遥感图像的多光谱增强实验报告

→Principial Comp →Pincipal Components对话框，（图1.1.1）。选择影像，忽略0值，期望输出主成分数量：7并勾选输出特征值和特征向量。

图1.1.1 主成份变换对话框

选择保存路径，保存主成份变换之后的影像、后缀名为.mtx的特征向量和后缀名为.tbl的特征值。

图1.1.2 主成份变换前影像

图1.1.2 主成份变换后影像

②查看七个单波段主成份变换后的影像。

图1.2.1 第一波段影像图1.2.2 第二波段影像图1.2.3 第三波段影像

图1.2.4 第四波段影像图1.2.5 第五波段影像图1.2.6 第六波段影像

图1.2.7 第七波段影像

2.①ERDAS 图标面板菜单条：Tools→Edit Txt Files，分别打开特征向量和特征值文件。

图1.2.1 主成份特征向量

图1.2.2 主成份特征值

②把特征值复制到ECXEL表格中计算百分比，可以看到第一主分量标准差分布最广，集中信息量最多，第二分量次之。

特征值百分比

868.4795153 80.94410239

149.9110022 13.9720181

40.51377151 3.775968013

5.7131775 0.53248006

4.347115382 0.405160221

3.125243136 0.291279179

0.847535218 0.07899205

合计：1072.93736 100

3.主成份逆变换

①进入ERDAS 图标面板菜单条：Image Interpreter→Spectral Enhancement →Principial Comp →Inverse Pincipal Components。

图2.3.1 主成份逆变换参数设置对话框

②即可得到原影像。

二、缨帽变换

①ERDAS 图标面板菜单条：Image Interpreter→Spectral Enhancement →Tasseled Cap →对话框（图2.1.1）

图2.1.1 缨帽变换对话框

②结果如图2.1.2

图2.1.2 缨帽变换结果影像

③查看单波段的前面三个波段，观察亮度、绿度和湿度的体现。

图2.3.1 TM影像第一波段（亮度）

图2.3.2 TM影像第二波段（绿度）

图2.3.3 TM影像第三波段（绿度）

三、IHS变换、RGB变换

①进入ERDAS 图标面板工具条Image Interpreter→Spectral Enhancement

→RGB to IHS→对话框，忽略零值。

图3.1.1 RGB to HIS 转换对话框

图3.1.2 RGB to HIS 转换结果

②进入ERDAS 图标面板工具条Image Interpreter→Spectral Enhancement →IHS to RGB→对话框，选择RGB to HIS 转换结果影像作为要转换的影像，忽略零值，实现逆变换。

遥感实验报告

重庆交通大学学生实验报告实验课程名称遥感原理与应用开课实验室测量与空间信息处理实验室学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期

目录实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)

实验一ENVI 视窗的基本操作一、实验目的初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。二、实验内容视窗功能介绍；文件菜单操作；显示数据；裁剪数据；合并波段三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件，看见的只有菜单栏，如图所示： 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能，比如:我们如果需要打开遥感文件，则可以选择File下的打开功能open image file，打开遥感图像如下图：

裁剪数据打开basic tools的resize data功能，如果需要对图像进行一系列处理，可以利用Transform，Classification等功能进行操作，在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作，到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下，比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入，看看两幅图的区别以及各自的优缺点。四、实验结果分析在这次的实验中，我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能，发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正，直方图均衡，监督分类，非监督分类等一系列操作，为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。

遥感图像处理实验

哈尔滨工业大学遥感图像处理及遥感系统仿真实验报告项目名称：《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》姓名：蒋国韬学号：24 院系：电子与信息工程学院专业：遥感科学与技术指导教师：胡悦时间：2017年7月

实验一：遥感数字图像的增强一、实验目的：利用一幅城市多光谱遥感图像，分析其直方图，并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。二、实验过程： 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像（7波段，512x512图像）的可见1，2，3波段（分别对应R，G，B层）； 2.显示真彩色图像； 3.通过研究直方图（imhist），分析直接显示的真彩色图像效果差的原因；

4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强（imadjust,stretchlim）； 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图；

6.利用Decorrelation去相关拉伸方法（decorrstretch）对图像进行增强；

7.显示两种图像增强方法的结果图像。

三、实验分析：（1）高光谱影像由于含有近百个波段，用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作，利用matlab函数库中的multibandred函数，可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点，7位波段数，bil为图像数组的保存格式，uint8=>uint8为转换到matlab 的格式，[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。（2）直接观察真彩复合图像发现，图像的对比度非常低，色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图，可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内，这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外，根据三种颜色的三维散点图，如下

数字图像处理实验报告(空间域图像增强)

实验报告实验名称空间域图像增强课程名称数字图像处理姓名成绩班级学号日期地点

1.实验目的（1）了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）；（2）通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；（3）使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。 2.实验环境（软件、硬件及条件） Windws7 MATLAB 6.x or above 3.实验方法对如图4.1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img和cell_128.img 进行如下处理：（1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。 ①不加门限； ②加门限T=(1/2)*avg(f(m,n)), 其中avg（f(m,n)=(1/N^2)*f(i,j)）本次实验中的第一题，是对图像进行直方图统计和均衡化，在Matlab中有imhist()函数和histeq()函数直接调即可获得相应结果，代码如下： close all; clear all; fid=fopen('cell_128.img','r'); image1=fread(fid,[128,128],'uint8'); image1=uint8(image1); fclose(fid); subplot(2,2,1); %显示原图像 imshow(image1,[]); title('原图像'); subplot(2,2,2); %统计图像直方图 imhist(image1); title('原图像直方图');

ENVI遥感图像配准实验报告

ENVI遥感图像配准一、实验目的： 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动手操作能力，提高综合分析问题的能力。二、实验原理（1）最邻近法最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。

双线性插方法是使用临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起一些问题。示意图：由梯形计算公式：故同理最终得：

三次卷积插法是一种精度较高的方法，通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，方法与双线性插相似，先在Y 方向插四次（或X 方向），再在X 方向（或Y 方向）插四次，最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量大，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。作为对双线性插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为：我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：

骨骼图像增强实验报告

骨骼图像增强实验报告 ——数字图像处理第一次作业实验总体思路：原图像是人体骨骼核扫描图像，我们的目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节来增强图像。由于图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容，所以很难对其进行增强。对此我们采取的策略是，首先用拉普拉斯法突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边。平滑过的梯度图像将用于掩蔽拉普拉斯图像。最后，我们将试图试用灰度变换来增强图像的灰度动态范围。实验处理具体步骤：（图像可拉伸放大） 1、此为图2，。 2、此为图3，。（而这个时候看到图2的噪声水平，将图1和图2相加之后也必然会有很多的噪声。拉普拉斯操作作为一种二阶微分算子，能很好的增强细节，但也产生更多的噪声。而降低噪声的一种方法就是使用中值滤波器，但属于非线性滤波器的中值滤波器有可能改变图像的性质，所以不可取。所以采取另一种方法，使用原图像梯度操作的平

滑形式所形成的一个模板。） 3、此为图4，。 (梯度变换在灰度斜坡或台阶的平均相应要比拉普拉斯操作的更强烈，而对噪声和小细节的响应要比拉普拉斯操作的相应弱，而且可以通过均值滤波器对其进行平滑处理可以进一步降低，此时看图像中的边缘要比拉普拉斯图像（即图3）中的边缘要突出许多) 4、此为图5，。（图4，5要比图2亮表明具有重要边缘内容的梯度图像的值一般要比拉普拉斯图像的值高） 5、此为图6，。（此时看到强边缘的优势和可见噪声的相对减少，用平滑后的梯度图像来掩蔽拉普拉斯图像的目的达到了） 6、此为图7，（与原图像相比，该图像中大部分细节的清晰度的增加都很明显，所以我们才需要综合多种的方法对图像进行处理，单独使用一种方法根本不可能达到这么好的效果，只需要看相对应的图像进行对比即可知道） 7、此为图8，（此时需要增大锐化后图像的动态范围，即使有很多种这样效果的灰度变换函数，但是用幂率变换处理更好，直方图均衡和规定化的效果都不太好）（此时人体的轮廓的清晰度虽然还是不高，因为扩大的灰度动态范围的同时也增大了噪声，但是相比原图还是有相当大幅度的提高的，看下图原图与最终图像对比）

遥感图像实验报告

遥感图像实验报告一．实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法，土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术三．实验部分 1.遥感图像的分类（1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；（2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理；（3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器；（5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：

图1.1 1992年土地利用图图1.2 2001年土地利用图

（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。图1.3 1992年精度图图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域（1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：

图2.1 截图过程图图2.2.2 截图过程图

（2）土地利用专题地图如下：图2.2.3 1992年专题地图图2.2.4 2001年土地利用图

03 遥感图像增强

实验三遥感图像增强一、背景知识在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量多少会有所退化。图像增强的目的在于：(1)采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；(2)将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。增强的方法往往具有针对性，增强的结果只是靠人的主观感觉加以评价。因此，图像增强方法只能有选择地使用。图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作；频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果。图像增强所包含的主要内容如下图。二、实验目的：掌握遥感图像增强的基本方法，理解不同处理方法的适用类型。能根据需要对遥感图像进行综合处理。三、实验内容： ?辐射增强处理 ?直方图均衡化 ?直方图匹配 ?空间增强处理 ?卷积增强处理 ?自适应滤波

?锐化增强处理 ?分辩率融合光谱增强处理 ?主成份变换（PC变换/K-L变换） ?去相关拉伸 ?缨帽变换（K-T变换） ?指数计算 ?自然色彩变换四、实验准备 1.软件ERDAS IMAGINE8.5版本以上； 2.实验用相关数据五、实验步骤： (一)、辐射增强处理(Radiometric Enhancement) 1.直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等；这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图，如果输出数据分段值较小的话，会产生粗略分类的视觉效果。打开方法：（以文件Lanier.img为例） (1).ERDAS图标面板菜单条：Main - Image Interpreter Radiometric Enhancement - Histogram Equalization，打开Histogram Equalization对话框。 (2).ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一Radiometric Enhancement一 Histogram Equalization，打开Histogram Equalization对话框。 2.直方图匹配（Histogram Match) 直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似。直方图匹配经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异。操作方法

图像处理实验报告

2016年春季学期研究生课程考核（读书报告、研究报告）考核科目:图像处理与分析学生所在院（系）:理学院数学系学生所在学科:计算数学学生姓名: 学号: 导师: 学生类别: 考核结果阅卷人

第 1 页（共 27 页） 1 实验目的过MATLAB 软件编程熟悉MATLAB 图像处理的一般过程，例如图像的导入，对源图像进行手动加各种噪声（高斯噪声、瑞丽噪声、伽马噪声、指数噪声、椒盐噪声），通过热传导方程，热传导逆方程，PM 模型，TV 模型，LAPLACE 模型，P_LAPLACE 模型，P(x)_LAPLACE 模型，在对图像进行处理的过程中引入Signal_Noise_Ratio （信噪比SNR ）、Peak_Signal_Noise_Ratio （峰值信噪比PSNR ）、Mean_Absolute_Error （绝对均差MAE ）对处理后的图像质量进行评判。 2实验原理 2.1热传导方程模型 Tikhonov 和Arsenin 提出如下模型：能量泛函 22min ()||||2u E u u dx u f dx λ Ω Ω =?+ -?? 其对应的Euler_Lagrange 方程 0() |0dE u v d εεε =+= 由最速下降法求解可转化为如下的线性方程： (),(,)(0,)(,0),0,(,)(0,)du u u f x t T dt u x f x du x t T d n λ?=?--∈Ω??? =∈Ω ???=∈?Ω?? 注意：在用最速下降法推导方程的过程中左端项应该为： 0(),(,)(0,)(,0),0,(,)(0,)u u f x t T u x f x du x t T d n λ? ?=?--∈Ω?? =∈Ω ???=∈?Ω??

遥感图像预处理实验报告

实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件；数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存

⑷光谱库数据显示选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点击“Open Spectral Library”，选择某一所需的波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称，然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将出现Spatial Subset via ROI Parameters 对话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在矢量数据中的像元。遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等

遥感图象处理II(图像增强)

实验二遥感图象处理II（图像增强） 2.1 概述图像增强包括图像空间增强、图像辐射增强、图像光谱增强三个部分。遥感图像在获取的过程中由于受到大气的散射、反射、折射或者天气等的影响，获得的图像难免会带有噪声或目视效果不好，如对比度不够、图像模糊；有时总体效果较好，但是所需要的信息不够突出，如线状地物或地物的边缘部分；或者，有些图像的波段较多，数据量较大，如TM影像，但各波段的信息量存在一定的相关性，为进一步的处理造成困难。针对上述问题，需要对图像进行增强处理。通过图像增强技术，改善图像质量，提高图像目视效果，突出所需要的信息、压缩图像的数据量，为进一步的图像判读做好准备。 2.2 实验目的 1通过本次上机实验，掌握空间增强、辐射增强、光谱增强这几种图像增强处理的过程和方法。 2加深对图像增强的理解。 3熟悉ERDAS图像解译模块。 2.3 实验原理图像空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行计算，达到增强整个图像的目的。主要集中于图像的空间特征，考虑每个像元及其周围像元亮度之间的关系，从而使图像的空间几何特征如边缘、目标物的形状、大小、线性特征等突出或者降低。主要包括各种空间滤波、卷积增强、非定向边缘增强等。图像辐射增强是一种通过直接改变图像中的像元的灰度值来改变图像的对比度，从而改善图像视觉效果的图像处理方法。辐射增强能够使一幅图像充分利用成像设备，达到最佳动态范围，改善目视效果。一般来说，原始遥感数据的灰度值范围比较窄，这个范围通常比显示器的显示范围小得多。增强处理可以将其灰度范围拉伸到0~255的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，视觉效果得以改善。辐射增强主要以图像的灰度直方图作为分析处理的基础。图像光谱增强处理是基于多波段数据对每个像元的灰度值进行变换，与像元的空间排列和结构无关，它是对目标物的光谱特征——像元的对比度、波段间的亮度比进行增强。主要包括对比度增强、各种指标提取、光谱转换等。 2.4 实验过程 2.4.1 图像空间增强

刺激强度刺激频率对骨骼肌收缩的影响一实验报告

刺激强度刺激频率对骨骼肌收缩的影响一实验报告实验报告实验人员:孙芳班次:7年制2班组别:2 日期:2014/9/24 指导老师:沈建新小组成员:XXX，YYY，ZZ 试验号和题目:一、刺激强度、刺激频率对骨骼肌收缩的影响实验目的:1、了解并熟悉计算机生物机能实验系统的组成和基本使用方法、制备具有生理活性的坐骨神经-腓肠肌标本 2 3、观察记录刺激强度、刺激频率对骨骼肌收缩的影响实验对象:蛙实验药品与器材:任氏液;生物信号采集系统，蛙类手术器械，蛙捣毁针，保护电极，张力换能器，万能支架、连接导线等。实验方法: 1、坐骨神经-腓肠肌标本的制备:1) 洗干净实验动物 2) 双毁髓::找到枕骨大孔处将刺蛙针刺入1-2mm，分别捣损脑组织和脊髓。3)剥制后肢，分离一侧后肢 4) 分离坐骨神经，穿线备用 5) 游离腓肠肌，肌腱结扎备用 6) 标本检验。 2、连接实验装置: 将换能器的输出线接至BL-420F生理记录装置的1通道，保护电极接至电脉冲输出通道。然后把制备好的坐骨神经-腓肠肌标本棉线的另一端接在张

力换能器上，将坐骨神经通过保护电极接至电脉冲刺激输出通道，而腓肠肌肌腱端的棉线与张力换能器簧片相连，保持适度松紧并与桌面垂直。 2、实验记录:开机后进入实验先用单刺激，找出阈强度、最适刺激强度;然后固 3、定最适刺激强度，用连续单刺激，找出出现完全强直收缩时的最小刺激频率。实验结果: 1、刺激强度与肌肉的收缩关系实验 8.0g 4.0s A B

图1 刺激强度与骨骼肌收缩的关系(蛙坐骨神经-腓肠肌标本) A.肌肉收缩强度(右侧为标尺); B.刺激标记(单位为V) 图片中，在低于0.090V的电压刺激时，肌肉不发生收缩，说明在较低的电位刺激时，并不能引起肌肉发生收缩反应。而随着刺激强度的增大,用0.095V电压刺激的时候，蛙的腓肠肌收缩一次，表明神经接受刺激，兴奋沿神经传导至腓肠肌，引起腓肠肌肌膜电位发生变化，同时兴奋收缩，这说明蛙坐骨神经-腓肠肌标本的阈电位为0.090-0.095V之间接近0.095V。随着刺激强度的不断增加，有较多的神经纤维兴奋，肌肉的收缩反应也相应逐步增大。当用0.135V以上的电压刺激时，肌肉的收缩强度不再随着电压的变大而变大，表明蛙坐骨神经-腓肠肌标本的最适刺激强度为接近0.135V(0.130V-0.135V之间)。 2、刺激频率与肌肉收缩的关系实验

遥感图像处理图像配准、图像裁剪实验报告

Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed data Objective : The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments. 实验过程：一、envi中图像配准 1、根据控制点的坐标对图像进行配准 1）加载中山陵地形图 2) 选择map 菜单下的registration菜单，选择select gcps:image to map 设置投影信息：基于经纬度的投影(geographic lat/lon)，选择基准面为WGS—84

3）开始配准依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置，在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置，输入该点的经纬度于编辑对话框中：

点击add point，完成对控制点的编辑 4）选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像

修改生成图像信息，改为50带的UTM投影，基准面为WGS-84，保存 2、图像到图像的配准 1）加载全色波段影像作为待配准的影像

遥感图像光谱增强处理实验报告材料

一、实验名称遥感图像光谱增强处理二、实验目的对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。三、实验原理光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。

五、实验过程 1.主成分分析 1）打开并显示TM影像文件，从 ENVI 主菜单中，选择File → Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。 2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中，选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数，选择计算矩阵（选择协方差矩阵），输出统计文件及路线，统计波段数等相关参数的设置，单击Ok。

图像增强实验报告

西安邮电学院实验报告实验名称图像增强课程名称数字图像处理A 姓名李俊玲成绩班级电子0801 学号 05081037 日期2011年5月3日地点 3#523 备注：

1.实验目的 A. 直方图增强处理（1）了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）；（2）通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法； B. 图像平滑（1）使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；（2）是消除或尽量减少噪声的影响，改善图像的质量。（3）在提取大的目标之前去除图像中一些琐碎的细节、桥接直线或曲线的缝隙。 C. 图像锐化（1）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理；（2）编写程序使用Laplacian 算子（二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质；（3）掌握使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作效果； 2.实验环境（软件条件）在MA TLAB 环境下进行编写程序，把所编写的程序保存成 .m 文件，其中在运行程序时需要调用一些MA TLAB 中一些原有的函数如：fspecial （）、imfilter （）等函数。 3.实验方法 A. 直方图增强处理直方图均衡化处理实际上就是寻找一个灰度变换函数 T ，使变化后的灰度值满足 s=T(r)，其中，s 归一化为0<=s<=1,建立r 和s 之间的映射关系，要求处理后图像灰度分布的概率密度Ps （s ）=1，期望所有灰度级出现概率相同。其计算步骤为：（1）统计原始图像的直方图：（2）计算直方图累积分布曲线：（3）用累积分布函数作为变换函数进行图像灰度变换。 B. 图像平滑（1）局部平滑法：假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。因此，可用领域内个像素的灰度平均代替该像素原 ()n n r p k k r =12100 -====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k ,...,,)()(

图像增强与平滑实验报告

实验一图像增强与平滑一．实验目的及要求 1．了解MATLAB的操作环境和基本功能。 2．掌握MATLAB中图像增强与平滑的函数的使用方法。 3．加深理解图像增强与平滑的算法原理。二、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。（可将每段程序保存为一个.m文件） 1．直方图均衡 clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables % and close open figure windows。 I = imread('pout.tif'); % R eads the sample images ‘ pout.tif’, and stores it in imshow(I) % an array named I.display the image figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in % a new figure window. [I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization. figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window. figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2. figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve. imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named % ‘pout2.png’. imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file 执行结果如下： Command窗口： ans = Filename: 'pout2.png' FileModDate: '29-Apr-2006 15:33:34' FileSize: 36938 Format: 'png' FormatVersion: [] Width: 240 Height: 291 BitDepth: 8 ColorType: 'grayscale' FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10] Colormap: []

遥感数字图像处理实验报告

实验一遥感图像统计特性一、实验目的掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统计参数的计算。二、实验内容编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。三、实验原理 1.均值像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差（或标准差）像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像，它们之间的相关系数计算公式为： 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中， e f , e g 分别为两个波段图像的均值。四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))

%求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值

实验六遥感影像增强处理

实验六遥感影像增强处理实习目的：掌握常用的遥感影像增强处理的方法。实习内容：遥感影像空间、辐射、光谱增强处理的主要方法空间增强：包括卷积增强处理、纹理分析、自适应滤波等辐射增强：LUT拉伸处理、直方图均衡化处理、直方图匹配、亮度反转处理等光谱增强：主成份变换、缨帽变换、色彩变换、指数计算等图像增强是改善图像质量、增加图像信息量、加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像增强的目的是针对给定图像的不同应用，强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣区域的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。图像增强的途径是通过一定的手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择的突出图像中感兴趣区域的特征或抑制图像中某些不需要的特征。图像增强的方法包括空间域增强和频率域增强两类。空间域增强包括空间增强、辐射增强和光谱增强。在实际运用中，不是所有的图象增强处理方法都要用到，具体采用哪种图象增强处理方法，视具体的研究区域，研究内容和对象而定。 1．图像解译功能简介（Introduction of Image Interpreter）利用ERADS IMAGINE 进行图像增强主要采用ERADS IMAGINE的图像解译器（Image Interpreter）模块，该模块包含了50多个用于遥感图像处理的功能模块，这些功能模块在执行过程中都需要通过各种按键或对话框定义参数，多数功能都借助模型生成器（Model Maker）建立了图形模型算法，容易调用或编辑。图像解译器(Image Interpreter或Interpreter)，可以通过两种途径启动：ERDAS图标面板菜单条： Main/Image Interpreter--Image Interpreter 菜单 ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一Image Interpreter菜单

实验四图像增强

信息工程学院实验报告课程名称：数字图像处理Array 实验项目名称：实验四图像增强实验时间：班级：姓名：学号：一、实验目的 1.了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。 2. 掌握图像空域增强算法的基本原理。 3. 掌握图像空域增强的实际应用及MATLAB实现。 4. 掌握频域滤波的概念及方法。 5. 熟练掌握频域空间的各类滤波器。 6.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波。 7. 掌握图像频域增强增强的实际应用及MATLAB实现。二、实验步骤及结果分析 1. 基于幂次变换的图像增强程序代码： clear all; close all; I{1}=double(imread('fig534b.tif')); I{1}=I{1}/255; figure,subplot(2,4,1);imshow(I{1},[]);hold on I{2}=double(imread('room.tif')); I{2}=I{2}/255; subplot(2,4,5);imshow(I{2},[]);hold on for m=1:2 Index=0; for lemta=[0.5 5] Index=Index+1; F{m}{Index}=I{m}.^lemta; subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[]) end end 执行结果：

图1 幂次变换增强结果实验结果分析：由实验结果可知，当r<1时，黑色区域被扩展，变的清晰；当r>1时，黑色区域被压缩，变的几乎不可见。 2.直方图规定化处理程序代码： clear all clc close all %0.读图像 I=double(imread('lena.tiff')); subplot(2,4,1); imshow(I,[]); title('原图') N=32; Hist_image=hist(I(:),N); Hist_image=Hist_image/sum(Hist_ima ge); Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_ image);%累计直方图 subplot(245); stem(0:N-1,Hist_image); title('原直方图'); %1.设计目标直方图 Index=0:N-1; %正态分布直方图 Hist{1}=exp(-(Index-N/2).^2/N); Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1}); Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1}) ; subplot(242); stem([0:N-1],Hist{1}); title('规定化直方图1'); %倒三角形状直方图 Hist{2}=abs(2*N-1-2*Index); Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2}); Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2}) ; subplot(246); stem(0:N-1,Hist{2}); title('规定化直方图2'); %2. 规定化处理 Project{1}=zeros(N); Project{2}=zeros(N); Hist_result{1}=zeros(N); Hist_result{2}=zeros(N); for m=1:2 Image=I; %SML处理(SML,Single Mapping Law单映射规则 for k=1:N Temp=abs(Hist_image_cumulation(k)-

遥感图像光谱增强处理实验报告

声、减少数据维数非常有用。使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。

光电图像处理实验报告(图像增强)

电子科技大学实验报告学生姓名： XXX 学号： XXXXXXXXXX 指导教师： XXX 日期： 2010年3月25日

一、实验室名称：光电楼327机房二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像在生成、获取、传输等过程中，受照明光源性能、成像系统性能、通道带宽和噪声等因素的影响，造成对比度偏低、清晰度下降、并引入干扰噪声。因此，图像增强的目的，就是改善图像质量，获得更适合于人眼观察、或者对后续计算机处理、分析过程更有利的图像。图像增强是有选择地突出某些对人或计算机分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图像的使用价值。 1、对数与指数变换提高对比度 (1) 对数变换，低灰度区扩展，高灰度区压缩。 (2) 指数变换，高灰度区扩展，低灰度区压缩。对合适的图像选择对数变换或者指数变换，均可提高图像对比度。 c b y x f a y x g ln ] 1),(ln[),(++ =1 ),(]),([-=-a y x f c b y x g

2、中值滤波中值滤波法是把邻域内所有像素按灰度顺序排列，然后取中间值作为中心像素的输出。中值滤波可以有效的去除椒盐噪声。四、实验目的： 1、熟练掌握各种灰度域变换的图像增强原理及方法； 2、熟悉直方图均衡化和直方图规格化的原理及方法； 3、了解空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器； 4、熟悉和掌握利用Matlab 工具进行图像的读、写、显示及基本的图像处理步骤； 5、利用Matlab 工具进行图像增强处理。五、实验内容： 1、读取一幅低对比度图像，分别对其进行对数变换与指数变换。进行变换前，应根据需要分别选取合适的指数和对数函数（即确定a、b、c 等调节因子），画出指数和变换曲线。程序设计及处理过程中，要求在同一窗口中分别显示原始图像、变换结果及其直方图。 2、读取一幅含有椒盐噪声的被污染图像，并对其进行中值滤波处理。要求在同一窗口中显示原始图像及中值滤波的结果。（选作内容）六、实验器材（设备、元件）：计算机，Matlab软件七、实验步骤： 1、对数与指数变换提高对比度 ⑴打开计算机，从计算机中选择一幅对比度较低的图像作为原始图像。 ⑵观察图像类型，选择合适的提高对比度的方法，指数变换或者对数变换。 ⑶画出程序设计流程图（图一），在Matlab中输入代码调入图像。 ⑷选择将图像进行指数变换，设置常数a,b,c，并输出显示变换曲线。 ⑸输出显示原图像和变换后图像以及其直方图，观察直方图和图像，看是否达到提高对比度的效果，若未达到，重新设置常数a,b,c。直到图像对比度提高，并且变换后直方图上灰度分布较原直方图广。 ⑹记录下数值，并将各图存储。