遥感图像处理读书报告
遥感读书报告
专
完成时间：
目录
第一部分：各知识点的涵与联系
第二部分：学习的重难点
第三部分：公式的推导
第四部分：感兴趣的容
第五部分：学习感悟
第一部分：各知识点的涵与联系
一、电磁波、电磁波普、电磁辐射黑体辐射、太阳辐射、大气对辐射的影响、物体的发
射辐射地物反射辐射、地物波普
恩位移定 i◎=1.360*10^3w/m^2 当大气中粒子比波长小得多对可见光和红外波段特别波长越长，散射越弱
当大气中粒子和波长相当对红外波段特别明显散射
当大气中粒子比波长大得多散射强度与波长无关 90°时，折射值最大
t：
波长、温度、构成物体的材料、表面状况等
???)*? w w 光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比
同一地物的反射波普特性：具有时间效应和空间效应
同地物的发射波普特性：城市道路建筑物、水体、土壤、植物、
影响因素：太阳位置、传感器位置、地理位置、地形、季节、
气候变化等
地物波普的概念
地物光谱的测定原理：用光谱测定仪器测定地物和标准板的反射率变化
地物光谱测试的作用：三个方面
地物反射波普测量理论：brdf、brf 地物光谱的测量方法：样品的实验室测量，应用不够广泛
野外测量，采用比较法，分为垂直测量和非垂直测量
特点：分辨率高
用处：用于军事侦察篇二：遥感课程理解与应用读书报告
遥感图像理解与应用读书报告
一、概述
遥感主要是为地学研究提供数据源，但由于遥感数据获取的是地物电磁辐射信息，不能
直接用于各类地学研究，需要先对遥感数据进行处理。对遥感数据的处理，包括遥感数据预
处理、遥感数据理解。预处理包括对数据几何校正和图像配准、图像融合、图像镶嵌与裁剪、
大气校正，使遥感数据与地理上的空间点相对应，包括位置对应以及位置辐射值的对应。而
对遥感图像的理解则是根据遥感数据中的辐射值确定不同位置的目标类型、属性等信息，使
数据符合人的空间认知。
遥感图像理解这门课程首先介绍遥感原理，它是通过获取和分析目标的电磁辐射信息，
来了解目标的其他属性信息的科学和技术。然后介绍遥感图像，包括获取手段（直接获取，
间接由现有图件或照片获取）、显示方式（真彩色、假彩色、伪彩色）、图像属性（四种分辨
率）等。再对遥感图像中的目标做介绍，指出遥感最重要目的就是获取遥感图像目标及其语
义解释。遥感图像目标表现于图像中的特征包括图像可视特征、图像参数特征和光谱特征，信息丰富目标识别能力增强。其中图像可视特征包括目标的亮度、颜色、纹理、边沿、轮廓、形态、大小等；图像参数特征是经过计算后得到的用于描述图像特征的各种参数，如图像灰度的均值、方差，图像的比值，图像的协方差、各阶矩，图像在变换域中的频谱等；图像光谱特征由各个波段的光谱值决定，包括平均光谱值大小、光谱曲线的变化趋势和光谱曲线中对地物信息具有标示性意义的一些几何参数，如波峰、波谷、斜率等。在对遥感图像理解中，主要针对这些信息确定图像目标类型、属性等信息。
二、对遥感图像的理解
第四章对遥感图像的理解是重点容。针对地学应用的遥感图像中的目标是各种地理客体，因而这里的遥感图像理解也就是遥感图像的地学理解。地学遥感图像理解则除了包括目标的几何关系、目标类别外，更重要的是理解目标的性质、性状、数量特征等。其涵主要有：目标类别、地物空间关系、目标的性状（物理、化学、生物参数）、目标的数量特征。
遥感图像理解包括图像处理、图像分析和图像理解三个层次的容。图像处理包括图像纠正（也叫数据预处理）和图像增强，纠正图像的几何误差和辐射误差，并突出所感兴趣的信息。图像分析包括边缘检测、图像分类、空间分析，提取感兴趣的目标和信息，对图形空间信息进行综合分析。课程主讲的图像理解侧重于计算机解译，从图像特征或光谱特征出发，有很多不同的方法。
从图像特征出发，图像特征理解步骤为图像预处理、目标检测、目标解释，主要是以图像中的目标为理解单元，一般多用于高分辨率遥感图像中。从光谱特征出发，侧重光谱特征的理解包括数据预处理、波段选择、图像分类三步，一般用于低分辨率遥感图像中。对遥感数据具体采用什么理解方法视具体情况而定，理想的方式是将图像特征与光谱特征结合进行。
三、侧重图像特征的图像理解
图像特征包括图像色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局、参数特征等。基于图像目标检测的策略，用图像区域表达图像中的目标，其中点目标和线目标是区域的特例。因此图像目标可以用对应图像区域的边界（线）或区域（面）来表示，于是检测目标就可以从检测边界和检测区域两个途径进行。从图像目标边缘出发，有各种边缘检测算子用于对图像目标进行检测识别。针对不同的处理要求选用不同的边缘检测算子，一般有梯度算子、拉普拉斯算子、马尔算子等。边缘检测之后还要进行边缘连接，使目标的边界成为一个整体，不零散断续。
基于图像目标区域的检测方法，是在某种或几种属性下考察每个像素的取值，若与某些其它像素的取值相同或相近，则将它们归为一类，即将它们标记为同一目标（或同类目标）。基于区域的方法有两类：非监督分类和图像分割。采用相似性或概率对图像划分一般称为图像分类，采用阈值（临界值）对图像划分一般称为图像分割。其中图像分割考虑用于分割的属性（像素灰度、像素局部或邻域性质、与像素位置有关的像素灰度），分割的方法，阈值法分割中阈值的选取三个方面的容。非监督分类包括k均值法、isodata法、自适应人工神经网络非监督分类方法。
划分后的图像中每个子区域作为一个图像目标，对遥感图像的理解转为对各个目标的理解。对每个目标提取其特征，进而依据特征对目标做出类别和其他属性方面的语义理解。对目标的理解一种重要方法就是模式识别。模式识别(pattern recognition)的目的是根据客体的属性信息实现对客体的认知，它研究人的识别能力的数学技术机理的科学。其中分类是模式识别中最重要的一项容。
四、侧重光谱特征的遥感图像理解
地物的辐射能量随波长变化而变化的函数关系称为地物的光谱或波谱。以波长为横坐标、以发射率或反射率为纵坐标作出光谱的关系曲线称为光谱曲线。
同类地物具有某些典型的、稳定的相同或相近光谱，即其光谱的共性特征，称为该类地物的光谱特征。地物的光谱特征可以分为单波段辐射值特征、光谱曲线形态特征（极值点位置和形态、总体形态）和光谱参数特征（指数参数、形态参数），在高光谱分析中，也可以利用波段组合特征进行目标识别。
在计算机模式识别中，首先对目标的属性进行测量，获得一组测量值，这些测量值有些可以直接作为其特征（如灰度值或光谱值），有些则需要进一步对测量值做变换而得到新的特征（如纹理参数、光谱指数等），这个过程称为特征提取。在所提取的特征集中，进一步挑选最有效的特征的过程，称为特征选择。特征提取和特征选择的一个基本原则就是：所得到的特征应使得样本模式能够得以有效地分类。
图像目标光谱匹配技术是计算图像目标与待匹配图像的光谱之间的某种相似性或不相似性(距离)，所依据的是目标的光谱特征。通常是在两两像素之间进行光谱匹配。主要依据特征提取和特征选择后确定的光谱特征进行。
根据关于对象的已知知识而做出将对象归类的判断称为决策。光谱特征具有随机性，所以决策方法适宜采用统计决策。贝叶斯统计决策就是其中一种，常用的最大似然法分类就是一种基于贝叶斯统计决策的分类方法。非概率模型判别函数如决策树分类、最小距离分类、近邻法等。
五、总结
在对遥感图像理解之前，由于各种地形误差、大气影响、邻近地面单元影响等因素，导致探测器获取的数据不能完全代表对应地面信息，需要先进行图像纠正，减少各种误差的影响。对图像的增强可以使感兴趣的信息更加清晰地表现，加深视觉印象，有助于对图像特征的理解。这些都是遥感图像理解的准备工作。之后针对不同地物特征，选用各种不同的分类或目标检测方法识别遥感图像中的地物。这一步可以通过计算机进行，提高遥感图像理解应用的效率，这也是课程的主要容。后面针对提取出的目标还需要人工提取相应的属性，进一步获取相关信息，之后是对整幅遥感图像的分析和理解。这样完成遥感图像应用之前的全部准备工作。
目标识别分为两大类方法：基于图像特征的识别，基于光谱特征的识别。从图像特征出发，有基于边缘的各种目标检测方法和基于区域的非监督分类和图像分割的方法。从光谱特征出发，主要从地物光谱特征曲线的性质考虑进行模式识别。
在地理学研究中，可以将遥感图像用于获取地面各种环境信息，包括地形、土地利用、突发环境灾害，时间序列的地形变化等。遥感可以为地理学研究提供多尺度、多时间序列以及多种要素的数据。可以用不同时间序列的遥感数据，模拟环境变化、土地利用变化对环境的影响，监测各类用地数量是否在控制指标（如森林覆盖率是否达到要求）；不同空间分辨率的数据用于监测不同尺度下的地理学规律，城市扩、交通网络变化、全球环境变化监测、湖泊水华现象等。将遥感数据用于地质方面，识别岩性、地质构造等，用于水体中悬浮物质测定、水温水深探测、水体污染探测，植物类别亚类的区分、作物生长状况测定及估产，土壤类型区分等等。将遥感与地理信息系统、全球定位系统相结合，遥感数据也有更加广泛的应用围。
六、文献评述
研究涉及到神经网络用于遥感图像分类的方方面面，包括数据表达、网络构建、分类结果分析、权重可视化曲线、纹理信息运用、分类图像平滑。将遥感图像的神经网络分类的整个过程介绍得十分详尽完整。由于一般研究介绍到分类结果分析后就结束了，而这篇文章后面对分类后的数据处理也做出详细介绍，容很充实。
另外权重可视化曲线部分，对神经网络分类的过程进行物理解释，对分类原理有了整体印象，揭开神经网络分类的神秘面纱。纹理信息运用提高分类精度的同时，降低图像的椒盐
噪声。最后通过对分类图像的平滑处理，进一步降低图像分类结果中的噪声。所有分类结果
都与最大似然法分类结果对比，分析各种方法的优劣，并尽量指出原因和用一定的数据分析
支持。
文中对参数的选取都有具体说明，并选择不同参数对比试验结果。并针对不同具体问题，
运用不同的神经网络。分类中，用到三层神经网络；平滑中用到两层神经网络。
文章引用文献较多，对文中的观点都有很好的支撑作用，文章中的原理也深入浅出，容
易理解。篇三：遥感读书报告
东南大学交通学院测绘工程系
遥感读书报告
专业：测绘工程
班级：213091
学号：21309121
姓名：军振
指导老师：戚浩平
日期：2011年12月
本报告以《遥感原理与应用》和《遥感导论》为主要参考教材，共分八章来写。每一章
的主要容大致可分为三大部分：基本知识点的整理总结；扩展知识点，此部分是自己在阅读
教材及查找资料时对不理解的知识点进行的一些整理；重难点理解，此部分是自己对每一章
里面认为重要的知识点的一个整理及理解。
另外，报告最后对自己感兴趣的"小波变换"技术进行了一些论述。
摘要 ???????????????????????????????2 第一章电磁波及遥感物理基础 ???????????????????5 1.1 遥感概述 ?????????????????????????5 1.2 电磁波 ??????????????????????????5 1.3 物体的发射辐射 ??????????????????????5 1.3.1 黑体辐射 ??????????????????????5 1.3.2 太阳辐射 ??????????????????????6 1.3.3 地物的反射辐射 ???????????????????6 1.4 扩展知识点 ????????????????????????7 1.5 重难点理解 ????????????????????????7
第二章遥感平台及运行特点 ????????????????????8 2.1 遥感平台 ?????????????????????????8 2.2 卫星轨道及运行特点 ????????????????????8 2.2.1 轨道参数 ??????????????????????8 2.2.2 卫星姿态角 ?????????????????????8 2.2.3 陆地卫星 ??????????????????????8 2.2.4 小卫星 ???????????????????????9 2.3 扩展知识点 ????????????????????????9 2.4 重难点理解 ????????????????????????9
第三章遥感传感器及其成像原理 ??????????????????11 3.1 红外扫描仪????????????????????????11 3.2 全景畸变?????????????????????????11 3.3 遥感图像特征???????????????????????11 3.4 扩展知识点????????????????????????11
3.5 重难点理解????????????????????????12
第四章遥感图像数字处理的基础知识 ????????????????13 4.1 图像表示形式???????????????????????13 4.2 坐标系统?????????????????????????13 4.3 遥感图像存储格式?????????????????????13 4.4 遥感数字图像处理系统???????????????????14 4.5 3s集成技术????????????????????????14 4.6 扩展知识点????????????????????????14 4.7 重难点理解????????????????????????14 4.8 疑问???????????????????????????14
第五章遥感图像的几何处理 ????????????????????15 5.1 几何变形?????????????????????????15 5.2 几何处理?????????????????????????15 5.3 图像间的自动配准和数字镶嵌????????????????16 5.4 扩展知识点????????????????????????16 5.5 重难点理解????????????????????????17
第六章遥感图像辐射处理 ?????????????????????18 6.1 辐射误差?????????????????????????18 6.2 辐射处理?????????????????????????18 6.3 辐射增强?????????????????????????18 6.3.1 图像灰度直方图???????????????????18 6.4 图像融合?????????????????????????19 6.5 扩展知识点????????????????????????19 6.6 重难点理解????????????????????????20
第七章遥感图像判读 ???????????????????????21 7.1 景物特征及判读标志????????????????????21 7.2 目视判读?????????????????????????21 7.2.1 判读前的准备????????????????????21 7.2.2 判读的一般过程???????????????????21 7.3 重难点理解????????????????????????21
第八章遥感图像自动识别分类 ???????????????????23 8.1 模式与模式识别??????????????????????23 8.2 遥感图像计算机分类????????????????????23 8.2.1 基本过程??????????????????????23 8.2.2 分类方法??????????????????????24 8.2.3 分类后处理和精度评定????????????????25 8.3 扩展知识点????????????????????????26 小波变换?????????????????????????????28 参考文献?????????????????????????????30 第一章电磁波及遥感物理基础
1.1 遥感概述
（1）遥感定义：遥感即遥远感知，是在不直接接触的情况下，对目标或自然现
象远距离探测和感知的一种技术，其英文翻译为remote sensing。
（2）遥感的特点：
①探测围广:可进行大面积同步观测便于发现和研究宏观现象。
②时效性与周期性：获取时间快、测图周期大大缩短、可在短时间对同一地区进行重复探测，便于动态监测。
③综合性：多层空间、多波段、多时相，从地理空间（经、纬度、高度）、光谱空间、时间空间提供5维信息，使我们能够更加全面深入地观察和分析问题。④可比性：
⑤约束少：不受地理条件限制、不受国界限制。遥感商品国际化、商品化。⑥经济性：成本低，效益高。
1.2 电磁波
（1）关于电磁波可以概括为以下几个方面：
i) 定义：变化的电场和磁场交替产生，以有限的的速度由远及近在空间传播的过程为电磁波。
ii) 特点及遥感意义：
①不需要介质传播，在真空中以光速传播。
②横波：振动方向与波的传播垂直。
③波动性与粒子性，其中波动性表现为波长、振幅、周期、波函数等几个量；粒子性表现为光子能量、动量、粒子流等。
波粒二象性的遥感意义为：遥感传感器探测的是目标物在单位时间辐射的能量，由于电磁辐射的量子性，所以某时刻到达传感器的辐射能具统计性。因此，不可能达到测量时间既短而测量精度又高的要求；电磁波的吸收、反射与发射实质上是自由空间能量转换的波动性与粒子性两种基本性质。
④叠加原理，其遥感意义为：白光的色散和合成，计算机显示器的工作原理，混合像元的分解等。
⑤相干性与非相干性，遥感上的应用如干涉雷达。
⑥衍射和偏振，遥感应用有：遥感器的几何图像分辨率；偏振摄影和雷达成像。
⑦多普勒效应，遥感应用：合成孔径侧视雷达。
1.3 物体的发射辐射
1.3.1 黑体辐射
绝对黑体：对于任何波长的电磁辐射都全部吸收的物体。
黑体辐射的三个特性：
① w??t4，即黑体单位面积所发出的总辐射能与绝对温度的四次方成正比，此为斯忒藩-波尔兹曼公式。
② ?maxt?c（c为常数），此为维恩位移定律。此式表明，黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向短波方向移动。在遥感中，可以利用这个定律选择遥篇四：数字图像处理读书报告1 《数字图像处理》
读书报告
----钱增磊
提要：本人现进入江南大学物联网工程学院研究生，开始进行研究计划，所研究方向为图像处理以及智能视频分析，先要对其基础学科进行深入学习，着重掌握图像处理的基础、概念等有关知识，由导师梁教授的建议，选择冈萨雷斯的《数字图像处理》进行基础性学习，现制定读书计划，每一周进行读书总结，消化本周所学习容。
本书是数字图像处理的经典著作，全书共分为12章，容包括绪论，数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波及多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表现与描述、目标识别。本书是第三版，是综合前两个版本的容，以及近10年来图像处理的发展而做的更新，使全书讲的更为透彻、清晰，跟上时
实验六-图像分割教学文稿
实验六-图像分割
信息工程学院实验报告 课程名称：数字图像处理 实验项目名称：实验六图像分割实验时间：2016.12.16 班级：姓名：学号： 一、实验目的 1. 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。 2. 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。 二、实验内容与步骤 1.边缘检测 (1)使用Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像room.tif图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： （a）450方向模板（b）1350方向模板 图 1 matlab 2010的Roberts算子模板 相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为45度Roberts 算子，rv 为135度Roberts 算子。分别显示处理后的45度方向和135方向的边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果。 提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。 (2)使用Prewitt 算子的图像分割实验
（a）水平模型（b）垂直模板 图2. Prewitt算子模板 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel （a）水平模型（b）垂直模板 图3. Sobel算子模板 (4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。 (5) 打印全部结果并进行讨论。 下面是使用sobel算子对图像进行分割的MATLAB程序 f=imread('room.tif'); [gv,t1]=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函数对图像f提取垂直边缘 imshow(gv) [gb,t2]=edge(f,'sobel','horizontal');%使用edge函数对图像f提取水平边缘 figure,imshow(gb) w45=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2];%指定模版使用imfilter计算45度方向的边缘 g45=imfilter(double(f),w45,'replicate'); T=0.3*max(abs(g45(:))); %设定阈值 g45=g45>=T; %进行阈值处理 figure,imshow(g45); 在函数中使用'prewitt'和'roberts'的过程，类似于使用sobel边缘检测器的过程。
遥感数字图像处理实习1
（1）以多波段组合方式将GeoTIFF格式的白银市TM原始数据转换为ENVI Standard 格式： 利用Basic Tools/Layer Stacking弹出对话框然后Import File，弹出对话框，导入GeoTIFF格式的TM原始数据，选择波段1、2、3、4、5和7， 点击OK，利用Choose选择输出路径及文件名，同时可以利用Reorder Files对输入的文件根据自己的需要进行调换顺序，点击OK输出ENVI Standard格式的数据。 （2）查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息，然后编辑头文件： 利用Basic Tools/Resize Data弹出对话框里面选择要查看的影像，左 边会出现其基本信息，如图所示：也有投影信息，既可以用来看单波段的也可以看合成后整个影像的信息。在对话框下，合成影像的名字上右击，选择Quick Statistics弹出对话框，在此对话框中点击Select Plo下拉菜单，选择单波段或者多波段的直方图，相应的对话框中会出现直方图（在结果与分析中记录），还可以右击选择edit修改横、纵坐标的单位。 同样的在合成影像的名字上右击，选择Edit Head，弹出对话框
然后点击Edit Attributes/Band Name弹出对话框，选中波段输入修改 后名字，点击OK即可进行波段名字的修改。点击Edit Attributes/Wavelengths弹出进行相应的波长的修改。 （3）在View视窗中，利用影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型: 可以结合当地的google earth上高分辨率的遥感影像，进行识别，利用Viewer视窗下Tools/SPEAR/Google Earth/Jump to Location可以在google earth上显示View主视窗中相应选中地物对应的位置。 （4）利用Viewer视窗打开影像，分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成，观察实习内容中所要求地物的色调变化： 利用File/Open Image File，选择第1步合成的ENVI Standard 格式的数据，弹出对话框，在其中选择RGB Color，将R、G、B分别设为4、3、2波段，点击Load Band，在Viewer#1中出现了4、3、2波段组合的假彩色图像，再在此窗口中，点击Display/New Display,弹出Viewer#2，选择RGB Color,将R、G、B分别设为7、4、2波段，点击Load Band，在Viewer#2中出现了7、4、2波段组合的假彩色图像，在Viewer窗口中右击选择Link Displays，弹出对话框，点击OK，可以把两个窗口中同一位置进行连接起来， 即其中一个窗口放大、缩小、漫游到某个位置，另外一个也跟着漫游到其相对应的位置。这样可以进行地物色调变化的对比。 （5）提取6种地物在不同波段的数值（Digital Number，DN），做光谱剖面图： 在Viewer视窗中Tools/Profile/Z Profile(Spectrum)弹出对话框,在其 Options下拉菜单中勾选Plot Key,对话框中出现了Viewer视窗中选中的目标地物的X，Y坐标，然后勾选Collect Spectra，鼠标箭头变为十字箭头，在目标地物中取九个点（本来图上就有一个，总共是十个点），然后在选择File/Save Plot As/ASCII弹出对话框 ，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击 OK，将其保存为.txt格式。选六种地物，重复以上操作，提取不同波段的数值（Digital Number，DN）。将.txt格式的文件用excel打开，然后用插入函数中的average函数求出每种地物的平均DN值，然后做出光谱剖面（光谱图如结果与分析中所示）。 （6）使用Excel制作6种地物的样本特征光谱统计表： 在Excel中分别使用插入函数中的AVERAGE、VAR、STDEV、MAX和MIN函数求出各地物样本DN值在各个波段的平均值、方差、标准差、最大值和最小值。然后，在07版Excel 的“Microsoft Office 按钮”，单击“Excel 选项”。“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载项”，单击“转到”弹出“加载宏”，在弹出来的对话框中选择“分析工具库”，并点击确定。然后从“工具”中找到“数据分析”，从“数据分析”对话框中选择“协方差”，并导入某种地物需求协方差的数据区域并选择“逐行”进行，最后选择数据输出区域并确定，则可得该地物的协方差矩阵。同理，在从“数据分析”对话框中选择“相关系数”，进行相应操作，可求得相关系数矩阵。（在结果与分析中附有个地物的样本特征光谱统计表）（7）制作散点图： 在Excel中，打开6种地物的样本DN数据（5步骤产生的），选择band2和band4做散
遥感实验报告
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感原理与应用 开课实验室测量与空间信息处理实验室 学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋 学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期
目录 实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)
实验一ENVI 视窗的基本操作 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验内容 视窗功能介绍；文件菜单操作；显示数据；裁剪数据；合并波段 三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件，看见的只有菜单栏，如图所示： 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能，比如:我们如果需要打开遥感文件，则可以选择File下的打开功能open image file，打开遥感图像如下图：
裁剪数据打开basic tools的resize data功能，如果需要对图像进行一系列处理，可以利用Transform，Classification等功能进行操作，在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作，到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下，比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入，看看两幅图的区别以及各自的优缺点。 四、实验结果分析 在这次的实验中，我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能，发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正，直方图均衡，监督分类，非监督分类等一系列操作，为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。
遥感数字图像处理教程实习报告
遥感数字图像处理教程实习报告
《数字图像处理》 课程实习报告 （ 2011 - 2012学年第 1 学期） 专业班级：地信09-1班 姓名：梁二鹏 学号：310905030114 指导老师：刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩： 教师评语： 教 师
签 名 ： 年月日 实习一：图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选 项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按 钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。
4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示：红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。
遥感图像处理实验
哈尔滨工业大学 遥感图像处理及遥感系统仿真 实验报告 项目名称：《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》 姓名：蒋国韬 学号：24 院系：电子与信息工程学院 专业：遥感科学与技术 指导教师：胡悦 时间：2017年7月
实验一：遥感数字图像的增强 一、实验目的： 利用一幅城市多光谱遥感图像，分析其直方图，并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。 二、实验过程： 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像（7波段，512x512图像）的可 见1，2，3波段（分别对应R，G，B层）； 2.显示真彩色图像； 3.通过研究直方图（imhist），分析直接显示的真彩色图像效果差的原因；
4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强（imadjust,stretchlim）； 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图；
6.利用Decorrelation去相关拉伸方法（decorrstretch）对图像进行增强；
7.显示两种图像增强方法的结果图像。
三、实验分析： （1）高光谱影像由于含有近百个波段，用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作，利用matlab函数库中的multibandred函数，可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点，7位波段数，bil为图像数组的保存格式，uint8=>uint8为转换到matlab 的格式，[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。 （2）直接观察真彩复合图像发现，图像的对比度非常低，色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图，可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内，这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外，根据三种颜色的三维散点图，如下
ENVI遥感图像配准实验报告
ENVI遥感图像配准 一、实验目的： 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动手操作能力，提高综合分析问题的能力。 二、实验原理 （1）最邻近法 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。
双线性插方法是使用临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起一些问题。 示意图： 由梯形计算公式： 故 同理 最终得：
三次卷积插法是一种精度较高的方法，通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，方法与双线性插相似，先在Y 方向插四次（或X 方向），再在X 方向（或Y 方向）插四次，最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量大，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。 作为对双线性插法的改进，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像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为： 我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：
读书报告第一次作业。。。。
膨胀土工程地质特性研究进展 1.前言 膨胀土是一种具有高分散性、高塑性的黏土，其矿物成分主要以蒙脱石、伊利石/蒙脱石、绿泥石/脱石、高岭石/蒙脱石等为主，对干湿气候变化异常敏感，常给人类工程建设活动带来巨大危害，是一种“问题多的特殊土”。其吸水膨胀、失水收缩的特性容易引起建筑物开裂、边坡失稳、渠道桥梁等结构物破坏，给工程建设带来安全隐患。如1978 年我国南阳地区和1988 ～ 1992 年欧洲地区，持续的干旱天气致使出现了大规模房屋建筑开裂破坏现象，造成严重经济损失，究其原因为地基膨胀土失水收缩导致地面不均匀沉降变形。南水北调中线工程穿越膨胀土地区累计长度约386km，沿线曾发生大量渠段坍塌和浅层滑坡等工程地质问题。事实上，早在20 世纪70 年代初，南阳陶岔引水渠的开挖施工中，膨胀土层就发生过十几处大滑坡，且大都发生在1: 4－1: 5的缓坡上，由此引起了人们对膨胀土问题的重视，并在其后进行了处理，为以后正式开工建设提供了处治经验。 2.胀缩性 胀缩性的概念是由于含水率变化而引起的膨胀土体积变化，称为胀缩变形，即含水率升高发生膨胀，含水率降低发生收缩。胀缩性是
膨胀土的典型性质之一。在许多条件下，当膨胀土经历往复干湿循环时，胀缩变形表现出不可逆性，往往随干湿循环次数的增加而增加，在控制吸力条件下开展了干湿循环试验，发现膨胀土的胀缩变形可分为宏观结构变形和微观结构变形两部分。一般而言，宏观结构变形的可逆性与干湿循环过程中的累积变形量有关，然而微观结构变形却通常是可逆的。 关于膨胀土的胀缩机理，国内外学者也开展了许多研究，得到一些普遍的认识。与水相互作用时，由于黏土矿物颗粒表面的亲水性与水分子的极性结构特征，水分子在电场力作用下会吸附在矿物颗粒周围，形成一层水膜。水膜的厚度受黏土矿物种类、孔隙溶液成分、环境温度、外部荷载和微观结构等因素的影响，水膜的厚度变化则直接反映了膨胀土的胀缩性。膨胀土的干燥收缩过程实际上是土体在内力作用下颗粒间孔径减小和密实度增加的过程。当土体中的相对湿度高于大气相对湿度时，土体中的水分子会通过土体表面进入到大气中，形成蒸发。在蒸发过程中孔隙水表面张力的作用下，在颗粒间会形成弯液面，产生毛细水压力。表面张力和弯液面曲率半径是影响毛细水压力的关键因素，且一般而言，毛细水压力为负值。因此，土体干燥失水过程中，颗粒周围的水膜变薄，孔径减小，在毛细水压力和表面张力的共同作用下，土颗粒会随蒸发而逐渐靠拢，宏观表现为收缩变。关于膨胀土的胀缩机理，也有学者提出了不同的观点。如廖世文( 1984) 、高国瑞( 1984) 从晶格扩展、双电层理论和微观结构控制3 个方面对膨胀土的胀缩机理进行了总结归纳。刘特洪( 1997）则
图像分割 实验报告
实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期
050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取
%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。
遥感图像实验报告
遥感图像实验报告 一．实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法， 土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。 二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三．实验部分 1.遥感图像的分类 （1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统； （2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理； （3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器； （5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：
图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图
（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域 （1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：
图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图
（2）土地利用专题地图如下： 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图
BMP图像的读写(8位和24位)
南通大学计算机科学与技术学院 《数字图像处理》课程实验 报告书 实验名 BMP文件的读写（8位和24位） 班级计 121 姓名张进 学号 1213022016 2014年6月 16 日
一、实验内容 1、了解BMP文件的结构 2、8位位图和24位位图的读取 二、BMP图形文件简介 BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP 图象文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式（注：Windows 3.0以后，在系统中仍然存在DDB位图，象BitBlt()这种函数就是基于DDB位图的，只不过如果你想将图像以BMP格式保存到磁盘文件中时，微软极力推荐你以DIB格式保存），目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图象。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名）。 位图文件可看成由4个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列，它具有如下所示的形式。 位图文件结构内容摘要
北航数字图象处理实验报告
数字图像处理实验报告 实验二图像变换实验 1．实验目的 学会对图像进行傅立叶等变换，在频谱上对图像进行分析，增进对图像频域上的感性认识，并用图像变换进行压缩。 2．实验内容 对Lena或cameraman图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域，对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况，进一步，通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。 3. 实验要求 实验采用获取的图像，为灰度图像，该图像每象素由8比特表示。具体要求如下： （1）输入图像采用实验1所获取的图像（Lena、Cameraman）； （2）对图像进行傅立叶变换、获得变换后的系数矩阵； （3）将傅立叶变换后系数矩阵的频谱用图像输出，观察频谱； （4）通过设定门限，将系数矩阵中95%的（小值）系数置为0，对图像进行反变换，获得逆变换后图像； （5）观察逆变换后图像质量，并比较原始图像与逆变后的峰值信噪比（PSNR）。 （6）对输入图像进行离散余弦、哈达玛变换，重复步骤1-5； （7）比较三种变换的频谱情况、以及逆变换后图像的质量（PSNR）。 4. 实验结果 1. DFT的源程序及结果 J=imread('10021033.bmp'); P=fft2(J); for i=0:size(P,1)-1 for j=1:size(P,2) G(i*size(P,2)+j)=P(i+1,j); end end Q=sort(G); for i=1:size(Q,2) if (i 遥 感 实 习 总 结 专业：摄影测量与遥感技术班级： 姓名： 学号： 为期两周的遥感数字图像处理结束了，在老师的精心安排下，我们全身心的投入到这次实习中。虽然是满天的时间，但是由于教室还有其他人占用并不能在那全天使用，所以说是两周实习但是我们能用是时间依然很少，我们要力抓每一分每一秒，熟练操作遥感数字图像处理软件。整个实习是以黄河水院为基础图形。通过格式变换、几何校正、图像剪裁、图像分类，以及最后的专题地图制作。 实习的过程简单又复杂，简单的是，只要动手，计算机几乎自动化的替你操作，复杂的是，在操作过程中，又有好多选项和注意的事项，有很多参数的设置很有讲究。所以在练习中我遇到好多问题，并通过解决这些问题进一步加深了对软件和课本知识的理解。 首先我们进行的是数据预处理。我们需要进行遥感图像的几何校正。由于各种误差所以遥感图像存在着几何变形，因此需要在操作前进行几何校正。流程如下：第一步：显示图像文件（打开两个视窗窗口），第二步：启动几何校正模块，第三步：启动控制点工具，第四步：地面控制点（GCP）的采集，第五步：采集地面检查点，第六步：图象重采样，第七步：保存几何校正模式。其中最关键最难的就属地面控制点的采集，我们使用的是二次多项式，所以得选取六个控制点然后再选出六个检查点。但是图像存在着误差，而我们要把误差控制在一个像素以内，这就更加困难了。在进过长时间的摸索和练习，精度慢慢的就达到了，但是 图纠正后依旧不是很好，在询问同学后发现原来是点的分布不是很均匀，所以导致了图的变形。在图的校正后就得进行图范围的裁剪得到所需的范围。裁剪有两种方法一种是规则分幅裁剪，一种是不规则分幅裁剪。规则分幅裁剪需要知道坐标，而不规则分幅裁剪则只需要在图上手选出需要裁剪的范围。而我们没有坐标只能用不规则分幅裁剪。 第二项就是图象增强处理，主要包括：空间、辐射、光谱增强处理的主要方法。空间增强：包括卷积增强处理，辐射增强：直方图均衡化处理，光谱增强：主成份变换、缨穗变换、色彩变换。这一项比较简单，通过指导书和上课的学习，这些增强只要知道步骤就能很快完成。 第三项我认为也是最关键的一项，遥感图像的分类，所谓的遥感图像的分类就是通过人工目译或计算机自动分类处理相结合识别出地物属性。我们做的分类是非监督分类，在进行的分类评价时，应用分类叠加方法来评价分类结果、分类精度及定义时应注意分类文件在上，而且取消栅格参数中清楚选示选项，以使两图像叠加显示。非监督分类步骤如下：第一步：显示原图像与分类图像，第二步：打开分类图像属性并调整字段显示顺序，第三步：给各个类别赋相应的颜色，第四步：不透明度设置，第五步：确定类别专题意义及其准确程度，第六步：标注类别的名称和相应颜色，第七步：将相同的类进行合并，最后分为五大类：建筑物、道路（空闲地）、水系、草地和灌木林。 实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存 ⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 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 课程期末考试论文（读书报告） 课程名称：遥感地质学 班级： 学号： 姓名： 任课教师： 学时： 开课时间： 浅谈“遥感地质学”在地质类工作中的应用 摘要：随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感地质是一门理论与技术相结合的课程，其实际操纵性较强，需要我们对理论基础知识不断地应用巩固。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 关键词：遥感空间信息地质找矿应用 近年来，一方面，由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展，为遥感技术奠定了必要的技术基础，另一方面，由于人类生产活动不断地向深度和广度进军，遥感技术得到较为广泛的应用，因而使得遥感技术获得了飞跃的发展，已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术。随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。正如中科院院士徐冠华等，所谈及遥感技术为地学研究提供了全新的手段，导致了地学研究范围，内容、方法的重要变化，标志着地学信息获取和方法处理的一场革命。中国遥感事业自70年代至今发生了巨大的变化，在国民经济中的应用也日渐普遍。相对国际发达国家，中国遥感事业与其尚存在较大差距，这也正证明了在学科应用教学方面的前景性和挑战性。 《遥感地质学》是我校地球科学与资源学院为地质，资勘和海洋类专业开设的院定专业限选课，共48学时，其中24实验学时。通过半学期的遥感地质课及遥感数字图像处理技术的学习，对遥感技术有了新的认识和定义，同时对地学高新技术的发展有了所了解。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 遥感地质在地学方面的意义和作用主要表现在以下几个方面： （1）区域地质调查方面： 地质调查方面遥感数字图像处理的意义和作用应体现最明显的是在我国青藏高原地区。我国存在最大的空白区是青藏高原空白区，因其独特的海拨，积雪，压力，缺氧，交通等因素给地质工作者在这一地区开展工作造成了极大的困难，尤其在藏北属于“世界屋脊”，生命的禁区，地质工作者很难实地进入实施开展。青藏高原所占面积巨大，是我国地学，生物学，资源与环境科学有特色的研究领域和天然的实验室，我国研究开发价值极大。近年来国土资源部先后开展了多次地质调查，如1:25万区域地质调查。中国地质大学（北京）地球科学与资源学院教师承担的地质调查局“西藏安多1：25万安多多幅区域地质调查项目”中就充分利用的遥感数字图像处理技术的优势性。安多地区平均海拨4700多米，气候已变，极寒，其中部分地区很难进入。 安多北捷布曲冰蚀谷（上为南）（据张绪教等） Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed data Objective : The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments. 实验过程： 一、envi中图像配准 1、根据控制点的坐标对图像进行配准 1）加载中山陵地形图 2) 选择map 菜单下的registration菜单，选择select gcps:image to map 设置投影信息：基于经纬度的投影(geographic lat/lon)，选择基准面为WGS—84 3）开始配准 依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置，在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置，输入该点的经纬度于编辑对话框中： 点击add point，完成对控制点的编辑 4）选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像 修改生成图像信息，改为50带的UTM投影，基准面为WGS-84，保存 2、图像到图像的配准 1）加载全色波段影像作为待配准的影像 《基于DCT的数字水印研究》 阅读报告 课程名称计算机视觉 姓名廖杰 学号M201372880 专业计算机技术 任课教师王天江 所在学院计算机科学与技术学院 报告提交日期2014-01-13 一．概要 提出了一种基于DCT变换的图像数字水印算法,重点解决了水印嵌入过程中不可见性和鲁棒性折衷问题。首先对原始图像进行分块并对各子块做DCT变换,接着将经过Torus置乱的水印图像嵌入到各子块的中频DCT系数中,通过选择适当的嵌入强度,可以得到较好的不可见性和鲁棒性。 二．概念综述 2.1 数字水印技术 数字水印技术(Digital Watermarking)是一种信息隐藏技术,它的基本思想是在数字图像、音频和视频等数字产品中嵌入秘密信息,以便保护数字产品的版权、证明产品的真实可靠性、跟踪盗版行为或者提供产品的附加信息。其中的秘密信息可以是版权标志、用户序列号或者是产品相关信息。一般,它需要经过适当变换再嵌入到数字产品中,通常称变换后的秘密信息为数字水印(Digital Watermarking)。数字水印的嵌入不应影响原有数据内容的价值和使用,通常是不可见的或不能被人的感知系统察觉,且不会被常规处理操作去除。 2.2 数字水印系统的基本框架 一个典型的水印系统由嵌入器和检测器组成。嵌入器至少具有两个输入量:一个是原始信息,它通过适当变换后作为待嵌入的水印信号;另一个就是要在其中嵌入水印的载体作品。水印嵌入器的输出结果为含水印的载体作品,通常用于传输和转录。之后这件作品或另一件未经过这个嵌入器的作品可作为水印检测器的输出量。大多数检测器试图尽可能地判断出水印存在与否,若存在,则输出为所嵌入的水印信号。下图给出了数字水印处理系统基本框架的详细示意图。它可以定义为九元体(M,X,W,K,G,Em,At,D.Ex),分别定义如下: 1、M代表所有可能原始信息的集合。 2、X代表所要保护的数字产品x(或称为作品)的集合,即内容。 3、W代表所有可能水印信号w的集合。 4、K代表水印密钥k的集合。 5、G代表利用原始信息m、密钥K和原始数字产品x共同生成水印的算法,即 G:M*X*K->W,w=G(m,x,K) 图像分割实验报告 一、实验目的 1. 掌握图像分割的基本思想，了解其分割技术及其计算策略； 2. 学会从图像处理到分析的关键步骤，掌握图像分割过程； 3. 了解图像分割的意义，进一步加深对图像分析和理解； 4. 掌握基本分割方法：迭代分割和OTSU图像分割，并编程实现。 二、实验原理 （一）迭代阈值分割选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值，然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值。迭代式阈值选取过程可描述如下： 1. 计算初始化阈值g0=(g max+g min) ； 2 2. 根据g0，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平均值为g1； 3. 如此反复迭代，当|g n-g n?1|足够小时，停止迭代，取T=g n即为最终阈值。 （二）OTSU图像分割（最大类间方差法）是一种自适应的阈值确定的方法，是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别 越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分，使两部分类间方差取最大值，即分离性最大。OTSU阈值选取过程可描述如下： 1.记T为目标与背景的分割阈值，目标点数占图像比例为w1，平均灰度为u1；背景点数占图像比例为w2，平均灰度为u1； 2.图像的总平均灰度为：u=w1*u1+w2*u2； 3.目标和背景图象的方差：g=w1*(u1-u)*(u1-u)+w1*(u2-u)*(u2-u)=w1*w2*(u1-u2)*(u1-u2)； 4.当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度T是最佳阈值。 二、实验内容 1. 利用C++编程实现迭代阈值图像分割算法； 2. 利用C++编程实现OTSU动态阈值图像分割算法。 三、实验框图 遥感图像处理实习报告实验内容：影像融合与增强 班级：测绘1102班 学号： 1110020213 姓名： 指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强 一、实习内容： 1.掌握ENVI中各种影像融合方法，并比较各方法的优缺点； 2.熟悉ENVI图像增强操作； 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的： 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点； 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较； 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作； 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤： 1.图像融合： 三波段融合： HSV和Color Normalized (Brovey)变换： 1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中； 2）选择多光谱3,2,1波段（可以根据需要选择）对应R，G，B，点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1； 3）在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV； 4）在Select Input RGB Input Bands对话框中，选择Display #1，然后点击OK。 5）从High Resolution Input File对话框中选择全色影像，点击OK。 6）从HSV Sharpening Parameters对话框中，选择重采样方法，并输入输出路径和文件名，点击OK。即可完成HSV变换融合； 与上述方法类似，选择Transform → Image Sharpening → Color Normalized (Brovey)，使用Brovey进行融合变换。 多光谱融合： Gram-Schmidt、主成分（PC）和color normalized (CN)变换 第三章 灰度变换与空间滤波 这一周主要看了一篇论文和《数字图像处理》的第三章内容，第三章的内容主要包括：背景知识、一些基本的灰度变换函数、直方图处理、空间滤波基础、平滑空间滤波器、锐化空间滤波器、混合空间增强法、使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波。 3.1背景知识 3.1灰度变换与空间滤波基础 空间域处理可用该式表示：)],([),(y x f T y x g =,其中f(x,y)是输入图像，g(x,y)是处理后的图像，T 是在该点邻域上定义的关于f 的算子。算子可应用于单幅图像或图像集合。空间域与变换域比起来计算更有效，执行所花的资源更少。 3.2一些基本的灰度变换函数 灰度变换是所有图像处理中最简单的技术。r 和s 分别别代表处理前后的像素值。 图像反转： s=L-1-r 使用这种方式反转一幅图像的灰度级，可得到等效的图片底片。这种类型的处理特别适用于增强在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是当黑色面积在尺寸上占主导地位时。 对数变换： )1log(r c s += c 是常数，并假设0≥r 。该变换根据特性曲线，将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，对高输入灰度值亦如此，这样的效果就是可以增加一些低灰度值的一些细节，但带来的问题是他降低了图像的对比度，使背景有冲淡的感觉。 幂律变换： γcr s = c 和γ为正常数。与对数变换的情况类似，部分γ值的幂律曲线将较窄范围的暗色输入值映射为较宽的输出值，相反地，对于输入高灰度级值时也成立。根据伽马值的不同，可以输出不同程度的变换曲线，可以根据具体图像的特征，设置合适的γ值，使图像的对比度与细节清晰度达到一个最佳的比例。可以使用幂律变换进行对比度增强。 分段线性变换函数： 最简单的分段线性函数之一是对比度拉抻变换。低对比度图像可由照明不足，成像传感器动态范围太小，甚至在图像获取过程中镜头光圈设置错误引起。对比度拉抻是扩展图像灰度级动态范围处理，因此它可以跨越记录介质和显示装置的全部灰度范围。 灰度级分层处理有许多方法实现，大多数方法是两种基本方法的变形。一是将感兴趣范围内的所有灰度值显示为一个值，而将其他灰度值显示为另一个只，该变换产生了一幅二值图像。而是是感兴趣的范围的灰度变亮或变暗，而保持图像中其他灰度级不变。突出图像中特定灰度范围的亮度通常是最重要的，其应用包括增强特征。 比特平面分层是将一幅图像分为几个比特平面，对于分析图像中每个比特的相对重要性以及图像压缩都很有用。 3.3直方图处理 直方图主要是利用概率的概念将整幅图像的每一个灰度级所占总灰度级的百分比进行显示，来表征整幅图像的大体特征，其主要特征是一阶距（图像的平均灰度）以及二阶距（灰遥感图像处理实习总结
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