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  • 高光谱图像处理和分析

    千次阅读 2014-01-11 22:22:52
    ),主要原理利用反映地物物理光学性质的光谱曲线来识别地物,即利用一种匹配方法,分析已知的波谱曲线(端元波谱)高光谱图像每个像素波谱曲线(光谱剖面)匹配程度对图像进行分类。高光谱图像分类过程同时也是...

    下载练习数据:http://vdisk.weibo.com/s/zrSeGYf9h2k_i

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    光学遥感技术的发展经历了:全色(黑白)—>彩色摄影—>多光谱扫描成像—>高光谱遥感四个历程。高光谱分辨率遥感(HyperspectralRemote Sensing)用很窄(10-2λ)而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,通常具有波段多的特点,光谱通道数多达数十甚至数百个以上,而且各光谱通道间往往是连续的,因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱(Imaging Spectrometry)遥感。

    高光谱图像分类很多地方也叫高光谱物质制图(Mapping),主要原理利用反映地物物理光学性质的光谱曲线来识别地物,即利用一种匹配方法,分析已知的波谱曲线(端元波谱)和高光谱图像每个像素波谱曲线(光谱剖面)匹配程度对图像进行分类。高光谱图像分类过程同时也是光谱识别的过程;用已知的波谱曲线去识别图像中的地物,这也是高光谱遥感最大的优点,可用于特定目标的识别和探测,其结果是“有”或者“没有”。

    本课堂以航空高光谱数据为例介绍从高光谱的波谱识别过程,包括高光谱数据的预处理(大气校正)、高光谱数据维数判断和降维、端元波谱选择、波谱识别等。将会使用FLAASH工具、ENVI的波谱分析工具等。由于数据的原因,本课堂使用了两种数据AVIRISHyMap航空高光谱数据。以下所有操作在ENVI5 classic下完成,感兴趣的可以在ENVI5下操作。

    ENVI下推荐使用的波谱识别流程(如图1所示)。大致可以分为五个部分:大气校正、数据维数判断、端元波谱选择、波谱识别和结果分析。

     

    【遥感微课堂】高光谱图像处理和分析
     1波谱识别流程

    (1)       大气校正:使用FLAASH大气校正工具;

    (2)       数据维数判断:对图像做MNF变换,根据特征值判断数据的维数;

    (3)       端元波谱选择

    端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱,与监督分类中的分类样本具有类似的作用,直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。

    最简单的端元波谱获取途径是选择已知的波谱,这些已知的波谱可以来自标准波谱库中的波谱,或者波谱仪器量测等;也可以从图像自身的像元波谱中获得,这些像元一般选择只包含一种地物的纯净像元;还常常采用前面两种方法相结合,即使用已知波谱校正和调整图像上获取的端元波谱。

    可选择很多种方法,流程图上标识了两种方法——基于PPI的端元提取和从外部源(如波谱库)获取,也可以选择基于几何顶点的端元提取、基于SMACC的端元提取等方法;

    (4)       波谱识别可选的方法就很多,如波谱角填图(SAM)、二进制编码(Binary Encoding )和光谱信息散度(Spectral Information Divergence)、线性波段预测(Linear Band Prediction)、线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )、匹配滤波(Matched Filtering )、混合调谐匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering)、最小能量约束(Constrained Energy Minimization)、自适应一致估计(Adaptive Coherence Estimator)、正交子空间投影(Orthogonal Subspace Projection)、包络线去除(Continuum Removal)、光谱特征拟合(Spectral Feature Fitting)和多范围光谱特征拟合(Multi Range Spectral Feature Fitting)等。

    (5)       分析结果。

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  • 图像处理 图像分析和图像理解

    万次阅读 多人点赞 2018-06-11 00:17:06
    图像处理:利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别、等处理的理论、方法技术。狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工,以改变图像的视觉效果并为自动识别奠定基础,或对图像进行压缩...



    图像处理:利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别、等处理的理论、方法和技术。狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工,以改变图像的视觉效果并为自动识别奠定基础,或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间。

    图像分析:对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得他们的客观信息,从而建立对图像的描述。

    图像理解:重点是在图像分析的基础上,进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,从而指导和规划行动。

    三者之间的联系:图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。图像理解主要是高层操作,基本上式对从描述抽象出来的符号进行运算,其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

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  • 医学图像处理分析

    热门讨论 2013-04-12 14:16:13
    医学图像处理分析 详细讲解数字图像处理重点讲解在医疗图像上的应用和分析方法
  • 图像处理分析

    2008-04-06 16:48:50
    图像处理分析PDF
  • 经典书籍,图像处理分析与机器视觉(第三版)源码,需要学习图像处理的同学应该很有帮助!
  • Python+OpenCV实时图像处理

    万次阅读 多人点赞 2020-01-04 23:09:35
    初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。
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  • 图像处理主要研究图像传输、存储、增强复原 计算机图形学主要研究点、线、面体的表示方法以及视觉信息的显示方法 图像分析则着重于构造图像的描述方法,更多地是用符号表示各种图像,而不是对图像本身进行运算,并...

    写在前面:

    1. 图像处理主要研究图像传输、存储、增强和复原
    2. 计算机图形学主要研究点、线、面和体的表示方法以及视觉信息的显示方法
    3. 图像分析则着重于构造图像的描述方法,更多地是用符号表示各种图像,而不是对图像本身进行运算,并利用各种有关知识进行推理

    图像理解
    图像理解(image understanding,IU)就是对图像的语义理解。它是以图像为对象,知识为核心,研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门学科。
    图像理解属于数字图像处理的研究内容之一,属于高层操作。其重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质及其相互关系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,进而指导和规划行为。图像理解所操作的对象是从描述中抽象出来的符号,其处理过程和方法与人类的思维推理有许多相似之处。
    图像分析
    图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构,从而提取具有一定智能性的信息。
    图像处理
    图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。
    三者关系:
    用模式识别和人工智能方法对物景进行分析、描述、分类和解释的技术,又称景物分析或图像理解。20世纪60年代以来,在图像分析方面已有许多研究成果,从针对具体问题和应用的图像分析技术逐渐向建立一般理论的方向发展。图像分析同图像处理、计算机图形学等研究内容密切相关,而且相互交叉重叠。但图像处理主要研究图像传输、存储、增强和复原;计算机图形学主要研究点、线、面和体的表示方法以及视觉信息的显示方法;图像分析则着重于构造图像的描述方法,更多地是用符号表示各种图像,而不是对图像本身进行运算,并利用各种有关知识进行推理。图像分析与关于人的视觉的研究也有密切关系,对人的视觉机制中的某些可辨认模块的研究可促进计算机视觉能力的提高(见机器视觉)。
    图像分析(image analysis)和图像处理(image processing)关系密切,两者有一定程度的交叉,但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究,比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。但是图像分析更侧重点在于研究图像的内容,包括但不局限于使用图像处理的各种技术,它更倾向于对图像内容的分析、解释和识别。因而,图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。
    图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构,从而提取具有一定智能性的信息。
    注意:图形不等同于图像,图形只表达了视觉,图像表达了视觉与知觉。目前研究热点:图像检索、三维重建、复原、高分辨率的计算与压缩。

    参考文献:
    1.http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cc6b2a2010008bu.html
    2.https://blog.csdn.net/eric41050808/article/details/48996815?locationNum=14

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  • 数字图像处理分析(贾永红).pdf 很好的数字图像处理教程 不要分了
  • 图像处理 分析与机器视觉 第4版,打包文件,不是百度网盘资源链接,百度网盘限速太厉害。
  • MATLAB--数字图像处理 频域图像分析

    千次阅读 2019-12-11 21:32:22
    1.自选一幅图像,并对其分别添加一定强度的周期噪声高斯噪声,然后分别采用高斯模板、中值滤波的时域方法以及傅里叶变换小波变换的频率滤波方法对该含噪图像进行去噪处理,并基于PSNR值视觉效果这两个指标来...
  • 图像处理之Matlab特征提取表达

    万次阅读 多人点赞 2017-08-07 17:36:14
    介绍图像处理之特征提取表达,使用bwboundaries函数获取边界,使用regionprops函数统计特征
  • 虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理分析中来。同样,这里面也有一些也可以划归到计算机视觉...
  • 数字图像处理 纹理分析

    千次阅读 2017-02-23 18:17:57
     纹理是对图象的象素灰度级在空间上的分布模式的描述,反映物品的质地,如粗糙度、光滑性、颗粒度、随机性规范性等。当图象中大量出现同样的或差不多的基本图象元素(模式)时,纹理分析是研究这类图象的最重要的...
  • 图像处理分析】图像滤波总结

    千次阅读 2017-12-01 16:27:44
    目的:突出图像的空间信息,压抑其他无关的信息,或者去除图像的某些信息,恢复其他的信息,因为,图像滤波也是一种图像增强的方法。 2)图像噪声 高斯噪声:噪声的像素值分布可以使用高斯概率密度来描述,0均值的...
  • 图像理解: ...图像理解属于数字图像处理的研究内容之一,属于高层操作。其重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质及其相互关系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,进
  • 图像处理分析--国内公司&就业

    千次阅读 2015-12-18 16:03:39
    最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向,似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错...其次,图像处理是计算机视觉视频处理的基础,掌握好了
  • 现代图像处理分析--国内公司&就业 最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向,似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。 就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把...
  • OpenCV4 图像处理与视频分析实战教程

    千人学习 2019-05-27 09:41:31
    从基础开始,详解OpenCV核心模块Core、Imgproc、video analysis核心API与相关知识点,讲解从图像组成,像素操作开始,一步一步教你如何写代码,如何用API解决实际问题,从图像处理到视频分析,涵盖了计算机视觉与...
  • Bayer图像处理 Bayer是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw. 很多软件都可以查看, 比如PS. 我们相机拍照下来存储在存储卡上的.jpeg或其它格式的图片, 都是从.raw格式转化 过来的. .raw格式内部的存储方式有...
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  • 由于对《图像处理分析》这门课很感兴趣,同时也为了锻炼一下自己学习新知识的能力,我没有选择一些容易的常规的图像处理分析算法,而是选择较为前沿的去雾算法。作为一名计算机专业的学生,我认为仅仅掌握基本的...
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    千次阅读 2019-03-04 13:38:44
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图像处理和分析