遥感数字图像处理笔记

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• 计算公式： ，其中 A(i, j) 和 B(i, j) 分别是图像A和图像B在像素位置 (i, j) 的灰度值，结果图像 D(i, j) 表示两者的差异。

• 应用场景：常用于变化检测，例如在多时相图像之间检测变化区域，如城市扩张、自然灾害前后地貌的变化等。

• 优点：
• 突出变化：图像减法能够明显显示两幅图像之间的差异区域，适合快速定位发生变化的部分。
• 简单直观：计算过程简单，结果易于理解和解释。

• 缺点：
• 噪声敏感：图像减法对噪声非常敏感，任何微小的噪声差异都会被放大，导致误差增加，进而影响信噪比（SNR）。
• 光照变化影响大：减法无法消除光照、天气等外部因素引起的变化，这些非真实的变化可能会干扰结果。

• 计算公式： ，其中 A(i, j) 和 B(i, j) 是两幅图像在像素位置 (i, j) 的灰度值。

• 应用场景：常用于光照和地形的校正，如植被指数（NDVI）等特征提取，通过比值消除光照或地形变化引起的亮度差异。

• 优点：
• 消除光照和地形效应：比值法通过相除操作可以削弱由于光照、地形等外部因素带来的影响，从而突出图像中目标物体的相对差异。
• 增强目标物体的对比度：能够突出图像中特定目标物体的特征，尤其在多光谱图像中，用于植被、矿物等分类。

• 缺点：
• 零值问题：当除数图像中存在像素值为零的情况时，计算无法进行，可能导致异常值或计算失败。
• 信息压缩：由于输出结果通常在很小的数值范围内（例如 [0, 1] ），进行线性拉伸时可能丢失部分细节信息。
• 处理速度较慢：比减法复杂，计算时间和资源占用较大。