圖像濾波增強處理實質上就是運用濾波技術來增強圖像的某些空間頻率特征，以改善地物目標與領域或背景之間的灰度反差。遙感系統成像過程中可能產生的”模糊”作用，常使遙感圖像上某些用戶感興趣的線性形跡、紋理與地物邊界等信息顯示得不夠清晰，不易識別。需要通過采用領域處理方法來分析、比較和調整像元與其周圍相鄰像元間的對比度關系，圖像才能得到增加，也就是說需要采用濾波增加技術處理。
一，空域濾波：使用空域卷積模板進行的圖像處理，模板本身被稱為空域濾波器。
（一）線性濾波器：是線性系統和頻域濾波概念在空域的自然延伸。
它包括：（1）低通濾波器（低頻的通過）：平滑圖像，去除噪音
（2）高通濾波器：邊緣增強，邊緣提取
（3）帶通濾波器：刪除特定頻率
（二）非線性濾波器：使用模板進行結果像素值的計算時，結果值直接取決於像素領域的值，而不使用加權和的計算方式。
它包括：（1）中值濾波：平滑圖像，去除噪音
（2）最大值濾波：尋找最亮點
（3）最小值濾波：尋找最暗點
（三）平滑濾波器的主要用途：降低噪音，對大圖像處理前，刪去無用的細小細節，平滑處理，恢復過分的銳化的圖像，圖像創藝。
幾種簡單的低通濾波器：
（1）均值濾波器：待處理像素點的值，等於其一定大小的領域內全體像素的平均值。
（2）加權平均濾波器：待處理像素點的輸出值，等於其周圍相鄰像素的全體像素的加權平均值。
（3）中值濾波器：用模板區域內象素的中值，作為結果值。消除孤立的亮點（暗點），抑制噪聲，可以比較好地保留邊緣輪廓信息和圖像的細節。
（四）銳化濾波器：增強圖像中景物的邊緣和輪廓，印刷中的細微層次強調，軍事目標識別、定位等。
它包括：
（1）基本高通濾波器：在增強了邊緣的同時，丟失了圖像的層次和背景亮度。能夠增強圖像中的小尺度地物特征。
（2）高增益濾波器：在增強圖像的邊緣和細節的同時，保持了原圖像的低頻成分。即增強了邊緣又保留了層次，但在增強了邊緣的同時也增強了噪音。
（3）微分濾波器：直接使用，與高通類似。有兩種特殊應用：梯度大於25，賦255，否則賦原值，圖象中的邊緣信息被突出，背景保留。大於25，賦最大值255，否則為零，圖像中的邊緣信息被突出，同時圖像也被二值化。
二、頻域濾波：包括：
低通濾波：
又分為：理想低通濾波器（ILPF）
Butterworth低通濾波器（BLPF）
指數抵通濾波器（ELPF）
梯形低通濾波器（TLPF）
高通濾波：
包括：理想高通濾波器（IHPF）
Butterworth高通濾波器（BHPF）
指數高通濾波器（EHPF）
梯形高通濾波器（THPF）
帶通/帶阻濾波器：帶通允許一定頻率范圍內的信號通過而阻止其他頻率范圍內的信號通過。
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圖像處理基本概念——卷積，濾波，平滑
1.圖像卷積（模板）
(1).使用模板處理圖像相關概念：
模板：矩陣方塊，其數學含義是一種卷積運算。
卷積運算：可看作是加權求和的過程，使用到的圖像區域中的每個像素分別於卷積核
(
權矩陣
)
的每個元素對應相 乘，所有乘積之和作為區域中心像素的新值。
卷積核：卷積時使用到的權用
一個矩陣表示，該矩陣
是一個權矩陣。
卷積示例：
3 * 3
的像素區域R
與卷積核G
的卷積運算：
R5(中心像素)=R1G1 + R2G2 + R3G3 + R4G4 + R5G5 + R6G6 + R7G7 + R8G8 + R9G9
(2).
使用模板處理圖像的問題(越界問題)：
邊界問題：當處理
圖像邊界像素時，
卷積核
與圖像使用區域不能匹配，
卷積核的中心
與邊界像素點對應，
卷積運算將出現問題。
處理辦法：
A．
忽略邊界像素，即處理后的圖像將丟掉這些像素。
B．
保留原邊界像素，即copy
邊界像素到處理后的圖像。
(3).
常用模板：
我們來看
一
下
一
維
卷積的概念
.
連續空間的
卷積
定義: f(x)
與
g(x)的
卷積
是 f(t-x)g(x) 在t從負無窮到正無窮的積分值. t-x要在f(x)定義域內,所以看上去很大的積分實際上還是在
一
定范圍的. 實際的過程就是f(x) 先做
一個
Y軸的反轉,然后再沿X軸平移t就是f(t-x),然后再把g(x)拿來,兩者乘積的值再積分.想象
一
下如果g(x)或者f(x)是個單位的階越函數. 那么就是f(t-x)
與
g(x)相交部分的面積.這就是
卷積
了.
把積分符號換成求和就是離散空間的
卷積定義了.那么在
圖像中
卷積卷積地是什么意思呢,就是
圖像就是
圖像f(x),
模板是g(x),然后將模版g(x)在模版中移動,每到
一個位置,就把f(x)
與g(x)的定義域相交的元素
卷積定義上是線性系統分析經常用到的.線性系統就是
一個系統的輸入和輸出的關系是線性關系.就是說整個系統可以分解成N多的無關獨立變化,整個系統就是這些變化的累加. 如 x1->y1, x2->y2; 那么A*x1 + B*x2 -> A*y1 + B*y2 這就是線性系統. 表示
一個線性系統可以用積分的形式
,
就是f(t,x)表示的是A B之類的線性系數.看上去很像卷積呀,對,如果f(t,x) = F(t-x) 不就是了嗎.從f(t,x)變成F(t-x)實際上是說明f(t,x)是個線性移不變,就是說變量的差不變化的時候, 那么函數的值不變化. 實際上說明一個事情就是說線性移不變系統的輸出可以通過輸入和表示系統線性特征的函數卷積得到.
2.圖像濾波
（1）圖像濾波，即在盡量保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，是圖像預處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接響到后續圖像處理和分析的有效性和可靠性。（濾波就是要去除沒用的信息，保留有用的信息，可能是低頻，也可能是高頻）
（2）濾波的目的有兩個:一是抽出對象的特征作為圖像識別的特征模式; 另一個是為適應圖像處理的要求，消除圖像數字化時所混入的噪聲。
對濾波處理的要求有兩條:一是不能損壞圖像的輪廓及邊緣等重要信息;二是使圖像清晰視覺效果好。
（3）圖像的濾波方法： 圖像的濾波方法很多，主要可以分為頻率域法和空間域法兩大類。頻率域法的處理是在圖像的某種變換域內，對圖像的變換系數值進行運算，然后通過逆變換獲得增強圖像。這是一種間接的圖像濾波方法。空間濾波方法是一類直接的濾波方法，它在處理圖像時直接對圖像灰度作運算。
<1>頻率域濾波：是將圖像從空間或時間域轉換到頻率域，再利用變換系數反映某些圖像特征的性質進行圖像濾波的方法。傅立葉變換是一種常用的變換。在傅立葉變換域，頻譜的直流分量正比於圖像的平均亮度，噪聲對應於頻率較高的區域，圖像實體位於頻率較低的區域。圖像在變換具有的這些內在特性可被用於圖像濾波。可以構造一個低通濾波器，使低頻分量順利通過而有效地阻於高頻分量，即可濾除圖像的噪聲，再經過反變換來取得平滑的圖像。
低通的數學表達式如下式所示:
式中F (u, v)一含有噪聲的原圖像的傅立葉變換;
H (u, v)一為傳遞函數，也稱轉移函數（即低通濾波器）;
G (u, v)一為經低通濾波后輸出圖像的傅立葉變換。
H濾波濾去高頻成分，而低頻信息基本無損失地通過。濾波后，經傅立葉變換反變換可得平滑圖像，即
選擇適當的傳遞函數H (u, v)，對頻率域低通濾波關系重大。常用的傳遞函數有梯形函數、指數函數、巴特沃思函數等。
頻域常用的幾種低通濾波器為理想低通濾波器(Ideal circular Iow-passfilter)、巴特沃思(Butterworth)低通濾波器、指數低通濾波器及梯形低通濾波器。這些低通濾波器，都能在圖像內有噪聲干擾成分時起到改善的作用。
<2>常用的平面空間域濾波法有兩類:
一類是擬合圖像的方法，包括n階多項式擬合、離散正交多項式擬合、二次曲面擬合等多種方法;
另一類是平滑圖像的方法，包括領域平均法、中值濾波法、梯度倒數加權法、選擇式掩模法等。
<3>高通濾波：邊緣提取與增強。邊緣區域的灰度變換加大，也就是頻率較高。所以，對於高通濾波，邊緣部分將被保留，非邊緣部分將被過濾；
低通濾波：邊緣平滑，邊緣區域將被平滑過渡。
高斯濾波：高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用於消除高斯噪聲，廣泛應用於圖像處理的減噪過程。通俗的講，高斯濾波就是對整幅圖像進行加權平均的過程，每一個像素點的值，都由本身和鄰域內的其他像素值經過加權平均后得到。高斯平滑濾波器對於抑制服從正態分布的噪聲非常有效。3×3的掩模如下：
×1/16
從結構化掩模中可以看到，處於掩模中心的位置比其他任何像素的權值都大，因此在均值計算中給定的這一像素顯得更為重要。而距離掩模中心較遠的像素就顯得不太重要，這樣做是為了減小平滑處理中的模糊。
3.圖像平滑
圖像平滑 image smoothing： 壓制、弱化或消除圖像中的細節、突變、邊緣和噪聲,就是圖像平滑化。圖像平滑是對圖像作低通濾波,可在空間域或頻率域實現。空間域圖像平滑方法主要用低通卷積濾波、中值濾波等；頻率域圖像平滑常用的低通濾波器有低通梯形濾波器、低通高斯濾波器、低通指數濾波器、巴特沃思低通濾波器等。
關系：
圖像卷積：一種實現手段，不管是濾波還是別的什么，可以說是數學在圖像處理的一種延伸。
圖像濾波：一種圖像處理方法，來實現不同目的。
圖像平滑：實際上就是低通濾波。
