遥感图像裁剪与镶嵌处理

遥感图像裁剪与镶嵌处理
遥感图像裁剪与镶嵌处理

遥感图像裁剪与镶嵌处理

实验目的:通过实验操作,掌握遥感图像规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪、图像匹配和图像镶嵌的基本方法和步骤,深刻理解遥感图像裁剪和镶嵌的意义。

实验内容:ERDAS软件中图像预处理模块下的Subset和Mosaic。

1.图象拼接(镶嵌)处理

将同一区域机邻的三幅遥感图象进行拼接处理,为了消除太阳高度角或大气环境等影响造成的相邻图像效果的差异,首先用直方图匹配(Histogram Match)对遥感图像进行处理。

(1)直方图匹配(Histogram Match)

(2)图像拼接(镶嵌)

.启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中,点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。

.加载Mosaic图像,在Mosaic Tool视窗菜单条中,Edit/Add images—打开Add Images for Mosaic 对话框。依次加载窗拼接的图像。

.在Mosaic Tool 视窗工具条中,点击set Input Mode 图标,进入设置图象模式的状态,利用所提供的编辑工具,进行图象叠置组合调查。

.图象匹配设置,点击Edit /Image Matching —打击Matching options 对话框,设置匹配

方法:Overlap Areas。

.在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击Edit/set Overlap Function—打开set Overlap

Function对话框

设置以下参数:

.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。

.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。

.Apply —close完成。

.运行Mosaic 工具在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic ,设置文件路径和名称,执行镶嵌操作。镶嵌后的图像如下图所示。

2、图象分幅裁剪

在实际工作中,经常根据研究区的工作范围进行图像分幅裁剪,利用ERDAS 可实现两种图像分幅裁剪:规则分幅裁剪,不规则分幅裁剪。

(1)规则分幅裁剪

即裁剪的边界范围为一矩形,其具体方法如下:

在ERDAS图标面板工具条中,点击DataPrep/Data preparation/subset Image—打开subset Image 对话框,并设置参数如下:

说明:裁剪范围输入:

①通过直接输入右上角、右下角的坐标值;

②先在图像视窗中放置查询框,然后在对话框中选择From Inquire Box

③先在图像视窗中绘制AOL区域,然后在对话框中选择AIO功能,利用此方法也可实

现不规则裁剪。

(2)不规则分幅裁剪

①用AOI区域裁剪,与上述的②的方法相同。

②用Arclnfo的多边形裁剪。

第一步,将ArcGIS多边形转换成栅格图像文件

.ERDAS图标面板工具条中,点击Vector/vector to Raster—打开vector to Raster对话框,并设置参数,并实现转换。

第二步,通过掩膜运算(Mask)实现图像不规则裁剪

.ERDAS 图标面板工具条中,点击Interpreter/Utilities /Mask--打开Mask对话框,并设置参数如下:

setup Recode设置裁剪区域内新值为1,区域外取0值。

(3)图像分块裁剪

图像分块裁剪功能允许用户根据设定的大小将一幅图像分割成一些相同尺寸的小幅图像,常常用于设定比例尺标准分幅系列卫星影像图的制作。

实验三 遥感图像裁剪、镶嵌、融合

实验四遥感图像的拼接、裁剪、融合 一、实习目的与要求 ·掌握图像拼接的原理,以及两幅图像拼接的时候需要的条件,掌握拼接技术; ·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪,不规则分幅裁剪的实验过程,能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像; ·掌握不同分辨率图像的特性,详细理解各种融合方法的原理,以及各种融合方法的优缺点,能够根据不同的应用目的合理选择融合方法,掌握融合的操作过程; 二、实验原理 ·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像,需要拼接的图像必须含有地图投影也就是说图像必须经过几何校正处理,虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型,不同的象元大小,但必须有相同的波段数。在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像,参考图像作为图像拼接的基准,决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。 ·在实际工作中,经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪,erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset),根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。 ·分辨率融合是对不同分辨率的摇杆图像进行融合处理,使处理后的图像既具有较好的空间分辨率又具有多光谱特征,从而增加图像的可解译性。图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及融合方法的选择只有将不同空间分辨率的图像进行精确的配准才能达到满意的融合效果,而融合的方法的选择主要是由被融合图像的特性以及融合的目的进行选择的,同时需要对融合的原理有正确的认识。 三、实验内容和实验过程 本次试验主要包括遥感图像拼接、遥感图像分幅裁剪、遥感图像分辨率融合。下面分别介绍: 1.图像拼接实验步骤: (1)启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中,点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。

电镜照片的裁剪和拼接

电镜照片的裁剪和拼接 对于拍摄效果理想的电镜照片,只需要通过简单的裁剪和拼接,就可以完成。但是在实际操作过程中,往往存在这样的问题,电镜照片下方有一个标注栏,在标注栏中可以记录标尺、工作距离、加速电压等电镜拍摄条件,在制作插图过程中,往往需要将电镜图片缩小,将几张具有对比效果的图片拼接在一张插图中,此时数据栏中的字体会变得很小,标尺也会看不清楚。因此,在制作用于发表的插图过程中往往需要将电镜照片下方的数据栏剪切掉,再重新制作一条标尺,并进行标记。对于单张照片的裁剪、修改电镜图片的大小及重新调整照片明暗对比度的工作需要用Photoshop软件(简称PS)来完成,而将图片拼接在一起,重新画标尺和标注文字的工作需要Illustrator软件(简称AI)来完成。 一、收集合格整理素材 将一张插图中计划用到的所有电镜照片全部复制下来,建立一个新的文件夹,最好给每一张照片一个文件名,以后文件名最好不要更改,因为AI软件和PS软件中的图片是链接关系,防止在拼接图片过程中出现的链接图片无法识别。 二、用Photoshop裁剪出大小完全一致的图片 1、按照图片标尺长度绘制一个矩形框 当扫描电镜图片被缩小后,标尺经常会看不清楚。因此可以先根据标尺长度绘制一个等长的矩形框,以便图像拼接后根据该矩形框重新画一条标尺。具体操作步骤如下: ①用Photoshop CS5软件打开需要操作的图片。 ②将索引格式的电镜图片转变成RGB颜色格式的文件(执行“图像——模式——RGB颜色”命令)。 ③按照原标尺大小画一个相同长度的矩形框,并填色。具体方法如下,新建一个图层,用缩放工具拖拽图片,将标尺区域放大,在新建图层中用矩形选择工具按照标尺长度画一个等长的矩形框,用吸管工具在色板上任意吸取一个颜色,按下Alt+Delelte键,将矩形框填充上颜色。按下Ctrl+D键取消选框。将矩形框移动到图片中任意区域,裁剪时不会受到影响即可。双击抓手工具,将图片放到合适屏幕大小。

遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作,以求达到预期目的的技术。 一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

envi遥感图像处理之分类

ENVI遥感图像处理之计算机分类 一、非监督分类 1、K—均值分类算法 步骤:1)打开待分类得遥感影像数据 2)依次打开:ENVI主菜单栏—〉Classification—>Unsupervised—>K—Means即进入K均值分类数据文件选择对话框 3)选择待分类得数据文件 4) 选好数据以后,点击OK键,进入K-Means参数设置对话框,进行有关参数得设置,包括分类得类数、分类终止得条件、类均值左右允许误差、最大距离误差以及文件得输出等参数得设置 5)建立光谱类与地物类之间得联系:在新窗口中显示分类结果图: 然后,打开显示窗口菜单栏Tools菜单—>Color Mapping—〉Class ColorMapping…进入分类结果得属性设置对话框,在这里,可以进行类别得名称,显示得颜色等,建立了光谱类与地物类之间得联系。 设置完成以后,点击菜单栏Options-〉Save Chang es 即完成光谱类与地物类联系得确立 6) 类得合并问题:如果分出得类中,有一些需要进行合并,可按以下步骤进行:选择ENVI主菜单Classfaction-〉Post Classfiction—>bine Classes,进入待

合并分类结果数据得选择对话框 点击OK键,进入合并参数设置 对话框,在左边选择要合并得 类,在右边选择合并后得类,点击 Add bination键即完成一组合 并得设置,如此反复,对其她需 合并得类进行此项操作,点击 OK,出现输出文件对话框,选择 输出方式,即完成了类得合并得 操作. 至此,K—均值分类得方法结束。 2、 ISODATA算法 基本操作与K—均值分类相似。 1)进行分类数据文件得选择(依次打开:ENVI主菜单栏—>Cl assification—>Unsupervised—>IsoData即进入 ISODATA算法分类数据文件选择对话框,选择待分类得数据 文件) 2)进行分类得相关参数得设置(点击OK键以后,进入参数设置 对 话 框 , 可 以 进行分类得最大最小类数、 迭代次数等参数得设置) 3)如此,光谱类得划分到此结 束。 4)参瞧K—均值分类得第5-6步,进行光谱类与地物类联系得建立以及类得合并等操作至此,使用ISODATA算法进行分类完成。 二、监督分类 本实验说明以最大似然法为例,进行监督分类得讲解说明。 步骤:1)打开待分类得遥感影像数据文件2)进行训练样本得选取:在窗口中打开一张影像,选择主窗口菜单栏Tools键—〉RegionOf Interest—〉ROI Tools…(或就是在主窗口上单击右键,在弹出得快捷菜单栏中选择ROI To

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章. 遥感概念 遥感(Remote Sensing,简称RS),就是“遥远的感知”,遥感技术是利用一定的技术设备和系统,远距离获取目标物的电磁波信息,并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射(辐射)和反射电磁波,并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理,利用一定的技术设备和装置,来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取,如照相机、镜子、望远镜、显微镜等;也可以人为创作,如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图像以数字形式存储。因而,有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像:图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像:图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么?(简答) 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的:提高图像的视感质量,提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,进行图像的重建,更好地进行图像分析,图像数据的变换、编码和压缩,更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

ENVI遥感图像处理方法

《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类:ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E.L.Pruitt提出“遥感”这个词至今,遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前,遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能,尤其是与ArcGIS 一体化集成,使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息,从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是,目前关于ENVI 的中文教程非常少,给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况,在ESRI中国(北京)有限公司的大力支持下,根据多年遥感应用研究和软件操作经验,历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立,读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章,第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识,可作为ENVI软件入门,也可作为参考内容;第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程,包

遥感图像裁剪与拼接

遥感图像拼接(镶嵌)与裁剪 一、实验目的与要求 图像镶嵌指在一定数学基础控制下,把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程,在ENVI中提供了透明处理、匀色、羽化等功能。实验要求可以用ENVI解决镶嵌颜色不一致、接边以及重叠区等问题。 图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。常用的方法是按照行政区划边界或者自然区域边界进行图像裁剪;在基础数据生产中,经常还要进行标准分幅裁剪。ENVI的图像裁剪过程,可分为规则裁剪和不规则裁剪。实验要求学生们学会通过ENVI软件对下载的地区图像进行裁剪和拼接,将南京区域裁剪出来。通过本次实验,初步熟悉ENVI和ARCGIS软件,为今后环境遥感学习奠定基础。 二、实验内容与方法 1 实验内容 1)图像拼接:ENVI的图像拼接功能提供交互式的方式将没有地理坐标或者有地理坐标的多幅图像合并,生成一幅单一的合成图像。 2)图像裁剪:通常按照行政区划边界或自然区划边界进行图像剪裁,在基础数据生产中,还经常要进行标准分幅裁剪。

2 实验方法 1)图像拼接 最新ENVI提供了全新的影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic,所有功能集成在一个流程化的界面,它可以: ?控制图层的叠放顺序 ?设置忽略值、显示或隐藏图层或轮廓线、重新计算有效的轮廓线、选择重采样方法和输出范围、可指定输出波段和背景值 ?可进行颜色校正、羽化/调和 ?提供高级的自动生成接边线功能、也可手动编辑接边线 ?提供镶嵌结果的预览 使用该工具可以对影像的镶嵌做到更精细的控制,包括镶嵌匀色、接边线功能和镶嵌预览等功能。 2)图像裁剪 (1)规则分幅裁剪,是指裁剪图像的边界范围是一个矩形,这个矩形的范围获取途径包括行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件; (2)不规则分幅裁剪,是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形。任意多边形可以是事先生成的一个完整的闭合多边形区域,可以是一个手工绘制的ROI(感兴趣区)多边形,也可以是ENVI支持的矢量文件。

遥感影像分类envi

遥感课程教学实验之二: 遥感影像分类 实验二遥感影像的分类遥感影像的监督分类 ?实验目的

理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,学会利用遥感图像处理软ENVI 件对遥感图像进行分类的方法。 ?实验内容 1、遥感图像分类原理。 2、遥感图像监督分类。 3、最大似然法分类 ?实验条件 电脑、ENVI4.5软件。厦门市TM遥感影像。 ?实验步骤 1、启动ENVI软件,从文件菜单打开多波段影像文件,从可用波段列表中装载彩色或假色 影像,显示遥感影像。 2、从主图像窗口的工具Tools →Region of Interest →ROI Tools; 3、在自动打开的ROI Tools窗口中,设定ROI_Type 为“Polygon”(多边形),选定样本采 集的窗口类型,用Zoom(缩放窗口)进行采集。。

4、在选定的窗口如Zoom用鼠标左键画出样本区域,在结束处击鼠标右键二次,样本区域 被红色充填,同时ROI Tools窗口中显示采集样本的信息。采集新的样本点击“New Region”,重新上述步骤进行多个地物样本采集。。 5、从ENVI主菜单中,选 Classification > Supervised > Maximum Likelihood;或在端元 像元采集对话框 Endmember Collection中选择 Algorithm >MaximumLikelihood 进行最大似然法分类。

6、在出现Classification Input File 对话框中,选择输入影像文件,出现 Maximum Likelihood Parameters 对话框。 7、输入常规的分类参数。 设定一个基于似然度的阈值(Set Prpbability Threshold):如不使用阈值,点击“None” 按钮。要对所有的类别使用同一个阈值,点击“Single Value”按钮,在“Probability Threshold”文本框中,输入一个0 到1 之间的值。似然度小于该值的像元不被分入该类。 要为每一类别设置不同的阈值: ●在类别列表中,点击想要设置不同阈值的类别。 ●点击“Multiple Values”来选择它。 ●点击“Assign Multiple Values”按钮。 ●在出现的对话框中,点击一个类别选中它,然后在对话框底部的文本框中输入阈值。为每 个类别重复该步骤。 最后给定输出结果的保存方式:文件或内存,当影像较大时建设保存到文件中,以免因内存不够而出错运算错误。 点击“OK”计算机开始自动分类运算。 8、在可用波段列表中显示分类图像。 ?实验总结

中考复习专题 图形的折叠、裁剪与拼接

专题九 图形的折叠、裁剪与拼接 一、选择题 1.现有大小相同的正方形纸片20张,小凯用其中2张拼成如图所示的矩形,小明也想拼一个与它形状相同(相似)但比它大的矩形,则它至少要用m 张正方形纸片(不得把每个正方形纸片剪开).则m 的值为(B ) A .6 B .8 C .12 D .18 ,(第1题图)) ,(第2题图)) 2.把由5个小正方形组成的十字形纸板(如图)剪开,使剪成的若干块能够拼成一个大正方形,最少只需剪(B ) A .1刀 B .2刀 C .3刀 D .4刀 3.如图,将一张矩形纸片沿AB 对折,以AB 的中点O 为顶点将平角五等分,并沿五等分的折线折叠,再沿CD 剪开,使展开后为正五角星(正五边形对角线所构成的图形),则∠OCD 等于(C ) A .108° B .114° C .126° D .129° 4.如图1,分别沿长方形纸片ABCD 和正方形纸片EFGH 的对角线AC ,EG 剪开,拼成如图2所示的?KLMN ,若中间空白部分四边形OPQR 恰好是正方形,?KLMN 的面积为50,则正方形EFGH 的面积为(B ) A .24 B .25 C .26 D .27 5.如图,将矩形沿图中虚线剪成四块图形,用这四块图形恰能拼一个正方形.若x =13,则x y 的值等于(C ) A .3 B .25-1 C . 5+1 2 D .1+ 2 ,(第5题图)) ,(第6题图))

6.如图1为一正面白色,反面灰色的长方形纸片.今沿虚线剪下分成甲、乙两长方形纸片,并将甲纸片反面朝上贴于乙纸片上,形成一张白、灰相间的长方形纸片,如图2所示,若图2中白色与灰色区域的面积比为8∶3,图2纸片面积为33,则图1纸片的面积是(A ) A .42 B .44 C .2314 D .3638 7.如图,阴影部分是边长为a 的大正方形中剪去一个边长为b 的小正方形后得到的图形,将阴影部分通过 割、拼,形成新的图形,给出下列3种割拼方法,其中能够验证平方差公式的是(D ) A .①② B .②③ C .①③ D .①②③ 二、填空题 8.我们知道,如图1所示的方格中,若每一个小正方形的边长都为1,则阴影正方形的面积是2,边长是 2.如图2,点P 是边长为1的正方形内(不在边上)任意一点,P 和正方形各顶点相连后把正方形分成4块,其中①③可以重新拼成一个四边形,重拼后的四边形的最小周长是2 2. 三、解答题 9.如图1,将长为10的线段OA 绕点O 旋转90°得到OB ,点A 的运动轨迹为AB ︵ ,P 是半径OB 上一动点,Q 是AB ︵ 上一动点,连接PQ. 发现 当∠POQ =__________°时,PQ 有最大值,最大值为__________. 思考 (1)如图2,若点P 是OB 的中点,且QP ⊥OB 于点P ,求BQ ︵ 的长; (2)如图3,将扇形OAB 沿折痕AP 折叠,使点B 的对应点B′恰好落在OA 的延长线上,求阴影部分面积. 探究 如图4,将扇形OAB 沿PQ 折叠,使折叠后的QB′︵ 恰好与半径OA 相切,切点为C ,若OP =6,求点O 到折痕PQ 的距离.

利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告

遥感图像处理实习报告实验内容:影像融合与增强 班级:测绘1102班 学号: 1110020213 姓名: 指导老师:陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强

一、实习内容: 1.掌握ENVI中各种影像融合方法,并比较各方法的优缺点; 2.熟悉ENVI图像增强操作; 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的: 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点; 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较; 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作; 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤: 1.图像融合: 三波段融合: HSV和Color Normalized (Brovey)变换: 1)从ENVI主菜单中,选择File → Open Image File,分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中; 2)选择多光谱3,2,1波段(可以根据需要选择)对应R,G,B,点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1; 3)在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV; 4)在Select Input RGB Input Bands对话框中,选择Display #1,然后点击OK。 5)从High Resolution Input File对话框中选择全色影像,点击OK。 6)从HSV Sharpening Parameters对话框中,选择重采样方法,并输入输出路径和文件名,点击OK。即可完成HSV变换融合; 与上述方法类似,选择Transform → Image Sharpening → Color Normalized (Brovey),使用Brovey进行融合变换。 多光谱融合: Gram-Schmidt、主成分(PC)和color normalized (CN)变换

陕西省石泉县池河中学八年级信息技术上册教案:剪裁图像,抠取图像,拼接图像(第七课时)

池河中学2019-2020学年度第一学期教学设计 年级8年级 科目[来源:学科 网ZXXK] 信息任课教师[来源:学科网]授课时间 1 [来源:学科网]课题剪裁图像,抠取图像,拼接图像授课类型新授 课标依据 培养学生积极学习和探究信息技术的兴趣,养成良好的信息意识和健康负责的信息技术使用习惯,形成信息处理能力,培养学生使用信息技术支持各种学习和解决各类问题的意识和能力。 教学目标 剪裁图像,抠取图像,拼接图像的操作和原理,通过操作实践熟悉各命令的使用方法原理和环境。培养学生的动手处理能力。激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情,形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的活动。 教学重点难点教学[来源:学科网 ZXXK] 重点[来源:学科网 ZXXK] 剪裁图像,抠取图像,拼接图像。来源学+科+网Z+X+X+K][来源学科网][来源学_科_网 教学 难点 抠取图像,拼接图像及操作原理 教学媒体选择分析表 知识点学习目标媒体 类型 教学 作用 使用 方式 所得结论 占用 时间 媒体来源 剪裁图 像,抠取图像,拼接图像了解操作 原理 视频df ai 操作过程对作 品的影响及形 成原理 8自制 编号:8.1.07

①媒体在教学中的作用分为:A.提供事实,建立经验;B.创设情境,引发动机;C.举例验证,建立概念;D.提供示范,正确操作;E.呈现过程,形成表象;F.演绎原理,启发思维; G.设难置疑,引起思辨;H.展示事例,开阔视野;I.欣赏审美,陶冶情操;J.归纳总结,复习巩固;K.其它。 ②媒体的使用方式包括:A.设疑—播放—讲解;B.设疑—播放—讨论;C.讲解—播放—概括;D.讲解—播放—举例;E.播放—提问—讲解;F.播放—讨论—总结;G.边播放、边讲解; H.设疑_播放_概括.I讨论_交流_总结J.其他 教学过程设计 师生活动设计意图上一节课我们对PS软件的操作有了一定的 认识。我们想想上节课中我们对于图片的操作 有哪些应该理解的地方,回到P31阅读教材, 再次理解索引模式的意义。 教师示范操作,学生根据每一步的操作来 说明是怎么理解的,为什么这样操作,有没有 多余的步骤。 我们这节课要在上节课理解的基础上完成 一幅作品,大家有没有信心? 先熟悉课本,了解这节课要完成的作品是 什么,怎么做?引入剪裁与拼接图像。 导学: 学习抠图的基本操作方法 认识图层能利用图层拼接图像 教师示范操作过程 剪裁图像,抠取图像,拼接图像,利用图 学生回想上节 课的重点内 容。引出本课 内容 自学教材,学 会学习 教师讲解学生 理解体会。

遥感影像处理步骤

一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

专题15 剪切与拼接

专题15 剪切与拼接 [读一读] “不知细叶谁裁出,二月春风似剪刀”。 春光明媚的日子,春风象一把剪刀,把眼前的世界裁剪得美丽异常,让每个人感到心旷神怡。 只要我们勤于想象和动手,也能把图形通过折叠、裁剪和拼接,得到我们想要的新图形。 [想一想] 例1 剪一刀,使一个正方形变为两个形状、大小一样的图形。 [剖析 ]按题目要求,首先想到对折,这样的两个图形一定满足要求;但题目并没对剪开后的两个图形方向有条件,所以,只要沿过正方形中心的直线剪开,得到的图形也符合要求。 [解] [练一练] 1、剪两刀,使一个正方形变成四个形状、大小一样的图形。 2、剪一刀使一个长方形变成两个形状、大小一样的图形,剪两刀使一个长方形变成四个形状、大小一样的图形。 [解] 1、4个长方形 4个正方形 4个三角形 2、剪一刀: (2个长方形)(2个三角形)(2个长方形) (4个长方形)(4个长方形)

[剖析]平常对这样的问题,总习惯地沿着过正方形两邻边的直线剪开,实际上剪切线还可以过正方形的顶点(一个或两个顶点)。 [解]第一种剪法第二种剪法第三种剪法 余下的角的个数分别为:4,5,3 [练一练] 1、下面的一块是从上面哪一个图形中剪下来的,用线连一连。 2、下面的图形,请你剪一刀,拼成一个正方形。 3、你能剪一刀,将它拼成一个正方形吗? [解] [例3]在下面剪一刀,使剪开的部分恰好能拼成一个正方形。

[剖析]先认真观察分析图形的特点,再动手剪拼,切不可盲目行事。拼成正方形,必须把凹凸的部分补平,围绕这个特点思考,才能找到办法。 [解] [点拨]这类题可以根据图形特点,先把原图补画成一个正方形,那么缺少的部分就是要 剪下来补上去的,如。 [练一练] 1、从下面四个图形中选两个可以拼成 的图形。 2、选三个可以拼成 的图形。 3、(1)把下面图形剪两刀,使剪开的部分恰好能拼成一个不一样的正方形。 (2)把下图剪两刀拼成一个长方形。 [解]1、(1)和(3) 2、(1)(3)(5) 3、(1) (2)

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展,获得了大量的遥感影像数据,如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要,另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台,GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据,以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程,用来辅助进行遥感图像分类,可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成,引进空间数据挖掘和知识发现(SDM&KDD)技术,支持遥感影像的分类,达到较好的结果,专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征,它是构成图像形状的基本要素,是图像性质的重要表现形式之一,是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环,也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善,从图像结构的观点来看,主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征;②要抑制不必要的细节和噪声;③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多,最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1)图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响,造成原始图像非线性变形,必须经过几何精校正,才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP),通过坐标转换函数,把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此,地面控制点的选择必须满足一定的条件,即:地面控制点应当均匀地分布在图像内;地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志,如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等,以保证空间配准的精度;地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后,再选择不同的校正算子和插值法进行计算,同时,还对地面控制点(GCPS)进行误差分析,使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比,考察校正效果。 2)波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段,从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合,使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性,又有丰富的光谱信息,从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3)图像镶嵌

利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告

遥感图像处理实习报告 实验内容:影像融合与增强 班级:测绘1102班 学号:13 姓名: 指导老师:陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强

一、实习内容: 1.掌握ENVI中各种影像融合方法,并比较各方法的优缺点; 2.熟悉ENVI图像增强操作; 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的: 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点; 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较; 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作; 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤: 1.图像融合: 三波段融合: HSV和Color Normalized (Brovey)变换: 1)从ENVI主菜单中,选择File → Open Image File,分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中; 2)选择多光谱3,2,1波段(可以根据需要选择)对应R,G,B,点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1; 3)在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV; 4)在Select Input RGB Input Bands对话框中,选择Display #1,然后点击OK。 5)从High Resolution Input File对话框中选择全色影像,点击OK。 6)从HSV Sharpening Parameters对话框中,选择重采样方法,并输入输出路径和文件名,点击OK。即可完成HSV变换融合;

如何在ERDAS中实现用矢量线界裁切遥感影像

总结一下利用Erdas和Arcgis来随意图形分割影像图: 影像图格式为tif随意图形格式随意(就当shape格式) 一:合并影像图: 由于影像图的分割需要,则要全部覆盖shape格式的边界。分Erdas和Arcgis两种合并法: Erdas合并:①打开Erdas,再打开viewer窗口(注意:再打开图层时,要将raster option的no stretch 和background transparent前打勾,这样图层就不会失真)。 ②打开需要合并的图:files of type选择,选择对应的的图层 ③在窗口viewer—raster—mosaic images,弹出mosaic tool窗口 ④在窗口mosaic tool—process—run mosaic,弹出窗口 ⑤在窗口output file nam选择files of type为tif格式,存放路径自己选择,点击ok完成 Arcgis合并: ①打开Arcgis(Arcmap), 加入要合并的图层 ②ArcToolBox—datamanagementtools—raster—mosaic或mosic to new rastevr 然后按需求选择input raster 和 output raster还有名称。 二:生成分割边界: ①先用arcmap打开shape图,选中shape边界 ②ArcToolBox—conversion tools—to coverage—feature to class coverage然后按需求选择input feature classse和在output coverage填入存储路径,点击ok完成,生成coverage格式。 ③然后在Erdas用窗口viewer打开coverage图和tif图。

遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合

遥感实验五数字图像处理 ------------图像镶嵌、裁切及融合 一、实验目的 学会图像镶嵌、图像裁切及图像融合等技术,通过实际影像的操作,制作可用于实际工作的某区域遥感图像,为下一次实验准备数据。 二、实验数据 某区域的遥感图像:11942E20000504.rar、11943E20010304.rar; 某区域的范围:xianyou.shp 三、实验内容及主要步骤 1、图像镶嵌 注:要镶嵌的两幅或多幅影像要求具有相同的投影信息,如果不同,则需要首先统一。ERDAS IMAGINE中提供了投影转换的工具,点击、选择Reproject Images;或者,也可以在ArcGIS的ArcToolbox中选择Projections and Transformations/Raster/Project Raster进行转换。以下以ERDAS IMAGINE 软件为例进行投影转换。 1.1.投影定义和转换 在ERDAS中,点击DataPrep,在下拉选项卡中点击Rejection Images,在Input File中输入需要进行投影转换的影像数据——福建某地区2000年5月30米分辨率的的多光谱影像(本例以TM4、3、2波段为例)。在Output File设置保存路径和输出文件名。在Categories中点击右侧的小地球标志进行投影定义。投影参数设置如下图1.1示,点击OK,完成投影转换。本图及以下各图均将WGS-84投影转换成Gauss Kruger投影。

同理,对裁切的多光谱小图进行投影转换,原理及步骤亦同上,图1.2示。 图1.2 对全色波段影像数据tm11942_8进行投影变换,原理同多光谱影像投影变换,但在erdas 中进行投影转化时由于在选择categories时,选择了南半球国家投影类别发生错误,结果显示为一“倒像”,故tm11942_8影像采用ArcGIS软件进行投影转换,转换目的主要是讲投 影信息中的Datum转成Krasovskv。

遥感数字图像处理要点

遥感数字图像处理-要点 1.概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP) 遥感图像的模型:多光谱空间 遥感图像的信息内容: 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面? 多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么? 与通用图像处理技术比较,遥感数字图像处理有何特点? 遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么? 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图:概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义 波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具:直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强:概念、方法 空间域增强、频率域增强

3.1辐射增强:概念、实现原理 直方图修正,线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑(均值滤波、中值滤波)原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念 方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点 ?计算图像经过下列操作后,其中心象元的值: –3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 –Sobel边缘检测 –Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用

第1章 感图像处理软件ENVI基本操作

第1章感图像处理软件ENVI基本操作 实验目的:掌握遥感图像处理软件基本界面信息和数据文件的打开方法 主要内容: (1)遥感图像处理软件ENVI界面总体介绍; (2)ENVI软件能识别的图像类型介绍 (3)各种图像文件的打开 重点:ENVI能识别的文件类型 第1节ENVI软件简介 遥感图像处理软件主要有ENVI,PCI ,ERDAS,ERMAPPER等。ENVI 软件(The Environment for Visualizing Images)由美国Research Systems,Inc.公司(RSI)的产品。由遥感领域的科学家采用IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理系统. IDL是进行二维或多维数据可视化、分析和应用开发的理想工具。 ENVI是一个完整的遥感图像处理平台,其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及3维信息提取、雷达数据处理、3维立体显示分析,提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。 其主要应用领域:科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防和安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等。 IDL 是集科学数据分析、可视化表达和跨平台应用开发等功能为一体的第四代可视化计算机语言。它是面向矩阵的、完全支持对数组的直接操作,具有快速分析超大规模数据的能力,速度比传统语言如C、C++等有很大的提升。它包括了高级图像处理能力、交互式二维和三维图形技术、面向对象的编程、OpenGL 硬件图形加速功能、集成的数学分析与统计软件包、完善的信号分析和图像处理功能、灵活的数据输入输出方式、跨平台的图形拥护界面工具包、连接ODBC 兼容数据库、支持远程服务器访问数据以及具有多种外部程序连接方式。它成为数据分析和可视化的首先工具。 其主要应用领域:海洋科学、气象、遥感工程、医学、空间物理、地球科学、测试技术、信号处理、科研教育、天文学、商业等领域。

(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪

目录 第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2) 一、图像配准与校正 (2) (一)基础知识 (2) (二)ENVI操作 (3) 二、图像镶嵌(图像拼接) (15) (一)基础知识 (15) (二)ENVI操作 (15) 三、图像裁剪 (18) (一)基础知识 (18) (二)ENVI操作 (19) 第二部分:下载影像及介绍 (23) (一)基本信息 (23) (二)日期信息 (24) (三)云量信息 (24) (四)空间信息 (24)

第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 一、图像配准与校正 (一)基础知识 1、图像配准 就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 2、几何校正 是指利用地面控制点和几何校正数学模型,来矫正非系统因素产生的误差,非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。 由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。 简单来说,图像校正是借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标的校正。 本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image,利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。 3、图像选点原则 [1]选取图像上易分辨且较精细的特征点,如道路交叉点、河流弯曲或分叉 处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。 [2]特征变化大的地区需要多选。 [3]图像边缘部分一定要选取控制点。 [4]尽可能满幅均匀选取。 [5]保证一定数量的控制点,不是控制点越多越好。 4、数理知识: [1]多项式模型 x=a 0+a 1 X+a 2 Y+a 3 X2+a 4 XY+ a 5 Y2+....

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