实验二 图像的裁剪和镶嵌

实验二 图像的裁剪和镶嵌
实验二 图像的裁剪和镶嵌

实验二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。

图像处理实验二解析

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 (2014—2015学年第二学期) 课程名称:图形图像基础开课实验室:444 2014年 6月 4 日年级、专业、班计科111 学号201110405138 姓名成绩实验项目名称图像分割指导教师刘辉教 师 评语 教师签名: 年月日 一、实验目的及内容 目的:掌握和熟悉Matlab编程环境及语言;掌握数学形态学和图像分割的基本原理及 应用。 内容: 1.通过数学形态学实现边界提取。 2.通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化; 3.分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测;通过Hough检测图像中的直 线。 二、要求 1.描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 膨胀:将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,使边界向外部扩张的过程。 利用它可以填补物体中的空洞。B对X膨胀所产生的二值图像D是满足以下条件的点(x,y)的集合:如果B的原点平移到点(x,y),那么它与X的交集非空。 数学表达式:B=A⊕C 腐蚀:一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。利用它可以消除小而且无意义的物体。B对X腐蚀所产生的二值图像E是满足以下条件的点(x,y)的集合:如果B的原点平移到点(x,y),那么B将完全包含于X中。 数学表达式:B=AΘC 腐蚀:是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的

物体。 膨胀:是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,使边界向外部扩张的过程。 可以用来填补物体中的空洞。 开运算:先腐蚀后膨胀的过程开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。开运算通常是在需要去除小颗粒噪声,以及断开目标物之间粘连时使用。其主要作用与腐蚀相似,与腐蚀操作相比,具有可以基本保持目标原有大小不变的优点。 闭运算:先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。 2.编写程序,使用数学形态学方法实现边界提取。 3.描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用,结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素,然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。 阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值分割法。所谓局部阈值分割法是将原始图像划分成较小的图像,并对每个子图像选取相应的阈值。在阈值分割后, 相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不连续性,因此需用平滑技术进行 排除。局部阈值法常用的方法有灰度差直方图法、微分直方图法。局部阈值分 割法虽然能改善分割效果,但存在几个缺点: (1)每幅子图像的尺寸不能太小,否则统计出的结果无意义。 (2)每幅图像的分割是任意的,如果有一幅子图像正好落在目标区域或背景区域,而根据统计结果对其进行分割,也许会产生更差的结果。 (3)局部阈值法对每一幅子图像都要进行统计,速度慢,难以适应实时性的要求。

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。

实验三-遥感图像的几何校正和裁剪

实验三、遥感图像的几何校正与裁剪 实验内容: 1.图像分幅裁剪(Subset Image) 2.图像几何校正(Geometric Correction) 1.图像分幅裁剪 在实际工作中,经常需要根据研究工作范围对图像进行分幅裁剪,按照ERDAS IMAGINE 8.4实现图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪为两类型:规则分幅裁剪,不规则分幅裁剪。 1.1规则分幅裁剪 (以c:\Program File\ IMAGINE 8.4\examples\lanier.img为例) 规则分幅裁剪是指裁剪图像的范围是一个矩形,通过左上角和右上角两点的坐标可以确定图像的裁剪位置,过程如下: 方法一: →ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条:Main→Data Preparation(或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标) →打开Data Preparation 对话框

→单击Subset Image按钮,打开Subset对话框 在Subset对话框中需要设置下列参数: →输入文件名(Input File):lanier.img →输出文件名(Output File):lanier_sub.img →坐标类型(Coordinate Type):Map →裁剪范围(Subset Definition):ULX、ULY、LRX、LRY (注:ULX,ULY是指左上角的坐标,LRX,LRY是指右上角的坐标,缺省状态为整个图像范围) →输出数据类型(Output Data Type):Unsigned 8 Bit →输出文件类型(Output Layer Type):Continuous →输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats →输出像元波段(Select Layers):2,3,4

数字图像处理实验二 图像灰度变换

实验二 图像灰度变换实验一、 实验目的熟悉亮度变换函数的使用熟悉灰度图像的直方图的表示;掌握图像增强的基本方法:灰度变换、直方图均衡;二、实验内容灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理;灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述,通过修改灰度直方图来得到图像增强。三、实验原理1.函数imadjust 函数imadjust 是对灰度图像进行亮度变换的基本命令,语法为: g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 将图像f 中的亮度值(灰度值)映射到新图像g 中,即将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之间的值。low_in 以下的灰度值映射为low_out ,high_in 以上的灰度值映射为high_out ,函数imadjust 的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间,[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out 小于low_out ,则输出图像会反转。 参数gamma 指定了曲线(变换函数)的形状,若gamma 小于1,则映射被加权至更高(更亮)的输出值;若gamma 大于1,则映射被加权至更低(更暗)的输出值。若省略了函数的参量gamma ,则gamma 默认为1——即线性映 射。 >>f = imread(‘filename’)>>imshow(f)>>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转>>figure, imshow(g1) %figure 命令表示同时显示多个窗口 >>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); %将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间 >>figure, imshow(g2) >>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma 值 >>figure, imshow(g3)

实验二 图像的基本操作

实验二图像的基本操作 实验目的 1.熟悉Photoshop CS的基本操作 2.掌握常用工具的使用 3.掌握图层的简单应用 实验内容 1.立体相框的制作 2.移花接木 3.制作圆柱体等图案 4.修补照片 5.制作彩色文字 6.制作心形图案 1.立体相框的制作,请把结果文件保存为sy2-1.psd。 ①打开图片“牡丹花.jpg”,单击菜单“图像|图像大小”,观察图像现在的像素大小是多少MB?然后用计算器计算2048*1536*3/(1024*1024)是不是正好等于图像的像素大小,为什么? 将图片大小改为1024*768,分辨率为72pps(像素/英寸),观察现在的文档大小是多少? 请计算1024/(72/2.54)和768/(72/2.54)是否就是文档大小?(1英寸=2.54厘米),下面请将分辨率改为300pps,如果保持文档大小不变,请观察像素大小的变化,继续将像素大小改为1024*768,请观察文档大小是多少? 通过本实验请大家了解像素大小、文档大小和分辨率之间的关系。 ②打开“t1.jpg”图片,图像大小改为100*72,选取该照片定义为图案。 ③继续将“牡丹花.jpg”图片的画布四周扩大2厘米,然后将自己定义的图案填充到扩充的画布区域内。 ④在图层面板中双击背景图层将其转换为普通图层,然后添加斜面与浮雕的立体效果,样式自己定义。效果如图2-1所示。 图2-1 立体相框图2-2 一串红 2.移花接木,请把结果文件保存为sy2-2.psd。 ①打开“一串红.jpg”,将图像的大小改成800*600,图像顺时针旋转90度,如图2-2所示。 ②打开图像文件“蝴蝶.jpg”,将图像放大显示到300%,用钢笔工具描绘出蝴蝶的路径(注意工具选项栏中按下路径按钮),如图2-3所示,然后在如图2-4所示的路径面板中

实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告

实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告 实验目的: 通过本实验熟练操作遥感图像处理的专业软件进行基础图像处理,包括图像几何校正、镶嵌等。 实验内容: 1、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理; 2、学习图像几何校正具体操作; 3、学习图像镶嵌正具体操作。 本实验的图像几何校正是通过“像图配准”的方式获取地面控制点的方里网坐标的,并对传统的从纸质地形图上量算坐标的方法进行改进,利用Auto CAD或Photoshop等软件从扫描后的电子地形图上直接量算坐标。 实验步骤: 第一步、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理 第二步、图像几何校正 运行PCI,选择GCPWorks模块,在Source of GCPs选择User Entered Coordinates(用户输入投影坐标系统),点击Accept后,弹出校正模块:

选择第一项加载需要校正的图像(由实验一方法导出的125-42.pix )->点击Default->Load & Close->得到下图:

选择第二项,选择Other确定投影系统: 注意输入6度带的中央经度与向东平移500公里(500000米):

点击Earth Model确定地球模型: 点击Accept:

选择第三项采集地面控制点。在采集地面控制点之前,利用Photoshop软件打开扫描后的电子地形图。 分别在遥感图像和地形图中找到一个同名点,如下图(可以用放大遥感图)。 然后在地形图中量算出该点的大地坐标,精确到米,X坐标为6位(要去掉2位6度带的带号),Y坐标7位(运用测出)。再将坐标输入到GCP编辑窗口中,并点击Accept as GCP接受为一个控制点。

图像处理实验二图像增强

实验二图像的增强 一、实验目的 1)掌握在计算机上进行直方图统计,以及直方图均衡化、线性变换的图像增强的方法 2)掌握在计算机上进行图象平滑、图象锐化特别是中值滤波平滑及拉普拉斯算子锐化 的方法 二、实验要求 1)显示图像(cameraman.tif)及灰度直方图。 2)对指定图像(cameraman.tif)进行直方图均衡化和线性变换,将原始图像及增强 后的图像都显示于屏幕上,比较增强的效果。 3)对指定图像(lena.bmp)加入椒盐噪声,然后进行邻域平滑、中值滤波,将原始图 像及平滑后的图像都显示于屏幕上,比较效果。 4)对指定图像(lena.bmp)进行锐化(简单梯度算法、ROBERT算子,Prewitt边缘算 子和拉普拉斯算子),将原始图像及锐化后的图像都显示于屏幕上,比较锐化的效果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 以自己的语言结合课堂笔记进行总结,要求过程推导清晰明了。 五、实验步骤及程序 实验步骤、程序流程、实验源程序和注释齐全 实验源程序: (1). 显示图像(cameraman.tif)及灰度直方图: I=imread('cameraman.tif'); subplot(121); imshow(I); title('原始图象'); subplot(122); imhist(I); title('灰度直方图')实验结果与分析

(2)对指定图像(cameraman.tif)进行直方图均衡化和线性变换,将原始图像及增强后的图像都显示于屏幕上,比较增强的效果。 I=imread('cameraman.tif'); subplot(221); imshow(I); title('原始图象'); I1=histeq(I); subplot(222); imshow(I1); title('原始图象均衡化'); subplot(223); imshow(I); title('原始图象'); I2=imadjust(I); subplot(224); imshow(I1); title('原始图象线性变化'); (3)对指定图像(lena.bmp)加入椒盐噪声,然后进行邻域平滑、中值滤波,将原始图像及平滑后的图像都显示于屏幕上,比较效果。

实验2 Idrisi图像处理软件的基本操作

实习2 Idrisi图像处理软件的基本操作 实验目的:初步认识Idrisi的界面、功能和软件的基本操作方法 实习内容: 1.设置工作环境 2.察看各类图件的属性 3.显示各类栅格图、矢量图及叠加显示 4.了解调色板及符号库的使用 5.学习制作图例 6.DEM的立体显示 7.图像的直方图分析 实验步骤: 基本知识 1 Environ / list / describe 2 文件系统(img / doc, vec / dvc, val, smp / sm0 / sm1 / sm2) 3 display (Brazilfc 图像/ color composit 调色版) 注:TM432合成图 4 display (awrajas 矢量图/ idrpoly) 调色板及图例 5 overlay(dec88c图像/NDVI16调色板+ country矢量图) 6 显示dec88c(ndvi16及grey256) 7 显示etdem + etprov 并变换其调色板(idrisi256和grey256) 8 显示affaosol 图像(qual256) 9 显示dec88c(gray16)和affaosol图的图例(了解*.doc文件的图例标注) 10 图例设计(调色板/ 符号库/ 图例文字) 矢量图件的叠加显示 11 显示矢量图clarkblk / idrpoly 12 在图上叠加clarkbld / idr16 和clarkbd2 / idrpoly dem的三维显示及其与影像的叠加 13 ortho显示relief 14 ortho叠加显示njolodem和njolofc / grey256 (务必选中use drape image) 15 显示afsurf图像/grey16 16 histogram显示直方图(h87tm1/ h87tm2/ h87tm4) 思考题: 1 工作环境如何设定 2 调色板有何重要作用 3 矢量栅格的叠加显示方法 4 直方图\ 图例\ 1

实验二 遥感图像的几何校正

实验二、遥感图像的几何校正 实验目的:通过实习操作,掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤,深刻理解遥感图像几何校正的意义。 实验内容:ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。 几何校正就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地里参考(Geo-referencing)。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 1、图像几何校正的途径 ERDAS图标面板工具条:点击DataPrep图标,→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框(图2-1)。 ERDAS图标面板菜单条:Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框(图2-1)。 图2-1 Set Geo-Correction Input File对话框 在Set Geo-Correction Input File对话框中,选择输入图像,确定校正图像。 2、图像几何校正的计算模型(Geometric Correction Model) ERDAS提供的图像主要几何校正模型,具体功能如下:

表2-1 几何校正计算模型与功能 模型功能 Affine 图像仿射变换(不做投影变换) Polynomial 多项式变换(同时作投影变换) Reproject 投影变换(转换调用多项式变换) Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换 Camera 航空影像正射校正 Landsat Lantsat卫星图像正射校正 Spot Spot卫星图像正射校正 3、图像校正的具体过程 第一步:显示图像文件(Display Image Files) 首先,在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次,打开两个视窗(Viewer1/Viewer2),并将两个视窗平铺放置,操作过程如下: 在Viewer1中打开需要校正的图像(或通过图2-1已打开):tmAtlanta.img 在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的图像:panAtlanta.img 第二步:启动几何校正模块(Geometric Correction Tool) Viewer1菜单条:Raster→ Geometric Correction →打开Set Geometric Model对话框(2-2) →选择多项式几何校正模型:Polynomial→OK →同时打开Geo Correction Tools对话框(2-3)和Polynomial Model Properties对话框(2-4)。 在Polynomial Model Properties对话框中,定义多项式模型参数以及投影参数: →定义多项式次方(Polynomial Order):2 →定义投影参数:(PROJECTION):略 →Apply→Close →打开GCP Tool Referense Setup 对话框(2-5)

数字图像处理实验 实验二

实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1.了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2.体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1.图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有: g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为: g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中,α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果,也可以用于两张图像的衔接。说明:两个示例图像保存在默认路径下,文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif',要求实现下图所示结果。 代码: I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图:

2.图像的减法运算-imsubtract 说明: 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));,要求实现下图所示结果。 示例代码如下: I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图: 3.图像的乘法运算-immultiply

实验1_基于MATLAB的图像基本操作

第1次实验基于MATLAB的图像基本操作 二、实验内容和要求: 1.实现图像Baboon.bmp(MATLAB自带)的读入(可使用imread)和显示(可使用imshow)操作,代码加上足够的注释,需要建立一个M文件实现。 I=imread('F:\标准图像\Baboon.bmp');//读入图像 imshow(I);//显示图像 2.编程实现将一幅RGB图像转换为二值图像,并在一个窗口同时显示处理过程中得到的每一个图像和原图像,同时需要给图像加上标题。(原始数据可以是任意的RGB图像)。需要新建一个M文件实现。 figure,subplot(1,3,1),imshow(I(:,:,1)),title('R'); subplot(1,3,2),imshow(I(:,:,2)),title('G'); subplot(1,3,3),imshow(I(:,:,3)),title('B'); 3.计算图象统计参数: 读取图像(文件名为‘cameraman.tif’); 最大值 最小值 均值 K=imread('cameraman.tif'); d_max=max(K(:)) d_min=min(K(:)) d_mean=mean(K(:)) 4.利用帮助系统了解im2double,imresize,image函数的作用和语法,并利用这些函数处理已知图像pout.tif(MATLAB自带)并显示处理前后效果。 J=imread('pout.tif'); J1=im2double(J); figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),imshow(J1),title('After') J2=imresize(J,0.3); figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),imshow(J2),title('After') figure,subplot(1,2,1),imshow(J),title('Before') subplot(1,2,2),image(J);title('After') 1

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。

photoshop图像处理实验报告

云南大学软件学院 实验报告 序号: 31 实验老师:刘宇 课程名称:数字媒体技术实验实验名称:图像处理 学号: 2011-112-0105 姓名:郭可岩 一.实验名称:图像处理: 二.实验目的: ◆认识图像处理的原理并初步使用常用的图像处理工具PhotoShop进行简单的图像处理工作;掌握常用的图片处理方法。 ◆综合使用克隆、图层、仿制图章工具为素材图一消除枯枝。 ◆综合使用色阶、曲线、色彩平衡、亮度、对比度调整等技术为两幅素材图做修正至满意效果。 ◆对素材图二进行水平校正,并作适当裁剪。 三.实验内容(步骤和方法)及数据记录: ◆处理第一张图片 ①导入第一张图片到PhotoShop中。 ②复制背景图层,并在背景副本上处理导入的图像。 ③使用仿制图章工具为图片除去枯枝。 消除枯枝工作完成后的效果图如下所示:

④调整图像的色阶: ⑤调整图像曲线: ⑥调整图像色彩平衡:

⑦调整图像的亮度和对比度: ⑧当所有工作完成后图片一效果如下:

◆处理第二张图片 ①导入第二张图片到PhotoShop中,复制背景图层,并在背景副本上处理导入的图像。 ②使用分析>标尺工具对图像进行水平校正。 水平校正完成后的效果图如下:

s ③对水平校正后图片进行适当的裁剪: ④像处理图片一那样对图片二进行色阶、曲线、色彩平衡、亮度、对比度等的调整,所有工作完成后的图片效果图如下:

四.实验总结: ◆PhotoShop是一款功能非常强大图像处理软件,我们在本次试验中所用到的功能只不过是其所有功能的冰山一角,要想精通PhotoShop还需要漫长的学习和不断的实践。。 ◆使用图层可以很好地保护原图像和保存我们的修改效果,一般情况下不建议直接在背景图层上直接修改图像。 ◆对图片进行色阶、曲线、色彩平衡、亮度、对比度等的调整没有具体的规范,一切以视觉上的美观为准。 ◆图像处理是一项需要耐心和细心的工作。 指导教师签名:刘宇

图像处理实验报告

实验报告 实验课程名称:数字图像处理 班级:学号:姓名: 注:1、每个实验中各项成绩按照10分制评定,每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。

2016年 4 月18日 实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像,在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵, 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换,将原始图像及变换图像(三维、中心化)都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置,再进行变换,将原始图像及变换图像(三维、中 心化)都显示于屏幕上,比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸(40?40,4?4),再进行变换,将原始图像及变 换图像(三维、中心化)都显示于屏幕上,比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具,因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统,并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号,x 和y 是离散实变量,u 和v 为离散频率变量,则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …,M-1;y=0,1,…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …,M-1;y=0,1,…N-1

实验一图像处理基本操作

实验一图像处理基本操作 一、 实验目的 1、熟悉并掌握在MATLAB中进行图像类型转换及图像处理的基本操作。 2、熟练掌握图像处理中的常用数学变换。 二、实验设备 1、计算机1台 2、MATLAB软件1套 3、实验图片 三、实验原理 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f在坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由若干个二维图像组合形成的。例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此,许多为黑白图像处理开发的技术也适用于彩色图像处理,方法是分别处理三幅独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及幅度连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和幅度。将坐标值数字化称为取样,将幅度数字化称为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此,当f的x、y分量和幅度都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数组十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 图1 采样和量化的过程 根据图像数据矩阵解释方法的不同,MATLAB把其处理为4类: ?亮度图像(Intensity images) ?二值图像(Binary images) ?索引图像(Indexed images) ? RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类型或uint16类型,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。若图像是double 类型,则像素取值就是浮点数。规定双精度double型归一化亮度图像的取值范围是[0 1]。 (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8

ENVI遥感图像处理实验教程 实验三 几何校正(影像、地形图)ok

实验三 ENVI影像的几何校正 本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正,添加地理坐标,以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。 一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正,以及从影像到影像的纠正,后者也称为影像的配准。遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。几何纠正包括两个核心环节:一是像素坐标的变换,即将影像坐标转变为地图或地面坐标;二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。 本实验将针对不同的数据源和辅助数据,提供以下几种校正方法: Image to Map几何校正:通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程,控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。地形图校正就采取这种方法。Image to image几何校正:以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图,通过从两幅图像上选择同名点(GCP)来配准另一幅栅格影像,使相同地物出现在校正后的图像相同位置。大多数几何校正都是利用此方法完成的。 Image to image自动图像配准:根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点,根据同名点完成两幅图像的配准过程。当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像,使得图上的相同地物不重叠时,可利用此方法进行调整 1. 地形图的几何校正 (1)打开并显示地形图 从ENVI主菜单中,选择file →open image file,打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。 (2)定义坐标 从ENVI主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs:Image to map。

数字图像处理实验2冈萨雷斯.

实验二灰度直方图及直方图均衡化 一、 实验目的: 1、直方图显示 2、计算并绘制图像直方图 3、直方图均衡化二、实验内容 学习使用函数 imhist(, histeq(, bar(, stem(, plot(, imadjust(,及 title, axis, set 等描述图像工具。 1、直方图显示 显示图 Fig0354(a(einstein_orig.tif,标注图的题目为:EINSTEIN ,作出其直方图,调整参数如下图所示: EINSTEIN

4 2、分别用 bar 和 stem 函数显示直方图 由 h=imhist( 获得直方图;分别用 bar 和 stem 显示直方图 h ,并通过参数调整,改变直方图的显示方式。用 axis 设置轴的最大、最小值(例如:axis([0 255 0 15000];),用 set 设置显示坐标的间隔(例如:set(gca,’xtick ’, 0:50:255)。作出如下的直方图: 00 50

100 150 200 250 3、用 plot 函数显示直方图要求同 2. 12000 1000080006000400020000 0 50 100 150 200 250 300 4、用 imadjust( 函数调整图像对比度,并用 imhist( 查看调整前后直方图的变化。 3 . 2 . 1 . 0 . 4

5、用 histeq( 进行直方图均衡化,并用 imhist( 查看均衡化前后直方图的变化。

4 三、实验要求 将本实验的 10 个图用 MATLAB 显示到屏幕上。程序: i=imread('Fig0354(a(einstein_orig.tif'; imshow(i; title('EINSTEIN'; figure; imhist(i; title('直方图';

实验二、PhotoShop的基本操作

实验二、PhotoShop的基本操作 【实验主要内容】 掌握PhotoShop图像大小的修改和图像的裁切,掌握标尺、参考线、网格等视图辅助工具的使用。 【本实验主要知识点】 修改图像;裁切图像;使用辅助工具。 【主要实验步骤】 一、修改图像 1、修改图像大小 (1)从菜单中选择【图像】│【图像大小】命令,会弹出“图像大小”对话框,如图2-1所示。练习在其中改变图像大小。 图2-1 “图像大小”对话框 (2)像素大小:可以通过修改图像的宽度和高度像素值和百分比来改变图像的 大小,并可随时看出图像改变前后的大小变化。 (3)文档大小:可以通过修改图像的宽度和高度厘米、英寸、点等以及图像的 分辨率来改变图像的大小。 (4)缩放样式:该选项用于在调整图像大小时是否按比例缩放。 (5)约束比例:该选项用于在设置图像宽度和高度时进行等比例调整。 (6)重定图像像素:该选项用于在调整图像大小时像素数目是否随图像大小协 调变化。 (7)设置完毕后单击“好”按钮即可确定图像大小的改变。 2、修改画布大小 (1)从菜单中选【图像】│【画布大小】,打开“画布大小”对话框,如图2-2 所示,练习在其中改变画布大小。 图2-2 “画布大小”对话框

(2)当前大小:其中显示了当前图像画布的实际大小。 (3)新大小:可以通过修改宽度和高度厘米、像素、英寸、百分比来改变图像画布的大小,其中“相对”选项可以改变以上是绝对值还是相对值,“定位”选项区可以调整画布修改后图像位于画布的新具体位置。 (4)画布扩展颜色:设置画布多余部分的色彩。 二、裁切图像 1、在工具箱中使用裁切工具。 2、移动鼠标指针到图像窗口中,按下左键并进行拖曳,释放左键后,会出现一个四周有8个控制点的裁切范围。如图2-3所示。 图2-3 选择裁切范围 3、选定裁切范围后,使用控制点对裁切区域进行平移、缩放、旋转等操作。如图2-4所示。 图2-4 变换裁切范围 4、最后在裁切区内双击鼠标左键,或在工具栏中单击按钮,即可完成裁切工作。 三、使用辅助工具 1、标尺 (1)从菜单中选择【视图】│【标尺】命令,可以在图像窗口的顶部和左 边显示标尺,如图2-5所示。

实训二图象校正处理

实验二图像校正处理 一、实验目的 1.掌握MAPGIS中图像文件的转换方法。 2.掌握MAPGIS中图像校正处理的方法。 3.了解Photoshop中图像的拼接及简单校正的方法。 二、实验准备 1.实验数据:本实验数据保存于文件夹Exercise-02中。 2.预备知识:Photoshop的基本操作方法;图像文件格式。 三、实验步骤与内容 ㈠采用PhotoShop预处理图像 1.将实验数据复制,粘贴至各自文件夹内。 2.双击桌面上的PhotoShop快捷图标,启动PhotoShop。 3.在PhotoShop“文件”下拉菜单中,选择“打开”命令,通过浏览方式将“南河镇地形地质图-1”载入PhotoShop程序。注意此图像文件格式是什么?图像质量如何? 4.通过“图像”菜单的“画布大小”命令打开“画布大小”对话框,如图2-1所示。定位选择左上角,将宽度和高度调整为原来的两倍,用来放要拼接的内容。如图2-2所示。 图2-1“画布大小”对话框图2-2设置“画布大小”为原来两倍 5.再打开“南河镇地形地质图-2”,将其通过“移动工具”拖动到同“南河镇地形地质图-1”一个窗口。这时在“南河镇地形地质图-1”窗口中将多出一个图层“图层1”,如图2-3所示。再接着用“移动工具”把图层1中的内容调整到和背景中的图形相接,在调整的过程中可以以某一个关键点为依据,通过键盘上的上下左右方向键进行微调让两部分图像很好的接合在一起。

图2-3图层窗口图2-4含多个图层的窗口6.用同样的方法打开“南河镇地形地质图-3”和“南河镇地形地质图-4”,并将其拼接在“南河镇地形地质图-1”上,形成一张完整的地图。这时将出现“图层2”和“图层3”。如图2-4所示。并单击选择如图2-4中向右三角形,进行“拼合图层”。最终只有一个图层“背景”。 7.在PhotoShop工具条中的“吸管工具”位置处点击鼠标右键,选择“度量工具”,在拼合后的“南河镇地形地质图-1”上水平边框左侧交角处点击鼠标左键并按着不放,沿边框线拖出一条斜线至上边框右上交角处,然后松开鼠标,此时会在标准工具栏中显示此线角度(注意记下此角度)。操作步骤主要界面参见图2-5所示。 点击鼠 选择此选项并进行度量 标右键 图2-5 PhotoShop角度度量过程主要界面 8.在“图像”下拉菜单中选择“旋转画布”中“任意角度”,此时系统会弹出相应对话框(注意此对话框中的角度是多少?与前面记下的角度值对比会有什么发现?),旋转方式选中“度(顺时针)”选项,点击“好”按钮,系统会自动完成图像旋转(为什么不进行旋转角度的设置?)。界面如图2-6所示。

数字图像处理实验报告

目录 实验一:数字图像的基本处理操作 (4) :实验目的 (4) :实验任务和要求 (4) :实验步骤和结果 (5) :结果分析 (8) 实验二:图像的灰度变换和直方图变换 (9) :实验目的 (9) :实验任务和要求 (9) :实验步骤和结果 (9) :结果分析 (13) 实验三:图像的平滑处理 (14) :实验目的 (14) :实验任务和要求 (14) :实验步骤和结果 (14) :结果分析 (18) 实验四:图像的锐化处理 (19) :实验目的 (19) :实验任务和要求 (19) :实验步骤和结果 (19) :结果分析 (21)

实验一:数字图像的基本处理操作 :实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用; 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质,实现图像的傅里叶变换。:实验任务和要求 1.读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分 成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分 别显示,注上文字标题。 3.对一幅图像进行平移,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里叶变换, 显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。 4.对一幅图像进行旋转,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里 叶变换,显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的 对应关系。 :实验步骤和结果 1.对实验任务1的实现代码如下: a=imread('d:\'); i=rgb2gray(a); I=im2bw(a,; subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像'); subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像'); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); 结果如图所示:

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