1. 研究目的与意义

遥感是对地观测主要手段，也是获取地表空间数据的主要方法。面对海量的遥感数据，提高信息的提取速度以及尽可能多的提取出有用的地物特征信息是遥感数据处理领域最重要的研究方向。ENVI是商业化的遥感数据分析处理软件系统，其功能强大，包含了一系列优秀的图像处理和信息提取工具，为遥感图像处理工作提供了比传统方法更完善的理论和手段，从而可使我们能够更好地识别及解释遥感影像中包含信息。本课题研究遥感影像增强、特征提取方法，以便快速、准确识别图像类型。

2. 国内外研究现状分析

传统的遥感图像增强方法

传统的遥感图像增强的处理方法主要分为空域图像增强和频域图像增强两大类.空域增强是在指图像平面上直接针对图像的每个像素进行处理,处理后像素的位置不变,如灰度变换、直方图均衡化、图像的空域平滑和锐化处理等.它是图像增强技术的基本组成部分,包括点运算和邻域处理两种.其中,点运算是针对每个像素点进行的,与周围的像素点无关；而邻域处理是在每个像素点的邻域内进行的.频域增强是在图像的某个变换域内,对变换后的系数进行运算,然后再反变换到原来的空域得到增强的图像,如低通滤波技术、高通滤波技术、带通带阻滤波等.它是一种间接处理的方法.比如先对图像进行傅立叶变换,再对图像的频域进行滤波处理,最后将滤波处理后的图像变换值反变换到空间域,从而获得增强后的图像.

常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。利用计算机进行遥感信息的自动提取则必须使用数字图像，由于地物在同一波段、同一地物在不同波段都具有不同的波谱特征，通过对某种地物在各波段的波谱曲线进行分析，根据其特点进行相应的增强处理后，可以在遥感影像上识别并提取同类目标物。早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展为结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取。目前信息提取的方法主要有自动分类（监督分类，非监督分类），纹理分析，图像分割，面向对象的信息提取等。

3. 研究的基本内容与计划

传统的遥感图像增强和信息提取方法是学习和研究遥感图像增强和信息提取的基础,对于改善图像质量和提取图像信息发挥着重要作用.本文着重研究和具体实现了传统的一些遥感图像增强方法,并针对其些方法中存在的问题提出了几种遥感图像增强的改进方法,实验表明本文提出的算法对某些遥感图像的增强取得了较好的增强效果并有利于图像信息的提取.

2.132.19：根据选题，查找资料，下载中英文论文；

2.203.4：完成开题报告及文献综述，翻译相关英文资料；

4. 研究创新点

本文主要注重对图像处理及信息提取基本方法的学习，熟练掌握ENVI软件的各项操作，尤其是空间域和光谱域图像增强处理，以及监督分类提取地物信息的方法，在此基础上运用IDL语言对空间滤波中的某些算法，如中值滤波，拉普拉斯算法编程实现，并且深入比较几种滤波算法的实现效果，并对其进行改进。