比处理结果可以发现：开启滤波器可以用于平滑图像边缘、打破狭窄峡部（break narrow isthmuses）、消除孤立像元、锐化图像最大最小值信息。图像的开启滤波被定义为先对图像进行腐蚀滤波，然后再用相同的结构元素（变换核）进行膨胀滤波。先对图像进行腐蚀滤波，然后再进行膨胀滤波可以达到和开启滤波类似的效果。
图3.11 “Morphologyopening3 ”处理后核为3*3
图3.12“Morphologyopening ”处理后核为7*7
3.5.4闭合（Closing）
同样的步骤选择Morphology->closing；
对比处理结果可以发现：闭合滤波器可以用于平滑图像边缘、融合窄缝和长而细的海湾、消除图像中的小孔、填充图像边缘的间隙。图像的封闭滤波被定义为先对图像进行填充滤波，然后再用相同的结构元素（变换核）进行侵蚀滤波。先对图像进行膨胀滤波，然后再进行腐蚀滤波可以达到和闭合滤波类似的效果。
图3.13“Morphologyclosing3”处理后核为3*3
图3.14“Morphologyclosing7”处理后核为7*7