图像预处理流程
遥感导论课程报告遥感图像一般预处理流程ppt课件

几何校正模型
主要有: 仿射变换(RST) 多项式 局部三角网(Delaunay Triangulation)
图像配准
经常在实际数据生产中会遇到,同一地区的图像 或者相邻地区有重叠区的图像,由于几何校正误 差的原因,重叠区的相同地物不能重叠,这种情 况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很 大的影响。遇到这种情况,可以利用重叠区的匹 配点和相应的计算模型进行精确配准。
地球曲率及空气折射,地形影响等
几何校正:纠正系统和非系统因素引起的几 何畸变。
背景知识——卫星姿态引起的图 像变形
背景知识——动态扫描图像的变 形
几何校正模型
主要有: 仿射变换(RST) 多项式 局部三角网(Delaunay Triangulation)
几何粗校正
几何粗校正:这种校正是针对引起几何畸变的原 因进行的,地面接收站在提供给用户资料前,已 按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿 态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对 该幅图像几何畸变进行了校正。
Modis传感器参数
校 正 前
校 正 后
在google earth上显示校正后 的结果
几何精校正
基于地面控制点,利用几何校正模型,构建图像 与地面坐标/与图像之间的几何关系完成几何校 正,当控制点选择源是图像(有地理坐标)时候, 又属于图像配准范畴。
多项式模型 x=a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+…… y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+…… 最少控制点个数 N=(n+1)*(n+2)/2 误差计算 RMS Eerror=sqrt((x’-x)2+(y’-y)2)
环境2b遥感影像预处理流程

环境2b遥感影像预处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
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1. 辐射定标。
移除传感器定标参数产生的辐射失真。
(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。
图7 图像配准前图8 图像配准后(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.几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的,地面接收站在提供给用户资料前,已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正.3.几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位,需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的,这个过程称为几何精纠正。
任务态fmri预处理流程

任务态fmri预处理流程任务态功能性磁共振成像(task-based functional magnetic resonance imaging, tfMRI)预处理流程通常包括以下几个主要步骤:数据获取、数据清理、空间标准化、运动校正、去除噪声和滤波、统计分析以及结果可视化。
下面将对每个步骤进行详细阐述。
1.数据获取:在进行任务态fMRI之前,需要先确定感兴趣的任务范式,并设计相应的实验任务。
然后,通过MRI扫描仪对被试者进行数据采集。
获取到的数据将包括大脑不同时间点的功能磁共振图像,通常以3D 体素为单位,每个体素对应一个特定的空间位置。
2.数据清理:由于fMRI扫描过程中可能出现多种伪影,比如头动、眼球运动等,这些伪影会对后续数据分析产生干扰。
因此,需要对原始数据进行清理。
这一步骤包括对噪音进行滤波,去除心跳和呼吸等生理噪声的影响。
3. 空间标准化:由于不同被试者之间的大脑结构存在差异,为了将数据进行比较和整合,需要将每个被试者的数据转化为同一标准的空间。
常用的标准脑图包括MNI(Montreal Neurological Institute)标准空间和Talairach空间。
空间标准化的目标是将不同被试者的数据对齐到这些标准空间,使得不同被试者的功能活动可以进行比较。
4.运动校正:在扫描过程中,被试者可能存在微小的头动或体动,这些运动会引入位置偏移,影响后续数据分析的结果。
为了消除这些运动的影响,可以使用运动校正技术。
常见的运动校正方法包括刚体变换和非刚体变换,这两种方法可以通过对每个时间点的图像进行对齐来校正运动。
5.去除噪声和滤波:除了运动引起的噪声外,fMRI数据还可能受到其他源的噪声污染,比如脉搏噪声和呼吸噪声等。
为了减少这些噪声的影响,可以使用滑动平均滤波器、高通和低通滤波器等方法对fMRI数据进行滤波。
同时,还可以对时间序列数据进行去趋势处理,以减少长期趋势的干扰。
6. 统计分析:预处理后的数据可以用于进行统计分析。
GF2遥感影像预处理全流程

GF2遥感影像预处理全流程GF2遥感影像数据集处理写在前头:为个⼈学习的总结,过段时间会把IDL⾃动化处理的代码整理上传,该⽂章参考了很多⼤佬的博⽂,稍后会整理⼀并给出。
数据分析:以GF2_PMS1为例:命名规则:GF2_PMS1_E55.4_N25.3_20210205_L1A0005457874GF2:⾼分⼆号PMS1:⼀台PMS多光谱相机E55.4_N25.3:经纬度20210205:时间L1A:级别0005457874:编号⽂件说明:⽂件总览MSS多光谱图像:空间分辨率低,光谱分辨率⾼PAN全⾊图像:空间分辨率⾼,光谱分辨率低rpb ⽂件:⽤于图像正射校正xml ⽂件:图像对应参数⽂件总览⾼分影像处理流程:1.辐射定标(⼤⽓校正的准备⼯作):⼀般来讲,辐射定标就是将图像的数字量化值(DN )转化为辐射亮度值或者反射率或者表⾯温度等物理量的处理过程。
2.⼤⽓校正:当太阳辐射通过⼤⽓以某种⽅式⼊射到物体表⾯然后再反射回传感器,由于⼤⽓⽓溶胶、地形和邻近地物等影像,使得原始影像包含物体表⾯,⼤⽓,以及太阳的信息等信息的综合。
⽽如果我们想要了解某⼀物体表⾯的光谱属性,我们必须将它的反射信息从⼤⽓和太阳的信息中分离出来,这就需要进⾏⼤⽓校正过程。
3.正射校正(⼏何校正):先进⾏辐射定标和⼤⽓校正,然后进⾏⼏何校正。
因为⼏何校正的时候会重采样,重采样会改变像元值,从⽽影响辐射定标和⼤⽓校正的结果。
4.NOTE :辐射校正=辐射定标+⼤⽓校正全⾊图像不进⾏⼤⽓校正以GF2_PMS1为例:多光谱图像(MSS )与全⾊图像(PAN ):PAN总览图PAN部分细节图多光谱图像(MSS):辐射定标部分(Radiometric Calibration):辐射定标步骤:说明⽰例右击然后点击View Metadata,可以看到影像的元数据信息,点击Spectral,查看辐射定标系数,可与中国资源卫星中⼼下载得到的绝对辐射定标系数对⽐。
图像预处理流程

图像预处理流程:图2.2图像预处理流程图2.2系统功能的实现方法系统功能的实现主要依靠图像处理技术,按照上面的流程一一实现,每一部分的具体步骤如下:1原始图像:由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像;2预处理:对采集到的图像进行灰度化、图像增强,滤波、二值化等处理以克服图像干扰;3字轮定位:用图像剪切的方法获取仪表字轮;4字符分割:利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符;5字符识别:利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符,得到最后的仪表示数。
2.3.1 MATLA B简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++ ,JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。
2.3.2 MATLAB的优势和特点1、MATLAB的优势(1)友好的工作平台和编程环境MATLAB由一系列工具组成。
3-ENVI遥感图像预处理

• (3)单击Change
• (4)选择自定义北京54坐标系 • (5)回到Available
信息
ENVI/IDL
3.4 图像投影转换——投影转换
• (1)主菜单
> Map > Convert Map Projection
• (2)Convert
Map Projection对话框中,点击 Change Proj,打开Projection Selection对话 框
-
•
Image to Image几何校正
-
•
Image to Map几何校正
-
•
Image to Image自动图像配准
-
自动寻找同名点,可用于相同图像由于校正误差不重叠情况
主菜单->Map->Registration->Automatic Registration:Image to Image ENVI/IDL
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-Image to Map几何校正
• 采集控制点方式相比Image
to Image更加灵活,如 果控制点需要从不同途径收集或者直接从图上读取 后键盘输入,可以采取这种方法。如地形图校正。
• 第四步
利用GLT文件几何校正影像
• 选择:主菜单->Map->Georeference
from Input Geometry-> Georeference from GLT。在弹出对话框中 选择GLT文件和待校正文件,选择输出路径和文件名。
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
jpeg编码流程

jpeg编码流程
JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常见的图像压缩标准,下面是JPEG编码的流程:
1. 图片预处理:对原始图像进行一些预处理操作,如颜色空间转换(RGB转YCbCr),图像采样和分辨率调整等。
2. 分块和变换:将图片分为若干个8x8的块,并对每个块进行离散余弦变换(DCT)。
3. 量化:对DCT变换后的结果进行量化操作,将高频部分的系数舍弃或减小,以降低图像的数据量。
4. 颜色空间压缩:对量化后的Y、Cb、Cr三个分量进行独立的色彩空间压缩处理,通常使用基于哈夫曼编码的方法。
5. 编码:对压缩后的数据进行编码处理,包括使用游程长度编码(Run Length Coding)对连续的零系数进行编码,以及使用霍夫曼编码对非零系数进行编码。
6. 生成压缩数据:将编码后的数据按照一定的格式组织起来,生成最终的JPEG压缩数据。
JPEG编码是一种有损压缩方法,通过对图像进行降低色彩精度、舍弃部分细节信息和压缩系数进行量化等操作,以减小图像的数据量,并通过对DCT系数进行进一步的编码压缩,从
而实现图像数据的压缩和存储。
在解码过程中,需要对压缩数据进行相应的解码和逆操作,来还原原始图像的视觉信息。
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图像预处理流程:图2.2 图像预处理流程图2.2 系统功能的实现方法系统功能的实现主要依靠图像处理技术,按照上面的流程一一实现,每一部分的具体步骤如下:1原始图像:由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像;2预处理:对采集到的图像进行灰度化、图像增强,滤波、二值化等处理以克服图像干扰;3字轮定位:用图像剪切的方法获取仪表字轮;4字符分割:利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符;5字符识别:利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符,得到最后的仪表示数。
2.3.1 MATLAB简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++ ,JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。
2.3.2 MATLAB的优势和特点1、MATLAB的优势(1)友好的工作平台和编程环境MATLAB由一系列工具组成。
这些工具方便用户使用MATLAB 的函数和文件,其中许多工具采用的是图形用户界面。
包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。
随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级,MATLAB的用户界面也越来越精致,更加接近Windows的标准界面,人机交互性更强,操作更简单。
而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统,极大的方便了用户的使用。
简单的编程环境提供了比较完备的调试系统,程序不必经过编译就可以直接运行,而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
(2)简单易用的程序语言MATLAB是一种高级的矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。
用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步,也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M 文件)后再一起运行。
新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的,因此语法特征与C++语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。
使之更利于非计算机专业的科技人员使用。
而且这种语言可移植性好、可拓展性极强,这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
(3)强大的科学计算机数据处理能力MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。
其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数,可以方便的实现用户所需的各种计算功能。
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果,而前经过了各种优化和容错处理。
在通常情况下,可以用它来代替底层编程语言,如C 和C++ 。
在计算要求相同的情况下,使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵,特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
(4)出色的图形处理功能图形处理功能MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能,以将向量和矩阵用图形表现出来,并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
可用于科学计算和工程绘图。
新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善,使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能(例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等)方面更加完善,而且对于一些其他软件所没有的功能(例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等),MATLAB同样表现了出色的处理能力。
同时对一些特殊的可视化要求,例如图形对话等,MATLAB也有相应的功能函数,保证了用户不同层次的要求。
另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面(GUI)的制作上作了很大的改善,对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
(5)应用广泛的模块集合工具箱MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。
一般来说,它们都是由特定领域的专家开发的,用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。
目前,MATLAB 已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域,诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP 与通讯、电力系统仿真等,都在工具箱(Toolbox)家族中有了自己的一席之地。
(6)实用的程序接口和发布平台新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库,将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。
允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。
另外,MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。
MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。
工具箱是MATLAB函数的子程序库,每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的,主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
(7)应用软件开发(包括用户界面)在开发环境中,使用户更方便地控制多个文件和图形窗口;在编程方面支持了函数嵌套,有条件中断等;在图形化方面,有了更强大的图形标注和处理功能,包括对性对起连接注释等;在输入输出方面,可以直接向Excel和HDF5进行连接。
2、MATLAB的特点(1)此高级语言可用于技术计算;(2)此开发环境可对代码、文件和数据进行管理;(3)交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题;(4)数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等;(5)二维和三维图形函数可用于可视化数据;(6)各种工具可用于构建自定义的图形用户界面;(7)各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言(如C、C++、Fortran、Java、COM 以及Microsoft Excel)集成。
2.3.3 MATLAB图像处理MATLAB一开始时是一种专门用于矩阵数值计算的软件,从这一点上也可以看出,它在矩阵运算上有自己独特的特点。
实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。
这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。
理论上讲,图像是一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行数字化,这就是图像的采样和量化的过程。
二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。
而MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
MATLAB支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像和多帧图像阵列;支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读,写和显示。
MATLAB 对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。
图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
下面进行简单说明:(1)图像的读写与显示MATLAB中利用函数imread来实现图像文件的读取操作。
其主要格式有以下几种类型:A=imread(filename.fmt)[X,map]=iimread(filename.fmt)[…]=imread(filename)[…]=imrad(URL,…)MATLAB中利用函数imwrite来实现图像文件的写入操作,与imread函数的作用相对,其主要调用格式有以下几种:imwrite(A,filename.fmt)iimwrite(X,map,filename.fmt)imwrite(…,filename)imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)在MATLAB中用于显示图像的方式有两种,一种是使用MATLAB 图像浏览器(Image Viewer),通过调用imview函数来实现。
另一种是使用MATLAB的通用图形图像视窗,通过调用imshow函数来实现。
(2)图像的代数操作代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘和除计算而得到输出图像的运算。
对于相加和相乘的情形,可能不止有两幅图像参加运算。
图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。
这点被经常用来有效地降低加性(additive)随机噪声的影响(3)图像的空间域变换操作简单的说,图像的空间域变换操作就是为了达到某种视觉效果,变换输入图像的像素位置,通过把输入图像的像素为止映射到一个新的位置已达到改变原图像显示效果的母的。
其实也就是变换图像的坐标系统。
图像的空间域变换操作包括以下几个方面:图像差值(Interpolation)图像缩放(Resizing)图像旋转(Rotation)图像剪切(Cropping)一般变换操作(Affine,Projective,Box,Custom,etc)(4)图像变换在MATLAB图像处理工具箱中,提供了几种常用的图像变换函数,它们是傅里叶变换(Fourier Transform)、离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)和Radon变换(Radon Transform)。