分段线性变换 - 图文

（与原图对比）

结论：将窗口内所有像元按亮度值的大小排列，取中间

值作为中间像元的值，结果去掉原图突出亮点的〃噪声〃使原图图象得到平滑。

（2） 锐化

目的：为突出图像的边缘，线状目标或某些亮度变化大

的部分

1） Roberts(罗伯特梯度)

过

：Filter/convolutions and

Morphology/Convolutions/Roberts/Apply to File/选can.tmr.img/Spectral subset/选择1通道/OK/OK/Memory/OK/Display/New Display/Load Band/输出结果

程

结果：

（与原图对比）

结论：通过罗伯特梯度的锐化，使得原图中的山脉、道

路等边缘处的亮度值较为突出。有利于提取出我们需要的信息。

2） Sobel(索伯尔梯度)

过

：Filter/convolutions and

Morphology/Convolutions/Sobel/Apply to File/选can.tmr.img/Spectral subset/选择1通道/OK/OK/Memory/OK/Display/New Display/Load Band/输出结果

程

结果：

（与原图对比）

结论：通过索伯尔梯度的锐化，使得原图中的山脉、道

路等边缘处的亮度值较为突出，较多的考虑了邻域点的关系，使检测边界更加精确。有利于提取出我们需要的信息。

3） Laplacian(拉普拉斯运算)

过

：Filter/convolutions and

Morphology/Convolutions/Laplacian/Apply to File/选can.tmr.img/Spectral subset/选择1通道/OK/OK/Memory/OK/Display/New Display/Load Band/输

程

出结果。

结果：