三种图像重采样方法的特点和区别
图像处理中常用的特征抽取算法介绍
图像处理中常用的特征抽取算法介绍图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，而特征抽取是图像处理中的关键步骤之一。
特征抽取算法能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析和识别任务提供有价值的信息。
本文将介绍几种常用的特征抽取算法。
一、颜色特征提取算法颜色是图像中最直观的特征之一，常用的颜色特征提取算法有颜色直方图和颜色矩。
颜色直方图统计了图像中不同颜色的像素数量分布，通过对颜色直方图的分析，可以得到图像的颜色分布特征。
而颜色矩则通过对图像中像素的颜色值进行统计，得到图像的颜色矩阵，从而描述图像的颜色分布和色彩信息。
二、纹理特征提取算法纹理是图像中的一种重要特征，可以描述图像中物体的表面细节和结构。
常用的纹理特征提取算法有灰度共生矩阵和小波变换。
灰度共生矩阵通过统计图像中像素灰度级别之间的关系，得到图像的纹理特征。
而小波变换则通过将图像分解成不同尺度和方向的子图像，提取出图像的纹理信息。
三、形状特征提取算法形状是图像中物体的外部轮廓和内部结构，常用的形状特征提取算法有边缘检测和轮廓描述。
边缘检测算法通过检测图像中像素灰度级别的变化，找到物体的轮廓。
而轮廓描述算法则通过对图像中物体轮廓的几何形状进行描述，提取出物体的形状特征。
四、局部特征提取算法局部特征是图像中局部区域的特征，常用的局部特征提取算法有SIFT和SURF。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并提取关键点周围的局部特征描述子，从而得到图像的局部特征。
而SURF算法则通过对图像中的兴趣点进行检测，并提取兴趣点周围的局部特征，用于图像匹配和识别任务。
五、深度学习特征提取算法深度学习是近年来图像处理领域的热门技术，深度学习特征提取算法通过使用深度神经网络模型，自动学习图像中的特征表示。
常用的深度学习特征提取算法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，提取图像的局部特征和全局特征。
而RNN则适用于序列数据的特征提取，可以用于处理图像序列和视频数据。
arcgis重采样批处理
arcgis重采样批处理（实用版）目录1.arcgis 重采样概述2.重采样的方法3.批处理的实现4.应用案例正文一、arcgis 重采样概述ArcGIS 是一款由美国 Esri 公司开发的地理信息系统软件，广泛应用于地理信息数据的处理、分析和显示。
在地理信息数据处理过程中，重采样是一项重要的操作。
重采样，顾名思义，就是对原始数据进行重新采样，从而得到一个新的采样结果。
它可以提高数据质量，优化数据结构，满足不同应用需求。
在 ArcGIS 中，重采样功能可以通过工具箱中的“重采样”工具实现。
二、重采样的方法在 ArcGIS 中，重采样有以下几种方法：1.随意重采样：这种方法不考虑原始数据的结构和特征，以随机的方式对数据进行重新采样。
适用于对数据质量要求不高的场景。
2.线性插值：线性插值是根据相邻像素的亮度值，通过线性方程计算出新的像素值。
这种方法适用于地形数据、遥感图像等具有连续性的数据。
3.均值插值：均值插值是根据相邻像素的亮度值，计算其平均值作为新像素的亮度值。
这种方法适用于具有离散特征的数据，如分类数据。
4.重采样参考：重采样参考是根据一个参考图像，对原始数据进行重采样。
参考图像可以是遥感图像、地形图等。
这种方法适用于需要根据特定参考图像进行重采样的场景。
三、批处理的实现在实际应用中，对大量地理信息数据进行重采样是一个耗时耗力的过程。
为了提高工作效率，可以使用 ArcGIS 的批处理功能。
具体操作步骤如下：1.创建一个新的地理处理工具：在 ArcToolbox 中，选择“空间分析工具”或“数据管理工具”，创建一个新的地理处理工具。
2.添加输入参数：根据需求，添加需要重采样的数据作为输入参数。
3.添加输出参数：设置重采样后的数据作为输出参数。
4.编写脚本：在脚本中，调用“重采样”工具，对输入参数进行重采样操作，并将结果输出到输出参数。
5.配置批处理：在 ArcGIS 中，将创建的地理处理工具配置为批处理，添加需要处理的数据，并设置批处理参数，如处理范围、重采样方法等。
如何解决图像识别中的类别不平衡问题(三)
如何解决图像识别中的类别不平衡问题一、引言随着深度学习的快速发展，图像识别已经在各个领域得到了广泛应用。
然而，图像识别中的一个困扰人们的问题就是类别不平衡。
类别不平衡指的是在训练集中，不同类别的样本数量差异过大，这会导致模型对于少数类别的识别准确率下降，从而影响整体的性能。
本文将探讨该问题，并提出一些解决方案。
二、深入了解类别不平衡问题在图像识别中，类别不平衡问题是一个常见但严重的挑战。
大多数数据集中，存在着少数类别的样本数量远远小于多数类别的样本数量。
例如，在一个猫狗分类的数据集中，狗的样本数量可能远远多于猫的样本数量。
这种不平衡会导致模型在训练过程中对于多数类别的样本进行了过度学习，而忽略了少数类别的样本，从而降低了模型对于少数类别的识别能力。
三、重采样方法为了解决类别不平衡问题，可以使用重采样方法。
重采样方法主要包括欠采样和过采样两种策略。
1.欠采样欠采样是通过减少多数类别的样本数量来平衡数据集。
常见的欠采样方法包括随机欠采样和有选择性的欠采样。
随机欠采样是直接从多数类别中随机选择部分样本，使其数量与少数类别相当。
而有选择性的欠采样则是根据样本的重要性或者难度来选择性地删除部分多数类别的样本。
欠采样能够较好地解决类别不平衡问题，但是由于丢失了一些信息，可能会导致模型的泛化性能下降。
2.过采样过采样是通过增加少数类别的样本数量来平衡数据集。
常见的过采样方法包括随机过采样和合成过采样。
随机过采样是直接对少数类别的样本进行重复采样，使其数量与多数类别相当。
而合成过采样则是根据已有的少数类别样本，生成一些合成的样本来扩充数据集。
过采样能够有效增加少数类别的样本数量，提高模型对于少数类别的识别能力，但是过度过采样容易引入噪声和冗余信息。
四、分类器调优方法除了重采样方法，还可以通过分类器调优方法来解决类别不平衡问题。
分类器调优方法主要包括阈值调整、代价敏感学习和集成学习。
1.阈值调整在二分类问题中，分类器通常会根据一个阈值将样本划分为正例和负例。
重采样
ENVI中重采样的三种方法优劣比较:重采样：由于输出图像的像元点在输入图像中的行列号不是或不全是整数关系,所以需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置,对原始图像按一定规则重新采样,进行亮度值的插值运算,建立新的图像矩阵.最邻近法: 将最邻近的像元值赋予新像元.优点:不引入新的像元值，适合分类前使用；有利于区分植被类型，确定湖泊浑浊程度，温度等；计算简单，速度快。
缺点:最大可产生半个像元的位置偏移,改变了像元值的几何连续性，原图中某些线状特征会被扭曲或变粗成块状。
双线性内插法: 使用邻近4 个点的像元值,按照其据内插点的距离赋予不同的权重,进行线性内插.优点: 图像平滑，无台阶现象。
线状特征的块状化现象减少；空间位置精度更高。
缺点: 像元被平均，有低频卷积滤波效果,破坏了原来的像元值,在波谱识别分类分析中,会引起一些问题。
边缘被平滑，不利于边缘检测。
三次卷积内插法: 使用内插点周围的16 个像元值,用三次卷积函数进行内插.优点: 高频信息损失少，可将噪声平滑,对边缘有所增强,具有均衡化和清晰化的效果。
缺点: 破坏了原来的像元值,计算量大.内插方法的选择除了考虑图像的显示要求及计算量外，在做分类时还要考虑内插结果对分类的影响,特别是当纹理信息为分类的主要信息时。
研究表明，最近邻采样将严重改变原图像的纹理信息。
因此，当纹理信息为分类主要信息时，不宜选用最近邻采样。
双线性内插及三次卷积内插将减少图像异质性，增加图像同构型，其中，双线性内插方法使这种变化更为明显。
昨天同学问我，1：25W的影像怎么弄成1：50W，我感觉应该是重采样吧，缩小一倍就可以了，其实这个步骤也很简单，打开ENVI，单击主菜单的第二个“Basic Tools”--“Resize Data （Spatial/Spectral）”此时会弹出“Resize Data Input File”对话框如图，之后选中需要重采样的图像（影像可以之前打开，也可以在'Open'--'New File'中打开），单击“OK”会弹出“Resize Data Paramcters”对话框，如图编号1设置影像的分辨率，2是重采样模型，3设置保存的路径和名称，当然可以选择Memory，单击“OK”等待就可以了。
如何解决图像识别中的类别不平衡问题(一)
如何解决图像识别中的类别不平衡问题在图像识别领域，一个常见的问题是类别不平衡。
指的是在训练集中，不同类别的样本数量存在差异。
这种情况下，分类器容易倾向于预测样本数量较多的类别，而忽视数量较少的类别。
这样就会导致模型的不公平性和预测准确性的下降。
针对类别不平衡问题，本文将探讨一些解决方法。
1. 数据重采样数据重采样是最常用的解决类别不平衡问题的方法之一，它包括过采样和欠采样。
过采样是指通过复制样本或生成合成样本来增加数量较少的类别样本数量。
这样可以使得每个类别的样本数量更加平衡。
欠采样是指通过删除数量较多的类别中的一些样本来减少不平衡。
然而，过采样可能会导致模型对于某个类别过于偏向，而欠采样可能会因为删除了过多的数据而导致有助于模型训练的重要信息丢失。
因此，在进行数据重采样时，需要注意选择合适的方法和策略。
2. 类别权重调整类别权重调整是另一种解决类别不平衡问题的方法。
它通过为不同类别设置不同的权重，来平衡模型对于不同类别的关注度。
通常，数量较少的类别会被赋予较高的权重，而数量较多的类别会被赋予较低的权重。
这样可以降低数量较多的类别的影响，同时增加数量较少的类别的影响，从而提升模型的预测准确性。
类别权重调整可以在模型训练过程中进行，也可以在损失函数中进行加权。
3. 生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是一种用于生成合成数据的神经网络。
它由生成器和判别器两个部分组成。
生成器通过学习真实数据的分布特征，生成与之相似的合成数据。
判别器则用于判断输入数据是真实样本还是合成样本。
在解决类别不平衡问题中，GANs可以用来生成合成样本来增加数量较少的类别的样本数量。
这种方法可以在一定程度上提升模型对数量较少类别的识别能力。
4. 弱分类器组合弱分类器组合是一种通过组合多个弱分类器来构建强分类器的方法。
强分类器可以更好地处理类别不平衡的问题。
常见的弱分类器组合方法有Bagging和Boosting算法。
遥感重采样实验报告
一、实验目的1. 理解遥感图像重采样的基本原理和方法。
2. 掌握遥感图像重采样技术在不同分辨率转换中的应用。
3. 分析不同重采样方法对图像质量的影响。
二、实验内容1. 实验环境：使用ENVI软件进行遥感图像重采样实验。
2. 实验数据：选择一幅高分辨率遥感图像和一幅低分辨率遥感图像，分别进行重采样实验。
3. 实验步骤：（1）打开ENVI软件，导入高分辨率遥感图像和低分辨率遥感图像。
（2）对高分辨率遥感图像进行重采样，将其分辨率降低至与低分辨率遥感图像相同。
（3）对低分辨率遥感图像进行重采样，将其分辨率提高至与高分辨率遥感图像相同。
（4）比较不同重采样方法对图像质量的影响。
三、实验结果与分析1. 高分辨率遥感图像重采样实验（1）选择双线性插值方法进行重采样，将高分辨率遥感图像的分辨率降低至与低分辨率遥感图像相同。
（2）将重采样后的图像与原始低分辨率遥感图像进行对比，分析图像质量变化。
2. 低分辨率遥感图像重采样实验（1）选择双三次插值方法进行重采样，将低分辨率遥感图像的分辨率提高至与高分辨率遥感图像相同。
（2）将重采样后的图像与原始高分辨率遥感图像进行对比，分析图像质量变化。
3. 实验结果分析（1）在高分辨率遥感图像重采样实验中，双线性插值方法得到的重采样图像与原始低分辨率遥感图像较为接近，但细节信息有所损失。
（2）在低分辨率遥感图像重采样实验中，双三次插值方法得到的重采样图像与原始高分辨率遥感图像较为接近，但边缘信息有所模糊。
四、实验结论1. 遥感图像重采样技术在分辨率转换中具有重要意义，可满足不同应用需求。
2. 双线性插值和双三次插值是常用的重采样方法，但各自存在优缺点。
双线性插值在降低分辨率时保持图像质量较好，但细节信息损失较大；双三次插值在提高分辨率时保持图像质量较好，但边缘信息模糊。
3. 在实际应用中，应根据具体需求选择合适的重采样方法，以获得最佳图像质量。
五、实验建议1. 在进行遥感图像重采样实验时，可尝试不同的插值方法，比较其优缺点，为实际应用提供参考。
遥感影像重采样
遥感影像重采样⼀、简介 图像重采样就是从⾼分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像，或者从低分辨率影像中提取⾼分辨率影像的过程。
常⽤的⽅法有最邻近内插法、双线性内插法、三次卷积法等⼆、重采样⽅法1 使⽤ReadAsArray函数def ReadAsArray(self, xoff=0, yoff=0, win_xsize=None, win_ysize=None, buf_obj=None,buf_xsize = None, buf_ysize = None, buf_type = None,resample_alg = GRIORA_NearestNeighbour,callback = None,callback_data = None)•xoff=0, yoff=0，指定从原图像波段数据中的哪个位置开始读取。
•win_xsize=None, win_ysize=None，指定从原图像波段中读取的⾏数和列数。
•buf_xsize=None, buf_ysize=None，指定暂存在内存中的新图像的⾏数和列数。
•buf_type=None，指定新图像的像素值的类型。
•buf_obj=None，指定新图像像素值数组的变量，因为整个⽅法也会返回⼀个新图像像素值的数组，⽤这两种⽅式获取重采样后的数组都可以。
•resample_alg=GRIORA_NearestNeighbour，重采样⽅法，默认为最近邻⽅法。
•callback=None,callback_data=None，回调函数和数据。
该函数的作⽤在于将⼀部分数据读取到已定义的⼀个数组中。
从其参数 resample_alg来看，该函数可以完成重采样功能。
但是需要对重采样后的地理变换进⾏重新设置。
地理变换中包含像素⼤⼩等信息，重采样后，像素⼤⼩发⽣变化，地理变换也要随之更新低分辨率重采样成⾼分辨率# _*_ coding: utf-8 _*_import osfrom osgeo import gdalos.chdir(r'D:\osgeopy-data\Landsat\Washington')in_ds = gdal.Open('p047r027_7t20000730_z10_nn10.tif')in_band = in_ds.GetRasterBand(1)out_rows = in_band.YSize * 2out_columns = in_band.XSize * 2gtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_ds = gtiff_driver.Create('band1_resampled.tif',out_columns, out_rows)out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection())geotransform = list(in_ds.GetGeoTransform())geotransform[1] /= 2geotransform[5] /= 2out_ds.SetGeoTransform(geotransform)data = in_band.ReadAsArray(buf_xsize=out_columns, buf_ysize=out_rows)out_band = out_ds.GetRasterBand(1)out_band.WriteArray(data)out_band.FlushCache()out_puteStatistics(False)out_ds.BuildOverviews('average', [2, 4, 8, 16, 32, 64])del out_ds⾼分辨率重采样成低分辨率# _*_ coding: utf-8 _*_import osimport numpy as npfrom osgeo import gdalos.chdir(r'D:\osgeopy-data\Landsat\Washington')in_ds = gdal.Open('nat_color.tif')out_rows = int(in_ds.RasterYSize / 2)out_columns = int(in_ds.RasterXSize / 2)num_bands = in_ds.RasterCountgtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_ds = gtiff_driver.Create('nat_color_resampled.tif',out_columns, out_rows, num_bands)out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection())geotransform = list(in_ds.GetGeoTransform())geotransform[1] *= 2geotransform[5] *= 2out_ds.SetGeoTransform(geotransform)data = in_ds.ReadRaster(buf_xsize=out_columns, buf_ysize=out_rows)out_ds.WriteRaster(0, 0, out_columns, out_rows, data)out_ds.FlushCache()for i in range(num_bands):out_ds.GetRasterBand(i + 1).ComputeStatistics(False)out_ds.BuildOverviews('average', [2, 4, 8, 16])del out_ds 注意，在这种情况下，要确保⾏数和列数是整数，因为除法的结果可能是浮点数，如果不是整型数据，程序很可能报错。
数字影像的采样与重采样课件
每秒钟采样的次数，决定了数字信号的精度和图像 质量。
采样定理
采样定理指出，如果一个信号最高频率不超过Fs/2，则可以从其采 样信号中无失真地恢复原始信号。
采样定理是数字信号处理中的基本定理，对于数字影像处理同样 适用。
采样频率与图像质量
01
采样频率越高，图像质量越好， 但同时也会增加数据量。
足高质量影像的需求。
THANK YOU
感谢聆听
图像融合与拼接
总结词
图像融合是指将多个源图像的信息融合到一起，生成 通过选择合适的融合算法和参数，可 以将多个源图像的优点结合在一起，消除各自的缺点 ，得到具有更好视觉效果和信息含量的合成图像。图 像拼接是将多个图像拼接在一起，形成一个更大的、 连续的图像。在图像拼接中，关键的技术点包括特征 检测、图像配准和过渡区处理等，目的是实现拼接区 域的平滑过渡，提高拼接效果的自然性和连续性。
采样与重采样的未来发展方向
智能化发展
随着人工智能技术的不断发展， 未来的采样与重采样技术将更加 智能化，能够自适应地处理各种
复杂的场景和数据。
多维度发展
未来的采样与重采样技术将不仅 局限于二维影像，还将向三维甚 至多维度的方向发展，以满足更
广泛的应用需求。
高分辨率发展
随着数字影像分辨率的不断提高， 未来的采样与重采样技术将更加 注重高分辨率的处理能力，以满
02
在实际应用中，需要根据图像的 用途和存储空间限制来选择合适 的采样频率。
02
数字影像的采样方法
均匀采样
80%
定义
在图像的每个方向上等间距地选 取像素点，以获取图像的离散表 示。
100%
优点
计算简单，易于实现，适用于大 多数图像处理任务。
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图像重采样主要有三种方法，分别是最邻近法，双线性内插法和三次卷积内插法。
(1)最近邻法。
该法针对于二维图像“取待采样点周围4个相邻像素点中距离最近的1个邻点的灰度值作为该点的灰度值”如图（1）。
此算法虽然计算简单，但由于仅用对该采样点影响最大的(即最近的)像素的灰度值作为该点的值，而没有考虑其他相邻像素的影响（相关性），因此重新采样后的图像灰度值有明显的不连续性，像质损失较大。
(2)
图（1）图像缩放中的插值和重采样
(2)双线性内插法
作为对最近邻点法的一种改进，这种方法是“利用周围4个邻点的灰度值在两个方向上作线性内插以得到待采样点的灰度值”。
即根据待采样点与相邻点的距离确定相应的权值计算出待采样点的灰度值。
双线性内插的示意图如图2所示，其中X 、Y坐标表示像素的位置，f(*，*)表示像素的灰度值。
其数学表达式为：
f（i+u，j+v）=（1-u）（1-v）f（i,j）+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) （2）
与最邻近法相比。
双线性内插法由于考虑了待采样点周围四个直接邻点对待采样点的影响，此基本克服了前者灰度不连续的缺点，但其代价是计算量有所增大。
但由于此方法仅考虑四个直接邻点灰度值的影响，而未考虑到各邻点间灰度值变化率的影响，因此具有低通滤波器的性质，使缩放后图像的高频分量受到损失，图像的轮廓变得较模糊。
用此方法缩放后的图像与原图像相比，仍然存在由于计算模型考虑不周而产生的图像质量退化与精度降低的问题。
(3)立方卷积法
作为对双线性内插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域内像素的灰度值作三次插值。
此法利用了如图3所示的三次多项式S（w）。
S（w）的数学表达式为：
式中，w为自变量，S（w）为三次多项式的值。
如图4所示的是三次多项式进行内插，计算时用周围的16个邻点的灰度值按下式进行内插，则该像素的灰度值f（x，y）为
f（x，y）=A·B·C （3）
若令k=0，则式（3）的立方卷积就退化为双线性内插法。
因此，可以把用三次多项式插值的立方卷积法看成由两部分组成，其中（1—|u|）代表直接邻点间灰度值的变化率对待采样点的影响，而K则代表邻点间灰度值的变化率对待采样点的影响。
与双线性内插法相比，立方卷积法不仅考虑了直接邻点的灰度值还考虑了零点见灰度值变化率的影响，因此后者所求得的待采样点灰度值更接近原（采样）值。
此方法用进一步增大计算量来换取待采样点精度的进一步提高，其效果是三种方法里最好的，但也是三种方法中计算量最大的。
三种算法比较：。