高光谱图像处理ENVI直方图实用教程（二）

                   

   善用直方图，还你美好明天 

         图像操作的刚开始，一般都是对点的操作，对像素的统计，而直方图是一个很好的帮助，它可以让你走进图像的世界，用数学的方法进行学习，从具体到抽象，然后从抽象再到模型，可以认为是不同多的的好工具，初入门你值得拥有。

         对比度增强：灰度阈值、灰度级分割、线性拉伸、非线性拉伸

         图像直方图只是包含辐射信息，没有空间信息。直方图可以被看作离散概率分布，因为在图像子块中某一个亮度值柱条的相对高度（被像素总数归一化）表示在该图像中找到该图像中具有该特定亮度值像素的概率。

直方图对比度的拉伸（一些被映射到同样新亮度值的柱条将被叠加，幅值大小不变），因为遥感图像亮度值低且对比度低，方法有线对比度增强，饱和线性对比度增强、自动对比度增强、对数和指数对比度增强、分段线性对比度修正。

        直方图均衡化，这样柱条具有均匀分布的高度，平均利用了可用的亮度级，从而能在所有的亮度级上较好地展现细节信息。根据变化前后，一定范围内映射的像素数一样，可以通过直方图得到累计直方图，根据对比度均衡化的亮度值映射公式实现均衡化，公式中用的变量函数就是累计直方图，而不是原来得到的直方图。是一个非线性拉伸，图像中亮度根据累计频率而重新分配。

       直方图匹配 将一副直方图与另外一副图像的直方图进行匹配，使得两幅图像的亮度值分布尽可能地相近。例如在两幅相邻图像进行镶嵌时，匹配会让两者的直方图会使连接处的亮度变化最小化。用来匹配参考的直方图是一个可以描述我们所希望的数学函数，经常见到的就是高斯和正态分布函数。匹配是建立在直方图均衡化的基础的，是2个直方图建立映射的关系。

ENVI中的相关操作

   1、ENVI:主菜单——Transform——color transform   
   2、密度分割  打开图像——Gray Scale——选一个波段——Tools——color mapping——Densify slice—— 选择刚才相应的波段————可调整分割密度——applying   
   3、图象拉伸：  打开图像——选择某波段——Enhance——选择拉伸类型——右击图像——Interactive Stretching（查看直方图） 
   4、直方图均衡化：  打开图像——选择波段——Enhance ——Equalization

  ５、图象匹配： 打开两个波段——Enhance——Histogram Matching