声纳图像伪彩色处理的调色板连续色编码方法
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
(完整word版)图像编码基本方法
一、霍夫曼编码(Huffman Codes) 最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。 霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。 霍夫曼编码步骤：设信源X 有m 个符号(消息)??????=m m p x p p x x X ΛΛ2121 ， 1. 1. 把信源X 中的消息按概率从大到小顺序排列， 2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列； 3. 3. 重复上述2步骤,直到信源最后为??????=o o o o o p p x x X 212 1为止； 4. 4. 将被合并的消息分别赋予1和0，并对最后的两个消息也相应的赋予1和0； 通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。 例： 110005.0010010.000015.01120.00125.01025.065 4 3 2 1 x x x x x x P X i 码字编码过程 则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为：
% 2% 9842 .2)05.0log 05.01.0log 1.015.0log 15.02.0log 2.025.0log 25.02(45 .205.041.0415.0320.0225.022===?+?+?+?+??-==?+?+?+?+??=Rd H N η 二 预测编码（Predictive encoding ） 在各类编码方法中，预测编码是比较易于实现的，如微分（差分）脉冲编码调制（DPCM ）方法。在这种方法中，每一个象素灰度值，用先前扫描过的象素灰度值去减，求出他们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像象素信号。由于量化和传送的仅是误差信号，根据一般扫描图像信号在空间及时间邻域内个象素的相关性，预测误差分布更加集中，即熵值比原来图象小，可用较少的单位象素比特率进行编码，使得图象数据得以压缩。 当输入图象信号是模拟信号时，“量化”过程中的信息损失不可避免的。 预测器预测值 ∑-=-=111 ?N i N i X Q X 其中 i Q 应适当选择使预测误差最小，即使 N N N X X e ?-=最小。 然后，非均匀量化此预测误差 N e ，就能产生最小均方误差的最佳 N e ˊ，经编码后发送。接收端解码得到的 N e 加上预测值就能再现 N X ，它与原始图象的存在误差为 'N N N X X g -=。
次氯酸钠柒在衣服上处理办法
次氯酸钠柒在衣服上处理办法 1.用一下陈醋来洗一下被染的地方 2.试试叫彩漂的化学用品,如白猫漂彩 3.用84消毒液稀释以后，稍微泡一下试试，不过一定要掌握好稀释的比例和浸泡的时间，这个和被染的衣服之地和被染程度有关系，最好多漂几次，宁可麻烦点，也不要漂过头了。 4.用安利洗 5.高锰酸钾和醋酸,做法是先将少许高锰酸钾溶于水,再将要漂洗的衣服放进去,要充分浸透,浸10至20分钟后,衣服会呈暗红色,将衣服拿起,洗一下清水;再将少许醋酸溶于水,把浸过高锰酸钾的衣服放入醋酸溶液中,衣服就会由暗红色慢慢转变为原来的颜色,并且染了色的地方也一并褪掉而不会损坏衣服原有的颜色.有时穿到发黄的衣服也可以用这个办法. 6.用含阴离子表面活性剂多的洗衣粉和洗洁精1：1加入温水中，把被染的地方放入温水中浸泡半个小时以上，再用手去搓洗。如果还是去不干净，就把全部的衣服都放进50度以上水中，加入少量的洗衣粉搓洗，利用该衣服的褪色来减小被染色的色差。 7.被染色的地方画成，或者绣上一朵花，一花遮百丑！哈哈^-^ 8.将被染色处用水打湿.再将食用盐涂满.再用手反复轻搓.被染之色便没了.再用清水清洗即可. 9.把染了色的衣物放入盛有热水的盆中，每升水加10匙小苏打。用月桂树叶覆盖衣物，就这样放一夜，次日早上，清洗一下，你会发现它们又重现白. 注意:漂白漂出的衣服对身体不好，漂白是利用化学药品特殊锡化合物，是很强的氯制品，掌握不好衣服就会烧坏。有的是用高锰酸钾，再经双氧水强氧化漂白的，如果不白有的还加荧光增白剂。这些对人体都非常不利的. 各种衣服污渍的去除 1、染料渍的去除染料弄到了衣物上，可先用稀醋酸擦拭，然后再用双氧水漂洗。也可以用松节油刷洗后，再用汽油擦拭。最后都要用清水漂净。 2、红墨水渍的去除新染上的红墨水渍可先有水洗，然后放入温热的皂液中浸泡，待色渍去掉后，再用清水漂亮洗干净。污染时间较长的红墨水渍，先用水洗后，再用10%的酒精水溶液擦拭去除。 3、蓝墨水渍的去除新沾污的蓝墨水渍可用肥皂，洗衣粉等洗涤剂搓洗去除。污染时间较长的蓝墨水渍，可用草酸溶液浸泡后搓洗，然后再用洗涤剂清洗去除。 4、红药水渍的去除衣物上染上红药水，先用温热的洗涤剂溶液洗后，接着分别用草酸和高锰酸钾溶液顺次浸泡、搓洗，最后再用草酸溶液脱色，再进行水洗，红药水渍即除。 5、紫药水渍的去除紫药水中的主要成分是从龙胆草中提取出来的，所以紫药水又叫龙胆紫，是常用的外用药剂，沾在衣物上，青紫颜色，非常显眼。去除方法是：把衣物用水浸泡后，稍加拧干，用棉签蘸上20%的草酸水溶液由里向外涂抹污渍。稍静片刻后即可用清水反复漂洗、揉搓，污渍便可去除。另外，对一些沾染上紫药水的白色织物，也可先用溶剂酒精除去浮色，再用氧化剂次氯酸钠或双氧水溶液进行漂白处理，经水洗后就能达到预想的效果。 6、黄药水渍的去除浅色的尤其是白色的衣物洒上了黄药水，要除黄药水渍是比较麻烦的，首先用醋酸滴在污染处，如见效不大，可放在酒精中洗涤。如果仍不能彻底除掉，就要依据衣物的质料纤维性质选用适合的氧化剂，进行去渍或漂白。 7、碘酒渍的去除衣物染上碘酒，可以选用酒精或碘化钾来去除。在100毫升的水中要加5~7克碘化钾，用碘化钾溶液去渍后的衣物一定要用清水漂洗干净。也可把染上碘的衣物放入热水或15%~20%浓度的大苏打（硫代硫酸钠）热溶液中浸泡2小时，使污渍彻底溶解而脱离衣物。还可以用水淀粉浆糊涂在污渍之处，当污处出现黑色时，再用洗涤剂洗涤，最后漂洗干净即可。 8、药膏渍的去除先用溶
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。
图像压缩编码的方法概述
图像压缩编码的方法概述摘要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方法。不 同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词：图像压缩；编码；方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真，但压缩比有限。（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好，之所以广泛应用，是因为方便。
2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测编码。预测编码中，我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）等。（3）混合编码，LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法，最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分，我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同，对于静止图像压缩而言，采用的是JPEG、JPEG2000标准；而对运动的图像进行压缩时，我们则采用的是、、、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。 二、常用的图像压缩方法 图像压缩方法至研究开始至今，已经有将近70年的发展了，随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求，使得图像压缩技术也在不断的发展着，不断的进步着，各种各样的方法层出不穷，争对不同的要求我们可以选择不同的方法对图像进行压缩，以达到
图像压缩编码实验报告
图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分
形态学图像处理小结
一．形态学基础知识理解 形态学图像处理基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 1.膨胀与腐蚀 最基本的形态学操作有二种：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。膨胀是在二值图像中“加长”和“变粗”的操作。这种方式和变粗的程度由一个结构元素组成的集合来控制。腐蚀是“收缩”或“细化”二值图像中的对象。同样，收缩的方式和程度由一个结构元素控制。腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。 常用的三种膨胀与腐蚀的组合：开运算、闭运算、击中或击不中变换。（1）开运算和闭运算: A被B的形态学开运算是A被B腐蚀后再用B来膨胀腐蚀结果。其几何解释为：B在A完全匹配的平移的并集。形态学开运算完全删除了不能包含结构元素的对象区域，平滑了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分；（2）闭运算: A被B的形态学闭运算是先膨胀再腐蚀的结果，其几何解释为：所有不与A重叠的B的平移的并集。形态学闭运算会平滑对象的轮廓，与开运算不同的是，闭运算一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞。（3）击中击不中变换: 击中与击不中变换先对目标图像进行目标结构元素的腐蚀操作；后对目标图像的对偶进行背景结构元素的腐蚀操作；最后取两次结果的交集。 2.重构 重构是一种涉及到两幅图像和一个结构元素的形态学变换。一幅图像，即标记（marker），是变换的开始点。另一幅图像是掩模（mask），用来约束变换过程。结构元素用于定义连接性。 3.灰度图像形态学 对于灰度图像来说，膨胀和腐蚀是以像素邻域的最大值和最小值来定义的。膨胀和腐蚀可以组合使用，以获得各种效果。例如，从膨胀后的图像中减去腐蚀过的图像可以产生一个“形态学梯度”，可以用来度量图像局部灰度变化。 开运算和闭运算用于形态学平滑。由于开运算可以去除比结构元素更小的明亮细节，闭运算可以去除比结构元素更小的暗色细节，所以它们经常组合在一起用来平滑图像并去除噪声。
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
图像编码技术的研究和应用
图像编码技术的研究和应用 一幅二维图像可以表示为将一个二维亮度函数通过采样和量化而得到的一个二维数组。这样一个二维数组的数据量通常很大,从而对存储、处理和传输都带来了许多问题,提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量,这就是图像编码所要解决的主要问题。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据,从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行,而在这之后需要将压缩了的图像解压缩以重建原始图像或其近似图像.图像压缩和图像解压缩,通常也分别称为图像编码和图像解码。 图像编码系统模型模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块 :编码器和解码器。当一幅输入图像送入编码器后 ,编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号。这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器 ,解码器重建输出的图像。一般来说 ,输出图是输入图的精确复制 ,那么系统是无失真的或者信息保持型的 ;否则 ,称系统是信息损失的。 现代编码方法 这里介绍了几种比较热的编码方法:第二代编码方法、分形编码、模型编码、神经网络编码、小波变换编码。 1.第二代图像编码方法 第二代图像编码方法是针对传统编码方法中没有考虑人眼对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性而提出的。它认为传统的第一代编码技术以信息论和数字信号处理技术为理论基础 ,出发点是消除图像数据的统计冗余信息 ,包括信息熵冗余、空间冗余和时间冗余。其编码压缩图像数据的能力已接近极限 ,压缩比难提高。第二代图像编码方法充分利用人眼视觉系统的生理和心理视觉冗余特性以及信源的各种性质以期获得高压缩比,这类方法一般要对图像进行预处理，将图像数据根据视觉敏感性进行分割。 2．分形图像编码 分形图像编码是在分形几何理论的基础上发展起来的一种编码方法。分形理论是欧氏几何相关理论的扩展,是研究不规则图形和混沌运动的一门新科学。它描述了自然界物体的自相似性,这种自相似性可以是确定的,也可以是统计意义上的。这一理论基础决定了它只有对具备明显自相似性或统计自相似性的图像,例如海岸线，云彩，大树等才有较高的编码效率。而一般图像不具有这一特性,因此编码效率与图像性质学特性有关 ,而且分形图像编码方法实质上是通过消除图像的几何冗余度来压缩数据的 ,根本没有考虑人眼视觉特性的作用。 3.基于模型的图像编码 基于模型的图像编码技术是近几年发展起来的一种很有前途的编码方法。它利用了计算机视觉和计算机图形学中的方法和理论 ,其基本出发点是在编、解码两端分别建立起相同的模型 ,针对输入的图像提取模型参数或根据模型参数重建图像。模型编码方法的核心是建模和提取模型参数,其中模型的选取、描述和建立是决定模型编码质量的关键因素。为了对图像数据建模, 一般要求对输入图像要有某些先验知识。目前研究最多、进展最快的是针对可视电话应用中的图像序列编码。这类应用中的图像大多为人的头肩像。 4.神经网络图像编码
彩色衣服被染上颜色的处理方法
彩色衣服被染上颜色的处理方法 用一下陈醋来洗一下被染的地方 2.试试叫彩漂的化学用品,如白猫漂彩 3.用84消毒液稀释以后，稍微泡一下试试，不过一定要掌握好稀释的比例和浸泡的时间，这个和被染的衣服之地和被染程度有关系，最好多漂几次，宁可麻烦点，也不要漂过头了。 4.用安利洗 5.高锰酸钾和醋酸,做法是先将少许高锰酸钾溶于水,再将要漂洗的衣服放进去,要充分浸透,浸10至20分钟后,衣服会呈暗红色,将衣服拿起,洗一下清水;再将少许醋酸溶于水,把浸过高锰酸钾的衣服放入醋酸溶液中,衣服就会由暗红色慢慢转变为原来的颜色,并且染了色的地 方也一并褪掉而不会损坏衣服原有的颜色.有时穿到发黄的衣服也可以用这个办法. 6.用含阴离子表面活性剂多的洗衣粉和洗洁精1：1加入温水中，把被染的地方放入温水中浸泡半个小时以上，再用手去搓洗。如果还是去不干净，就把全部的衣服都放进50度以上水中，加入少量的洗衣粉搓洗，利用该衣服的褪色来减小被染色的色差。 7.将被染色处用水打湿.再将食用盐涂满.再用手反复轻搓.被染之色便没了.再用清水清洗即可. 8.把染了色的衣物放入盛有热水的盆中，每升水加10匙小苏打。用月桂树叶覆盖衣物，就这样放一夜，次日早上，清洗一下，你会发现它们又重现白. 心爱的衣服染色了，试试下面的办法~也许可以解决你的烦恼。。！！ 在洗衣机里放入温水，启动洗衣机进行漂洗，加入84消毒液，半缸水加大约三分之一瓶消毒液，溶解稀释，放入衣服，盖上机盖，漂洗大约25分钟，25分钟后捞出衣物，衣服晾干后，就回复原来的颜色了。 如果想避免衣服不掉色，刚买回来的新衣衣，必须在水里放些盐（一桶水一小匙），洗后要马上用清水漂洗干净，不要泡太久哦！最后，不要在阳光下曝晒，阳光会使染料变性的哦～～应放在阴凉通风处晾干：） 1.用一下陈醋来洗一下被染的地方 2.试试叫彩漂的化学用品,如白猫漂彩 3.用84消毒液稀释以后，稍微泡一下试试，不过一定要掌握好稀释的比例和浸泡的时间，这个和被染的衣服之地和被染程度有关系，最好多漂几次，宁可麻烦点，也不要漂过头了。 4.用安利洗 5.高锰酸钾和醋酸,做法是先将少许高锰酸钾溶于水,再将要漂洗的衣服放进去,要充分浸透,浸10至20分钟后,衣服会呈暗红色,将衣服拿起,洗一下清水;再将少许醋酸溶于水,把浸过高锰酸钾的衣服放入醋酸溶液中,衣服就会由暗红色慢慢转变为原来的颜色,并且染了色的地 方也一并褪掉而不会损坏衣服原有的颜色.有时穿到发黄的衣服也可以用这个办法.
图像编码基本方法(可编辑修改word版)
p p o ? 一、霍夫曼编码(Huffman Codes) 最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。 霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。 X = ? x 1 x 2 x m ? ? p p p ? 霍夫曼编码步骤：设信源 X 有m 个符号(消息) ? 1 2 m ? ， 1. 1. 把信源 X 中的消息按概率从大到小顺序排列， 2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列； ? x o x o ? 3. 3. 重复上述 2 步骤,直到信源最后为 X o = ? 1 1 2 ? 2 ? 为止； 4. 4. 将被合并的消息分别赋予 1 和 0，并对最后的两个消息也相应的赋予 1 和 0； 通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。 例： X P i 码字编码过程 x 1 0.25 10 x 2 0.25 01 x 3 0.20 11 x 4 0.15 000 x 5 0.10 0100 x 6 0.05 1100 则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为： N = 2 ? 2 ? 0.25 + 2 ? 0.20 + 3? 0.15 + 4 ? 0.1+ 4 ? 0.05 = 2.45 H = -(2 ? 0.25?log 0.25 + 0.2 ?log 0.2 + 0.15?log 0.15 + 0.1?log 0.1+ 0.05?log 0.05) = 2.42 = 98% Rd = 2% o
衣服清洗 护色方法
1，衣物被染色了怎么办？ 用一下陈醋来洗一下被染的地方。将被染色处用水打湿，再将食用盐涂满。再用手反复轻搓。被染之色便没了。再用清水清洗即可。 2，有什么办法可以防止落色？ A：酸洗法。需要原料：食用醋 这一招主要针对的是红色或是紫色等颜色鲜艳的纯棉衣服和针织品。方法是在洗涤这些衣服之前，往洗衣服的水中加上一些普通的醋泡上一会就可以了！但是醋的量不能太多，否则容易给浅色衣服染色。如果能够经常这样清洗衣服就可以保证衣服的颜色光洁如新！ B：花露水清洗法。需要原料：花露水 第二招更适合棉织品和毛线织品，方法为先按照常规方法清洗衣服，衣服漂洗干净后，在清水中滴入几滴花露水，然后将清洗好的衣服浸泡在这样的水中十分钟。用这种方法清洗过的衣服还能起到消毒杀菌和去除汗味的作用。 C：盐水浸泡法。需要原料：食盐 此招最适合对付牛仔装和花色衣服的褪色问题，效果极灵。新买回来的衣服为了防止褪色，在第一次下水之前要先用浓盐水泡上半个小时，然后再按照常规方法清洗。如果仍有轻微掉色的话，可以在每次下水清洗之前斗殴先用淡盐水浸泡上十分钟，长此以往坚持下去，衣服就绝对不会在掉色了！ D：反晾法。 这个方法最为常用，尤其对一些深色衣服尤为有效。方法非常简单，就是把衣服反过来晾晒。这里要特别提醒您：大部分面料的衣服都不能被太阳直接照射，因为紫外线是衣服褪色的罪魁祸首。所以不仅要反过来晾晒，有条件的话尽量放在避光通风的地方将衣服晾干。 3、白色衣服变黄怎么办？ 将洗米水收集起来，将衣服浸泡在里面，每天更换一次洗米水，泡二～三次后，把衣服取出用水洗净，你将会看到又白又香的衣服，如有没有洗米水，可以用柠檬水或醋水来代替效果也一样． 如果汗渍己给变黄了，就必需浸泡在氨水中，或将衣服丢入盐水煮洗，对付陈年的汗渍，这二种方法效果很好．陈年顽垢有些衣服的污渍如困没有立该处理，过段时间再用一般除渍的方法可能就失效了．如果这样，可用柠檬汁，醋或浓食盐水来解决，也可以用氨水与甘油以一：十的比例混合使用，将沾有顽垢的衣物浸泡在以上任仃一种的溶液中一会儿，再加以搓揉洗涤，即使是再难洗顽垢都可以洗净．有颜色的顽垢，可再用酒精来浸泡，可以使颜色消除，为避免处理顽垢的麻烦，建议污垢立即处理才是正确的又快速的去污妙方．
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
图像编码基础
图像编码基础(第三版)(高等院校信息与通信工程系列教材) 作者：姚庆栋等编著 丛书：高等院校信息与通信工程系列教材 出版社：清华大学 出版时间：2006年08月 内容简介 本书系统地介绍了图像编码的基础理论，主要包括视觉与图像质量、图像的统计特性、内插和运动参数估值、二维线性变换、预测编码方法、矢量量化编码、信息保持编码和率失真理论，同时介绍了图像编码领域新的研究成果及发展方向，如分形的编码方法、基于内容的图像编码等。由于图像编码标准推动了图像编码技术的应用，因此本书对图像编码的标准及发展作了阐述。另外对图像编码应用中新的技术和方法，如流媒体、立体图像编码、信息与差错隐藏等，本书也作了介绍。 本书适合作为研究生教材和高年级本科学生的选修课教材，并可作为相关领域研究人员的参考用书。 图像编码标准H.264技术 作者：余兆明等编著 丛书： 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2006年03月 MS:IP多媒体概念和服务(原书第2版) 作者：（芬）波克申科等编著，望玉梅，董文宇，周胜译 丛书：国际信息工程先进技术译丛 出版社：机械工业出版社 出版时间：2007年07月 字数：496000 版次：1 页数：385 印刷时间：2007/07/01 内容简介 本书不仅描述了IMS的关键概念、体系结构、主要过程和典型业务，而且针对固定网与移动网融合、IMS中的IPv4和IPv6互连互通、电路交换与IMS业务合并以及IMS安全等问题通过实例深入浅出地进行了剖析。本书内容远远超越了简单的协议介绍，通过详实而生动的例子深入地揭示了IMS系统设计背后的思想和理念，本书共分4部分，有26章，详细地分析了 IMS相关概念和实体、IMS 注册和会话建立过程的例子、IMS中一些先进的业务和呼叫流程以及IMS中使用的各个协议。
白色衣物变色后的漂白办法
白色衣物变色后的漂白办法 （1）衣服会变黄，多半是荧光剂变弱所致，想要衣物恢复洁白亮丽，就得想方法。 洗米水+橘子皮简单又有效： 保存洗米水或是将橘子皮放入锅内加水烧煮后，将泛黄的衣服浸泡其中搓洗就可以轻松让衣服恢复洁白。岂但简单，也不像市道贩售的荧光增白剂会对皮肤产生副作用且不伤衣料，是值得一试的好方法。 流汗发生的黄渍，用氨水去除： 流汗产生的汗渍，因为含有脂肪的汗液，容易在布质纤维内凝聚，所以在洗涤时加入约2汤匙的氨水，浸泡几分钟后，搓洗一下，然后用清水洗净，依照普通的洗衣程序处理，就可以将黄黄的汗渍去除喽！ （2）有时，白色的衣服或浅颜色的衣服日久颜色会变黄，引起白色或浅色衣服泛黄的主要起因是人身材分泌的油脂，特别是聚酯面料的衣物，更易泛黄。另外还有洗涤时残留的肥皂垃圾（最显明的见于尾酮亚麻纤维），如果没有冲洗干净，会使衣服大面积的变黄。对这一景象是有方法可以去掉的，例如在洗涤耐高温水洗的衣服时，大批的应用干净剂。一个传统的方法是将泛黄的衣服在烈日下吊挂暴晒，但在此之前，应在泛黄处上新鲜的柠檬汁，再放些盐并轻轻的揉搓。 忠告：要警惕操作，防止使用氯漂剂。斯潘德克斯弹性
纤维、丝绸、羊毛等面料，接触氯漂剂会使其更黄。 （3）如果白衣服放久衣服了就会变的发黄，上的黄污渍成分主要是蛋白质,菠菜经由水煮後会释出可溶解蛋白质的成份哦。 1、买一把菠菜, 经过热水滚烫後,菠菜捞起来只留下滚汤待用 2、将有黄污渍的处所放入菠菜水中搓揉, 在浸泡10分钟 3、浸泡後捞起衣物, 在以畸形的洗衣程序洗净衣物.实现。衣物又恢复雪白了! 洗衣小秘诀集锦： 1、清洗白衣、白袜 白色衣物上的顽渍很难铲除，这个时候取一个柠檬切片煮水后把白色衣物放到水中浸泡，大约15分钟后清洗即可。 2、清洗衣物怪味 有时衣物因晾晒不切当，会涌现难闻的汗酸味，取白醋与水混合，浸泡有滋味的衣服大约五分钟，然后把衣服在透风处晾干就可以了！ 3、应付衣服上笔印 首先将酒精倒在衣服上自来水笔的划痕上，每一道划痕上都要平匀的笼罩上酒精，酒精要选用浓度不小于75％的医
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
实验五 图像形态学处理
实验五 图像形态学处理 一、实验目的： 1、进一步了解MATLAB 关于图像处理的相关指令。 2、了解图像腐蚀、膨胀、开启、闭合及细化的目的及意义，加深对其的感性认识，巩固所学理论知识。 3、能够编程实现图像的各种形态学处理。 4、观察并比较图像处理结果。 二、实验内容： 图像腐蚀、图像膨胀、开启、闭合、细化 三、实验仪器 PC 一台，MATLAB 软件。 四、实验报告要求： 1、写出程序 2、附上处理前后的图像 3、写出对处理前后图像的分析（即：说明图像的变化） 有关结构元素说明： se1 = strel('square',11) % 结构元素为边长11的正方形 se2 = strel('line',10,45) % 倾角为45度长为10的线性结构 se3 = strel('disk',15) % 半径为15的圆盘 se4 = strel('ball',15,5) %半径为15高为5的球形结构 一、图像的膨胀运算（在右图中任选一幅图像处理） 函数说明： se=strel('ball',8,8); %设定直径为8的球形结构元素 I2=imdilate(I,se); %膨胀函数，I ：原图像，se ：结构元素，I2：输出图像 %膨胀程序 I=imread('yuan.bmp '); subplot(121);imshow(I); title('原图像'); se=strel('ball',8,8); I2=imdilate(I,se); subplot(122);imshow(I2); title('膨胀后图像'); 二、任选题（1）中一幅图像根据膨胀程序编写腐蚀程序，实现腐蚀处 理，保存处理前后图像（图像要标明'title'），并分析处理结果。 kong.bmp yuan.bmp
白色衣服染色了怎么办,要怎么洗
白色衣服染色了怎么办，要怎么洗洗白衣服的时候，经常我们没有将衣服很好的分类，不小心将白衣服与深色的衣服或者容易掉色的衣服一起洗，我们的白衣服就会被染色。白衣服染色之后是很难洗掉的，那白色衣服染色了怎么办呢？ ?预防染色 白色衣服很容易染色，我们在洗衣的时候一定要注意将衣物分类，预防染色的情况发生。洗白衣服一定要将衣服分类洗涤，白色尽量单独洗涤或者颜色相近的放在一起洗，容易掉色的衣服一定要分开洗，不然白衣服很容易被染色的。 怎么知道衣物是否褪色呢？给大家介绍一个分辨衣物是否褪色的方法：新衣物第一次落水前，最好先分辨一下是否会褪色。你可以用清水弄湿一支棉签，放在衣服较隐蔽的地方约五分钟。如棉签染上颜色，表示衣服不宜与其他衣物混在一起洗。棉花若没有被染色，便可放心与其他衣物一起洗，但也不应用热水洗。 ?染色了怎么办？ 白色衣服染色了怎么办？其实经常洗白衣服的人肯定清楚，对于白色衣服上的染色单靠洗衣液是很难洗干净的。最有效处理白衣服上染色的方法就是用漂白剂。不过，漂白剂也要正确的使用，不然会很容易损坏衣服。
下面就给大家介绍一下漂白剂的正确使用方法，我使用的是蓝色月光白色衣物色渍净，所以就以此为例，供大家参考。 1、先用洗衣液洗净衣服； 2、每半盆水（约2升）加入蓝色月光白色衣物色渍净（各大超市有售）1瓶盖（40克），搅匀，放入衣物浸泡30min，漂洗干净。一般经过30min浸泡都可以漂洗干净，如果若2小时后色渍未去除，将衣物取出，往盆中添加蓝色月光白色衣物色渍净（每半盆水加1瓶盖），搅匀，放入衣服继续浸泡。但是提醒大家浸泡时长不能超过6小时。 3、在使用蓝色月光白色衣物色渍净之后，可加入柔顺剂，使衣物蓬松、清香。 白色衣服染色也不是大问题，选择专业的洗涤产品就可以去除。生活中，我们洗衣服一定要注意分类，白色衣服染色后可以通过漂白去除，但是其他的衣物就比较难去除，所以大家一定要注意预防染色。
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
去除衣服污渍方法大全
去除衣服污渍方法大全 第一节污渍 一、什么是污渍 污渍是难以去除的污垢的渍迹及污斑，而污垢是指附着于织物的表面或内部，改变了织物的视觉美观及质感的物质。 二、污渍的来源 任何物质均可能成为污垢，之所以造成污垢，是因为它所在的位置不同，餐桌上美味可口的饭菜掉在衣服上就成为污垢。空气中的灰土、油烟沾附在衣物上也有污垢，厨房的油、调料、巧克力、牛奶掉在衣物上也是污垢。至于人体分泌的汗、屎、粪、皮脂······等撒在衣服上也称为污垢，而水果汁、饮料、茶、酒、油漆、胶水、烛液、涂料、口红、指甲油不慎掉在衣服上也都是污垢。所以我们说污垢的来源很广。人类自身新陈代谢的产物；生活起居所接触的物质，特定职业环境所接触的污垢等。 三、污渍的性质 就目前统计来看，有80%的污渍本身是酸性的，剩余的2/3的碱性污渍可以通过空气中氧化作用转换成酸性的，最后只剩下总体5%的污垢本身就是碱性的。 下表列出部分人体内液体、排泄物及食品的近似PH值，仅供参考。 血浆7.35-7.34 胆汁7.1-7.3 醋 2.4-3.4 唾液6.6-7.1 胰液7.5-8.0 苹果 2.9-3.9 胃液0.9-1.5 尿液 4.7-8.4 鸡蛋清2.6-8.0 乳汁6.6-7.6 粪便 4.6-8.4 泡菜 3.2-3.6 葡萄3.5-4.5 柑橘 3.0-4.0 牛奶 6.3-6.6 四、常见污渍的种类及特点 1.水溶性污渍—盐、糖、淀粉、尿素、无机盐类及新鲜的血污、尿污、排泄物、 及果汁、饮料、茶等有机酸污垢。 2.油溶性污垢—各种植物油、动物油、矿物油、脂及其制品统称为油溶性污渍。 因为油脂会沿着织物纤维渗透，所以这类污渍一般没有明显的边界，呈纵横交错， 随着时间延长，可因被氧化或微生物作用，颜色可由浅棕色变为深棕色，甚至黑色。 完全被氧化的油脂不易被除去，一般油脂可溶于干洗油。 3.固体污渍—如水泥、尘土、棉绒、金属氧化物、石灰、油漆、涂料、胶水。颜 料、染料等不溶于水又不溶于干洗油的污渍，固体污渍按粒径可分为三类，当直径 d>5um(微米)时，可通过胶溶、悬浮、分散、机械力等作用使之除去，一般可以去 除；第二类当直径d界于1um-5um之间时较难去除，比如涂料、染料污渍，但可 通过氧化还原反应改变污渍颜色等去除，只有在第三类直径小于1um或达到纳米级 时，污渍深入纤维内部形成一个整体去除就相当难，甚至是不可去除，比如洇色等。