影像数据处理ppt课件
合集下载
医学影像技术学--CT扫描技术 ppt课件
重建矩阵和显示矩阵:重建矩阵是X线线性衰减系数 的矩阵，其大小决定了图像分辨率；显示矩阵是指 显示器上图像的矩阵。
3．体素（voxel）
CT图像是人体某部位一定厚度（如1mm、5mm、 10mm）的体层像，把体层分成按矩阵排列的若干个 很小的体积单元，这些体积单元称为体素。
体素是三维的，每个体素中的μ是一致的。
人眼不能分辨微小的灰度差异，为了提高组织结
构的细微显示效果，分辨相邻组织的差别，突出显示
诊断需要的图像信息（感兴趣区），通常通过调节图
像的对比度和亮度来完成，这种技术称为窗口技术，
窗口技术分为窗宽和窗位。
13
（1）窗宽(windows width，WW)
窗宽表示的是图像上包含的16个灰阶的CT 值的范围。
窗宽主要影响CT图像的对比度，窗宽窄图 像的层次少，对比度强，每级灰阶代表的 CT值幅度较小，可分辨密度差异较小的组 织结构，如脑组织的WW（80～100）。窗宽 增大，每级灰阶代表的CT值幅度加大，图 像对比度差，但轮廓光滑，适于分辨密度 差别较大的组织，如肺组织的WW为1300～ 1800。
14
空气约为0（实际为0.0013），水的CT值为0HU，
人们将－1000～+1000分为2001个等级来表示
CT值的差别。
9
10
2．矩阵（matrix）
在CT技术中，矩阵的大小影响着图像质量，矩 阵大，象素数量相应增加，图像的分辨率就高，图 像质量越好，512×512、1024×1024最为常用。
医学影像技术学--CT扫描技术
医学影像技术学
2
第四章 CT扫描技术
内容提要：
第一节 CT成像系统概述 第二节 CT扫描技术概述 第三节 螺旋CT的图像后处理技术 第四节 CT图像的质量控制 第五节 人体各部位CT扫描技术
3．体素（voxel）
CT图像是人体某部位一定厚度（如1mm、5mm、 10mm）的体层像，把体层分成按矩阵排列的若干个 很小的体积单元，这些体积单元称为体素。
体素是三维的，每个体素中的μ是一致的。
人眼不能分辨微小的灰度差异，为了提高组织结
构的细微显示效果，分辨相邻组织的差别，突出显示
诊断需要的图像信息（感兴趣区），通常通过调节图
像的对比度和亮度来完成，这种技术称为窗口技术，
窗口技术分为窗宽和窗位。
13
（1）窗宽(windows width，WW)
窗宽表示的是图像上包含的16个灰阶的CT 值的范围。
窗宽主要影响CT图像的对比度，窗宽窄图 像的层次少，对比度强，每级灰阶代表的 CT值幅度较小，可分辨密度差异较小的组 织结构，如脑组织的WW（80～100）。窗宽 增大，每级灰阶代表的CT值幅度加大，图 像对比度差，但轮廓光滑，适于分辨密度 差别较大的组织，如肺组织的WW为1300～ 1800。
14
空气约为0（实际为0.0013），水的CT值为0HU，
人们将－1000～+1000分为2001个等级来表示
CT值的差别。
9
10
2．矩阵（matrix）
在CT技术中，矩阵的大小影响着图像质量，矩 阵大，象素数量相应增加，图像的分辨率就高，图 像质量越好，512×512、1024×1024最为常用。
医学影像技术学--CT扫描技术
医学影像技术学
2
第四章 CT扫描技术
内容提要：
第一节 CT成像系统概述 第二节 CT扫描技术概述 第三节 螺旋CT的图像后处理技术 第四节 CT图像的质量控制 第五节 人体各部位CT扫描技术
医学影像处理图像处理
预后预测
通过对大量患者医学影像数据的分析和挖掘，可以建立预后预测模 型，为患者提供更加个性化的治疗建议。
05 医学影像处理挑战与前景
数据获取标准化问题
数据来源多样性
医学影像数据来自不同设备、不同参数设置，导致数据间存在差 异性。
数据标注准确性
医学影像数据标注需要专业医生进行，标注质量对模型训练效果 影响重大。
纹理特征
描述图像中像素灰度级或颜色的空间 分布模式，如灰度共生矩阵、Gabor 滤波器等。
03 医学影像处理核心技术
医学影像配准技术
基于特征的配准
提取医学影像中的特征点、线或 面，通过匹配这些特征来实现图
像的配准。
基于灰度的配准
利用医学影像的灰度信息，通过 优化算法使得两幅图像的灰度差
异最小化，从而实现配准。
数据隐私保护
医学影像数据涉及患者隐私，如何在保证数据可用性的同时保护 患者隐私是一个重要问题。
算法性能优化问题
算法精度提升
医学影像处理对算法精度要求较高，需要不断优 化算法以提高诊断准确率。
算法实时性
医学影像处理算法需要满足实时性要求，以便医 生能够及时获取诊断结果。
算法鲁棒性
医学影像处理算法需要具备鲁棒性，以应对不同 质量、不同来源的医学影像算机技术和图像处理算法的不断发展，医学影像处 理逐渐成为一个独立的研究领域，并在医疗诊断和治疗中发挥着越来越重要的 作用。
医学影像处理重要性
提高诊断准确性
通过对医学影像进行增强、分割 和识别等操作，可以更加准确地 提取病变信息，减少漏诊和误诊
的风险。
辅助医生决策
超声心动图影像处理案例
案例一
超声心动图影像质量增强。利用图像处理技术对超声心动图影像进行去噪、增强等处理，提高影像的清晰度 和对比度，为后续的分析和诊断提供高质量的图像数据。
通过对大量患者医学影像数据的分析和挖掘，可以建立预后预测模 型，为患者提供更加个性化的治疗建议。
05 医学影像处理挑战与前景
数据获取标准化问题
数据来源多样性
医学影像数据来自不同设备、不同参数设置，导致数据间存在差 异性。
数据标注准确性
医学影像数据标注需要专业医生进行，标注质量对模型训练效果 影响重大。
纹理特征
描述图像中像素灰度级或颜色的空间 分布模式，如灰度共生矩阵、Gabor 滤波器等。
03 医学影像处理核心技术
医学影像配准技术
基于特征的配准
提取医学影像中的特征点、线或 面，通过匹配这些特征来实现图
像的配准。
基于灰度的配准
利用医学影像的灰度信息，通过 优化算法使得两幅图像的灰度差
异最小化，从而实现配准。
数据隐私保护
医学影像数据涉及患者隐私，如何在保证数据可用性的同时保护 患者隐私是一个重要问题。
算法性能优化问题
算法精度提升
医学影像处理对算法精度要求较高，需要不断优 化算法以提高诊断准确率。
算法实时性
医学影像处理算法需要满足实时性要求，以便医 生能够及时获取诊断结果。
算法鲁棒性
医学影像处理算法需要具备鲁棒性，以应对不同 质量、不同来源的医学影像算机技术和图像处理算法的不断发展，医学影像处 理逐渐成为一个独立的研究领域，并在医疗诊断和治疗中发挥着越来越重要的 作用。
医学影像处理重要性
提高诊断准确性
通过对医学影像进行增强、分割 和识别等操作，可以更加准确地 提取病变信息，减少漏诊和误诊
的风险。
辅助医生决策
超声心动图影像处理案例
案例一
超声心动图影像质量增强。利用图像处理技术对超声心动图影像进行去噪、增强等处理，提高影像的清晰度 和对比度，为后续的分析和诊断提供高质量的图像数据。
影像技术课件
常见的数字影像采集 设备包括数码相机、 摄像机和医疗影像设 备等。
数字影像采集具有高 分辨率、高动态范围 、易于存储和传输等 优点。
模拟影像采集
模拟影像采集是指通过模拟设 备获取影像信息的过程。
模拟影像采集具有历史悠久、 技术成熟、成本低等优点。
常见的模拟影像采集设备包括 胶片相机、录像机和医疗影像 设备等。
压缩技术
压缩技术可以有效减小影像数据的大小，从而加快传输速度和提高存 储效率，但压缩和解压缩过程可能会对影像质量产生影响。
流媒体技术
流媒体服务器
流媒体服务器是流媒体技术的核心设备，负责处理和分发影像数据流，需具备 高带宽和低延迟的特性。
编解码技术
编解码技术是实现流媒体传输的关键技术之一，通过高效的编解码算法和压缩 技术，减小数据流的大小和提高传输效率。
虚拟现实和增强现实技术还可 以用于医学教育和科研领域， 促进医学教育和科研的发展。
THANK YOU
云计算和大数据技术还可以用于影像的科研和教学，促 进医学研究和教育的发展。
虚拟现实与增强现实在影像技术中的应用
01
02
03
04
虚拟现实和增强现实技术可以 用于医学模拟训练和手术导航 ，提高手术的精度和安全性。
虚拟现实和增强现实技术可以 用于康复医学领域，帮助患者 进行康复训练和提高生活质量
。
虚拟现实和增强现实技术可以 用于远程诊疗和会诊，提供更 加便捷和高效的医疗服务。
医学影像采集
医学影像采集是指通过医疗设备获取 医学影像信息的过程。
常见的医学影像采集设备包括X光机 、CT机、MRI机和超声诊断仪等。
医学影像采集具有高精度、高分辨率 和高可靠性等要求。
03
医学影像ppt课件大全最新版
呼吸系统疾病应用
肺癌
通过CT、PET/CT等影 像技术，可以实现肺癌 的早期发现和准确分期， 为手术和放化疗提供指 导。
慢性阻塞性肺疾病
利用肺功能检查和CT等 技术，可以全面评估肺 部结构和功能状态，指 导慢性阻塞性肺疾病的 治疗和管理。
肺动脉高压
通过超声心动图和CTPA 等技术，可以准确诊断 肺动脉高压并评估其严 重程度，为临床治疗提 供依据。
04 医学影像技术在临床应用
神经系统疾病应用
脑肿瘤
通过CT、MRI等影像技术，可以清晰显示肿瘤的位置、大小、形态 及与周围组织的关系，为手术提供精确的导航。
脑血管疾病
利用DSA、MRA等血管成像技术，可以准确诊断动脉瘤、血管畸形 等脑血管疾病，为介入治疗提供重要依据。
癫痫
通过PET、SPECT等功能影像技术，可以定位癫痫病灶，为手术治疗 提供指导。
利用X射线旋转扫描 和计算机重建技术生 成横断面图像。
MRI成像原理
利用磁场和射频脉冲 使人体组织产生信号， 通过接收和处理这些 信号生成图像。
超声成像原理
利用超声波在人体组 织中的反射和传播特 性生成图像。
核医学成像原理
利用放射性核素标记 的药物在人体内的分 布和代谢情况生成图 像。
02 常见医学影像检查方法
战略建议
加强医学影像技术研发和创新，提高自主创新能 力。
加强医学影像技术标准和规范建设，推动数据共 享和交流。
未来发展方向预测与战略建议
加强医学影像技术专业人才培养和引进，打造高素质人才队伍。
加强医学影像技术应用推广和转化，促进产业升级和经济发展。
医学影像数据安全与伦理问题
06
探讨
数据安全保护措施及法规遵守情况分析
《医学影像技术学》PPT课件
中的表现差异。
鉴别诊断思路与方法
病史与临床表现
影像学表现
强调病史和临床表现对鉴别诊断的重要性， 包括患者的年龄、性别、症状、体征等信息。
分析不同病变在影像学上的表现特征，包括 病变的部位、形态、大小、密度、信号等信 息。
实验室检查
诊断性治疗
介绍实验室检查在鉴别诊断中的应用，如血 液检查、尿液检查、生化检查等结果对诊断 的提示作用。
X线成像设备与技术
01
02
03
04
X线机的基本构造与工作原理
X线成像的原理与过程
X线检查技术及其临床应用
X线防护与安全措施
CT成像设备与技术
CT机的基本构造与工作原理 CT检查技术及其临床应用
CT成像的原理与过程 CT图像后处理技术
MRI成像设备与技术
01
MRI机的基本构造与工作原理
02
MRI成像的原理与过程
X线检查方法
包括透视、摄影、造影检 查等。
X线检查应用
广泛应用于骨骼系统、呼 吸系统、消化系统、泌尿 系统等部位的检查。
CT检查方法及应用
01 02
CT成像原理
利用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该 层面的X线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字 转换器转为数字，输入计算机处理。
循环Байду номын сангаас统疾病
超声心动图、心血管造影等技术可观察心 脏和大血管的结构和功能，对心脏病、血
管病变的诊断和治疗有重要意义。
消化系统疾病
通过X线钡餐造影、CT、MRI等技术，可 以检测食管、胃、肠等消化器官的病变， 为消化道疾病的诊断和治疗提供帮助。
在治疗效果评估中的价值
鉴别诊断思路与方法
病史与临床表现
影像学表现
强调病史和临床表现对鉴别诊断的重要性， 包括患者的年龄、性别、症状、体征等信息。
分析不同病变在影像学上的表现特征，包括 病变的部位、形态、大小、密度、信号等信 息。
实验室检查
诊断性治疗
介绍实验室检查在鉴别诊断中的应用，如血 液检查、尿液检查、生化检查等结果对诊断 的提示作用。
X线成像设备与技术
01
02
03
04
X线机的基本构造与工作原理
X线成像的原理与过程
X线检查技术及其临床应用
X线防护与安全措施
CT成像设备与技术
CT机的基本构造与工作原理 CT检查技术及其临床应用
CT成像的原理与过程 CT图像后处理技术
MRI成像设备与技术
01
MRI机的基本构造与工作原理
02
MRI成像的原理与过程
X线检查方法
包括透视、摄影、造影检 查等。
X线检查应用
广泛应用于骨骼系统、呼 吸系统、消化系统、泌尿 系统等部位的检查。
CT检查方法及应用
01 02
CT成像原理
利用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该 层面的X线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字 转换器转为数字，输入计算机处理。
循环Байду номын сангаас统疾病
超声心动图、心血管造影等技术可观察心 脏和大血管的结构和功能，对心脏病、血
管病变的诊断和治疗有重要意义。
消化系统疾病
通过X线钡餐造影、CT、MRI等技术，可 以检测食管、胃、肠等消化器官的病变， 为消化道疾病的诊断和治疗提供帮助。
在治疗效果评估中的价值
ENVI基本影像处理流程操作ppt课件
7
1.1ENVI简介——立体像对高程提取扩展模块— DEM Extraction
• 快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2,
GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1-5等以及航空影像立体像对中提取 DEM。
3
1.快速认识ENVI
•1.1 ENVI简介 •1.2 安装目录结构 •1.3 栅格文件系统和储存 •1.4 数据输入 •1.5 数据显示 •1.6 常见系统设置
4
1.1ENVI简介——ENVI/IDL体系结构
扩展模块 主模块 开发语言
Atmospheric Correction
大气校正模 块
Feature Extraction
5
1 55 2 3-5 3
1.1-3.7 26 2-3
2每5天
其他卫星
传感器 Landsat1~7
发射时间 72~99
SPOT4
1999
中巴资源卫星-01/02 1999
13
1.3栅格文件系统和储存
• ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一
个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关 的ASCII（文本）的头文件。
–ENVI头文件包含用于读取图像数据文件的信息，它通常创建于一个数据文件第一次被 ENVI读取
时。单独的ENVI头文本文件提供关于图像尺寸、嵌入的头文件（若存在）、数据格式及其它相 关信息。所需信息通过交互式输入，或自动地用“文件吸取”创建，并且以后可以编辑修改。 您可以在ENVI之外使用一个文本编辑器生成一个ENVI头文件
1.1ENVI简介——立体像对高程提取扩展模块— DEM Extraction
• 快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2,
GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1-5等以及航空影像立体像对中提取 DEM。
3
1.快速认识ENVI
•1.1 ENVI简介 •1.2 安装目录结构 •1.3 栅格文件系统和储存 •1.4 数据输入 •1.5 数据显示 •1.6 常见系统设置
4
1.1ENVI简介——ENVI/IDL体系结构
扩展模块 主模块 开发语言
Atmospheric Correction
大气校正模 块
Feature Extraction
5
1 55 2 3-5 3
1.1-3.7 26 2-3
2每5天
其他卫星
传感器 Landsat1~7
发射时间 72~99
SPOT4
1999
中巴资源卫星-01/02 1999
13
1.3栅格文件系统和储存
• ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一
个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关 的ASCII（文本）的头文件。
–ENVI头文件包含用于读取图像数据文件的信息，它通常创建于一个数据文件第一次被 ENVI读取
时。单独的ENVI头文本文件提供关于图像尺寸、嵌入的头文件（若存在）、数据格式及其它相 关信息。所需信息通过交互式输入，或自动地用“文件吸取”创建，并且以后可以编辑修改。 您可以在ENVI之外使用一个文本编辑器生成一个ENVI头文件
医学影像检查技术学课件ppt
体组织和器官进行投影而成像的过程。 （一）解剖学术语 1．解剖学姿势及基准轴、线、面
（1）标准姿势：指人体直立，两眼平视正前方； 双上肢下垂置于躯干两侧，掌心向前；双下肢并 拢，足尖向前。
标准姿势正面观
标准姿势侧面观
（2）人体基准轴线 1）垂直轴：指自头顶至尾端的连线，并垂直于地 平面。
2）冠状轴：指人体左右两侧等高处的连线，并与 地面平行。 3）矢状轴：指人体腹侧至背侧等高处的连线，并 与地面平行。
四、超声检查技术
超声检查（USG）技术 利用超声波在人体内组织中的传播和反
射，根据组织反射回声强度的不同而形成声像 图的一种检查方法。
超声设备
超声检查具有的优点
①无辐射损伤，为无创性检查技术。 ②信息量丰富，其断面图像层次清楚，某些软组 织的图像接近真实解剖结构。 ③对活动的界面，能做出实时显示、动态观察。 ④在不需要任何对比剂的情况下，就能对体内含 液体的器官清楚观察，显示其官腔、管壁结构， 如血管、胆囊、膀胱等。
④病灶过小或声阻抗差别不大，不引起反射，在声 像图上难以显示。
⑤脉冲多普勒超声的最大显示频率受到脉冲重复频 率的限制，在检测高速血流时容易出现混淆重叠。
⑥超声设备的性能、条件及检查人员的操作技术和 经验很大程度上影响检查结果的准确性。
临床应用
①检测实质性脏器的大小、形态及物理特性。 ②检测囊性器官的形态、大小、走向及某些功能 状态。 ③检测心脏、大血管及其周围血管的结构、功能 与血流动力学状态。
本章学习目标
一、掌握内容
摄影体位术语、摄影步骤、双手正位、腕关节正侧位、肘关 节正侧位、足前后位、踝关节正侧位、膝关节正侧位、股骨正 侧位、髋关节前后位、胸骨正侧位、膈上下肋骨前后位、胸部 正侧位、腹部卧前后位、第3～7颈椎正侧斜位、胸椎正侧位、 腰椎正侧位。骨盆前后位头颅正位、瓦氏位、柯氏位、梅氏位、 乳腺内外侧斜位、乳腺上下轴位、食管造影、胃及十二指肠造 影、静脉法胆系造影、常规静脉尿路造影、子宫输卵管造影。
（1）标准姿势：指人体直立，两眼平视正前方； 双上肢下垂置于躯干两侧，掌心向前；双下肢并 拢，足尖向前。
标准姿势正面观
标准姿势侧面观
（2）人体基准轴线 1）垂直轴：指自头顶至尾端的连线，并垂直于地 平面。
2）冠状轴：指人体左右两侧等高处的连线，并与 地面平行。 3）矢状轴：指人体腹侧至背侧等高处的连线，并 与地面平行。
四、超声检查技术
超声检查（USG）技术 利用超声波在人体内组织中的传播和反
射，根据组织反射回声强度的不同而形成声像 图的一种检查方法。
超声设备
超声检查具有的优点
①无辐射损伤，为无创性检查技术。 ②信息量丰富，其断面图像层次清楚，某些软组 织的图像接近真实解剖结构。 ③对活动的界面，能做出实时显示、动态观察。 ④在不需要任何对比剂的情况下，就能对体内含 液体的器官清楚观察，显示其官腔、管壁结构， 如血管、胆囊、膀胱等。
④病灶过小或声阻抗差别不大，不引起反射，在声 像图上难以显示。
⑤脉冲多普勒超声的最大显示频率受到脉冲重复频 率的限制，在检测高速血流时容易出现混淆重叠。
⑥超声设备的性能、条件及检查人员的操作技术和 经验很大程度上影响检查结果的准确性。
临床应用
①检测实质性脏器的大小、形态及物理特性。 ②检测囊性器官的形态、大小、走向及某些功能 状态。 ③检测心脏、大血管及其周围血管的结构、功能 与血流动力学状态。
本章学习目标
一、掌握内容
摄影体位术语、摄影步骤、双手正位、腕关节正侧位、肘关 节正侧位、足前后位、踝关节正侧位、膝关节正侧位、股骨正 侧位、髋关节前后位、胸骨正侧位、膈上下肋骨前后位、胸部 正侧位、腹部卧前后位、第3～7颈椎正侧斜位、胸椎正侧位、 腰椎正侧位。骨盆前后位头颅正位、瓦氏位、柯氏位、梅氏位、 乳腺内外侧斜位、乳腺上下轴位、食管造影、胃及十二指肠造 影、静脉法胆系造影、常规静脉尿路造影、子宫输卵管造影。
(医学课件)医学影像后处理
新技术和新方法的掌握和应用能力。
加强跨学科合作
03
建立跨学科的合作机制和平台，促进不同学科之间的交流和合
作，共同解决医学影像后处理中的问题。
05
医学影像后处理未来发展 趋势
人工智能在医学影像后处理的应用
深度学习算法的应用
利用深度学习算法对医学影像进行自动分割、分类和识别，提 高诊断准确性和效率。
将多个二维医学影像进行重建 ，生成三维立体图像，便于多
角度观察和分析。
3D重建
利用三维重建算法，将多个二维 影像数据融合为单一的三维影像 数据，提高诊断准确性和效率。
虚拟手术
通过3D重建技术，实现虚拟手术 模拟和训练，为实际手术提供参考 和指导。
图像可视化
2D可视化
将三维医学影像数据进行切割和分离，生成二维图像，便于观察 和分析。
起源
医学影像后处理技术起源于20 世纪80年代，随着计算机技术 和数字图像处理技术的发展而
发展。
发展历程
经历了从最初的2D图像处理到 现在的3D和4D图像处理，从手 动处理到自动化处理等阶段。
未来趋势
随着人工智能和深度学习技术 的不断发展，医学影像后处理 技术将朝着更加智能化、自动 化的方向发展，以提高诊断的
准确性和效率。
02
医学影像后处理技术
图像增强
01
02
03
对比度增强
通过调整医学影像的对比 度，使图像的细节更加清 晰可见，提高图像质量。
锐化处理
通过滤波和锐化算法，突 出显示图像中的边缘和细 节，提高图像的清晰度和 分辨率。
去噪处理
采用各种滤波和去噪算法 ，去除图像中的噪声和干 扰，提高图像的纯净度和 准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Page 8
Flip（翻转）
数据格式可以自己输出tif，img，grid（无 扩展名），会输出4个文件，第一个是主文件， 其他只有一个波段，多波段，又叫多光谱，是 指对地物辐射中多个单波段的摄取。得到的影 象数据中会有多个波段的光谱信息。对各个不 同的波段分别赋予RGB颜色将得到彩色影象
数据：\3\clip\g-48-111-14.jpg
配准后文件分析
ppp.jgw是配准文件 RRD是金子塔信息 AUX，是一个用来保存栅格文件自身不能保存的辅助信息的文件，
它与栅格文件一起存在同一目录中，文件名与栅格文件一致。
Jgw内容含义:
0.00012406834121720073
个删格点多少米)
X-Scale(一个像元的每一
X方向旋转角 -7.9083546378922614e-007
5-6都是矩形，要输入矩形范围 2-3需要输入点的坐标 4是Circle，要输入圆心（x，y）和半径 Inside是内部 ，outside是外部
矩形切割
Page 17
按掩膜提取-Extract by Mask
是多边形切割，可以按一个已有矢量和影 像的范围切割影像 矢量图范围切割，输出格式由文件扩展名指 定，tif，img，没有扩展名是grid
Page 9
结果
Page 10
Mirror（左右翻转，镜像）
Page 11
Rescale（放大缩小）
以左下角为起始点，进行放缩，系数大于1是放大， 小于1缩小
Page 12
Rotate（旋转）
以度为单位顺时针
Page 13
Shif系扭，进曲行变）形，只有一个控
5744929.71472506）
126, 51.833333333 –左下(500000, 5744900.15479306)
3、加载影像，左键点击影像左下点，右键
输入对应控制点,输入对角，再是左上，最后更新配准，
4、更新影像坐标系统和地图一致，需要投影变换的就投影，
操作：10/配准过程.exe
Page 5
重点影像坐标和地图坐标系不同
数据：\3\pz\ppp.jpg
Page 4
配准要求为平面
1、打开ArcMap，增加地理配准工具条 2、打开影像图ppp.jpg 找控制点，这里去图框的三个点（先配对角）
126, 52
--左上（500000，5763444.76497728）
126.25，51.833333333 --右下（517233.466983948，
矩形配置范围为最小：x1,y1,最大：x2,y2
Jgw文件内容：
(X2-x1)/w
第一行
0
0
(Y1-y2)/h 是负值
X1
y2
Page 7
二.影像基本处理和分割
基本处理 1. Flip（翻转） 2. Mirror（左右翻转,镜像） 3. Rescale（重设比例） 4. Rotate（旋转） 5. Shift（平移） 6. Warp（扭曲） 7. 投影栅格
控制点的数目取决于 你打算使用哪一种数学方法来 实现坐标转换.
但是，过多的控制点并不一定能够保证高精度的配 准 。要尽可能使控制点均匀分布于整个格格图像， 而不是只在图像的某个较小区域选择控制点，最 好成三角形。最少三个点。
通常,先在图像的四个角选择4个控制点，然后在中 间的位置有规律地选择一些控制点能得到较好的 效果。
影像数据处理
.
1
讲解内容
一．影像的配准操作 二．影像基本处理和分割 三．影像拼接 四．影像入库和管理 五．影像数据格式转换
Page 2
一.影像的配准基本原理
地理配准的基本过程是在栅格图像中选取一定数据的 控制点，将它们的坐标指定为矢量数据中对应点的 坐标（在空间数据中，这些点的坐标是已知的，坐 标系统为地图坐标系）
Y方向旋转角度 -1.0831794831270474e-006 -7.7157884865725716e-005 Y-Scale(一个像元的每一个删
格点多少米)
125.98443126748765
左上角X坐标
52.016893994951666
左上角Y坐标
Page 6
手工配置写jgw
已知影像的宽度w,高度h，
制点就是平移，可以用于配准等
原始点： 0,0 2545.0 0,-1873 后来的 632549.661363,2762186.585641 638735.131629,2762066.197329 632549.523511,2757508.067476
数据:\3\warp\g48.jpg
Page 15
影像的投影变换
影像的投影变换，理论上使用Project Raster， 目前9.3有Bug,方法是在arcmap加载数据，设置地图 窗口的坐标系统，后右键转出， 在ArcCatalog中定义坐标系(对grid格式的 Krasovsky_1940_Transverse_Mercator文件无法定 义，方法是转为其他格式）
使用数据:\3\clip\clip.shp
Page 18
分幅，分乡镇的影像切割
工具在\3\clip\影像切割，数据也在那个下面
Page 19
三.影像拼接
影像拼接以下几种方法 Data Management Tools->Raster
1. 镶嵌(Mosaic) 2. 镶嵌至新栅格(Mosaic To
操作见：\3\影像投影.exe
Page 16
影像分割
影像切割有以下方法：
1. Extract by Mask（按掩膜提取） 2. Extract by Points（用点提取） 3. Extract by Polygon（多边形提取) 4. Extract by Circle（按圆形区域提取) 5. Extract by Rectangle(用矩形提取) 6. Data Management Tools->Clip 矩形切割
配准中我们需要知道一些特殊点的坐标，即控制点。 控制点的选取：控制点可以是经纬 线网格的交点、公
里网格的交点或者一些典型地物的坐标。 控制点的坐标：如果我们知道这些点在我们矢量坐标
系内坐标， 则直接输入控制点的坐标值; 如果不知道它们的坐标，则可以采用间接方法获取－
从矢量数据中选取。
Page 3
选取控制点
Flip（翻转）
数据格式可以自己输出tif，img，grid（无 扩展名），会输出4个文件，第一个是主文件， 其他只有一个波段，多波段，又叫多光谱，是 指对地物辐射中多个单波段的摄取。得到的影 象数据中会有多个波段的光谱信息。对各个不 同的波段分别赋予RGB颜色将得到彩色影象
数据：\3\clip\g-48-111-14.jpg
配准后文件分析
ppp.jgw是配准文件 RRD是金子塔信息 AUX，是一个用来保存栅格文件自身不能保存的辅助信息的文件，
它与栅格文件一起存在同一目录中，文件名与栅格文件一致。
Jgw内容含义:
0.00012406834121720073
个删格点多少米)
X-Scale(一个像元的每一
X方向旋转角 -7.9083546378922614e-007
5-6都是矩形，要输入矩形范围 2-3需要输入点的坐标 4是Circle，要输入圆心（x，y）和半径 Inside是内部 ，outside是外部
矩形切割
Page 17
按掩膜提取-Extract by Mask
是多边形切割，可以按一个已有矢量和影 像的范围切割影像 矢量图范围切割，输出格式由文件扩展名指 定，tif，img，没有扩展名是grid
Page 9
结果
Page 10
Mirror（左右翻转，镜像）
Page 11
Rescale（放大缩小）
以左下角为起始点，进行放缩，系数大于1是放大， 小于1缩小
Page 12
Rotate（旋转）
以度为单位顺时针
Page 13
Shif系扭，进曲行变）形，只有一个控
5744929.71472506）
126, 51.833333333 –左下(500000, 5744900.15479306)
3、加载影像，左键点击影像左下点，右键
输入对应控制点,输入对角，再是左上，最后更新配准，
4、更新影像坐标系统和地图一致，需要投影变换的就投影，
操作：10/配准过程.exe
Page 5
重点影像坐标和地图坐标系不同
数据：\3\pz\ppp.jpg
Page 4
配准要求为平面
1、打开ArcMap，增加地理配准工具条 2、打开影像图ppp.jpg 找控制点，这里去图框的三个点（先配对角）
126, 52
--左上（500000，5763444.76497728）
126.25，51.833333333 --右下（517233.466983948，
矩形配置范围为最小：x1,y1,最大：x2,y2
Jgw文件内容：
(X2-x1)/w
第一行
0
0
(Y1-y2)/h 是负值
X1
y2
Page 7
二.影像基本处理和分割
基本处理 1. Flip（翻转） 2. Mirror（左右翻转,镜像） 3. Rescale（重设比例） 4. Rotate（旋转） 5. Shift（平移） 6. Warp（扭曲） 7. 投影栅格
控制点的数目取决于 你打算使用哪一种数学方法来 实现坐标转换.
但是，过多的控制点并不一定能够保证高精度的配 准 。要尽可能使控制点均匀分布于整个格格图像， 而不是只在图像的某个较小区域选择控制点，最 好成三角形。最少三个点。
通常,先在图像的四个角选择4个控制点，然后在中 间的位置有规律地选择一些控制点能得到较好的 效果。
影像数据处理
.
1
讲解内容
一．影像的配准操作 二．影像基本处理和分割 三．影像拼接 四．影像入库和管理 五．影像数据格式转换
Page 2
一.影像的配准基本原理
地理配准的基本过程是在栅格图像中选取一定数据的 控制点，将它们的坐标指定为矢量数据中对应点的 坐标（在空间数据中，这些点的坐标是已知的，坐 标系统为地图坐标系）
Y方向旋转角度 -1.0831794831270474e-006 -7.7157884865725716e-005 Y-Scale(一个像元的每一个删
格点多少米)
125.98443126748765
左上角X坐标
52.016893994951666
左上角Y坐标
Page 6
手工配置写jgw
已知影像的宽度w,高度h，
制点就是平移，可以用于配准等
原始点： 0,0 2545.0 0,-1873 后来的 632549.661363,2762186.585641 638735.131629,2762066.197329 632549.523511,2757508.067476
数据:\3\warp\g48.jpg
Page 15
影像的投影变换
影像的投影变换，理论上使用Project Raster， 目前9.3有Bug,方法是在arcmap加载数据，设置地图 窗口的坐标系统，后右键转出， 在ArcCatalog中定义坐标系(对grid格式的 Krasovsky_1940_Transverse_Mercator文件无法定 义，方法是转为其他格式）
使用数据:\3\clip\clip.shp
Page 18
分幅，分乡镇的影像切割
工具在\3\clip\影像切割，数据也在那个下面
Page 19
三.影像拼接
影像拼接以下几种方法 Data Management Tools->Raster
1. 镶嵌(Mosaic) 2. 镶嵌至新栅格(Mosaic To
操作见：\3\影像投影.exe
Page 16
影像分割
影像切割有以下方法：
1. Extract by Mask（按掩膜提取） 2. Extract by Points（用点提取） 3. Extract by Polygon（多边形提取) 4. Extract by Circle（按圆形区域提取) 5. Extract by Rectangle(用矩形提取) 6. Data Management Tools->Clip 矩形切割
配准中我们需要知道一些特殊点的坐标，即控制点。 控制点的选取：控制点可以是经纬 线网格的交点、公
里网格的交点或者一些典型地物的坐标。 控制点的坐标：如果我们知道这些点在我们矢量坐标
系内坐标， 则直接输入控制点的坐标值; 如果不知道它们的坐标，则可以采用间接方法获取－
从矢量数据中选取。
Page 3
选取控制点