实验二,图像增强2

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遥感辐射增强实验报告

遥感辐射增强实验报告一、实验目的本实验旨在通过遥感技术对地表辐射进行增强处理，进而提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行地表特征提取和分析。

二、实验装置与材料- 计算机- 遥感图像数据三、实验步骤和过程1. 获取遥感图像数据：在实验开始前，我们通过遥感技术获取了一张地表遥感图像数据，包含了不同波段的辐射信息。

2. 数据预处理：我们首先对获取的遥感图像数据进行预处理，包括去噪、灰度校正和波段配准等步骤，以确保图像数据的准确性和可靠性。

3. 辐射增强算法选择：在实验中，我们选择了一种常用的辐射增强算法，即直方图均衡化算法。

该算法能够通过调整图像的像素值分布，增强图像的对比度和细节，从而提高图像的清晰度和质量。

4. 辐射增强处理：我们将选择的辐射增强算法应用于遥感图像数据中的每个波段，分别对每个波段的像素值进行调整和优化，以实现辐射增强效果。

5. 结果分析：最后，我们对经过辐射增强处理后的图像进行分析和评估，比较处理前后图像的差异和改善效果，并进行结果展示和讨论。

四、实验结果经过辐射增强处理后，我们观察到图像的对比度得到了显著提高，细节信息更加清晰可见。

通过增强处理，图像中的地表特征更加突出，有助于后续的地表分类和特征提取等工作。

五、实验总结及思考本实验通过遥感辐射增强处理，成功提高了地表遥感图像的质量和清晰度。

辐射增强技术在地表信息提取和分析中具有重要的应用价值。

然而，我们也应该认识到辐射增强算法的局限性，不同的算法适用于不同的图像和应用场景，需要根据实际需求进行选择。

在今后的实验中，我们可以进一步探索其他辐射增强算法的应用，并结合实际地表特征进行更加深入的分析和研究。

同时，在实验中我们也要注意遥感图像的预处理步骤，以确保图像数据的准确性和可靠性。

六、参考文献[1] L. Fang et al., "Remote sensing image enhancement based on the improved adaptive gamma correction," 2018 IEEE 3rd International Conference on Computer and Communication Systems (ICCCS), Nagoya, 2018, pp. 126-130.[2] P. Nahar, "Image enhancement process in remote sensing," 2016 Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE), Tehran, Iran, 2016, pp. 341-346.。

大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用

大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用引言：雾天对于图像处理和目标检测带来了许多挑战。

在雾天条件下，图像中的细节被模糊和遮蔽，同时海面上的小目标也因雾气的存在而变得难以识别。

为了克服这些问题，科学家们引入了大气散射模型，该模型可以帮助恢复被雾气所遮挡的图像信息，并提高海面小目标的检测率。

一、大气散射模型的原理大气散射模型是根据大气散射现象建立的数学模型。

在雾天条件下，光线与雾气中的微小颗粒相互作用，导致光线的散射现象。

根据散射模型，我们可以估计雾气对图像亮度和颜色的影响，进而利用这些信息进行图像增强和目标检测。

二、雾天图像增强1. 雾气的影响：在雾天条件下，由于光线的散射现象，图像的亮度和对比度会降低，同时出现色偏现象，使得图像细节难以辨认。

2. 大气散射模型在图像增强中的应用：大气散射模型可以估计图像中雾气的浓度和颜色参数，进而根据这些参数调整图像的亮度和对比度，减轻色偏现象。

通过该模型的应用，雾天图像的细节可以得到恢复，图像的视觉效果将更加清晰和自然。

三、海面小目标检测1. 雾气的影响：在海面上，雾气的存在会导致小目标在图像中的表示模糊，目标的边缘和纹理特征难以捕捉，从而给目标检测带来困难。

2. 大气散射模型在目标检测中的应用：大气散射模型可以帮助恢复由雾气导致的图像模糊，使得海面小目标的边缘和纹理特征得以增强。

在目标检测过程中，我们可以利用散射模型对原始图像进行预处理，将图像中的雾气效应去除后，再进行目标的特征提取和分类，从而提高小目标的检测率。

四、实验和应用科学家们通过实验验证了大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的有效性。

他们使用了不同种类的雾天图像和海面小目标图像，通过调整大气散射模型的参数，成功地恢复了图像的细节并提高了小目标的识别率。

在实际应用中，大气散射模型的应用有着广泛的前景。

在军事上，利用该模型可以提高侦查和目标锁定的准确性；在海洋研究中，能够更好地识别和跟踪海洋中的小目标；在自动驾驶领域，可以增强汽车视觉系统在雾天条件下的图像处理能力。

实验3 图像增强—滤波器的设计

实验3 图像增强—滤波器的设计一、实验目的1.掌握图像显示的基本原理，熟悉图像的基本格式和数据结构；2.掌握图像空间滤波器的基本原理和方法；3.熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4.了解不同滤波器方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力；二、实验要求1.学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理，能够正确地评价处理的结果，能够从理论上作出合理的解释。

2.学生应当对于给定的图像，使用一阶算子（Sobel算子和Robert算子）和二阶算子（拉普拉斯算子）对图像进行锐化处理，比较不同算子的处理结果，并能做出正确地评价。

三、实验内容与实验步骤1.调入并显示原始图像Sample.bmp；2.在原始图像Sample.bmp上分别加入高斯噪声、椒盐噪声和加性噪声；3.产生均值和中值滤波器；4.分别采用3×3和5×5的模板，分别用均值滤波器和中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声的水平下，上述滤波器处理的结果。

5.选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。

6.输出全部结果并讨论。

四、实验仪器1.计算机；2.VC程序；3.移动式存储器（软盘、U盘等）。

4.记录用的笔、纸。

五、实验报告内容1..叙述操作过程2.用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论。

六、思考题1.简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。

2.结合实验内容，定性评价平均滤波器和中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果？3.结合实验内容，定性评价滤波器窗口对去噪效果的影响？。

医学图像处理实验报告

c、利用预定义函数fspecial命令产生平均(average)滤波器
d、分别对其进行10*10、5*5、2*2的均值滤波；
e、显示原图像和选用不同大小模版处理后的图像。
(3)高斯滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、选择高斯滤波参数（标准差）sigma为1.6；
d、选择滤波器尺寸为5*5；
i、显示原图像和处理后的图像。
(2)四八领域均值滤波
a、读入图像；
b、转换图像矩阵为双精度型；
c、创建4邻域平均滤波模版[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0]；
创建8邻域平均滤波模版[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
d、进行滤波；
e、显示原图像和处理后图像。
(3)巴特沃斯高通滤波
a、读取图像；
e、创建高斯滤波器进行滤波；
f、显示原图像和处理后的图像。
3
(1)同态滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、转换图像矩阵为双精度型；
d、取对数；
e、对其做傅里叶变换；
f、选择参数，截止频率为10，锐化系数为2， =1.5， =2.0；
g、进行高斯同态滤波；
h、滤波之后进行傅里叶逆变换；
c、显示原图像和经过均衡化处理过的图像；
d、记录和整理实验报告。
(2)中值滤波加直方图均衡化
a、将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
b、读取模板下各对应像素的灰度值；
c、将这些灰度值从小到大排成1列；
d、找出这些值中排在中间的1个；
e、将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素；
f、中值滤波之后的像素值进行直方图均衡化处理；

利用图像处理技术提高实验数据精确度

利用图像处理技术提高实验数据精确度图像处理技术在科学实验中的应用已经成为一个备受关注的研究领域。

通过对实验数据进行图像处理，可以提高数据的精确度和可靠性，进而增强实验结果的准确性。

本文将探讨利用图像处理技术提高实验数据精确度的方法和应用。

一、图像采集与处理在实验数据的获取过程中，合理选择图像采集装置非常重要。

高质量的图像采集装置能够捕捉到更为清晰和细致的图像，为后续的图像处理提供有力支持。

同时，在实验过程中要注意统一的光照条件、摄像机设置和图像分辨率等参数，以确保采集到的图像能够准确反映实验物体的细节。

在图像采集完成后，需要对图像进行处理以提高其质量。

常用的图像处理方法包括图像平滑、降噪、增强、对比度调整等。

这些方法可以消除图像中的噪声、提升图像的清晰度、增加图像的对比度，从而使实验数据更加准确可靠。

二、图像分割与识别图像分割是指将一个图像分成若干个具有相似特征的区域的过程。

通过图像分割，可以将实验图像中的感兴趣目标与背景进行区分，从而实现对目标的准确识别和测量。

图像分割常用的方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

利用图像处理技术进行目标识别是提高实验数据精确度的重要手段之一。

目标识别可以进一步提取实验目标的形态、面积、周长等信息，为后续的数据分析与处理提供依据。

常用的目标识别方法有模板匹配、特征提取与分类等。

三、图像配准与校正实验中往往需要对不同来源的图像进行配准和校正，以减小因图像畸变造成的误差。

图像配准是指将两幅或多幅图像进行精确对齐的过程。

常见的图像配准方法有归一化互相关、特征点匹配和相位相关等。

通过图像配准，将实验图像的几何形状和空间位置进行校正，从而提高实验数据的准确性。

图像校正是指对实验图像进行去畸变处理，以消除因图像采集设备或其他原因引起的畸变。

常用的图像校正方法有几何校正、色彩校正和形变校正等。

图像校正可以减小因图像畸变引起的测量误差和偏差，提高实验数据的精确度。

四、图像分析与统计利用图像处理技术对实验图像进行分析和统计可以得到更为详细和全面的实验数据。

实验报告模板王

《数字图像处理》实验报告班级：信计0901学号：090350126姓名：王芸芸河北工程大学理学院2012年10月8日实验一：图像的基本操作一、实验内容1.采用imread()函数读出图像；2.利用rgb2gray()函数将RGB 图像转成灰度图像以备处理；3.显示原图像与转换后的灰度图像，并作对比。

4.将灰度图像转换成二值图像，首先自行选取阈值转换，再使用函数i m2bw()转换，将二者结果图作对比；5.将上述过程中的灰度图像与二值图像保存；6.利用数组运算将图像反转显示，并剪切出3030 大小的一块区域，显示查看。

二、实验结果及说明 3原图像与灰度图像对比5将灰度图转换成二值图7将图像反转结果图像30*30区域三、实验代码i=imread('C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang1.jpg')F=rgb2gray(i);imshow(i)figure,imshow(F)imwrite(F,'C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang12.bmp');Fbw=im2bw(F);figure,imshow(Fbw)T=100;Fbw2=F>100;figure,imshow(Fbw2)imwrite(Fbw,'C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang13.bmp');imwrite(Fbw2,'C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang14.bmp');Fp=F(end:-1:1,end:-1:1);figure,imshow(Fp)imwrite(Fp,'C:\ProgramFiles\MATLAB71\work\zhang15.bmp');Fm=Fp(150:180,150:180);imshow(Fm)imwrite(Fm,'C:\ProgramFiles\MATLAB71\work\zhang16.bmp');实验二：直方图图像增强一、实验内容1.计算一幅灰度图像的直方图；2.对图像进行简单的灰度线性拉伸变换；3.采用直方图均衡化的方法进行图像增强；二、实验结果及说明1.原图2.直方图均衡化，图像增强后对比观察三、实验代码i=imread('C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang2.jpg') imshow(F) imhist(F) J=histeq(F); imshow(F)figure,imshow(J)figure,imhist(F);figure,imhist(J);实验三：图像模板运算一、实验内容1．将实验图像转成灰度图；2．构造两个邻域平均模板，一个3×3，一个9×9。

遥感图像处理实验

遥感图像处理实验目录实验二影像的地理坐标定位和校正实验三使用ENVI进行正射校正实验四图像镶嵌实验五图像融合实验六波段组合计算及图像增强实验七图像分类实验八使用ENVI进行三维曲面浏览与飞行实验九地图制图09级林学四班汤瑞芳20090143 注：本实验报告共分为两部分，其一为实验的详细过程，其二为实验结果的整理及实验心得实验二影像的地理坐标定位和校正实验目的:1）掌握如何在ENVI中对影像进行地理校正2）添加地理坐标3）如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正实验内容：1图像文件头文件的修改步骤：1）打开并显示SPOT数据ENVI主菜单中file →open image file，从envidata目录bldr_reg文件夹下的bldr_sp.img文件，从可用波段列表对话框中点击Grey scale，点击Load Band按钮加载这幅影像到一个新的显示窗口中。

2）修改ENVI头文件中的地图信息右击bldr_sp.img—》Map inf，快捷菜单Edit Map Information。

点击Projection/Datum文本旁边的箭头切换按钮，DMS或者DDEG，分别在度分秒和十进制的度之间进行切换。

点击Cancel，推出Edit Map Information对话框。

修改图像的pixel size信息，添加公里网格和地图标注。

保存图像。

file →save image as →image file。

输出路径和输出文件名称2 影像对影像的几何配准利用SPOT图像校正Landsat TM步骤：1）打开TM图像从ENVI主菜单中，选择file →open image file，从envidata目录下的bldr_reg子目录选择bldr_tm.img文件。

在列表中选择band3，点击display#1按钮，并从下拉式菜单中选择new display。

点击Load Band 按钮，把TM的band3波段的影像加载到新显示窗口中。

数字图像实验报告

数字图像实验报告数字图像实验报告引言：数字图像处理是一门涉及计算机科学和电子工程的学科，它通过对图像进行数字化处理，实现对图像的分析、增强和改变。

本实验报告旨在介绍数字图像处理的基本概念和实验结果，以及对实验结果的分析和讨论。

一、实验目的本次实验的主要目的是了解数字图像处理的基本原理和方法，通过实践掌握常见的图像处理技术，并对实验结果进行分析和评估。

二、实验过程1. 图像获取在本次实验中，我们使用了一张自然风光的彩色图像作为实验对象。

这张图像包含了丰富的颜色和细节，能够很好地展示数字图像处理的效果。

2. 图像预处理在进行图像处理之前，我们需要对图像进行预处理，以便更好地进行后续处理。

预处理包括图像去噪、增强和边缘检测等步骤。

我们使用了常见的滤波算法对图像进行去噪处理，然后使用直方图均衡化技术对图像进行增强，最后使用边缘检测算法提取图像的边缘信息。

3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个具有独立特征的区域的过程。

我们使用了基于阈值的分割方法对图像进行分割，通过调整阈值的大小，可以得到不同的分割结果。

4. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于进一步分析和处理。

我们使用了常见的特征提取算法，如边缘检测、角点检测和纹理特征提取等，从图像中提取出了边缘、角点和纹理等特征。

5. 图像重建图像重建是将经过处理的图像恢复到原始状态的过程。

我们使用了图像插值算法对图像进行重建，通过插值算法，可以将图像的分辨率提高，从而得到更清晰的图像。

三、实验结果经过以上的处理步骤，我们得到了一系列经过处理的图像。

通过对比原始图像和处理后的图像，我们可以看到图像处理对图像的改变和影响。

在图像去噪和增强的过程中，我们成功地去除了图像中的噪声，并增强了图像的对比度和细节。

在图像分割和特征提取的过程中，我们成功地将图像分割成若干个具有独立特征的区域，并提取出了图像的边缘、角点和纹理等特征。

在图像重建的过程中，我们成功地提高了图像的分辨率，得到了更清晰的图像。

遥感影像处理实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。

遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。

本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。

二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。

3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。

三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。

2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。

- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。

- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。

3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。

- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。

- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。

- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。

四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。

2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。

3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。

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电子科技大学
实
验
报
告

学生姓名：骆骏
学号: 2010051060023
指导老师：彭真明
日期：2013年3月31日
一、实验室名称：
信软学院309机房
二、实验项目名称：
实验二：图像增强（2）
三、实验原理：
图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢
复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一
些信息，以便更好地利用图像。图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用
空间域的方法进行增强。空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。
图像的空间滤波主要有图像的空域平滑和锐化。
图像的平滑是一种消除噪声的重要手段。图像平滑的低频分量进行增强，同
时抑制高频噪声，空域中主要的方法有领域平均、中值滤波、多帧相加平均等方
法。
图像锐化能使图像的边缘、轮廓处的灰度具有突变特性。图像的锐化主要有
微分运算的锐化，包括梯度法和拉普拉斯法算子。

四、实验目的：
1.了解光电图像的基本噪声类型和噪声模型；了解平滑滤波和锐化滤波
器的作用。
2.熟悉和掌握几种基本的空间域低通滤波原理和实现方法。
2.熟悉和掌握几种基本的空间域高通滤波原理和实现方法。
4.能熟练利用 Matlab 工具编程实现图像的各种滤波处理。

五、实验内容：
1.光电图像的空域平滑处理。
2.光电图像的空域高通滤波。

六、实验器材：
计算机、matlab软件
七、实验步骤：
1.启动计算机，打开matlab软件。
2.读入一幅原始灰度图像，显示原始图像，对原始图像加噪声，如高斯白噪
声，椒盐噪声等，并显示加噪声图。
3.设计一个空间域的 5×5 的高斯滤波器 Hl，画出该滤波器空间域 3D 图
形。
4.分别采用进行卷积（conv2）和滤波（imfilter）两种方式，对第二步中
加噪声的图像进行平滑处理，对滤波结果进行必要的分析，并分别画出滤波结果
图。
5.读入一幅原始图像，显示原始图像。
6.自行设计一个空间域的 5×5 高通滤波模板 Hh，画出该滤波器空间域 3D
图形。
7.分别采用进行卷积（conv2）和滤波（imfilter）两种方式，对第 1 步中
读入的原始图像进行滤波处理，对滤波结果进行必要的分析，并分别画出滤
波结果图。
8.记录，整理实验数据。

八、实验数据及结果分析：
1.空域平滑处理代码：

clc, close all, clear all;

I=imread('goldenhill.jpg');
figure(1)
subplot(221)
imshow(I);title('原图');
I1=imnoise(I, 'gaussian');
subplot(222)
imshow(I1);title('高斯白噪声');
I2=imnoise(I, 'salt & pepper');
subplot(223)
imshow(I2);title('椒盐噪声');
I3=imnoise(I, 'speckle');
subplot(224)
imshow(I3);title('斑纹、散斑噪声');
H1=[1,4,7,4,1;4,16,26,16,4;7,26,41,26,7;4,16,26,16,4;1,4,7,4,1]/2
73;
H1=imresize(H1,[128,128],'bicubic');
figure(2)
surf(H1)

2.空域高通滤波代码:

clc,close all,clear all;

I=imread('peppers.jpg');
I=rgb2gray(I);
subplot(131),imshow(I);title('原始图像');
H=[-1,-1,-1,-1,-1;-1,1,1,1,-1;-1,1,8,1,-1;-1,1,1,1,-1;-1,-1,-1,-1
,-1]/25;
M=mat2gray(conv2(I,H));
subplot(132),imshow(M);title('卷积处理');
N=mat2gray(imfilter(I,H));
subplot(133),imshow(N);title('滤波处理');
H1=double(imresize(H,[128,128],'bicubic'));
figure(2)
surf(H1);
对比原图、含噪图、卷积处理图像和滤波函数处理的函数，图像平滑具
有滤除高斯噪声能力，而且对于相同的算子，用卷积和滤波函数处理的效果在视
觉上观察是一样的，主要是因为采用的算子是对称的，相对于原图，去噪图像的
边缘变得模糊，主要是加权平均处理带来的负面效果。

九．实验结论：

对图像进行平滑处理，可以处理高斯噪声，但是很带来图像的边缘细节
模糊。对于具有对称特性的算子，conv2和imfilter处理的图像效果是一样的，
非对称的算子，处理的效果一般不样。

十．总结及心得体会：

通过本次的图像增强实验复习了Matlab相关的知识，一些看起来很简单
的图像处理，要自己编程进行实现比不是一件很简单的事，所以对于理论要多加
以实践才能更好地掌握。

十一．对本实验过程及方法、手段的改进意见：
对图像加噪声的方法较多，可以适当多采取几种。

报告评分：
指导教师签字：
附实验结果图像：
1.空域平滑处理：

2.空域高通滤波：