地面站经系统处理得出的原始图像产品都是反映灰度差异的黑白图像。众所周知，人眼识别和区分灰度差异的能力是很有限的，一般只能区分二三十级，而识别和区分色彩的能力却大得多，可达数百种甚至上千种，两者相差甚远。显然，如把黑白图像的灰度差异转变为色彩差异，就可大大提高遥感图像的目视分析解译性能，所以彩色增强成为遥感图像应用处理的又一关键技术，应用十分广泛。
1.密度分割和彩色编码
实施遥感图像彩色增强的途径不少，其中最简单的就是假彩色密度分层，或称假彩色密度分割、彩色编码。此法原理与技术都很简单，就是将一幅灰度范围为0到L的黑白图像f（x，y）的灰度按等间隔或不等间隔分割成是层（参见图5-18），得到k-1个密度分割层面，其密度值为L；＜i=1，2，3，…，k），用Ci（i=1，2，3，…，k）表示赋予每一层的颜色，则
中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取
密度分割的目的是以色彩差异来突出和增强感兴趣的地物目标，所以密度分割的层数和分割点都要根据专业知识和经验，并参照地物波谱来决定。一般通过分析图像直方图峰点和谷点的具体值以及各类地物的亮度值，求出它们的均值和标准差等，从而确定分割层数、分割点和赋色方案。这样就把一幅具有不同灰度等级的影像变成了不同颜色的影像。这种增强处理对于地物具有灰度值均匀递变特性或相邻地物灰度突变的图像显示都十分有效，如水体深浅和混浊度差异，热红外遥感反映热场变化，以及估计环境污染，海上油膜扩散范围，水陆边界，林区迹地等，既方便快速，又有很好效果，只是受到技术条件的限制，目前所能映射的颜色种类还不够多，这是其主要缺憾。
图5-18 假彩色密度分割
2.彩色合成
彩色合成是图像彩色增强应用最为广泛的一种处理技术，随着多光谱遥感和多源数据融合技术的发展，日益显示出其巨大的应用价值。为了较深入地阐明这种处理技术的理论依据，以便读者能举一反三，灵活应用，下面对物理学中有关三原色理论与颜色表示系统等内容，结合遥感图像的处理实践做些说明。早在1666年牛顿就发现一束白光通过玻璃三棱镜后，可以分成红、橙、黄、绿、青、蓝、紫7种颜色。以后物理学的实验研究进一步查明，虽然上述7种色光的任意3种或两种色光混合在一起都可以生成多种多样的色彩，但是只有红、绿、蓝3色以不同的比例才能混合出最多样的色彩，而且红、绿、蓝3色以等比例的混合与7色的等比例混合的效果一样，都产生白光。所以国际照明委员会（CIE）确定红（R）、绿（G）、蓝（B）为三基色或称三原色，并规定红色光波长入R=700nm后来又发现红、绿、蓝三原色两两相混可合成3 种间色光，即R+G=Y（黄色），R+B=M（品色），G+B=C（青色）；还发现R，G，B分别与C，M，Y两两相混合成白光或从白光中分别减去R，G，B则得C，M，Y，故称R-C，G-M，B-Y为互补色。图5-19表示了CIE制定的色度图，其中三角形顶点代表R，G，B三原色，三角形连线上各点所代表的颜色可由三原色中的二色以不同比例混合而得，三角形内各点所代表的颜色则由三色不同比例混合而成。图5-20是另一种更为直观的三基色原理示意图。图5-20 a表示等量红、绿、蓝光相加合成白色光，等量红、绿光合成黄光；等量红、蓝和蓝、绿光则分别合成品、青色光；其他为不同比例混合而成的各种中间色光。此为加色合成法。图5-20b表示减色法的合成原理，如图5-19所示，从白光中分别减去R，G，B得到C，M，Y色，如此等等。这里需指出，色光混合依据加色法，但遥感中所用的彩色摄影、彩色印刷和部分光学合成如染印法等，并不遵循上述加色法，而是依据减色法原理合成多种颜色，这二者不要混淆。m，绿色光波长入c=546.1nm，蓝色光波长入B=5.8nm。
图5-19 CIE制定的色度图
图5-20 三基色原理示意图
明白了三原色或三原色中的二色混合可产生其他多种色彩的原理，就不难理解，如果对具有不同灰度的3张或两张黑白图像分别赋予红、绿、蓝3色或其中的两色，然后叠加在一起，必产生一幅彩色图像，尤其是3色合成的图像，可把原来3张多光谱黑白图像的灰度差异充分转变为多种多样的彩色影像，使人们用肉眼就能直观地识别出更多地物目标的信息。现举全球应用得最广泛的Landsat TM图像为例，该图像共有7个波段数据，其中第1，2，3和4波段分别响应蓝、绿、红和近红外波段的辐射能量。前面已阐明各种地物的波谱特性，尤其是绿色植物有极其鲜明且相当稳定的波谱反射曲线，如果对TM的第1，2，3 波段图像分别赋蓝、绿、红色进行合成处理，那么合成的彩色图像上，植物及其他绿色目标必显示为绿色，如图5-21所示，因为第2波段探测器仅响应绿色，形成的影像灰度值将最高。同理，红色地物目标主要反射红色光，TM第3波段影像的灰度值将最高，合成后必显示为红色，如此等等，这称为天然色合成。如果换一种合成方案，以TM2，3，4波段分别赋B，G，R色进行合成处理，在合成的图像上植物将显示为红色，因为4波段探测器的波谱响应范围正处于植物陡坡效应区，其影像灰度值必最高，这称为假彩色合成或常规彩红外合成，与彩红外感光材料的色彩显示一致。如果调整一下赋色方案，例如TM 2，3，4波段分别赋B，R，G色，则合成的彩色图像上植物显示为绿色，有类似天然色的色彩显示效果，可称之为模拟近天然色合成。同理，可以任意选择3个不同波段，具有不同灰度特征的图像数据分别赋R，G，B三原色进行合成，可获得各种各样的彩色图像。其色彩显示规律取决于三基色刺激值，而三基色刺激值又受控于3个波段图像的灰度。图5-22展示了早期彩色显像管三原色合成过程，图中彩色查找表LUT用来控制各通道灰度反差，进行合成的3个图像数据存储在3个刷新存储器中，它们分别调制红色、绿色和蓝色电子枪，最后在屏幕上显示出彩色图像，也就是说，3幅原来存在灰度差异的黑白图像，逐点映射到由显示三刺激值所确定的彩色空间里，这种显示的三刺激值是原图像象元灰度值的线性或非线性函数，其映射关系可以表示为：
RD=OR｛f1，f2，…｝
GD=OG｛f1，f2，…｝
BD=OB｛f1，f2，…｝ （5-37）
式中OR｛f1，f2，…｝，OG｛f，f，…｝ 和OB｛f1，f2，…｝ 是通用的函数算子；RD，Gd，BD。表示显示的红、绿、蓝三刺激值f1，f2，…表示原始图像数据。
图5-21 多光谱遥感图像彩色合成原理示意图
例如TM4，3，2做假彩色合成映射可以写成：
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图5-22 RGB彩色CRT图像显示略图
这一线性映射把TM图像每一象元的第4波段灰度值映射成红色电子枪输出值，第3和第2波段的灰度值，则分别映射为绿色和蓝色输出值，于是植被显示成红色。
在遥感图像应用处理中，彩色合成不必考虑彩色保真度，这既没有必要，也很难精确地做到。因为彩色合成的根本目的，在于把多张黑白图像反映地物目标波谱特性的灰度差异，转化为合成图像的彩色差异，从而大大提高遥感图像目视分析解译的效果。
参与合成的各分量图像，可以是多光谱遥感的不同波段图像，或其中某些波段图像的加、减、乘、除组合，或经变换处理如K-L或K-T变换后的新变量，也可以是显示动态变化的不同时相的图像，还可以是不同遥感器获得的数据，甚至是不同性质来源的数据经过融合处理获得的新数据组，然后以彩色显示其融合结果。
为了获得最佳的合成效果，优化参与合成的分量图像组合及赋色方案非常重要，这是获得优质合成图像的前提。关于组合问题，一方面通过计算各种组合嫡值反映的信息量大小，同时分析各分量识别区分主要地物类别能力高低来确定，此外对分量图像进行恰到好处的拉伸也有重大作用，它可使合成图像取得较好的彩色平衡与彩色范围，更符合人眼色觉心理特征。有时为了获得某些特殊的合成效果，还可对某些分量图像做高通滤波，使影像边缘得到一定增强。总之需根据应用目的、地区特点、分量图像本身的特性等要素并结合实践经验进行综合考虑，来确定遥感图像彩色合成实施方案与具体措施。
3.IHS变换
物理学上表示颜色体系的表色系统主要有两类，一类是根据实验把颜色作为生理物理量而定量处理的混色系统，简称RGB系统或RGB空间，另一类是使用记号、色谱等定性处理人所感知的颜色的表色系统，简称IHS系统，著名的孟塞尔表色系统就属此类。
当需要定量处理色彩时，RGB混色系统很方便，但如要对某地物目标的彩色特性进行描述，直接使用红、绿、蓝分量就很难实施，因为人眼不能直接测定R，G，B三色的比例，只能通过感知颜色的亮度、色调和饱和度来区分地物，所以IHS系统更容易理解。同样，在彩色显示上为了得到所期望的视觉结果，采用强度（I）、色调（H）操作比采用红、绿、蓝比例操作更容易实现。因为通常用彩色显示器显示的色彩由RGB信号的亮度所确定，而RGB表色系统不是线性的，所以通过这种操作来调整显示色的色调等就很困难。在这种情况下应先把RGB分量先变换成强度、色调、饱和度（即IHS）分量，这样在彩色增强时才容易更好地控制。图5-23展示了这种变换处理过程，经变换处理，调整好亮度与饱和度后，再反变换回RGB系统，进行彩色合成显示，使图像彩色增强获得更佳的效果。把这种RGB空间和IHS空间之间的关系模型化并进行相互变换的处理过程称IHS变换。
图5-23 IHS变换与反变换示意图
图5-24 色度坐标系IHS变换示意图
表5-1 IHS变换公式
在RGB空间中，I，H和S三个参数的定义不同，可以获得不同的IHS变换模型。较简单常用的变换模型是色度坐标系模型（参见图5-24）。根据这个模型可以推导出在不同条件下IHS正反变换的计算公式。表5-1列出了这些公式，供读者查阅。
