第一篇：遙感圖像處理實(shí)驗報告

遙感圖像處理實(shí)驗報告

班級 11資環(huán) 姓名 學(xué)號 實(shí)驗專題 實(shí)驗室 F樓機(jī)房 成績評定 教師簽字

專題一：DEM圖像進(jìn)行彩色制圖··························································2（敘述制圖過程并把自己處理結(jié)果加載到本文檔里）

專題二：TM與SPOT數(shù)據(jù)融合····························································3（敘述該過程并處理結(jié)果加載到本文檔里。注意用兩種方法融合的過程）

專題三：航片的配準(zhǔn)與鑲嵌·····························································4（敘述該過程并處理結(jié)果加載到本文檔）

專題四：切取某研究區(qū)域的操作·························································5（具體要求：衛(wèi)星影象疊加，選擇其中三波段彩色合成，采用ROI切取研究區(qū)）

專題五：地圖制圖的方法·······························································6（主要是快速制圖。并任選一樣例加載制圖后結(jié)果）

專題六：使用ENVI進(jìn)行三維曲面的瀏覽與飛行············································7（敘述該過程并處理結(jié)果加載到本文檔里）

專題七：監(jiān)督分類試驗（任選一種監(jiān)督分類方法，并敘述···································8（其過程將其結(jié)果加載到本檔里）。實(shí)驗專題： 專題一：DEM圖像進(jìn)行彩色制圖

1、加載一幅DEM的灰度圖像，使用系統(tǒng)默認(rèn)的IDL顏色表來調(diào)整屏幕的顏色表。

2、給生成的彩色圖像添加圖名、格網(wǎng)、比例尺、灰度條、等高線及數(shù)值等信息。

3、調(diào)整位置，保存圖像。結(jié)果如下圖 實(shí)驗專題： 專題二：TM與SPOT數(shù)據(jù)融合

1、主圖象窗口選擇Transform > Image Sharpening > HSV，從一個打開的彩色圖像中選擇三個波段進(jìn)行變換。

2、對原DEM圖像進(jìn)行拉伸處理。

3、將HSV圖像重新轉(zhuǎn)換為RGB圖像。分別對應(yīng)H-R,S-G,拉伸圖像-B。

4、加載最終圖像，并保存結(jié)果。結(jié)果如圖所示：

實(shí)驗專題： 專題三：航片的配準(zhǔn)與鑲嵌

1、加載兩幅圖像，其中一幅作為base image，一幅作為warp image。

2、在主菜單Registration里的Select GCP(Ground Control Points)來選擇地面控制點(diǎn)，并調(diào)整誤差。

3、執(zhí)行圖像—地圖配準(zhǔn)。

4、圖像鑲嵌。執(zhí)行Map> Mosaicking > Pixel Based。

5、在Pixel Based Mosaic對話框，選擇Import > Import Files and Edit Properties，調(diào)整羽化、背景等參數(shù)。

6、輸入其他參數(shù)，加載結(jié)果圖并保存。結(jié)果如圖：

實(shí)驗專題： 專題四：切取某研究區(qū)域的操作

1、加載一多波段彩色圖像，在主圖像窗口中，選擇Overlay > Region of Interest。

2、ROI的類型選擇polygon，在image窗口中畫出研究的區(qū)域。

3、通過選擇Basic Tools > Masking > Build Mask，建立掩膜。

4、選擇Basic Tools > Masking > Apply Mask，應(yīng)用掩膜來切取研究區(qū)域。結(jié)果如下：

實(shí)驗專題： 專題五：地圖制圖的方法

1、打開顯示要輸出的圖像。

2、從主圖像顯示窗口中，選擇File>Quickmap>New Quickmap，修改輸出頁的大小、頁的范圍以及地圖的比例。

3、設(shè)置圖名、投影并添加map key等信息，保存圖像。結(jié)果如下：

實(shí)驗專題： 專題六：使用ENVI進(jìn)行三維曲面的瀏覽與飛行

1、在顯示圖像的主圖像窗口中，選擇Tools> 3-D SurfaceView。

2、選擇相應(yīng)的數(shù)字高程模型（DEM）輸入文件及所需要的DEM Resolution（像元數(shù)）復(fù)選框。

3、調(diào)整垂直方向的放大系數(shù)，輸入的值將使得垂直方向真正放大。值越高，放大越多。

4、執(zhí)行User Defined Mode對話框以調(diào)整3D圖像的位置，角度等信息。

5、選取最佳視覺位置保存。

實(shí)驗專題： 專題七：監(jiān)督分類試驗

1、首先選擇感興趣區(qū)域，即ROI。

2、選擇Classification > Supervised > 需要的分類方法，以平行六面體(Parallelepiped)為例。

3、輸入一般的分類參數(shù)（分類參數(shù)對話框中列出的那些），這一對話框包含了一個額外的參數(shù)—標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)，用于ROI平均值周圍。在“Max stdev from Mean”文本框里，鍵入一個數(shù)值。標(biāo)準(zhǔn)差的默認(rèn)值3被自動輸入到這一文本框里。

4、執(zhí)行，并保存結(jié)果。如圖所示

第二篇：圖像處理 實(shí)驗報告

摘要：

圖像處理，用計算機(jī)對圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。基本內(nèi)容 圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識別3個部分。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。

數(shù)字圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。目前，圖像處理演示系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛醫(yī)學(xué)、軍事、科研、商業(yè)等領(lǐng)域。因為數(shù)字圖像處理技術(shù)易于實(shí)現(xiàn)非線性處理，處理程序和處理參數(shù)可變，故是一項通用性強(qiáng)，精度高，處理方法靈活，信息保存、傳送可靠的圖像處理技術(shù)。本圖像處理演示系統(tǒng)以數(shù)字圖像處理理論為基礎(chǔ)，對某些常用功能進(jìn)行界面化設(shè)計，便于初級用戶的操作。設(shè)計要求

可視化界面，采用多幅不同形式圖像驗證系統(tǒng)的正確性；

合理選擇不同形式圖像，反應(yīng)各功能模塊的效果及驗證系統(tǒng)的正確性 對圖像進(jìn)行灰度級映射，對比分析變換前后的直方圖變化；

1.課題目的與要求 目的：

基本功能：彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像

圖像的幾何空間變換：平移，旋轉(zhuǎn)，剪切，縮放 圖像的算術(shù)處理：加、減、乘

圖像的灰度拉伸方法（包含參數(shù)設(shè)置）； 直方圖的統(tǒng)計和繪制；直方圖均衡化和規(guī)定化； 要求：

1、熟悉圖像點(diǎn)運(yùn)算、代數(shù)運(yùn)算、幾何運(yùn)算的基本定 義和常見方法；

2、掌握在MTLAB中對圖像進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算、代數(shù)運(yùn)算、幾何運(yùn)算的方法

3、掌握在MATLAB中進(jìn)行插值的方法

4、運(yùn)用MATLAB語言進(jìn)行圖像的插值縮放和插值旋轉(zhuǎn)等

5、學(xué)會運(yùn)用圖像的灰度拉伸方法

6、學(xué)會運(yùn)用圖像的直方圖設(shè)計和繪制；以及均衡化和規(guī)定化

7、進(jìn)一步熟悉了解MATLAB語言的應(yīng)用，將數(shù)字圖像處理更好的應(yīng)用于實(shí)際

2.課題設(shè)計內(nèi)容描述

1>彩色圖像轉(zhuǎn)化灰度圖像：

大部分圖像都是RGB格式。RGB是指紅，綠，藍(lán)三色。通常是每一色都是256個級。相當(dāng)于過去攝影里提到了8級灰階。

真彩色圖像通常是就是指RGB。通常是三個8位，合起來是24位。不過每一個顏色并不一定是8位。比如有些顯卡可以顯示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。

在一些特殊環(huán)境下需要將真彩色轉(zhuǎn)換成灰度圖像。1單獨(dú)處理每一個顏色分量。

2.處理圖像的“灰度“，有時候又稱為“高度”。邊緣加強(qiáng)，平滑，去噪，加銳度等。

3.當(dāng)用黑白打印機(jī)打印照片時，通常也需要將彩色轉(zhuǎn)成灰白，處理后再打印 4.攝影里，通過黑白照片體現(xiàn)“型體”與“線條”，“光線”。2>圖像的幾何空間變化：

圖像平移是將圖像進(jìn)行上下左右的等比例變化，不改變圖像的特征，只改變位置。

圖像比例縮放是指將給定的圖像在x軸方向按比例縮放fx倍，在y軸按比例縮放fy倍，從而獲得一幅新的圖像。如果fx=fy，即在x軸方向和y軸方向縮放的比率相同，稱這樣的比例縮放為圖像的全比例縮放。如果fx≠fy，圖像的比例縮放會改變原始圖象的像素間的相對位置，產(chǎn)生幾何畸變。

旋轉(zhuǎn)。一般圖像的旋轉(zhuǎn)是以圖像的中心為原點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)一定的角度，也就是將圖像上的所有像素都旋轉(zhuǎn)一個相同的角度。旋轉(zhuǎn)后圖像的的大小一般會改變，即可以把轉(zhuǎn)出顯示區(qū)域的圖像截去，或者擴(kuò)大圖像范圍來顯示所有的圖像。圖像的旋轉(zhuǎn)變換也可以用矩陣變換來表示。3>圖像的算術(shù)處理：

圖像代數(shù)運(yùn)算是指對兩幅或兩幅以上輸入圖像對應(yīng)的像素逐個進(jìn)行和差積商運(yùn)算以產(chǎn)生增強(qiáng)效果的圖像。圖像運(yùn)算是一種比較簡單有效的增強(qiáng)處理手段是圖像處理中常用方法。三種圖像處理代數(shù)運(yùn)算的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下： C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)4>圖像的灰度拉伸方法：

灰度拉伸又叫對比度拉伸，它是最基本的一種灰度變換，使用的是最簡單的分段線性變換函數(shù)，它的主要思想是提高圖像處理時灰度級的動態(tài)范圍?？梢杂羞x擇的拉伸某段灰度區(qū)間以改善輸出圖像。如圖，所示的變換函數(shù)的運(yùn)算結(jié)果是將原圖在a到b之間的灰度拉伸到c到d之間。如果一幅圖像的灰度集中在較暗的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏暗，可以用灰度拉伸功能來拉伸(斜率>1)物體灰度區(qū)間以改善圖像；同樣如果圖像灰度集中在較亮的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏亮，也可以用灰度拉伸功能來壓縮(斜率<1)物體灰度區(qū)間以改善圖像質(zhì)量。

5>直方圖設(shè)計和繪制；以及均衡化和規(guī)定化：

灰度直方圖是將數(shù)字圖像的所有像素，按照灰度值的大小，統(tǒng)計其所出現(xiàn)的頻度。通常，灰度直方圖的橫坐標(biāo)表示灰度值，縱坐標(biāo)為半個像素個數(shù)，也可以采用某一灰度值的像素數(shù)占全圖像素數(shù)的百分比作為縱坐標(biāo)。

直方圖均衡方法的基本原理是：對在圖像中像素個數(shù)多的灰度值（即對畫面起主要作用的灰度值）進(jìn)行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度值（即對畫面不起主要作用的灰度值）進(jìn)行歸并。從而達(dá)到清晰圖像的目的。

3.總體方案設(shè)計

1> GUI圖像處理平臺的總體設(shè)計

圖像處理平臺設(shè)計的目的是能夠?qū)D像處理的各個獨(dú)立算法集成到一個平臺內(nèi)，方便用戶選用多種方法對圖像進(jìn)行處理.平臺基于ＭatlabGUI設(shè)計，實(shí)現(xiàn)圖像處理過程的交互和可視化，并為用戶二次開發(fā)提供平臺接口，提高圖像處理算法的綜合利用效率

2>平臺總體功能設(shè)計 根據(jù)一體化的設(shè)計思想，平臺主要實(shí)現(xiàn)算法集成、交互可視化和提供二次開發(fā)接口等功能.其中算法集成分為已有算法集成和新算法集成.具體功能描述如下：

（1）已有算法集成是對Ｍatlab圖像處理工具

包中提供的算法進(jìn)行集成，可以通過使用函數(shù)名加參數(shù)的方式直接調(diào)用.依據(jù)功能進(jìn)行分類，將同類算法集成到同一菜單項內(nèi)，如將傅里葉變換、小波變換、離散變換等算法歸類到圖像變換中，進(jìn)行集成.（2）新算法集成是指對自主開發(fā)的算法進(jìn)行集成，如改進(jìn)水平集算法[12]、交互式圖割算法[13]、細(xì)胞自動機(jī)分割算法[14]等均為自主開發(fā)的圖像分割算法，同已有算法集成方式類似，集成到平臺中，便于綜合運(yùn)用和算法分析與對比.（3）交互式可視化是指對圖像處理過程及結(jié)果的可視化顯示，并提供用戶交互區(qū).（4）二次開發(fā)接口是指通過調(diào)用集成模板方式，為用戶提供一個將自己算法集成到平臺中的一個接口

3>總體布局設(shè)計

一個高性能的圖像處理平臺應(yīng)該為用戶提供

方便快捷的操作.平臺設(shè)計中通過菜單和按鈕實(shí)現(xiàn)快捷操作，其中菜單項提供平臺的整體功能，快捷按鈕顯示具體的獨(dú)立功能.圖像處理平臺的布局設(shè)計如圖1所示.利用ＭatlabGUI提供的工具包和底層代碼，可以實(shí)現(xiàn)菜單功能區(qū)、快捷按鈕功能區(qū)、DEMO顯示區(qū)、可視化效果顯示區(qū)和用戶交互區(qū)的布局設(shè)計

4.程序?qū)崿F(xiàn)和測試

4.1各個功能模塊的主要實(shí)現(xiàn)程序 基本功能：彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像

I=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemospeppers.png','png');x=rgb2gray(I);figure(1);subplot(121);imshow(I);title('原始圖像');subplot(122);imshow(x);title('灰度圖像');實(shí)驗結(jié)果：

圖像的幾何空間變換：平移，旋轉(zhuǎn)，剪切，縮放

img1=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');img1=rgb2gray(img1);figure,imshow(img1);imwrite(img1,'a1.jpg');%%%%%%平移

se=translate(strel(1),[20 20]);img2=imdilate(img1,se);figure,imshow(img2);imwrite(img2,'a2.jpg');%%%%%%旋轉(zhuǎn) img3=imrotate(img1,90);figure,imshow(img3);imwrite(img3,'a3.jpg');% %%%%%縮放 img4=imresize(img1,2);figure,imshow(img4);imwrite(img4,'a4.jpg');

原始圖像：

平移圖像：

旋轉(zhuǎn)圖像：

縮放圖像：

圖像的算術(shù)處理：加、減、乘

加法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);title('圖像1');subplot(1,3,2);imshow(B);title('圖像2');C=imadd(A,B);subplot(1,3,3);imshow(C);title('相加后的圖像')

減法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(2,3,1);imshow(A);title('圖像1');subplot(2,3,2);imshow(B);title('圖像2');C=imsubtract(A,B);subplot(2,3,3);imshow(C);title('相減后的圖像')

乘法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);title('圖像1');subplot(1,3,2);imshow(B);title('圖像2');C=immultiply(A,B);subplot(1,3,3);imshow(C);title('相乘后的圖像')

圖像的灰度拉伸方法（包含參數(shù)設(shè)置）；

img=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');figure(1);imshow(img);title('原圖');[m,n]=size(img);%測量圖像尺寸參數(shù)

GreyHist=zeros(1,256);%預(yù)創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量 for k=0:255 GreyHist(k+1)=length(find(img==k))/(m*n);%計算每級灰度出現(xiàn)的概率，將其存入GreyHist中相應(yīng)位置

end figure(2);bar(0:255,GreyHist)%繪制直方圖 title('原直方圖')xlabel('灰度值')ylabel('出現(xiàn)概率')%灰度拉伸 imggrey=img;prompt={'請輸入系數(shù)a','請輸入系數(shù)b'};words='請輸入線性拉伸函數(shù):';answer = inputdlg(prompt,words,1,{'0.5','2'});a=str2double(answer(1));b=str2double(answer(2));for i=1:m for j=1:n img(i,j)=a*img(i,j)+b;end end figure(3);imshow(img);title('灰度拉伸');GreyHist=zeros(1,256);%預(yù)創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量 for k=0:255

直方圖的統(tǒng)計和繪制；直方圖均衡化和規(guī)定化；

%一，圖像的預(yù)處理，讀入彩色圖像將其灰度化

img=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');%讀入JPG彩色圖像文件

imshow(img)%顯示出來 title('輸入的彩色JPG圖像')imwrite(rgb2gray(img),'PicSampleGray.jpg');%將彩色圖片灰度化并保存 img=rgb2gray(img);%灰度化后的數(shù)據(jù)存入數(shù)組 %二，繪制直方圖

[m,n]=size(img);%測量圖像尺寸參數(shù)

GP=zeros(1,256);%預(yù)創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(img==k))/(m*n);%計算每級灰度出現(xiàn)的概率，將其存入GP中相應(yīng)位置 end figure,bar(0:255,GP,'g')%繪制直方圖 title('原圖像直方圖')xlabel('灰度值')ylabel('出現(xiàn)概率')%三，直方圖均衡化 S1=zeros(1,256);for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%計算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5);%將Sk歸到相近級的灰度 for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%計算現(xiàn)有每個灰度級出現(xiàn)的概率 end figure,bar(0:255,GPeq,'b')%顯示均衡化后的直方圖 title('均衡化后的直方圖')xlabel('灰度值')ylabel('出現(xiàn)概率')%四，圖像均衡化 PA=img;for i=0:255 PA(find(img==i))=S2(i+1);%將各個像素歸一化后的灰度值賦給這個像素 end figure,imshow(PA)%顯示均衡化后的圖像 title('均衡化后圖像')imwrite(PA,'PicEqual.jpg');

4.3.問題說明和總結(jié)：對在調(diào)試中發(fā)現(xiàn)的問題和解決方法做說明。

圖像處理，是對圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。

進(jìn)行程序調(diào)試的過程中，最重要的是輸入圖像，剛開始是為了找到原始圖像耗費(fèi)了很多時間，一般的條件書上有，但要對其進(jìn)行磨合。程序編寫時，應(yīng)該注意大小寫。應(yīng)該注意最后的輸出部分，保證輸出條件與輸入條件相同。

5．總結(jié)與體會 這次使用MATALB進(jìn)行圖像處理的編寫，是我對MATALB軟件有了更深入的了解，對其的應(yīng)用能力也有了相應(yīng)的提高，更深入的了解到MATALB作為繪圖軟件的方便與快捷。在進(jìn)行程序調(diào)試的過程中，最重要的是輸入圖像，只有找到圖像的原始位置，才能進(jìn)行下面的程序編碼。編碼程序時，應(yīng)該在MATLAB原始文檔的位置先行輸入，輸入時應(yīng)該注意大小寫。程序應(yīng)該盡可能地簡單，只要能達(dá)到目的就行，程序越復(fù)雜，運(yùn)行時的錯誤就越多。以上是我的程序編碼經(jīng)驗與感受。

6．參考文獻(xiàn)

《數(shù)字圖像處理實(shí)驗指導(dǎo)書》 厙向陽 曹穎超 編著 《MATLAB與數(shù)學(xué)實(shí)驗》 艾冬梅 李艷晴 編著 《圖像處理和分析技術(shù)》 章毓晉 編著 《MATLAB實(shí)用教程》 鄭阿奇 編著

第三篇：遙感數(shù)字圖像處理實(shí)驗報告

遙感數(shù)字圖像處理

學(xué)院 理學(xué)院 班級 地信131 學(xué)號 姓名

編寫日期：1

2015.5

??作業(yè)a

1.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4

2.L5118_39_19860531 ProductDescription用記事本打開，讀取頭文件，并填寫相關(guān)信息與相應(yīng)位置即可

3.L5118-39-19960103

4.L7118039_20050815 直接打開以_mtl為后綴的文件，該文件中包含了遙感影像的所有波段 5.LM*** 直接打開波段，然后波段合成即可

6.s5kj297_289_10m

7.WORLDVIEW-052606622010_01

??作業(yè)b

在ENVI中將landsat的4景影像和SPOT-5的1景的影像打開，并聯(lián)動連接查看同一區(qū)域

link displays是根據(jù)象元位置來連接的，geographic link是通過地理坐標(biāo)位置來連接的。

由上圖可知，將遙感影像聯(lián)動時亦可實(shí)現(xiàn)不同影像同一區(qū)域的快速檢索，但是我們也可以看到，由于受到各方面因素的影像并不能特別精確的指在同一地方。

??作業(yè)c

1.WORLDVIEW-2影像保存為jpg和TIF格式的4-3-2波段合成的假彩色圖像?？捎猛瑯拥姆椒▽POT-5影像保存為jpg和tif格式的4-3-2波段合成的假彩色圖像 2.為landsat的5景影像附上波段的波長，并根據(jù)波長用landsat 5的7-4-3波段，保存為jpg和tif格式影像

為波長復(fù)制后，導(dǎo)入影像文件各波段顯示差異前后對比

轉(zhuǎn)換為JPG格式后可以用看圖軟件直接打開

??作業(yè)d

需要對影像進(jìn)行裁剪，裁剪的基本步驟如下：

1.L5118_39_19860531裁剪前后對比

2.L5118-39-19960103裁剪前后對比

3.L7118039_20050815裁剪前后對比

4.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4裁剪前后對比

??

作業(yè)e

將剪裁影像，重采樣成10m，重采樣的操作主要如下

1.L5118_39_19860531重采樣前后對比

2.L5118-39-19960103重采樣前后對比

3.L7118039_20050815重采樣前后對比

4.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4重采樣前后對比

第四篇：遙感圖像處理實(shí)習(xí)總結(jié)

遙 感 實(shí)習(xí)總 結(jié)

專業(yè)：攝影測量與遙感技術(shù)

班級：

姓名：

學(xué)號：

為期兩周的遙感數(shù)字圖像處理結(jié)束了，在老師的精心安排下，我們?nèi)硇牡耐度氲竭@次實(shí)習(xí)中。雖然是滿天的時間，但是由于教室還有其他人占用并不能在那全天使用，所以說是兩周實(shí)習(xí)但是我們能用是時間依然很少，我們要力抓每一分每一秒，熟練操作遙感數(shù)字圖像處理軟件。整個實(shí)習(xí)是以黃河水院為基礎(chǔ)圖形。通過格式變換、幾何校正、圖像剪裁、圖像分類，以及最后的專題地圖制作。

實(shí)習(xí)的過程簡單又復(fù)雜，簡單的是，只要動手，計算機(jī)幾乎自動化的替你操作，復(fù)雜的是，在操作過程中，又有好多選項和注意的事項，有很多參數(shù)的設(shè)置很有講究。所以在練習(xí)中我遇到好多問題，并通過解決這些問題進(jìn)一步加深了對軟件和課本知識的理解。

首先我們進(jìn)行的是數(shù)據(jù)預(yù)處理。我們需要進(jìn)行遙感圖像的幾何校正。由于各種誤差所以遙感圖像存在著幾何變形，因此需要在操作前進(jìn)行幾何校正。流程如下：第一步：顯示圖像文件（打開兩個視窗窗口），第二步：啟動幾何校正模塊，第三步：啟動控制點(diǎn)工具，第四步：地面控制點(diǎn)（GCP）的采集，第五步：采集地面檢查點(diǎn)，第六步：圖象重采樣，第七步：保存幾何校正模式。其中最關(guān)鍵最難的就屬地面控制點(diǎn)的采集，我們使用的是二次多項式，所以得選取六個控制點(diǎn)然后再選出六個檢查點(diǎn)。但是圖像存在著誤差，而我們要把誤差控制在一個像素以內(nèi)，這就更加困難了。在進(jìn)過長時間的摸索和練習(xí)，精度慢慢的就達(dá)到了，但是圖糾正后依舊不是很好，在詢問同學(xué)后發(fā)現(xiàn)原來是點(diǎn)的分布不是很均勻，所以導(dǎo)致了圖的變形。在圖的校正后就得進(jìn)行圖范圍的裁剪得到所需的范圍。裁剪有兩種方法一種是規(guī)則分幅裁剪，一種是不規(guī)則分幅裁剪。規(guī)則分幅裁剪需要知道坐標(biāo)，而不規(guī)則分幅裁剪則只需要在圖上手選出需要裁剪的范圍。而我們沒有坐標(biāo)只能用不規(guī)則分幅裁剪。

第二項就是圖象增強(qiáng)處理，主要包括：空間、輻射、光譜增強(qiáng)處理的主要方法?？臻g增強(qiáng)：包括卷積增強(qiáng)處理，輻射增強(qiáng)：直方圖均衡化處理，光譜增強(qiáng)：主成份變換、纓穗變換、色彩變換。這一項比較簡單，通過指導(dǎo)書和上課的學(xué)習(xí)，這些增強(qiáng)只要知道步驟就能很快完成。

第三項我認(rèn)為也是最關(guān)鍵的一項，遙感圖像的分類，所謂的遙感圖像的分類就是通過人工目譯或計算機(jī)自動分類處理相結(jié)合識別出地物屬性。我們做的分類是非監(jiān)督分類，在進(jìn)行的分類評價時，應(yīng)用分類疊加方法來評價分類結(jié)果、分類精度及定義時應(yīng)注意分類文件在上，而且取消柵格參數(shù)中清楚選示選項，以使兩圖像疊加顯示。非監(jiān)督分類步驟如下：第一步：顯示原圖像與分類圖像，第二步：打開分類圖像屬性并調(diào)整字段顯示順序，第三步：給各個類別賦相應(yīng)的顏色，第四步：不透明度設(shè)置，第五步：確定類別專題意義及其準(zhǔn)確程度，第六步：標(biāo)注類別的名稱和相應(yīng)顏色，第七步：將相同的類進(jìn)行合并，最后分為五大類：建筑物、道路（空閑地）、水系、草地和灌木林。

第四項是制作專題地圖。其操作步驟為：

一、準(zhǔn)備專題制圖數(shù)據(jù)，二、生成專題制圖文件，三、確定專題制圖范圍，四、放置圖面整飭要素。而圖面整飾又包括1.繪制格網(wǎng)線與坐標(biāo)注記，2.繪制地圖比例尺，3.繪制地圖圖例，4.繪制指北針，5.地圖名稱的設(shè)定，6.地圖的保存。其中創(chuàng)建格網(wǎng)中可以設(shè)置格網(wǎng)線的多少和起始值，這一步主要是對制作專題圖的一些整飾，可以使圖美觀易懂。

為期兩周的實(shí)習(xí)結(jié)束了，經(jīng)過這次系統(tǒng)全面的實(shí)習(xí)，讓我更深刻的了解了遙感圖像的操作流程，也掌握了面對常出現(xiàn)問題的解決方法，同時也讓我對課程有了更確切的理解，把理論應(yīng)用于實(shí)際，同時加深了對理論部分的重點(diǎn)理解，還提升了動手能力。

第五篇：圖像處理實(shí)驗報告

實(shí) 實(shí) 驗 報 告

實(shí)驗課程名稱

圖像處理（第二版）

指 指 導(dǎo) 老 師

鄧天明

學(xué) 學(xué)

院

交通運(yùn)輸

年級

2012 級

專業(yè)及班級

交通信息與控制工程二班

學(xué) 學(xué) 生 姓 名

田

飛

學(xué)

號 631205090230

開 開 課 時 間

2014

至

2015

學(xué)年第 2

學(xué)期

總 總 成 績

教師簽名

實(shí)驗名稱 直方圖均衡化 實(shí)驗類型 驗證型 實(shí)驗時間 2015/6/2 實(shí)驗地點(diǎn) 基礎(chǔ)實(shí)驗樓北 501 實(shí)驗?zāi)康模?/p>

1.熟悉圖像數(shù)據(jù)在計算機(jī)中的存儲方式； 2.掌握圖像直方圖均衡化這一基本處理過程。

儀器、設(shè)備名稱：

PC 微機(jī)一臺和 MATLAB 軟件。

實(shí)驗要求及注意事項：

本次實(shí)驗注意事項總結(jié)如下：

1、要學(xué)會利用 Matlab 中的幫助信息，因為很多函數(shù)的調(diào)用方法都是可以在幫助中找到的。在調(diào)用函數(shù)時應(yīng)重點(diǎn)看 Examples 中的方式。

2、在 Matlab 中進(jìn)行重復(fù)操作時，可以用方向上鍵重復(fù)命令，也可以在命令窗口中進(jìn)行復(fù)制粘貼。

3、使用軟件處理圖像時，注意不要使用復(fù)雜圖像，以免處理時間過長且顯示效果不理想。

實(shí)驗內(nèi)容、操作步驟：

實(shí)驗內(nèi)容：

1.讀入圖像數(shù)據(jù)到內(nèi)存中，并顯示讀入的圖像； 2.實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化處理，顯示處理前后圖像的直方圖。

3.顯示并保存處理結(jié)果。

實(shí)驗步驟：

1．打開 Matlab 編程環(huán)境； 2．獲取實(shí)驗用圖像。用’imread’函數(shù)將圖像讀入 Matlab；用’imshow’函數(shù)顯示讀入的圖像。

3．獲取輸入圖像的直方圖：用’imhist’函數(shù)處理圖像。

4．均衡化處理：用’histeq’函數(shù)處理圖像即可。

5．獲取均衡化后的直方圖并顯示圖像：用’imhist’和’imshow’函數(shù)。

6．保存實(shí)驗結(jié)果：用’imwrite’函數(shù)處理。

實(shí)驗結(jié)果分析（含數(shù)據(jù)、圖表整理）：

程序源代碼 ：

A = imread(‘D:TF.gif’, ‘gif’);imshow(A);imhist(A);histeq(A);Imhist(A);Imshow(A);Imwrite(A, ‘D:TF.gif’, ‘GIF’);

處理結(jié)果：

圖 1

灰度圖

圖 2

均衡化圖

圖 3

直方圖

實(shí)驗收獲、心得及建議：

直方圖均衡化是直方圖變換方法中的一種，進(jìn)行圖像增強(qiáng)的方法是以概率論為基礎(chǔ)的。

直方圖均衡化主要用于增強(qiáng)動態(tài)范圍偏小的圖像的反差。這個方法基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對比度德效果。

數(shù)字圖像直方圖均衡化之后直方圖不是絕對平坦的，因為不能將同一個灰度值的各個像素變換到不同灰度級（或說此時僅根據(jù)灰度值區(qū)分不開不同的像素），所以數(shù)字圖像直方圖均衡化的結(jié)果一般只是近似均衡化的直方圖。

在本次實(shí)驗中發(fā)現(xiàn)：直方圖均衡化在增強(qiáng)反差的同時也增強(qiáng)了圖像的可視粒度。

實(shí)驗名稱 頻域平滑濾波 實(shí)驗類型 驗證型 實(shí)驗時間 2015/6/9 實(shí)驗地點(diǎn) 基礎(chǔ)實(shí)驗樓北 501 實(shí)驗?zāi)康模?/p>

1.熟悉圖像數(shù)據(jù)在頻率域的表示； 2.掌握頻域圖像增強(qiáng)的基本步驟。

儀器、設(shè)備名稱：

PC 微機(jī)一臺、MATLAB 軟件、GIF 格式圖片一張。

實(shí)驗要求及注意事項：

在選擇圖片時應(yīng)當(dāng)選擇 TTF 格式或者 GIF 格式的圖片，若不是這種格式則應(yīng)該在畫圖工具中改為上述格式，因為其他格式都打不開。

實(shí)驗內(nèi)容、操作步驟：

實(shí)驗內(nèi)容：

1.綜合利用所學(xué)的數(shù)字圖像基本存儲結(jié)構(gòu)、圖像變換、圖像增強(qiáng)等知識實(shí)現(xiàn)頻率域圖像增強(qiáng)； 2.在頻率域進(jìn)行用半徑值分別為 5，15，30，80 和 230 的理想低通濾波器對圖像進(jìn)行平滑，并觀察濾波效果。

操作步驟：

1．打開 Matlab 編程環(huán)境； 2．獲取實(shí)驗用圖像。用’imread’函數(shù)將圖像讀入 Matlab；用’imshow’函數(shù)顯示讀入的圖像。

3．將圖像’uint8’格式轉(zhuǎn)換為’double’格式，并將各點(diǎn)數(shù)據(jù)乘以-1 的（x+y）次方以便 FFT 變換后的結(jié)果中低頻數(shù)據(jù)處于圖像中央。

4．用’fft2’函數(shù)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二維 FFT 變換，得到頻率域圖像數(shù)據(jù)。

5．計算頻率域圖像的幅值并進(jìn)行對數(shù)變換，利用’imshow’顯示頻率域圖像。

6．在頻率圖像上去除濾波半徑意外的數(shù)據(jù)（置 0）。

7．計算頻率域圖像的幅值并進(jìn)行對數(shù)變換，利用’imshow’顯示頻率域圖像。

8．用’fft2’函數(shù)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二維 FFT 逆變換，并用’real’函數(shù)取其實(shí)部，得到處理過的空間域圖像數(shù)據(jù)。

9．將圖像數(shù)據(jù)各點(diǎn)數(shù)據(jù)乘以-1 的（x+y）次方。

10．用’imshow’函數(shù)顯示處理結(jié)果圖像數(shù)據(jù)，并用’imwrite’函數(shù)保存圖像處理結(jié)果數(shù)據(jù)。

實(shí)驗結(jié)果分析（含數(shù)據(jù)、圖表整理）：

程序源代碼：

function

idlvbo(r)

I=imread(“E: tu bailong1.gif”);

subplot(1,2,1),imshow(I);% 顯示原圖

title(“bailong2 原 圖 ”);

k=double(I);% ‘ uint8 格式轉(zhuǎn)換為‘ double ’

g=fft2(k);% 傅里葉變換

g=fftshift(g);% 實(shí)現(xiàn)低頻數(shù)據(jù)處于圖像中心

figure,imshow(g);

% % 除去濾波半徑以外的數(shù)據(jù)

[M ,N]=size(g);% 計算幅值

m=fix(M/2);

n=fix(N/2);

%m=round(M/2);

%n=round(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i--m)^2+(j--n)^2);

if

d<=r

h=1;

else

h=0;

end

y(i,j)=h*g(i,j);

end

end

y=ifftshift(y);

E1=ifft2(y);

E2=uint8(real(E1));

subplot(1,2,2),imshow(E2);

title(“ 處理后的圖像 ”);

imwrite(E2,“E2.tif”,“tif”);

處理結(jié)果：

原圖

r=5 的結(jié)果圖

r=15 的結(jié)果圖

r=30 的結(jié)果圖

r=80 的結(jié)果圖

r=230 的結(jié)果圖

實(shí)驗收獲、心得及建議：

在頻域空間，圖像的信息表現(xiàn)為不同頻率分量的組合。如果能讓某個范圍內(nèi)的分量或某些頻率的分量受到抑制而讓其他分量不受影響，就可以輸出圖的頻率分布，達(dá)到不同的增強(qiáng)目的。

頻域空間的增強(qiáng)方法有三個步驟：

1、將圖像從圖像空間轉(zhuǎn)換到頻域空間； 2、在頻域空間對圖像進(jìn)行增強(qiáng)； 3、將增強(qiáng)后的圖像再從頻域空間轉(zhuǎn)換到圖像空間； 本次試驗中在 FFT 變換前后，將各點(diǎn)數(shù)乘以-1 的（x+y）次方，是為了將圖像處理后它的中低頻數(shù)據(jù)處于圖像中央位置。

頻率域圖像處理是把圖像看成一種二維信號，對其進(jìn)行基于二維傅里葉變化的信號增強(qiáng)；空間域圖像增強(qiáng)的方法是直接對圖像中的像素進(jìn)行處理的過程。

實(shí)驗名稱 圖像去噪 實(shí)驗類型 驗證型 實(shí)驗時間 2015/6/9 實(shí)驗地點(diǎn) 基礎(chǔ)實(shí)驗樓北 501 實(shí)驗?zāi)康模?/p>

1.熟悉圖像高斯噪聲的特點(diǎn)； 2.掌握利用中值濾波器去除圖像噪聲的方法。

儀器、設(shè)備名稱：

PC 微機(jī)一臺、MATLAB 軟件、GIF 格式圖片一張。

實(shí)驗要求及注意事項：

在選擇圖片時應(yīng)當(dāng)選擇 TTF 格式或者 GIF 格式的圖片，若不是這種格式則應(yīng)該在畫圖工具中改為上述格式，因為其他格式都打不開。

實(shí)驗內(nèi)容、操作步驟：

實(shí)驗內(nèi)容：

編寫代碼實(shí)現(xiàn)中值濾波算法，并觀察增強(qiáng)效果。

操作步驟：

1.打開 Matlab 編程環(huán)境。

2.利用’imread’ 函數(shù)讀入包含噪聲的原始圖像數(shù)據(jù)。

3.利用’imshow’ 顯示所讀入的圖像數(shù)據(jù)。

4.編寫代碼實(shí)現(xiàn)中值濾波算法，并對原始噪聲圖像進(jìn)行濾波處理。

5.利用’imshow’ 顯示處理結(jié)果圖像數(shù)據(jù)。

6.利用’imwrite’函數(shù)保存圖像處理結(jié)果數(shù)據(jù)。

實(shí)驗結(jié)果分析（含數(shù)據(jù)、圖表整理）：

程序源代碼：

I1=imread(“D:tfYUAN.jpg”);

I3=rgb2gray(I1);I2=imnoise(I3,“salt & pepper”,0.02);subplot(1,2,1);

imshow(I2);

title(“jia zao yin”);

L=medfilt2(I2);

subplot(1,2,2);

imshow(L);

title(“ 中值濾波所得圖像”);處理結(jié)果：

去噪聲后的圖像對比

實(shí)驗收獲、心得及建議：

噪聲是常見的退化因素之一，也是圖像恢復(fù)中重點(diǎn)研究的主要內(nèi)容。圖像中的噪聲可定義為圖像中不希望有的部分，或圖像中不需要的部分。

中值濾波算法處理速度快。均值濾波對一個像素，取其周圍的像素均值作為當(dāng)前像素的值；中值濾波對一個像素，取其周圍的像素的中間值作為當(dāng)前像素的值，不需要求出均值，因此中值濾波算法較快。先得到圖像的頻率空間，然后對得到的二維空間數(shù)據(jù)進(jìn)行比較得到最大值和最小值，求這兩個值的平均值得到。它比中值濾波算法慢。

本次實(shí)驗中，通過相關(guān)軟件自帶函數(shù)對圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)圖像噪點(diǎn)的處理。

實(shí)驗名稱 Matlab 在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用

實(shí)驗類型 驗證行 實(shí)驗時間 2015/6/16 實(shí)驗地點(diǎn) 基礎(chǔ)實(shí)驗樓北 501 室 實(shí)驗?zāi)康模?/p>

1．熟悉圖像的四種類型。

2．熟練掌握圖像的讀、寫操作以及顯示方法。

3.熟悉圖像的類型轉(zhuǎn)換以及格式轉(zhuǎn)換。

儀器、設(shè)備名稱：

計算機(jī)、MATLAB 軟件、《圖像處理實(shí)驗指導(dǎo)（電子版）》、MATLAB 相關(guān)書籍 實(shí)驗要求及注意事項：

1、注意在 Matlab 中不同圖像對應(yīng)的格式。在 Matlab 中采用 4 種不同的方式把圖像數(shù)據(jù)矩陣中的元素值（又稱像素值）解釋為對應(yīng)像素的顏色。

2、使用 Matlab 中自帶的函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)不同格式的圖像的格式間的轉(zhuǎn)換。要熟悉相應(yīng)的函數(shù)的使用參數(shù)。

實(shí)驗內(nèi)容、過程記錄：

1．利用 imread()函數(shù)分別讀取四種類型的圖像。

2．讀取一幅 RGB 圖片，并將它轉(zhuǎn)換成其他幾種圖像類型。

3.讀取一幅 TIF 格式的圖像，將它轉(zhuǎn)換成 JPG 文件格式，并嘗試使用不同的壓縮品質(zhì)(使用 help imwrite 查詢其‘quality’參數(shù)的用法)壓縮文件，比較壓縮前后文件的大小和圖像質(zhì)量。

4（選做）.讀取一幅索引圖像，將圖像顯示出來。嘗試修改 MAP 顏色矩陣的值，再將圖像顯示出來，對比觀察圖像顏色的變化。

實(shí)驗分析結(jié)果（含數(shù)據(jù)、圖表整理）：

程序源代碼：

function dutu

I=imread(“C: ABCDEFG-------TF tf tf.jpg”);

subplot(2,2,1),imshow(I);

B title(“RGB 原圖 ”);

A=dither(I,gray);

subplot(2,2,2),imshow(A);

title(“ 索引圖 ”);

imwrite(A ,“suoyin.tif”,“tif”);

B=rgb2gray(I);

subplot(2,2,3),imshow(B);

title(“ 灰度圖 ”);

imwrite(B,“huidu.tif”,“tif”);

C=im2bw(I,0.4);

subplot(2,2,4),imshow(C);

title(“ 二值圖 ”);

imwrite(C,“erzhi.tif”,“tif”);

end

function gaitu

clc

clear

I=imread(“C: ABCDEFG-------TF tff.tif”);

subplot(2,2,1),imshow(I);

title(“ TF1.tif”);

imwrite(I,“TF1.jpg”,“jpg”);

B=imread(“C: ABCDEFG-------TF TF1.jpg”);

subplot(2,2,2),imshow(B);

title(“TF1.jpg”);

imwrite(I,“TF1(25).jpg”,“quality”,25);

C=imread(“C: ABCDEFG-------TF TF1(25).jpg”);

subplo t(2,2,3),imshow(C);

title(“TF1(25).jpg”);

imwrite(I,“TF1(50).jpg”,“quality”,50);

D=imread(“C: ABCDEFG-------TF TF1(50).jpg”);

subplot(2,2,4),imshow(D);

title(“TF1(50).jpg”);

end

1、圖像格式間的轉(zhuǎn)換 結(jié)果見下圖

圖 1 圖像格式轉(zhuǎn)換結(jié)果圖 使用 imread 函數(shù)讀入一張 RGB 圖像，然后使用“dither”、“rgb2gray”、“im2bw”函數(shù)實(shí)現(xiàn) RGB 圖像向索引圖像、灰度圖像、二值圖像的轉(zhuǎn)換。圖像結(jié)果使用“imwrite”函數(shù)進(jìn)行保存。

2.讀取一幅 TIF 格式的圖像，將它轉(zhuǎn)換成 JPG 文件格式

圖 2 tif 格式轉(zhuǎn)換為 jpg 格式結(jié)果 使 用 imwrite 函 數(shù) 使 “tif” 格 式 轉(zhuǎn) 換 為 “jpg” 格 式，然 后 使 用 “ imwrite（I,“TF1(25).jpg”,“quality”,25）”和“imwrite（I,“TF1(50).jpg”,“quality”,50）”使圖像分別以 25 和 50 的質(zhì)量進(jìn)行壓縮保存。

實(shí)驗收獲、心得及建議：

實(shí)驗中主要注意的時使用函數(shù)時，要與函數(shù)要求的格式相對應(yīng)。處理不同類型的圖像，所使用的函數(shù)語句是不一樣的，對于結(jié)果的顯示也會有所不同。有時圖像的改變在顯示時改變的跡象可能不太明顯，這時可以通過查看圖像的格式，具體的屬性參數(shù)直觀的看到改動。

查看文件的格式時可以根據(jù)其文件的后綴名?；蛘卟榭?imread 函數(shù)讀到的矩陣格式。比如 TIFF 格式的文件，其文件包含文件頭、參數(shù)指針表與參數(shù)域、參數(shù)數(shù)據(jù)表和圖像數(shù)據(jù) 4 部分，這樣讀入到 MATLAB 中的矩陣格式就會為格式。