图像增强及距离测量
基于Matlab的图像距离测量及图像增强处理
1.图像对比度及亮度调整
原图经过图像对比度及亮度调整，处理后如图1所示（图片名称webwxgetmsgimg.jpg）：
图 1 对比度亮度调整后图片
2.距离测量
在Matlab中导入图片后，imshow（'*. pic '）后，在命令窗口输入imdistline，即可在当前显示图片上创建一条线。
通过拖动线条端点位置来测量图片中任意两个像素点之间的距离，长度单位为像素。
Matlab code为（1），测量结果如表格1所示：
表格 1 直径测量
图 2 直径测量示例
3.直方图均衡化图像增强
处理方法为直方图均衡化方法，直方图均衡化旨在寻找一种灰度级变换关系，使得变换后的灰度图像的各级灰度的出现概率相同或相近。
本次采用adapthisteq和histep函数进行直方图均衡对比。
图表 3 直方图均衡增强处理前后对比
（a）adapthisteq均衡后的图（b）histep均衡后的图
图表 4 两种均衡方法处理后的图
用到Matlab Code
（1）距离测量
I = imread('C:\Users\lx123\Desktop\Matlab学习\测试_批处理
_20170718\webwxgetmsgimg.jpg');
Ig=rgb2gray(I);
figure;
imshow(Ig); % 若f为某图像
d=imdistline; % 此时可以在图像上对任意两点进行距离估计
（2）直方图均衡化图像增强
%Matlab code：
I=imread('J:\Matlab学习\QQ截图20171016154118.png');%读入图像
Ig=rgb2gray(I);
subplot(3,2,1);
imshow(Ig);
title('灰度图像');
subplot(3,2,2);
imhist(Ig);
title('原图的直方图');
subplot(3,2,3);
H1=adapthisteq(Ig);
%J =适应度adapthisteq（I）通过使用对比度限制自适应直方图均衡（CLAHE）转换值来增强灰度图像I的对比度。
imshow(H1);
title('adapthisteq均衡后的图');
subplot(3,2,4);
imhist(H1);
title('adapthisteq均衡后的直方图');
subplot(3,2,5);
H2=histeq(Ig);
imshow(H2);
title('histeq均衡后的图'); subplot(3,2,6);
imhist(H2);
title('histeq均衡后的直方图');。
复杂环境下航天探测图像增强技术
前沿科技数码世界 P .7复杂环境下航天探测图像增强技术李登良 92785部队摘要：由于太空环境复杂多变，使探测到的太空图像背景复杂、对比度和清晰度等因素较低，这都严重影响了其后续处理的实时性与准确性。
为此，本文提出了一种可在复杂环境下对探测到的太空现场图像增强的多尺度离散小波变换算法。
首先将RGB 图像转换到HSV 空间的H 分量、S 分量、V 分量；然后通过采用多尺度小波变换在频域增强该颜色空间的V 分量，同时利用相关系数使S 分量随着V 分量的增强进行自适应调整；最后将处理后的H、S、V 分量图像转换到RGB 空间合成目标图像，得到一种对比度清晰的空间图像。
将该算法与图像增强算法进行比较。
实验结果表明：该方法在使清晰度得到增强的同时细节信息也增强，排除复杂天气的干扰，大幅提高空间探测图像的对比度、清晰度。
关键词：现场图像 小波变换 HSV 空间 频域增强 清晰度1 引言随着科技的进步，人类对太空的探索也在不断加深，由于小行星本身对宇宙发展的揭秘以及其可能存在的丰富矿藏使得人类对小行星的探测热情不断升高。
这给我们对空间探测造成了极大的不便，给我们对空间资源等的探索使用造成了难以估量的损失。
因此对空间小行星等的探测研究有着重大的现实意义。
由于空间小行星所处环境复杂，在现实条件下采集图像时会受光线、运动、采集时间、图像背景以及对比度等因素影响，使其拍摄图像质量严重偏低，使得现有识别检测技术都有一定的使用局限性。
2 算法实现流程如何将复杂天气下空间探测图像的低频分量和高频分量正确、快速分离，是低照度图像增强的关键。
为此，根据颜色空间各分量的相关性及小波变换可以有效分离图像的高、低频信息的特点，提出了基于HSV 空间的小波变换图像增强算法，减小复杂环境因素对空间探测图像清晰影响，算法流程如图1所示。
3 RGB 转到HSV 图像空间RGB 颜色模型是一种面向设备的颜色空间；HSV 用颜色的三个基本属性——色调（hue）、饱和度（saturation）和明度（value）来表示色彩，是一种面向视觉感知的颜色模型，能较好的反应人对色彩的感知和鉴别，所以非常适合于图像处理。
《雷达定位与导航》课件
3 方位测量
雷达利用天线的旋转或 相控阵技术来确定目标 的方位角。
雷达定位的应用领域
军事
雷达在军事领域中用于目标探测、目标跟踪 和导弹制导等方面。
航空
雷达在航空领域中用于飞行管制、地面导航 和防撞系统等。
气象
雷达可以检测大气中的降水、雷暴等天气现 象，用于气象预报和监测。
海洋
雷达可用于海洋中的船舶定位、海上目标探 测和导航等。
雷达导航的应用领域
航天
雷达导航在航天领域中用于卫星定位和航天 器导航。
航空
雷达导航在航空领域中用于飞行导航和空中 交通管制。
航海
雷达导航在航海领域中用于船舶定位和海上 导航。
陆地
雷达导航在陆地领域中用于车辆导航和位置 服务等。
雷达导航系统的组成
1 定位器件
包括雷达天线、传感器 和接系统通过卫星和地面设备共同工作，实现全球范围的导航和定位功 能。
卫星导航系统的发展历程
1
GPS系统
美国开发的全球定位系统，成为卫星
GLONASS系统
2
导航的先驱。
俄罗斯开发的全球卫星导航系统。
3
北斗系统
中国开发的全球卫星导航系统。
雷达信号处理器
用于对雷达信号进行处理和分 析的装置。
雷达信号处理技术概述
雷达信号处理技术包括目标检测、滤波、参数估计和图像重建等方面，旨在 提取目标信息并实现目标定位与跟踪。
雷达信号处理的主要方法
1
雷达脉冲压缩
通过信号处理方法，压缩脉冲雷达接收信号，提高距离和速度分辨率。
2
自适应波束形成
根据环境和目标情况，实时调整雷达天线的发射和接收模式，实现波束的优化。
雷达定位的分类
视觉传感器测长度的原理
视觉传感器测长度的原理视觉传感器是一种利用摄像机和图像处理技术进行测量和感知的设备。
在测量长度方面，视觉传感器可以通过图像特征提取和几何计算来获取目标物体的实际尺寸。
视觉传感器测量长度的原理主要分为以下几个步骤：1. 图像获取：视觉传感器通过摄像机获取待测长度物体的图像。
摄像机可以是黑白或彩色，具有不同的分辨率和感光度。
一般采用高分辨率摄像机可以提高测量的精度。
2. 图像预处理：获取图像后，需要进行图像预处理。
图像预处理包括去噪、图像增强、边缘检测等操作，目的是提高图像质量，并突出待测长度物体的特征。
3. 特征提取：在预处理后的图像中，需要提取待测长度物体的特征。
常用的特征包括边缘、角点、轮廓等。
特征提取通常通过图像处理算法实现，如Canny 边缘检测算法、Harris角点检测算法等。
4. 特征匹配：提取到待测长度物体的特征后，需要将其与已知长度的标定物体进行匹配。
这样可以建立待测长度物体与已知长度之间的关系，从而实现长度的测量。
特征匹配可以通过模板匹配、形状匹配等算法实现。
5. 几何计算：在特征匹配后，可以利用几何计算方法来获取待测长度物体的实际尺寸。
几何计算可以基于物体之间的比例关系，或者利用三角形相似性原理等。
通过几何计算可以将特征点之间的像素距离转换为实际物体的长度。
6. 长度测量：最后，根据特征点之间的像素距离和几何计算得到的实际物体长度，可以进行长度的测量。
需要注意的是，视觉传感器测量长度的精度和稳定性受到多个因素的影响，如图像质量、摄像机分辨率、光照条件等。
为了提高测量的精度和可靠性，可以使用多个视觉传感器进行测量，或者采用其他辅助手段，如激光测距仪等。
总结起来，视觉传感器测量长度的原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配、几何计算和长度测量等步骤。
通过这些步骤，可以从图像中获取目标物体的实际尺寸，实现长度的测量。
这种基于图像处理和几何计算的测量方法具有非接触、高精度、实时性强等优点，在工业制造、机器人导航、自动化检测等领域具有广泛的应用前景。
卫星测量图像的处理和解译方法
卫星测量图像的处理和解译方法随着科技的不断发展，卫星测量图像已经成为了现代地理信息系统中的重要内容。
它提供了坐标和位置信息，用于辅助地图制作、环境监测、资源管理等诸多领域。
然而，要正确解读卫星测量图像并提取有用的信息并不容易。
本文将介绍一些常见的卫星测量图像处理和解译方法，以帮助读者更好地理解卫星测量图像。
一、图像预处理在进行卫星测量图像的后续处理和解译之前，首先需要对图像进行预处理。
这包括图像增强、去噪等步骤。
1. 图像增强图像增强是通过调整图像的亮度、对比度等参数来改善图像的质量和清晰度的过程。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波等。
直方图均衡化可以通过重新分配图像的像素值来增强图像的对比度。
而滤波可以通过去除图像中的噪声来提高图像的清晰度。
2. 去噪卫星测量图像由于受到大气干扰、传感器噪声等因素的影响，通常都会存在一定程度的噪声。
为了减少噪声对图像解译的影响，需要对图像进行去噪处理。
常用的去噪方法包括中值滤波、小波去噪等。
二、图像解译图像解译是将卫星测量图像中的像素值转化为现实世界中的信息的过程。
它可以帮助我们了解地表特征、环境变化等信息，对环境监测、资源管理等方面具有重要意义。
1. 特征提取特征提取是图像解译的关键步骤之一。
它通过识别和提取图像中的地物特征，如道路、建筑物、植被等，来获取更高层次的地理信息。
常用的特征提取方法包括边缘检测、分割算法等。
2. 分类与识别分类与识别是将特征提取的结果与事先定义的地物类型进行对比和匹配的过程。
通过建立分类模型和利用机器学习算法，可以自动识别图像中的地物类型。
同时，也可以借助地理信息系统的辅助，在图像上手动绘制感兴趣区域进行分类。
无论是自动识别还是手动分类，都可以帮助我们更好地理解和利用卫星测量图像。
三、应用与展望卫星测量图像的处理和解译方法在实际应用中有着广泛的应用前景。
通过对卫星测量图像的处理和解译，可以实现环境监测、资源管理、城市规划等多个领域的需求。
遥感图像配准实验报告
用SPOT校正TM数据，附操作过程截图和校正后TM影像图片
[体会及建议]
通过本次试验熟悉在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的配准和影像到地图的校正。在实验过程中移动光标，查看坐标值，要小心谨慎注意地图坐标和经纬度之间的关系。以免出现错误。
（2）通过计算机操作与地理知识的结合增强对地理学科的兴趣，为以后继续从事相关工作奠定基础。
（3）树立地理学思想，理解并掌握地理学科的学习、实践的方法。
二、实验内容
遥感图像的几何校正，IHS融合方法。
三、实验准备
（1）IHS融合: IHS融合法是比较常用的一种融合方法。其基本原理是首先将空间分辨率
较低的三个多光谱影像变换到IHS彩色空间，得到明度（I），色别（H）和饱和度（S）三个分量；然后将高空间分辨率影像进行对比度拉伸，达到与I分量具有相同的均值和方差；再将处理后的高空间分辨率影像替换I分量，作IHS逆变换后就得到融合后的影像。
篇三：遥感实验报告
实验报告（实验一）
[实验名称]ENVI窗口的基本作
[实验目的与内容]
实验目的
熟悉ENVI软件的窗口操作方法，掌握影像信息、像元信息浏览方法，影像上距离和面积量算方法。实验内容
1、熟悉遥感图像处理软件ENVI的窗口基本操作。2、查看影像信息和像元信息。3、距离测量与面积测量。
[实验数据处理及成果]
遥感图像配准实验报告
篇一：遥感图像处理实验报告
《遥感数字图像处理》
实习报告
学院：环境与资源学院
班级：地理1002
学号：周颖智
姓名：20101171
西南科技大学环境与资源学院遥感实习…………………......2
如何进行航空摄影测量和影像处理
如何进行航空摄影测量和影像处理摘要：本文将介绍如何进行航空摄影测量和影像处理。
首先，将简要介绍航空摄影测量的原理和技术。
接着，将介绍摄影测量中常用的航空影像获取方法，并解释如何选择合适的摄影仪器和参数。
然后，将详细描述摄影测量的数据准备和处理步骤，包括摄影控制点的布设、像片室内外定向和数字摄影测量模型的建立。
最后，将探讨影像处理的基本原理和常用技术，包括图像增强、建筑物提取和三维重建。
通过本文的阐述，读者将能够了解整个航空摄影测量和影像处理流程，并具备一定的实践能力。
一、航空摄影测量的原理和技术航空摄影测量是一种利用航空影像进行地物测量的方法。
它利用航空摄影机从高空拍摄地面影像，再通过一系列的测量和处理步骤，获取地面上物体的准确位置和形态信息。
航空摄影测量的核心原理是相对位置的测量。
通过摄影机的前方交会几何原理，将地面上的物体影像与空中像片上的控制点进行测量和匹配，从而确定物体的几何位置。
同时，航空摄影测量还依赖于像片定向方法，通过外业摄像控制点和内业像点测量，建立摄影测量模型，进行像点坐标的计算和像片的定向。
航空摄影测量技术的应用非常广泛。
它被广泛应用于土地利用规划、城市建设、资源管理、环境监测等领域。
同时，随着无人机的发展，航空摄影测量技术也得到了进一步的发展和应用，成为现代地理信息系统的重要组成部分。
二、航空影像获取方法及仪器选择航空影像获取是航空摄影测量的关键步骤之一。
通常，可以通过多种方式获取航空影像，包括有人飞行器、无人飞行器和卫星影像，具体选择方法需要根据测量需要、成本和时间等因素进行决策。
有人飞行器一直是获取航空影像的主要方式。
传统的有人飞行器包括飞机和直升机，它们通常搭载专业的航空摄影仪器，能够获取高分辨率的航空影像。
无人飞行器是近年来发展起来的一种获取航空影像的新兴方式。
它们可以实现低空飞行，比有人飞行器更灵活、经济，并且可以搭载高分辨率的数字摄影仪器。
卫星影像则是获取大范围航空影像的一种选择，适用于一些特定的测量需求。
imagej使用方法
imagej使用方法ImageJ是一款用于数字图像处理和分析的开源软件。
它提供了广泛的功能，如图像增强、测量、分割、滤波、校准、图像重建等。
以下是ImageJ的使用方法：1. 安装ImageJ：从ImageJ官方网站下载适合您操作系统的版本，然后安装。
2. 打开图像：在ImageJ的菜单栏中选择File-->Open，选择您要处理的图像。
3. 图像增强：ImageJ提供了许多图像增强工具，如对比度增强、亮度增强、直方图均衡化、中值滤波等。
在菜单栏中选择Process-->Enhance，选择适当的工具进行增强。
4. 图像测量：ImageJ可以快速准确地测量图像中的长度、面积、角度等。
在菜单栏中选择Analyze-->Measure，将光标移动到需要测量的对象上单击即可。
5. 图像分割：ImageJ可以将图像分成不同的区域，从而进行进一步的分析。
在菜单栏中选择Process-->Binary，选择适当的工具进行分割。
6. 图像重建：ImageJ可以通过各种算法来重建图像，例如反卷积、投影重建等。
在菜单栏中选择Process-->Reconstruct，选择适当的工具进行重建。
7. 图像校准：ImageJ可以校准图像以纠正图像畸变，例如通过标定棋盘校准相机等。
在菜单栏中选择Analyze-->Calibrate，选择适当的工具进行校准。
8. 插件：ImageJ提供了丰富的插件，可以扩展其功能。
在菜单栏中选择Plugins-->Install插件，选择适当的插件进行安装。
以上是ImageJ的基本使用方法，您可以通过阅读ImageJ的帮助文档来进一步了解其更高级的功能。
遥感题库答案
一、名词解释：1.RS:广义理解：泛指一切无接触的远距离探测。
狭义理解：是应用探测仪，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征、性质及其变化的综合探测技术。
2.大气窗口：通过大气而较少被反射、吸收或散射的透射率较高的电磁辐射波段。
3.密度分割：单波段黑白遥感图像可按亮度分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像，这种方法叫做密度分割。
4.遥感影像地图：遥感影像地图是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图。
5.高光谱遥感：是高光谱分辨率的遥感的简称，它是在电磁波谱的可见光，近红外、中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。
6.瑞利散射与米氏散射：瑞利散射：当微粒的直径比辐射波长小得多时，此时的散射称为瑞利散射。
米氏散射：当微粒的直径与辐射波长差不多时的大气散射。
7.地物反射波谱：地物的反射率随入射波长变化的规律。
8.主动遥感与被动遥感：主动遥感由探测器主动发射一定电磁波能量并接收目标的后向散射信号。
被动遥感的传感器不向目标发射电磁波，仅被动接收目标物的自身发射和对自然辐射源的反射能量。
9.空间分辨率与时间分辨率：空间分辨率是指像素所代表的地物范围大小，即扫描仪的瞬时视场或地面物体能分辨的最小单元。
时间分辨率：只对同一地点进行遥感采样的时间间隔，即采样的时间频率也称重访周期。
10.空间滤波：以突出图像上的某些特征为目的，通过像元与周围相邻像元的关系，采取空间域中的邻域处理方法进行图像增强方法。
11.多光谱空间：就是一个n维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。
12.多源信息复合：是将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术。
13. 遥感平台：是搭载传感器的工具，根据运载工具的类型分为航天平台、航空平台和地面平台。
第五章遥感图像增强
4、图像增强的方法
数字增强处理
采用数字图像计算机系统进行 优点：快速、功能全，能应用光学方法无法 进行的一些算法对图象增强。
光学增强 采用光学仪器进行
优点：直观、方便、快速、操作方法容易掌 握、耗资较少； 缺点：光学增强仪器对各种增强方法的适应 性比数字处理设备要差。
真彩色合成(true color composite) 合成结果为真彩色，符合人眼观察习惯；
假彩色合成(false color composite)
合成结果与实际景物颜色不对应或缺失某 一色光，彩色鲜明，特征突出。
真彩色合成
假彩色合成
3）彩色合成方法
按合成机制不同，分为： 加色法和减色法 二者均以色彩混合原理为依据。
例如：
y a ln(x 1) c ln b
用（x＋1）是为了避免对0求对数
参数b用于改变对数的底
a和c用于调节数值范围。
对数扩展的效果：
➢ 着重扩展了亮度值低的部分
➢ 相对压缩了亮度值高的部分
（3） 指数扩展（exponent stretch）
指数扩展的一般形式： y＝bax
其中：b为底，常用b＝e。因x可能达 到127或255，故a须远小于1，否则y值可 能非常大。
大气散射作用又使影像的反差更为降低。 使得研究对象模糊不清。
3. 对比度增强分类
对比度增强可分为线性和非线性两种。
1）线性扩展（linear stretch）
将原始图象诸亮度值按线性关系进行扩 大，亮度范围可扩展为任意制定的范围。相 当于进行y＝ax＋b的变换。 （1）普通线性扩展
直接应用上述单一的线性关系。
ar测距原理
ar测距原理AR测距原理随着增强现实（AR）技术的不断发展和应用，AR测距成为其中一个重要的功能。
AR测距是通过AR设备来实现对物体距离的测量，它基于一种叫做三角测距原理的方法。
三角测距原理是一种常用的测量方法，它利用了几何学中的三角形相似原理。
在AR测距中，我们通常使用的是视觉测距，即通过设备的摄像头来获取物体的影像，并通过图像处理算法来计算物体距离。
AR设备通常会配备一个内置的摄像头，它可以捕捉到周围环境的实时影像。
当我们想要测量某个物体的距离时，我们只需将物体对准AR设备的摄像头，然后AR设备会通过图像处理算法来计算物体与设备之间的距离。
AR设备在计算距离时，通常会利用三角形的相似性原理。
在这个原理中，我们可以将设备的摄像头、物体以及物体在影像中的投影点构成一个三角形，通过测量这个三角形的各边长度和角度，就可以计算出物体与设备之间的距离。
为了实现AR测距，我们需要注意以下几个关键步骤：1. 标定：在进行AR测距之前，我们需要对AR设备进行标定。
标定的目的是确定摄像头的内外参数，以及摄像头与设备之间的相对位置关系。
通过标定，我们可以建立一个准确的坐标系，使得测量结果更加精确可靠。
2. 物体检测：在进行测距之前，我们需要通过图像处理算法来检测出物体在影像中的位置。
这通常涉及到目标识别、特征提取和匹配等技术。
通过这些技术，我们可以确定物体在影像中的位置，并将其与设备进行关联。
3. 三角形计算：在确定物体位置后，我们可以利用三角形的相似性原理来计算物体与设备之间的距离。
这通常涉及到测量物体在影像中的投影长度、摄像头与设备之间的相对位置和摄像头的视角等信息。
通过这些信息，我们可以利用三角形相似性原理来计算出物体与设备之间的距离。
4. 距离显示：最后，我们需要将测量结果以合适的方式显示出来。
这通常包括在AR设备的屏幕上显示距离数值或者在场景中标记出测量结果等。
通过合适的显示方式，用户可以直观地了解到物体与设备之间的距离信息。