2019-05-08 22:43:05 wpiamadoctor 阅读数 1674

原博客地址:https://blog.csdn.net/f_tile/article/details/78611085

预处理流程

辐射定标——大气校正——几何校正——正射校正

相关概念

DN值(Digital Number ):遥感影像像元亮度值,记录地物的灰度值。无单位,是一个整数值,值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等相关。反映地物的辐射率radiance

地表反射率:地面反射辐射量与入射辐射量之比,表征地面对太阳辐射的吸收和反射能力。反射率越大,地面吸收太阳辐射越少;反射率越小,地面吸收太阳辐射越多,表示:surface albedo

表观反射率:表观反射率就是指大气层顶的反射率,辐射定标的结果之一,大气层顶表观反射率,简称表观反射率,又称视反射率。英文表示为:apparent reflectance

4、行星反射率:从文献“一种实用大气校正方法及其在TM影像中的应用”中看到“卫星所观测的行星反射率(未经大气校正的反射率)”;在“基于地面耦合的TM影像的大气校正-以珠江口为例”一文有“该文应用1998年的LANDSAT5 TM影像,对原始数据进行定标、辐射校正,求得地物的行星反射率”。因此行星反射率就是表观反射率。英文表示:planetary albedo,

辐射校正VS. 辐射定标

辐射校正:Radiometric correction 一切与辐射相关的误差的校正。

目的:消除干扰,得到真实反射率的数据。 干扰主要有:传感器本身、大气、太阳高度角、地形等。

包括:辐射定标,大气纠正,地形对辐射的影响

辐射定标:Radiometric calibration 将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率(或称为辐射亮度值)。

目的:消除传感器本身的误差,确定传感器入口处的准确辐射值

方法:实验室定标、机上/星上定标、场地定标

不同的传感器,其辐射定标公式不同。L=gain*DN+Bias

在ENVI4.8中,定标模块:Basic Tools>Preprocessing>Calibration Utilities>模块

大气校正:Atmospheric correction 将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率

目的:消除大气散射、吸收、反射引起的误差。

分类:统计型和物理型

目前,遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种:

绝对大气校正方法:将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。

  1. 基于辐射传输模型
    wMORTRAN模型
    wLOWTRAN模型
    wATCOR模型
    w6S模型等
    2.基于简化辐射传输模型的黑暗像元法
    3.基于统计学模型的反射率反演
    相对大气校正方法:校正后得到的图像,相同的DN值表示相同的地物反射率,其结果不考虑地物的实际反射率。
  2. 基于统计的不变目标法
  3. 直方图匹配法等。

方法的选择问题,一般而言:
1、如果是精细定量研究,那么选择基于基于辐射传输模型的大气校正方法。
2、如果是做动态监测,那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。
3、如果参数缺少,没办法了只能选择较简单的方法了。

在ENVI中,Basic tools-preprocessing-calibration utilities-FLAASH

几何校正VS. 正射校正

• 几何校正:纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。

• 图像配准(Registration):同一区域里一幅图像(基准图像)对另一幅图像校准,以使两幅图像中的同名像素配准。
• 图像纠正(Rectification):借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标的校正。又叫地理参照(Geo-referencing)
• 图像地理编码(Geo-coding):特殊的图像纠正方式,把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
• 图像正射校正(Ortho-rectification):借助于地形高程模型(DEM),对图像中每个像元进行地形的校正,使图像符合正射投影的要求。

几何校正:利用GCP纠正各种因素引起的几何变形,对影像进行地理坐标定位,获得真实坐标信息。主要包括:空间像元位置的变换和变换后像元亮度值的计算。

正射纠正:目的是消除地形的影响或是相机方位引起的变形等,生成平面正射影像的处理过程。

ENVI中进行正射校正的的条件:影像数据、需要参数PRC(rational polynomial coefficients)或RMS(replacement sensor model)、高程信息(DEM或平均高程)、地面控制点(可选),Geoid(影像数据获取地的大地水准面和平均海拔面的高程差)。

Map->Orthorectification

几何校正分为不同级别,正射校正可以说是几何校正的最高级别。我们一般所说的几何校正是消除因大气传输、传感器本身、地球曲率等因素造成的几何畸变,主要纠正或者赋予影像平面坐标。正射校正除了进行常规的几何校正的功能外,还要根据DEM来纠正影像因地形起伏而产生的畸变,会给图像加上高程信息。
2017-04-20 10:49:00 qq_38365479 阅读数 113

PHP处理图像(不是图像处理)

  1. 处理图像的流程思维
  2. 处理图像所需的基本函数
  3. 处理图像的代码

处理图像的流程
1).设定标头,告诉浏览器你要生成的MIME类型。
2).创建一个图像区域,以后的操作都将基于此图像区域。
3).在空白图像区域绘制填充背景。
4).在背景上绘制图形轮廓输入文本。
5).输出最终图形。
6).清除所有资源。


处理图像所需的基本函数

    //1).设定标头,告诉浏览器你要生成的MIME类型。
    header('Content-Type: image/png');
    //2).创建一个图像区域,以后的操作都将基于此图像区域。
     $im = imagecreatetruecolor(400,200);
     //3).在空白图像区域绘制填充背景
     $B = imagecolorallocate($im,0,100,255);
     $white=imagecolorallocate($im,255,255,255);
     imagefill($im,0,0,$B);
     //4).在背景上绘制图形轮廓输入文本。
      imagestring($im, 5, 80, 20, "YX", $white);
      //5).输出最终图形。
      imagepng($im);
      //6).清除所有资源。
      imagedestroy($im);

函数的作用
header(‘Content-Type: image/png’);//是必须加的 其中的png是可以换得,可以换为 你想输出的图片格式
imagecreatetruecolor(400,200);//400是width , 200是height目的是 新建一个彩色图像
imagecolorallocate(图像,红,绿,蓝);//目的是为了分配颜色
imagefill ( image,x , y,color )在 image 图像的坐标 x,y(图像左上角为 0, 0)处用 color 颜色执行区域填充
imagestring();在图像上输出字符串 第二个参数可以 1,2,3,4 或 5 是内置字体


代码

<?php
    //一般生成的图像可以是png,jpg,gif,bmp
    //jpeg,wbmp

    //第一步,设置文件MIME类型,输出类型  text/html类型是网页类型,默认可以不写
    //将输出类型改成图像流
    header('Content-Type: image/png;');

    //第二步,创建一个图形区域,图像背景
    //imagecreatetruecolor返回的是一个资源句柄
    //这个函数创建了一个图像区域,没有进行填充的时候,背景默认是黑色的
    $im = imagecreatetruecolor(200,200);

    //第三部,在空白图像区域,绘制颜色,文字
    //填充色换掉,首先要有个颜色填充器
    //imagecolorallocate -- 为一幅图像分配颜色
    $blue = imagecolorallocate($im,0,100,255); 
    //将这个blue颜色填充到背景上去
    //imagefill -- 区域填充
    imagefill($im,0,0,$blue);

    //第四部,在蓝色的背景上输入一些线条,文字等
    $white = imagecolorallocate($im,255,255,255);
    //imageline -- 画一条线段
    imageline($im,0,0,200,200,$white);
    imageline($im,200,0,0,200,$white);
    //imagestring -- 水平地画一行字符串
    imagestring($im,5,20,20,'YX',$white);


    //第五步,输出最终图形
    // 以 PNG 格式将图像输出到浏览器或文件
    imagepng($im);

    //第六步,我要将所有的资源全部清空
    imagedestroy($im); 
?>


----------


//显示图像
<?php
    //src可以插入各种类型的图片
    //1.php其实就是一张png图片
    header('Content-Type: text/html; charset=UTF-8');

    echo '<img src="1.php" alt="图形" title="图形" />';

?>


----------


//验证码
<?php
    //十六进制0-9 a-f

    //dechex -- 十进制转换为十六进制

    //创建一个四位的验证码
    for ($i=0;$i<4;$i++) {
        $yz .= dechex(mt_rand(0,15));
    }
    header('Content-Type: image/png');
    $im = imagecreatetruecolor(75,25);
    $blue = imagecolorallocate($im,0,100,255);
    $white = imagecolorallocate($im,255,255,255);
    imagefill($im,0,0,$blue);
    imagestring($im,5,20,5,$yz,$white);  
    imagepng($im);
    imagedestroy($im);
?>


----------


<?php

    define('__DIR__',dirname(__FILE__).'\\');
    //加载已有的图像
    header('Content-Type: image/jpeg');
    //imagecreatefrompng -- 从 PNG 文件或 URL 新建一图像
    //用image载入图像,是可以编辑图像
    //在载入的图像中,加入一个小水印
    //通过魔法常量__FILE__
    $im = imagecreatefromjpeg(__DIR__.'/'.'1.jpg');
    $white = imagecolorallocate($im,255,255,255);
    //字体文件
    $text = iconv('GBK','utf-8','YX');
    //font字体还必须支持中文
    $font = 'C:\WINDOWS\Fonts\arial.TTF';
    //采用系统提供的字体
    //第二参数,是字体的大小,第三个参数是旋转角度,4,5参数是坐标
    imagettftext($im,50,30,45,110,$white,$font,$text);
    imagepng($im);
    imagedestroy($im);
?>



2013-05-29 16:40:59 lllgggglt 阅读数 407

1、调用cvcanny的时候出错,编译器不认得。可是include了cv.h,我所能知道的各项设置都没错,偏偏就是不认得。

最后前辈在include cv.h的绝对路径,程序运行成功。。。

不知道怎么回事。

6.0里工具设置include路径的时候字体会变,不知道跟这个有没有关系。

2017-07-06 23:51:43 liuyuehui110 阅读数 745

pillow

Pillow库为Python解释器添加了图像处理功能。它提供广泛的文件格式支持,高效的内部表示,以及相当强大的图像处理功能。

功能特点

  • 图像存档Pillow库是写图像存档和图像批处理应用程序的理想选择。您可以使用该库创建缩略图,在文件格式之间进行转换,打印图片等。当前版本支持识别和读取大量图像格式,也支持有限格式的写入和格式转换。
  • 图像显示当前版本包括Tk PhotoImage和BitmapImage接口,以及可以与PythonWin和其他基于Windows的工具包一起使用的Windows DIB接口。 对于调试,还有一个show()方法将图像临时保存到磁盘,并调用外部程序显示。
  • 图像处理Pillow包含基本的图像处理功能,包括点操作,内置的卷积内核滤镜和色域转换。该库还支持图像调整大小,旋转和任意映射变换。 还有一个直方图方法允许你从图像中提取一些统计数据。这可以用于自动对比度增强,和用于全局统计分析。

使用示例 

要从文件加载图像,请使用Image模块中的open()函数:

如果成功,此函数将返回一个Image对象。 现在可以检查文件内容:

Image类包含允许你操作图像中某个区域的方法。要从图像中提取子矩形,请使用crop()方法:

简单几何变换:

安装

针对不同系统和外部格式库的安装,请参照完整安装文档

开发资源

官方网站:http://python-pillow.org/
开源地址:https://github.com/python-pillow/Pillow

2019-04-04 08:42:21 luo8991 阅读数 133

实验一 图像的基本操作
实验目的:1.掌握基础格式图像读写等操作
2.熟悉matlab软件
3.使用matlab对图像进行操作
实验原理:
影像读取imread(‘文件名.格式’),影像格式必须是JPEG、BMP、PCX、TIFF等Matlab支持的影像文件格式,以及二值影像、索引影像、灰度图像、RGB影像和多帧影像阵列等Matlab支持的影像类型。dicomread
影像的查询imfinfo (‘文件名.格式’),查询一个影像文件的信息,对应于所有影像处理工具箱中所有支持的影像文件格式。如info=imfinfo (‘rice.png’),即查询影像rice.png的相关信息,并赋给info。 dicominfo
影像的显示函数imshow (‘文件名.格式’),显示影像的基本手段。产生影像对象的句柄,并允许对对象的属性进行设置。对影像灰阶进行部分显示使用imshow (I,[low, high]),其中[low, high]用于定义待显示灰阶的范围。
影像读取dicomread(‘文件名.格式’)
影像的查询dicominfo (‘文件名.格式’)
影像的显示函数dicomshow (‘文件名.格式’)
影像的导出dicomwrite(‘文件名,地址’)
实验步骤:

一、 DICOM格式文件

  1. 导入
    i = dicomread(‘006.dcm’);
    2.查询信息
    info = dicominfo(‘006.dcm’)
    info = dicominfo(‘006.dcm’)
    info = dicominfo(‘006.dcm’)
    info =

                      Filename: '006.dcm'
                   FileModDate: '07-九月-2018 15:10:09'
                      FileSize: 525754
                        Format: 'DICOM'
                 FormatVersion: 3
                         Width: 512
                        Height: 512
                      BitDepth: 16
                     ColorType: 'grayscale'
    

    FileMetaInformationGroupLength: 262
    FileMetaInformationVersion: [2x1 uint8]
    MediaStorageSOPClassUID: ‘1.2.840.10008.5.1.4.1.1.2’
    MediaStorageSOPInstanceUID: [1x54 char]
    TransferSyntaxUID: ‘1.2.840.10008.1.2’
    ImplementationClassUID: ‘1.2.840.113729.1000.1000.1.1’
    ImplementationVersionName: ‘WiMRT’
    SourceApplicationEntityTitle: ‘topslane’
    PrivateInformationCreatorUID: ‘74.97.109.101.115.32.87.97.110.103’
    PrivateInformation: [6x1 uint8]
    IdentifyingGroupLength: 318
    SpecificCharacterSet: ‘ISO_IR 100’
    ImageType: ‘ORIGINAL\PRIMARY\AXIAL’
    SOPClassUID: ‘1.2.840.10008.5.1.4.1.1.2’
    SOPInstanceUID: [1x54 char]
    StudyDate: ‘20090321’
    SeriesDate: ‘20090321’
    AcquisitionDate: ‘20090321’
    ContentDate: ‘20090321’
    StudyTime: ‘100347’
    SeriesTime: ‘100347’
    AcquisitionTime: ‘100347’
    Modality: ‘CT’
    Manufacturer: ‘Topslane’
    InstitutionName: ‘Topslane’
    StationName: ‘Shanghai’
    InstitutionalDepartmentName: ‘CT’
    PatientGroupLength: 54
    PatientName: [1x1 struct]
    PatientID: ‘22259’
    PatientSex: ‘F’
    PatientAge: ‘082Y’
    AcquisitionGroupLength: 78
    SliceThickness: 5
    KVP: 120
    SpatialResolution: 0.3500
    RotationDirection: ‘CW’
    ConvolutionKernel: ‘STND’
    PatientPosition: ‘HFS’
    RelationshipGroupLength: 346
    StudyInstanceUID: [1x54 char]
    SeriesInstanceUID: [1x54 char]
    StudyID: ‘1’
    SeriesNumber: 2
    AcquisitionNumber: 1
    InstanceNumber: 6
    ImagePositionPatient: [3x1 double]
    ImageOrientationPatient: [6x1 double]
    FrameOfReferenceUID: [1x54 char]
    PositionReferenceIndicator: ‘CN’
    SliceLocation: -315
    ImagePresentationGroupLength: 184
    SamplesPerPixel: 1
    PhotometricInterpretation: ‘MONOCHROME2’
    Rows: 512
    Columns: 512
    PixelSpacing: [2x1 double]
    BitsAllocated: 16
    BitsStored: 16
    HighBit: 15
    PixelRepresentation: 1
    PixelPaddingValue: [3x1 uint16]
    WindowCenter: 40
    WindowWidth: 530
    RescaleIntercept: 0
    RescaleSlope: 1
    PixelDataGroupLength: 524296

3、导出
c=dicomwrite(i,‘C:\users\administrator\Documents\MATLAB\2.dcm’)
4、显示
c =

    BadAttribute: {}
MissingCondition: {}
     MissingData: {}

SuspectAttribute: {}

二、 jpg文件
1、 导入
Imread(‘白细胞.jpg’)
2、查询
imfinfo(‘白细胞.jpg’)

ans =

       Filename: 'C:\Program Files\MATLAB\R2010b\bin\白细胞.jpg'
    FileModDate: '07-九月-2018 15:10:08'
       FileSize: 9630
         Format: 'jpg'
  FormatVersion: ''
          Width: 209
         Height: 150
       BitDepth: 24
      ColorType: 'truecolor'
FormatSignature: ''
NumberOfSamples: 3
   CodingMethod: 'Huffman'
  CodingProcess: 'Sequential'
        Comment: {}

3、导出
c=dicomwrite(i,‘C:\users\administrator\Documents\MATLAB\3.jpg’)
4、显示
imshow(‘白细胞.jpg’)
白细胞
灰度图

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