Image Guided Depth Map Upsam using Anisotropic TV-

Image Guided Depth Map Upsam using Anisotropic TV-
Image Guided Depth Map Upsam using Anisotropic TV-

Notice of Violation of IEEE Publication Principles

“Image Guided Depth Map Upsampling using Anisotropic TV-L2”

by Xiaozhou Zhu, Xin Song, and Xiaoqian Chen

in the IEEE Signal Processing Letters, Vol 22, Issue 3, March 2015, pp. 318-321

After careful and considered review of the content and authorship of this paper by a duly constituted expert committee, this paper has been found to be in violation of IEEE’s Publication Principles.

This paper contains significant portions of text from the paper cited below that were reused without attribution.

“Image Guided Depth Upsampling using Anisotropic Total Generalized Variation”

by David Ferstl, Christian Reinbacher, Rene Ranftl, Matthias Ruether, and Horst Bischof

in the Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, December 2013, pp. 993-1000

318IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS,VOL.22,NO.3,MARCH2015 Image Guided Depth Map Upsampling

using Anisotropic TV-

Xiaozhou Zhu,Xin Song,and Xiaoqian Chen

Abstract—In this letter,we present a novel upsampling method to enhance the spatial resolution of depth maps.Given a low resolution depth map from a depth sensor and a registered high resolution intensity image from a camera,we formulate it as a convex optimization problem and solve it using the?rst-order primal-dual algorithm.The formulation combines an data term and an anisotropic total variation(TV)regularization term, thus it is more robust to noise and better preserves the?ne details. Experimental results on Middlebury and real world datasets demonstrate that our method achieves favorable performance compared with state-of-the-art upsampling methods.

Index Terms—Depth map upsampling,image enhancement, super resolution.

I.I NTRODUCTION

D EPTH sensing is a major topic in computer vision and

related?elds.It has a wide range of real world appli-cations,including robot vision,3D scene reconstruction,3D videos,human-computer interaction and many more.Depth maps can be typically acquired either via passive stereo or active depth sensors.Despite active research and signi?cant improvements made over the past years,passive stereo is only reliable when suf?cient correspondences can be established and still suffers from noise,changing illumination,texture-less regions,repetitive texture and occluded areas.Active depth sensors like laser range?nders have great ability to capture accurate depth information.However,the long acqui-sition times,high cost,and limitation to static scenes restrict their use.

Recently,depth sensors such as time-of-?ight(TOF)cameras and Microsoft Kinect became popular.TOF cameras acquire depth maps by measuring the return travel time of an infrared light emitted from the sensor,and Kinect captures the re?ec-tion pattern of a structured light source to infer the distance to objects.They can provide real time frame-rate depth mea-surements without matching of correspondences,which greatly increases their robustness in the presence of traditional dif?-cult scenes.However,the main defects are that the acquired

Manuscript received August02,2014;revised September14,2014;accepted September14,2014.Date of publication September17,2014;date of current version September30,2014.The associate editor coordinating the review of thi smanuscript and approving it for publication was Prof.Alexandre X.Falcao X.Zhu,X.Song and X.Chen are with the College of Aerospace Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China(e-mail:zhu.xz1011@https://www.360docs.net/doc/575230495.html,;song_xin@https://www.360docs.net/doc/575230495.html,;chenxi-aoqian@https://www.360docs.net/doc/575230495.html,).

Color versions of one or more of the?gures in this paper are available online at https://www.360docs.net/doc/575230495.html,.

Digital Object Identi?er10.1109/LSP.2014.2358883depth maps are of low resolution and contaminated by notice-able noise.In order to deal with these drawbacks,different ap-proaches for low resolution depth map upsampling have been proposed.

In this letter,we present a method to retrieve a high quality high resolution(HR)depth map from a low resolution(LR) depth map with noises,guided by the information from a reg-istered high resolution intensity image.We formulate the depth map upsampling as a convex optimization problem.The formu-lation combines an data term and an anisotropic total varia-tion(TV)regularization term,thus it is more robust to noise and better preserves the?ne details.Moreover,numerical solution is derived exploiting the?rst-order primal-dual algorithm.Both quantitative and qualitative results demonstrate that our method compares favorably to state-of-the-art methods.

II.R ELATED W ORK

Increasing the resolution and quality of a depth map is an extensively studied topic.Here we only review some repre-sentative works which can be categorized into two classes, namely depth-only superresolution and image guided depth upsampling.

The?rst class aims to enhance the depth map by fusing mul-tiple misaligned LR depth maps into a HR one.Rajagopalan et al.[1]exploit translational camera motion relative to the object for superresolution of TOF camera data.The original HR depth map is modeled by a discontinuity adaptive Markov Random Field(DAMRF)prior to regularize the solution as well as pre-serve the depth discontinuities.Schuon et al.[2],[3]apply tra-ditional color image superresolution method to LR depth maps obtained by TOF cameras from slighted displaced viewpoints.A bilateral regularization is adopted in a MRF optimization frame-work to incorporate characteristics of the TOF camera.How-ever,changing environment during the process of image acqui-sition may drastically in?uence the fusion result.

The second class jointly uses information from the LR depth map and the registered HR intensity image,and thus we call it image guided depth upsampling.The bilateral?lter[4]is an edge preserving?lter which computes the?lter output at a pixel as a weighted average of neighboring pixels.The weights are calculated according to the?ltering input by using spatial closeness and intensity similarity.Based on this,Kopf et al.

[5]propose a joint bilateral upsampling(JBU)method which is generally taken as a base upsampling framework using ad-ditional information,especially when the image to be?ltered is not reliable.In the case of depth map upsampling,JBU cal-culates the weights from the HR intensity image instead of the LR depth map.Inspired by this method,a number of extensions

1070-9908?2014IEEE.Personal use is permitted,but republication/redistribution requires IEEE permission.

See https://www.360docs.net/doc/575230495.html,/publications_standards/publications/rights/index.html for more information.

ZHU et al.:IMAGE GUIDED DEPTH MAP UPSAMPLING319

or variants have been proposed.Yang et al.[6]calculate a cost volume for candidate depth values based on the current depth map,and update the cost volume by iteratively applying the JBU.Riemens et al.[7]use the JBU hierarchically in order to reduce the computational cost.These methods simply assume that discontinuities in depth and intensity image co-align with each other.However,violations of the assumption would cause artifacts in the results[8],[9].On the one hand,when the in-tensity image contains edges while the corresponding region in the depth map is smooth,the texture copying artifacts occur.To solve this problem,Chan et al.[10]proposed a noise aware?lter for depth upsampling(NAFDU).They combine a color intensity ?lter and a depth intensity?lter by using a blending function. The?lter behaves like the bilateral?lter at areas that are geo-metrically smooth to avoid the unwanted texture copying from the intensity image.On the other hand,when the depth map con-tains edges while the intensity image is smooth due to similar intensity among adjacent objects,edge blurring artifacts occur. Existing?lter based methods cannot tackle this problem.Also as indicated in[11],?lter based methods tend to over smooth ?ne details.

An alternative to?lter based methods are optimization based methods which our work falls into.Diebel and Thrun[12]de-sign a MRF where the smoothness term is weighted according to image gradient.The MRF is then solved using conjugate gra-dient(CG)algorithm.Lu et al.[13]extend their work with a depth speci?c data term which?ts well to the unique charac-teristics of depth maps,but it is computationally heavy due to a complex optimization technique.Recently Park et al.[11]incor-porate a nonlocal means(NLM)term to their MRF formulation to help preserve local structure.

III.P ROPOSED M ETHOD

Suppose we are given a LR depth map denoted by which is corrupted by noise and registered HR intensity image denoted by is the sparse depth map generated by simply interpo-lating with zeros to the same size as.Our goal is to recon-struct the HR depth map according to and.

A.Object Function

We de?ne the objective function for depth map upsampling as(1):

(1) where is the unknown solution,is the data term enforcing the similarity between the input and output depth maps,is the regularization term re?ecting prior knowledge of the solution,and the parameter is used to de?ne the trade-off between the two terms.

X and Y are?nite dimensional vector spaces de?ned in(2):

(2) where is a discretized2-dimensional rectangular image domain.With we denote a linear operator map-ping from X to Y describing a discretization of the gradient and denote its negative adjoint,i.e.the discrete diver-gence.

Our data term is de?ned as(3)

(3) where is a weighting operator.Its elements are set to1where measurements are available in and to0oth-erwise.And in this letter we use to denote the norm or Euclidean norm on X or Y,while is the Euclidean norm of an element at an individual pixel location.

Our regularization term is de?ned as(4)

(4) where is the total variation(TV)[14]characterized by the property edge preserving and noise removing,and is an anisotropic tensor calculated from the HR intensity image measuring its local structure.

(5)

(6) With we denote the gradient direction of the intensity image at an individual pixel location,i.e.the direction where the maximal change occurs,and is the direction orthogonal to[15].

On the one hand,indicates that there are very few variations around the in the intensity image.Then the regularization term functions as the original TV to remove noise.Even if is caused by similar intensity in adjacent pixels and corresponding point in the depth map locates on an edge,edge blurring can still be avoided due to the edge preserving property of TV and?ne details can be pre-served.

On the other hand,(exceeding a certain threshold)indicates that there a lot of variations around the pixel in the intensity image.Then in the regularization term functions to lower the penalty in the gradient direction of the depth map.Even if is caused by distinct intensity in adjacent pixels and the corresponding point in the depth map locates within a smooth region,texture copy can still be avoided because strengthens the edges but does not introduce artifacts.

B.Numerical Solution

According to the above de?nitions,the HR depth map is given by(7)

(7) The formulation consists of an data term and an anisotropic TV regularization term,thus it is convex be-cause norms are convex functions and nonnegative weighted sums preserve convexity[16].

In order to solve the optimization problem,we introduce the dual variable and the convex set

320IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS,VOL.22,NO.3,MARCH 2015

TABLE I

N UMERICAL S OLUTION OF THE P RIMAL -D UAL P

ROBLEM

,where denotes the discrete maximum norm de ?ned

as (8)

(8)

The primal problem in (7)can be transformed to the primal-dual problem in (9)by applying the Legendre-Fenchel transfor-mation [17].

(9)

where

is an indicator function de ?ned as (10)

(10)

We solve the primal-dual problem by using ?rst-order primal-dual algorithm [18]and the numerical solution is shown in Table I.

IV .E XPERIMENTS

In this section,we ?rst compare our method quantitatively and qualitatively with existing methods proposed by Yang et al.[6],Chan et al.[10],Park et al.[11]and Diebel and Thrun [12]using the Middlebury datasets.Then,our method is applied on two real world datasets to obtain HR depth maps.A.Experiments Using the Middlebury Datasets

Three test image sets,‘Art’,‘Books’and ‘Moebius’,provided by Middlebury 2007datasets [19]are used.Each set contains a depth map which is considered as the ground truth.We down-sample the ground truth depth map by scale factors 2,4,and 8and add noises to obtain the LR depth map,which is then used as the input for upsampling.The upsampled depth map is com-pared with the ground truth for quantitative evaluation.

The proposed method is implemented in MATLAB 2012b on a PC with Intel i5-3470CPU (3.2GHz)with 4GB memory.During the experiments,the parameters are chosen empirically as 1.44/0.46/0.1for upsampling scale factor 2/4/8respec-tively.The unoptimized Matlab implementation of our method takes 320s on average to upsample a LR depth map to the reso-lution of ,being independent of upsampling scale factors.

Fig.1shows the qualitative evaluation of our proposed method by comparing results on ‘Moebius’for the

upsampling

Fig.1.Qualitative comparison on ‘Moebius’from the Middlebury 2007dataset for upsampling scale factor 8.(a)HR intensity image,(b)ground truth depthmap,(c)ground truth depthmap downsampled by a scale factor 8with added noise as input and magni ?ed to show,(d)Yang et al .[6],(e)Chan et al .[10],(f)Diebel and Thrun [12],(g)Park et al .[11],(h)our proposed method.TABLE II

Q UANTITATIVE C OMPARISON ON M I D DLEBURY 2007D ATASET WITH A DDED

N OISE IN T ERMS OF R OOT -M EAN -S QUARED E RROR

(RMSE)

scale factor 8.A region with ?ne details is highlighted by a red rectangular and magni ?ed to show in the bottom left.

As can be seen from our result,noise is removed,over smoothness is reduced,and ?ne details are preserved.More-over,texture copying is avoided in the regions corresponding to the canvas despite the present of repetitive strips.We can also notice that unnecessary textures occur on the board in the top left of the ground truth depth map.However,our proposed method successfully wipes them out.

Table II shows the quantitative evaluation of our proposed method.Speci ?cally,we use the root-mean-squared error (RMSE).The larger the RMSE,the lower the performance is.Best results of existing methods for each image set and upsampling scale factor are highlighted and compared with our results.According to the comparison,our method shows favorable performance compared with existing methods with respect to RMSE.

B.Experiments Using Real World Datasets

We apply our method on two real world datasets collected by using different depth sensors to obtain HR depth maps.The ?rst datasets is provided by Yang et al.[6].The LR depth maps are produced by a Canesta EP DevKit TOF camera with a resolution of and the HR intensity images are from a FLEA digital

ZHU et al.:IMAGE GUIDED DEPTH MAP UPSAMPLING

321

Fig.2.Depth map upsampling results for TOF and Kinectdatasets.From top to bottom are HR intensity images,LR depthmaps and HR depthmaps obtained using our proposed method.(a)umbrella,(b)lamp,(c)chair,(d)people.The input of(a)and(b)are provided by Yang et al.[6],(c)and(d)are collected by ususing a Kinect.The LR depthmaps of(a)and(b)are magni?ed by5to show. camera with a resolution.The second datasets is col-lected by us using a Kinect and the resolution of the LR depth maps and HR intensity images are and respectively.

Fig.2shows the upsampling results for these two datasets. The upsampling scale factors are10for(a)and(b),and2for(c) and(d).In(b)and(c),missing data occur in the LR depth maps due to the re?ectance of the lamp holder and the glass window in the door.Our proposed method successfully?lls these re-gions.Also,?ne details are preserved,which are quite obvious in(a)the ridge of the umbrella,(b)the structure of the lamp-shade,(c)the chair,desk and computer screen and(d)the con-tour of the people.

V.C ONCLUSION

In this letter,an image guided depth map upsampling method using anisotropic TV-is presented to obtain a high resolu-tion depth map.Experimental results demonstrate that the pro-posed method can effectively preserve?ne details,reduce over-smoothness as well as remove noises and shows favorable per-formance compared with existing approaches.

R EFERENCES

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2、专题地图制作方法

1 专题地图 1.1 专题地图的创建 专题地图是用于分析和表现数据的一种强有力的方式。用户可以通过使用专题地图将数据图形化,从而使数据以更直观的形式在地图上表现出来。比如通过使用专题渲染可以在地图上显示数据,从而可以清楚直观地看出在数据记录中难以发现的模式和趋势,为用户的决策支持提供依据。 根据提供的数据创建范围值专题图、直方图专题图、饼图专题图、等级符号专题图、点密度专题图、独立值专题图、格网专题图。 1.2专题地图的修改 专题地图以图层的方式在地图窗口中显示,用户可以像操作普通图层一样操作专题地图图层,对其进行放大、缩小、显示等操作。 对于已经创建的专题地图,可以对其进行修改以获得满意的效果。修改专题地图的方法有以下几种。 通过【地图】| 【修改专题地图】菜单选项进行修改。 在【地图图层】对话框中选择要修改的专题地图图层,然后单击【专题】按钮。 在地图图例窗口中双击希望修改的专题地图图例激活地图图例窗口,然后选择【图例】| 【属性】菜单项。 1.3 专题地图制作 Mapinfo为制作专题地图提供了强有力的支持。在Mapinfo 环境下,即可创建单变量专题地图(如范围、等级符号、点密度和独立值等),也可创建多变量专题地图(如直方图和饼图等)。在图40中左侧7个按钮列出了各种专题图的样式,下面将分别介绍几种专题地图的制作: (1) 范围专题图 范围专题图是一种单变量专题图,应用广泛。它按照设置的范围来显示数据,用颜色、图案来渲染范围,以点、线、区域来说明数据。在反映数值与地理区域的关系(如家庭收入、销售量等),或希望表现诸如人口密度(人口除以面积)的比例信息时,专题地图非常有用。下面以创建1994年世界人口范围专题图为例,介绍范围专题图的创建方法。 首先选择Map->Create Thematic Map 菜单,运行创建专题图向导,出现Create Thematic Map—Step 1 of 3 对话框。

《图形图像处理Photoshop》教学大纲

Photoshop 教学大纲 一、课程概述 1.课程性质、任务与目的 课程主要任务是介绍PHOTOSHOP CS3版工作界面,图像设计基本操作,选区的创建、编辑与应用,图像的填充、绘制与修饰,路径、形状的绘制与应用,色彩艺术,文字魅力,图层的应用,蒙版与通道的应用,神奇滤镜,动作和输入、输出等,最后通过综合实战演练的方式进行案例实训。学习Photoshop的目的在于使学生熟练掌握现代化的设计工具的使用技巧,进行各种公益广告设计、商业广告设计、商业包装设计、网页设计,提高设计效率,适应社会要求,能够顺利的走上社会,并为以后独立的设计打下坚实的基础。 2.教学基本要求 (1)能够了解数字图像的基本理论、有关色彩理论和颜色模式的理论知识。 (2)熟练掌握PHOTOSHOP CS3的工作界面以及一些基础操作,例如:对图像 文件的新建、打开和保存操作,以及使用PHOTOSHOP CS中的各种辅助 工具等。 (3)" (4)能够熟练利用PHOTOSHOP CS3中的工具和命令创建、编辑和保存选区; 熟练掌握创建、编辑路径的方法与技巧。 (5)熟练掌握图层的一些概念、基本操作。 (6)对通道与蒙版的概念有一个清晰的认识,轻松掌握通道与蒙版的操作方 法与技巧。 (7)掌握滤镜的一些基础的操作。 3.课程特点 《计算机图形图像处理Photoshop CS3实用教程》是一门实践性很强的课程,必须通过大量的上机实例操作才能熟练掌握所学的知识,在上课的全过程必须保证大部分的时间来上机。 ` 二、教学内容和要求 1、教学内容 项目一Photoshop CS3快速入门 项目二制作滑稽小狗 项目三制作圣诞电子卡片 项目四制作完美婚纱照 项目五制作时尚皮包宣传页 项目六制作舞会门票 ; 项目七制作时尚照片 项目八制作室内装饰效果图 项目九制作学院网站首页

数字图像处理的发展现状及研究内容概述

数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的,俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”,都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前,图像处理技术发展迅速,其应用领域也愈来愈广,有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益,当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法,构造新的处理系统,开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机数字图像处理,它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中,输入的是质量低的数字图像,输出的是改善质量后的数字图像,常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术

的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展,在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题,不外乎如下几个方面: (1)在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面,巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 (2)加强软件研究、开发新的处理方法,特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果,创造新的处理方法。 (3)加强边缘学科的研究工作,促进数字图像处理技术的发展。如:人的视觉特性、心理学特性等的研究,如果有所突破,讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。

MAPGIS几何校正两种方法

MAPGIS几何校的正两种方法 一、mapgis主菜单图像处理中的图像分析, 首先,将JPEG文件转化为msi文件。具体操作如下: 1,文件,数据输入,转换数据类型,选择JPEG文件,添加文件,转换,选择保存位置。 其次,进行坐标校正 2,打开图像分析,文件,打开影像,镶嵌融合,控制点信息,选中控制点,一个一个删除控制点。 3,在四个角有公里网相交的点添加控制点,在弹出的小窗口中较准确的选择控制点位置,按空格键,按照地质图中公里网数值输入X、Y坐标,确定,是。按照上面的步骤再增加两个控制点, 4,镶嵌融合,校正预览,影像校正,选择粗校正的文件保存位置。 5,然后按照第3步骤均匀的增加17个控制点,镶嵌融合,校正参数,选择多项式参数为二次多项式,影像精校正,选择精校正之后的文件存储位置。(选作) 再次,将JPEG文件矢量化 6,mapgis主菜单图像处理中图形处理,新建工程,连着三个确定,添加项目,选择文件型为mapgis图形文件(msi),选择粗校正文件,建立图层对图片进行矢量化。 最后,进行投影变化 7,mapgis主菜单图像处理中实用服务,投影变化,投影转换有两种办法,一种是单个文件进行转换,另一种是成批文件投影转换,首先,介绍第一种方法 7.1,文件,打开文件,选择wp、wt、wl其中的一种,再在矢量化结果中的文件夹中选择其中的某一个图层,P投影转换,设置当前地图参数,进行投影变换。 7.2,P投影转换,B成批文件投影转换,投影文件/目录,选择矢量化的文件,当前投影参数,设置好之后点开始投影,确定,此种方法会覆盖原有的矢量化文件(做好备份)。二、 7,第一种方法精校正完成以后,mapgis主菜单图像处理中图形处理,新建工程,连着三确定,添加项目,选择文件类型为mapgis图形文件(msi),选择精校正文件,建立图层对图片进行矢量化。 8,其他,整图变换,键盘输入参数K,变换类型全打钩,给定原点变换打钩,远点X、Y 输入地质图左下角公里值相交点的坐标,参数输入中,位移参数X、Y为原图的左下角相同点与矢量化的图相同点之间的差值,输入之后,确定。

MAPGIS图像配准-图像校正

MAPGIS图像配准 . MAPGIS图像配准 2.1. 栅格图像 1.打开MapGIS主界面,点击“图像处理”----“图像分析”模块。 2.点击“文件”--“数据输入”,将其他栅格图像(bmp,jpg,tif等)转换为msi格式,选择转换数据类型,点击添加文件,添加要转换的文件到转换文件列表中,点击转换即可。 以下操作是在镶嵌融合菜单下进行 2.打开参照图像或者是点、线、面文件 3.系统会自动显示4个控制点,可以对控制点进行修改,也可以删除控制点后自己添加 4.开始添加控制点。 选添加控制点命令。利用右键切换放大和指针,左键选控制点位置,左右键来回切换进行选点,确保精度,用空格确定;然后在参照文件上选与控制点相对应的位置,方法同上,用空格确定,将有对话框提示,确定即可。 5.用以上方法继续添加其它的控制点,控制点数至少四个。可以选控制点预览命令,浏览控制点,保存控制点文件。 6.选中校正预览命令 7.选校正参数命令进行设置,默认即可。 8.选影像精校正命令,即可生成所需文件。 2.2. 矢量矫正 1.打开MapGIS主界面,打开误差校正模块。 2.打开需要配准的图层 3.打开菜单“控制点”->“设置控制点参数”,设置参数,可以选择完控制点之后统一输入理论坐标。 4.打开菜单“控制点”->“选择采集文件”,即控制点从所选择的图层文件中选取。 5.打开菜单“控制点”->“添加校正控制点”,弹出是否新建控制点文件的对话框,选择“是” 6.然后在工作区中添加控制点(一般选择坐标格网交叉点或者道路交叉点,水系交叉点等显著地物),如此重复添加控制点,一般不少于4个控制点。 7.打开菜单“控制点”->“编辑校正控制点”,弹出如下对话框,在理论X,理论Y值中输入对应控制点的理论值

(完整版)卫星图像处理流程

卫星图像处理流程 一.图像预处理 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。 图1 消除噪声前

图2 消除噪声后 (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。 图3 去条纹前

图4 去条纹后 图5 去条带前

图6 去条带后 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。

MAPGIS误差校正

误差校正的操作 在实用服务/误差校正,如下图: 单击误差校正,弹出如下图: 选择文件/打开文件,此处已系统自带例子为例,如下图;

误差校正有三个难点; 1 在文件/打开控制点,此处如果第一次进行误差校正,需要打开控制点,此时也支持新建控制点,给控制点起个名字,然后保存。 2 要分清楚理论值和实际值,理论值指图形应该在的位置,实际值是指图形现在在的位置。如果你想把a图校到b图上,a图较实际值,也就是它现在在的位置;b图叫理论值即a 图应该在的位置。 3 采集搜索范围的设置,是根据实际情况设置的,原则是在理论值的参与校正点的某个点在采集搜索范围内只能有一个点参与校正。 误差校正的原理就是计算机根据采集的实际值的控制点与理论值的相应控制点计算出一个平均的偏移系说,参与校正的点越多校正的就

越准确,理论上三个点确定一个平面,但是实际上参与校正的点至少四个。 由于校正的情况不一样,所以方法也不同,如果你手头上有两幅具有共同点的矢量图,只是比例尺或其他因素造成的不能套和在一起,就用下面的方法,前提是两幅图上必须有相同的同名点,比如a上有c 点,b图上也有c点。 下面介绍具体的校正步骤: 1文件/打开控制点,如下图: 选择打开控制点,如下图:

此时如果是第一次校正,给控制点起名,然后打开,如果以前有控制点可以将其打开进行编辑。 单击打开,弹出如下对话框: 单击是,将控制点保存。 2 控制点/设置空制点参数,如下图;

3控制点/选择采集文件,如下;

本例子标准线文件是理论值,方里网是实际值,我就是想通过误差校正将其他的点线面校到标准线文件框里。 4 添加校正控制点

谷歌地图使用方法以及登陆指南

谷歌地图使用方法以及登陆指南 谷歌地图是 Google 公司提供的电子地图服务,包括局部详细的卫星照片。此款服务可以提供含有政区和交通以及商业信息的矢量地图、不同分辨率的卫星照片和可以用来显示地形和等高线地形视图。在2014年3月5日谷歌表示印度22个城市的用户已经可以访问谷歌地图中75个在当地比较流行的室内场地地图,包括位于古尔冈的Ambience Mall,以及德里的Select City Walk购物中心等。 操作方法 Google地球的使用方法: 1、根据经纬度定位地标的方法 在Search面板的Fly To输入框中,输入一个经纬度,按回车,就可以直接“飞”到那个位置。其间采用的那种动画效果,让我们产生一种遨游地球的奇妙感觉。 2、如何在软件中截图 这里介绍一个简单的截图方法,找到一个画面后,按下“Ctrl+Shift+E”,会出现一个通过电子邮件发送截图的界面,如下图所示,双击附件里那个图片,另存到硬盘上即可。这个图片就是当前的截图。 3、如何导出地标文件 在需要引出的地标文件夹上,用鼠标右键点一下,在菜单中选择“Save As”然后输入引出文件名就行了,可以导出KMZ和KML两种地标文件格式。 4、KML和KMZ地标文件有什么不同 Google Earth有两种类型的地标文件,一种是KML文件,一种是KMZ文件。 KML是原先的Keyhole客户端进行读写的文件格式,是一种XML描述语言,并且是文本格式,这种格式的文件对于Google Earth程序设计来说有极大的好处,程序员可以通过简单的几行代码读取出地标文件的内部信息,并且还可以通过程序自动生成KML文件,因此,使用KML格式的地标文件非常利于Google Earth 应用程序的开发。 KMZ是Google Earth默认的输出文件格式,是一个经过ZIP格式压缩过的KML文件,当我们从网站上下载KMZ文件的时候,Windows会把KMZ文件认成ZIP

数字图像处理试题集2(精减版)资料讲解

第一章概述 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字,表示数字图像的一个最小单位,称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中,________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同,可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容,一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是:( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是:() A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是:() A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像,若灰度级数为16,则该图像的大小是:() A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像,若灰度级数为16,则该图像的大小是:() A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。() 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。() 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。() 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。() 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。() 10. 采样是空间离散化的过程。() 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象(√) 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后,图像的内容________________变化。(填“发生”或“不发生”) 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程,________________对许多未知的数据的估计。(填“需要”或“不需要”) 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程,________________对许多未知的数据的估计。(填“需要”或“不需要”) 解答:1. 平移7. 不发生8. 需要9. 不需要

mapgis误差校正(精)

第六讲误差校正 一、误差校正子系统功能概述 机助制图是用计算机来实现制图,将普通图纸上的图件,转化为计算机可识别处理的图形文件。现代计算机技术和自动控制技术的发展,使机助制图技术发展很快。机助制图主要可分为编辑准备阶段、数字化阶段、计算机编辑处理和分析实用阶段、图形输出阶段等。在各个阶段中,图形数据始终是机助制图数据处理的对象,它用来描述来自现实世界的目标,具有定位、定性、时间和空间关系(包含、联结、邻接)的特征。其中定位是指在一个已知的坐标系里,空间实体都具有唯一的空间位置。但在图件数字化输入的过程中,通常由于操作误差,数字化设备精度、图纸变形等因素,使输入后的图形与实际图形所在的位置往往有偏差,即存在误差。个别图元经编辑、修改后,虽可满足精度,但有些图元,由于位置发生偏移,虽经编辑,很难达到实际要求的精度,此时,说明图形经扫描输入或数字化输入后,存在着变形或畸变。出现变形的图形,必须经过误差校正,清除输入图形的变形,才能使之满足实际要求。 图形数据误差可分为源误差、处理误差和应用误差3种类型。源误差是指数据采集和录入过程中产生的误差,如制图过程中展绘控制点、编绘或清绘地图、制图综合、制印和套色等引入的误差,数字化过程中因纸张变形、变换比例尺、数字化仪的精度(定点误差、重复误差和分辨率)、操作员的技能和采样点的密度等引起的误差。处理误差是指数据录入后进行数据处理过程中产生的误差,包括几何变换、数据编辑、图形化简、数据格式转换、计算机截断误差等。应用误差是指空间数据被使用过程中出现的误差。其中数据处理误差远远小于数据源的误差,应用误差不属于数据本身的误差,因此误差校正主要是来校正数据源误差。这些误差的性质有系统误差、偶然误差和粗差。由于各种误差的存在,使地图各要素的数字化数据转换成图形时不能套合,使不同时间数字化的成果不能精确联结,使相邻图幅不能拼接。所以数字化的地图数据必须经过编辑处理和数据校正,消除输入图形的变形,才能使之满足实际要求,进行应用或入库。 一般情况下,数据编辑处理只能消除或减少在数字化过程中因操作产生的局部误差或明显误差,但因图纸变形和数字化过程的随机误差所产生的影响,必须经过几何校正,才能消除。由于造成数据变形的原因很多,对于不同的因素引起的误差,其校正方法也不同,具体采用何种方法应根据实际情况而定,因此,在设计系统时,应针对不同的情况,应用不同的方法来实施校正。 从理论上讲,误差校正是根据图形的变形情况,计算出其校正系数,然后根据校正系数,校正变形图形。但在实际校正过程中,由于造成变形的因素很多,有机械的、也有人工的,因此校正系数很难估算。比如说,数字化后的图是放大了,还是缩小了,放大或缩小了多少倍,是局部变形还是整体变形,是某些图元与实际不符还是整个图形都发生了畸变等等。如果某个图元本是四边形,可由于输入误差,成为三角形,那么这个是不是也该进行误差校正

mapgis图像校正

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

销售卫星影像地图流程

遥感卫星影像选择+如何购买遥感卫影像 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内规模最大、服务最稳定、服务质量最高的遥感卫星影像数据供应商,是全球最大的商业遥感卫星公司美国数字地球DigitalGlobe公司和法国的SPOT卫星公司在全球商业合作伙伴,并且与国内高分一号高分二号高分三号资源三号卫星建立长期的战略合作机制,专业给中国用户提供所有遥感卫星影像数据资料、卫星遥感影像数据处理和卫星遥感影像数据综合应用服务。北京揽宇方圆信息技术有限公司能够为用户及代理商提供全景全方位卫星遥感数据的解决方案。有高中低20多颗光学卫星数据4颗雷达卫星1颗美国锁眼侦查卫星影像数据,数据覆盖从1960年到现在,卫影影像分辨率0.3米至30米,是国内卫星影像资料最全的卫星数据授权代理卫星影像公司,这些卫星影像能够为客户提供全天候、全覆盖、多波谱信息、多分辨率、多尺度的遥感影像数据产品,构建地理信息产业完整的产业链条,打造出中国卫星影像地图史上多源卫星影像数据使用的一个历史长廊,使得用户获取遥感卫星影像数据的成本远远低于传统市场的价格。 一、卫星类型 (1)光学卫星:worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、landsat(etm)、rapideye、alos、资源三号、高分一号、高分二号 (2)雷达卫星:terrasar-x、radarsat-2 、alos、高分三号 (3)侦查卫星:美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 二、卫星分辨率 (1)0.3米:worldview3 (2)0.4米:worldview3、worldview2、geoeye (3)0.5米:worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades (4)0.6米:quickbird、锁眼卫星 (5)1米:ikonos、高分二号 (6)1.5米:spot6、锁眼卫星 (7)2.5米:spot5、alos、资源三号、高分一号、锁眼卫星 (8)5米:spot5、rapideye、锁眼卫星 (9)10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1

MapInfo工具制作专题地图和渲染图

Mapinfo在日常规划中的应用 (1.0)

目录 一、Mapinfo简介 (3) 二、专题地图 (5) 三、图层叠加查询 (18) 四、总结 (31)

一、MapInfo简介 MapInfo是美国MapInfo公司的桌面地理信息系统软件,是一种数据可视化、信息地图化的桌面解决方案。它依据地图及其应用的概念、采用办公自动化的操作、集成多种数据库数据、融合计算机地图方法、使用地理数据库技术、加入了地理信息系统分析功能,形成了极具实用价值的、可以为各行各业所用的大众化小型软件系统。MapInfo 含义是“Mapping + Information(地图+信息)”即:地图对象+属性数据。 对于无线网络规划和优化来说,使用MapInfo可以体现具体站点和周边地理信息的关系。同时,相对于更加直观的Google Earth,MapInfo 的优势在于能够结合具体的小区属性(如载频数、话务量、拥塞情况等),采用不同的颜色来进行表现;或针对某一区域,用栅格渲染的方式体现出单位面积内的载频密度、话务密度等信息。从而让网络规划、优化人员能够直观地看出某个区域内,网络的问题在哪里,或者具体小区的主要问题是什么。从而进行更有针对性的分析,制定有效的解决方案。这就是我们下文中将会重点介绍的“专题地图”功能。

同时,通过对MapInfo图层相互叠加、查询,可以方便地批量确定新建基站的地理属性,如所属行政区、是否二环内等。这就避免了对每一个基站的人工查询,提高了工作效率。这就是我们下文将会提到的另外一 个主要功能:选择查询。

二、专题地图 专题地图是MapInfo 在规划工作中最为常用的功能之一。顾名思义,“专题”地图就是利用已有的地图图层中的某一个“专题”字段——如小区的载频数、话务量、用塞率等,通过不同的颜色、形状,在地图上直观地进行体现。因此,在生成专题地图前,我们必须先建立一个可用的、包含我们所关心的信息的图层,如smartcheck 工具生成的CellDB,或者自行手动绘制的站点图。 Smartcheck 是一个MapInfo 的插件。与手动绘制的站点图层最大的不同是,按固定格式输入后,它能自动地生成一张带扇区的图层。而MapInfo 自带

数字图像处理系统论文

数字图像处理系统论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名:张占龙学号: 0905034314 学院:信息与通信工程学院 专业:测控技术与仪器 指导教师:张志杰 2013年 6月

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片,linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统,其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作,系统主要实现了一些简单的图像处理功能,比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的,因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的,但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词:linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

谷歌卫星地图下载助手-睿智版使用说明书

谷歌卫星地图下载助手软件使用说明书 谷歌地图下载助手的安装 (2) 谷歌地图下载助手操作基础 (2) 软件操作界面 (2) 鼠标操作 (2) 主要功能介绍 (4) 主页 (4) 地图 (5) 地点位置 (10) 标记路线 (11)

谷歌地图下载助手的安装 下载软件安装包,点击安装程序,若软件不能运行,则需要安装.net framework 2.0补丁。然后将注册文件复制到软件的文件夹中,重新启动软件即完成软件的注册。 谷歌地图下载助手操作基础 软件操作界面 谷歌地图下载助手的操作界面简洁直观,包括菜单栏、工具栏、地图显示与操作窗口及坐标显示窗口四个部分(如图2-1所示)。菜单栏中含有主页、地图、地点位置、标记路线等四项,每项中对应各自的工具栏,完成不同的操作任务。 界面下面有当前地图服务器名称,地图缩放级别和当前日期。 图2-1 谷歌地图下载助手操作界面 鼠标操作 鼠标是谷歌地图下载助手的重要人机信息交互工具,它的左右键有特定的功能。鼠标的

功能与操作主要有如下几个方面: 1)单击左键 左键单击菜单栏或工具栏的按钮,执行该按钮命令。在工作界面的地图上单击鼠标左键时,会出现一个红色的十字形光标,代表选中改点,以便于接下来完成框选坐标、新建坐标及添加自定义标识等操作。 2)双击左键或双击右键 在工作界面上双击鼠标左键或者鼠标右键,会出现以下界面,选择各项命令,即可完成查询当地地点信息、放大当前位置、框选起始与终止坐标新建标记等操作。 图2-2 双击鼠标对话框 3)单击右键 在工作界面上单击鼠标右键并拖拽,可以对地图进行移动。 4)鼠标滚轮 将鼠标光标放在工作界面上,前后推动滚轮,即完成地图的放大与缩小。 5)指向功能 当鼠标的光标指向地图上的某一个点时,在屏幕下方的坐标显示窗口将显示该点所对应的坐标,其中,东经和北纬用正数表示,西经和南纬用负数表示。

专题地图制作方法

1 专题地图 专题地图的创建 专题地图是用于分析和表现数据的一种强有力的方式。用户可以通过使用专题地图将数据图形化,从而使数据以更直观的形式在地图上表现出来。比如通过使用专题渲染可以在地图上显示数据,从而可以清楚直观地看出在数据记录中难以发现的模式和趋势,为用户的决策支持提供依据。 根据提供的数据创建范围值专题图、直方图专题图、饼图专题图、等级符号专题图、点密度专题图、独立值专题图、格网专题图。 专题地图的修改 专题地图以图层的方式在地图窗口中显示,用户可以像操作普通图层一样操作专题地图图层,对其进行放大、缩小、显示等操作。 对于已经创建的专题地图,可以对其进行修改以获得满意的效果。修改专题地图的方法有以下几种。 通过【地图】| 【修改专题地图】菜单选项进行修改。 在【地图图层】对话框中选择要修改的专题地图图层,然后单击【专题】按钮。 在地图图例窗口中双击希望修改的专题地图图例激活地图图例窗口,然后选择【图 例】| 【属性】菜单项。 专题地图制作 Mapinfo为制作专题地图提供了强有力的支持。在Mapinfo 环境下,即可创建单变量专题地图(如范围、等级符号、点密度和独立值等),也可创建多变量专题地图(如直方图和饼图等)。在图40中左侧7个按钮列出了各种专题图的样式,下面将分别介绍几种专题地图的制作: (1) 范围专题图 范围专题图是一种单变量专题图,应用广泛。它按照设置的范围来显示数据,用颜色、图案来渲染范围,以点、线、区域来说明数据。在反映数值与地理区域的关系(如家庭收入、销售量等),或希望表现诸如人口密度(人口除以面积)的比例信息时,专题地图非常有用。下面以创建1994年世界人口范围专题图为例,介绍范围专题图的创建方法。 首先选择 Map->Create Thematic Map 菜单,运行创建专题图向导,出现 Create Thematic Map—Step 1 of 3 对话框。

国产卫星影像地图数据实时更新方案

北京揽宇方圆信息技术有限公司 近些年来,国产高分辨率遥感卫星的发展突飞猛进,天绘系列卫星、资源三号卫星、高分一号、二号卫星以不断提高的影像空间分辨率、逐步增强的影像获取能力、较好的影像现势性等特点逐步打破了国外商业卫星的主导地位,开始广泛服务于各行业用户。传统的卫星影像服务模式需要涉及卫星影像采集方、卫星影像代理方等众多产业链环节,采购和生产周期较长,难以满足各行业快速发展的即时更新和即时监测的业务需求。 青岛港中国航母基地资源三号卫星影像 系统特点 即装即用

强大的卫星影像支撑 以资源三号测绘卫星为主,高分一号系列卫星、天绘卫星为补充。资源三号卫星是我国首颗高分辨率民用立体测图卫星,卫星可采集2米高分辨率影像,具备全球卫星立体影像获取能力。卫星影像定位精度优于其他国内外同类卫星,无控制定位精度优于10米,有控制定位精度可达2-3米,目前在国土、测绘、林业、农业、军事等近千家单位广泛应用。 性价比高 国产高分卫星影像即时服务系统包括全国最新版本的高分辨率遥感影像、精细的数字高程模型、专业化的地理信息服务平台,实现软硬件和数据一体化。可省去软硬件采购以及高额的遥感影像采购与制作费用。 专题数据扩展性强 本系统提供多类型专题数据集供用户选择。 包括: -全国高精度数字正射影像; -全国公开控制正射影像; -中国周边国家与地区数字正射影像; -全国高精度数字地表模型数据; -中国周边国家与地区数字地表模型数据; -用户可定制其他遥感影像提取信息,如路网、湖泊等。 影像数据实时更新 通过资源三号、高分一号等卫星每天可以获取国内50万平方公里有效数据,生产中心将自动化完成影像处理工作,并通过网络方式进行数据发布,本系统可以实时通过网站更新数据,也可以通过离线方式更新。本系统在卫星获取数据后24小时即可以实现影像数据的更新,而采用传统方式则需要3-6个月时间。

专题地图制作步骤

专题地图制作步骤 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

简述 Arc GIS 制作专题地图的方法许玉英现代测绘 2013 1、数据源 专题地图的数据源通常具有不同的坐标系统和地图投影,如编制专题地图用的卫 星影像通常是 WGS84 坐标系的,且地理精度低需要纠正,使用的数字地形图可能是 1980 西安坐标系或其他坐标系,在编制专题地图的过程中,首先应统一各数据的坐标系统和地图投影。地图投影就是按照一定的数学法则,将地球椭球面上的经纬网转换到平面上,使地面点位的地理坐标与地图上相对应的点位的平面直角坐标间,建立起一一对应的函数关系。这对专题地图投影的选择与设计至关重要,它将直接影响地图的精度和使用价值 2、数据采集 数据的输入与采集在专题地图编制中,属性数据是定性或定量的描述地理事物的性质和特征。在进行专题属性数据输入之前,必需按照专题地图的制图目的和要求定义要素类,就考虑图内要表示哪些内容,要素类是数据存储范畴的称谓,在数据显示范畴要素类对应地图图层,进而建立属性数据的字段、格式等设置。在 Arc GIS 中处理数据时,首先应明确数据的 类型: 点、线、面,其次是定义相应的属性,如名称、编码等,在 Arc Mao 中加载影像等数据文件,加载后就可采集所需要的信息了。数据采集时可以先采集道路中心线数据,再根据道路宽度由Arc Map 自动生成道路面类数据,在此基础上再通过数据拓扑可以获得街区、广场、公园、绿地等面类数据。面类数据的分类可以利用影像来进行,将分类特征输入属性项中。编辑的

专题图制作

掌握ERDAS IMAGINE 8.5软件专题制图的常规制作方法和流程;根据不同的分析和研究目的生成不同的专题图。 实习原理 专题地图是突出反映一种或几种主体要素的地图,这些主体要素多是根据专门用途确定的,它们应表达得很详细,其他的地理要素则根据表达主体的需要作为地理基础迭绘。根据研究需要和制图区域的特征生成图层、文本、比例尺、图例、公里格网线、符号、图廓线等图像整饰内容并生 成制图文件。 掌握ERDAS IMAGINE专题制图过程一般包括六个步骤:首先是根据工作需要和制图区域的地理特点,进行地图图面的整体设计,设计内容包括图幅大小尺寸、图面布置方式、地图比例尺、图名及图例说明等;然后,需要准备专题制图输出的数据层,也就是要在视窗中打开有关的图像或图形文件;再就是启动地图编辑器,正式开始制作专题地图;在此基础上,确定地图的内图框,同时确定输出地图所包含的实际区域范围,生成基本的制图输出图面内容;在主要图面内容周围,放置图阔线、格网线、坐标注记、图名、图例、比例尺、指北针等图阔外要素;最后使设置打印机,打印输 出地图。

将裁剪过的分类地图进行图面整饰,按规范要求制作出 两幅不同专题的地图。 实习步骤 1. 准备专题制图数据 选择分类效果最佳的影像作为实验数据,并在在视窗中 打开。 为了凸显专题内容可以做以下操作:打开裁剪后的融合图像,在同一个视窗内打开分类效果最佳的图像,点开标签Raster Option,取消disclear;点开Raster Attribute Editor 对话框,将感兴趣的类别的Opacity值赋予1,其余类别的改为0(具体操作可见实习五)。一般来说,感兴趣类别就 是制图的专题内容。 2. 产生专题制图文件 ERDAS图标面板菜单条:Main -> Map Composer -> New Map Composition -> 打开New Map Composition对话 框。 ? 专题制图文件名(New Name):jn.map ? 输出图幅宽度(Map Width):95 ? 输出图幅高度(Map Height):75

第一章 图形概述

第一章图形概述 一、图形释义 图形的英文是Graphic,原义为图解、图示,引申为说明性的视觉符号。 图形是介于美术与文字之间的视觉传达形式,能在纸或其他表面上表现,能够通过印刷及各种媒体进行大量复制和广泛传播,它通过一定的形态来表达创造性的意念,将设计思想可视化,是设计造型成为传达信息的载体。在图形的设计中,符号学的运用影响着图形设计的表形性思维的表述。也由于它的存在,是平面图形设计的信息传达更加科学准确;而作为视觉语言的图形,它具有极强的象征性和寓意性,表达方式隐晦而含蓄,但最终通过设计师深思熟虑的提炼,以最快最深刻的方式把信息传达给人们。 二、现代图形设计原则 从现代图形的特征上我们可以把设计原则分为一下三点: 1.传达性 图形是种具有象征性的符号,通过形象来完成传达信息的过程。要实现传达性,必须要建立在符号的通俗性和意义表达的准确性上。作为设计者在创作中选择符号时必须建立在一般受众对该符号的理解之上,以免造成误解。要站在以人为本立场上尊重受众,了解受众文化背景,了解符号的一般社会含义。 2.创造性 创造性有两层含义,一是创造性的挖掘图形词汇。要选择不易被想到又存在切实关联的因素往往可以出奇制胜。二是表现手法上的创新。通过大胆想象,用同构方式创造出生活中本没有的形态,使熟悉事物陌生化,引起注意,创造视觉的新鲜感。 三、图形设计功能和特点 图形是现代信息传播中的特殊文化现象,是种国际话的视觉语言,是具有说明性的图画想象,其特性不同于摄影、绘画和插图。充分、准确地传播信息是图形设计的主要功能和首要任务。 图形符号更具有直观性、生动性、概况性、这些都是文字不能比拟的。任何艺术都有自己独特的表达方式,图形具有源于文化的认知意义和象征意义。 四、图形与符号 符号是利用一定的媒体来代表或指示某一事物的视觉信息。例如:戏曲、小说等象征性的资料都可以传达出相关信息。狭义的符号是指语言意外地额符号,广义的符号是指具有符号意义和注意用的而一切事物,例如语言、表情、礼仪等交流方式和手段。 图形设计是视觉的艺术,核心功能是概念性、传达性、说明性,目的是使人解读,这些特征可以说明图形设计是一种艺术中的符号,是一种编码的图像信息,也就是被赋予内涵的图像符号。图像符号:图像符号是通过模拟对象或与对象的相似而构成的。指示符号:指示符号与所指涉的对象之间具有因果或时空上的联系。如路标象征符号:象征符号与所是指涉的对象间无必然或是内在的联系,它是约定俗成的结果,它是指涉的对象以及有关意义的获得,是由长时间多个人产生的联想。如麦穗代表丰收五、图形的语义学要素 语义学是研究自然语言中词语意义的学科,也可以指对逻辑形式系统中符号解释研究。它的要素主要为: (1. 语言的可理解性:应无认知障碍、易于理解并易于学习记忆,于文化背景相关的语义内容也应具有可认知性质。 (2. 传达方式的内在性:尽量以比喻、象征等隐含的或外显的方式使我们体认意义, 而非用图解或文字说明性的方式,应对功能意义和使用等给予直观的启示。

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