【正文】 引表后的圖像 (2) 節(jié)的（ 4）是將圖像轉(zhuǎn)換到 HIS 空間后再對(duì)亮度分量進(jìn)行平滑操作，試直接對(duì)原圖像的 RGB 三個(gè)分量分別進(jìn)行平滑操作，并計(jì)算兩種操作方法的圖像差值。 程序代碼如下： f=imread(39。D:\Picture\39。)。figure,imshow(f)。%直接對(duì)原圖像的 RGB三個(gè)分量分別進(jìn)行平滑操作 H=f(:,:,1)。 S=f(:,:,2)。 I=f(:,:,3)。 %色度分量 %飽和度分量 %亮度分量 %25 25 的方形平滑算子 w=fspecial(39。average39。,25)。 H_filtered=imfilter(H,w,39。replicate39。)。 % 對(duì)色度分量進(jìn)行平滑操作S_filtered=imfilter(S,w,39。replicate39。)。 % 對(duì) 飽 和 度 分 量 進(jìn) 行 平 滑 操 作I_filtered=imfilter(I,w,39。replicate39。)。 %對(duì)亮度分量進(jìn)行平滑操作 %將 H、 S、 I三個(gè)分量重新組合起來(lái) Ha=cat(3,H_filtered,S_filtered,I_filtered)。Ha=im2double(Ha)。 %轉(zhuǎn)化成 double 類(lèi)型 figure,imshow(Ha)。%轉(zhuǎn)換到 HIS 彩色空間h=rgb2hsi(f)。 %轉(zhuǎn)換到 HIS彩色空間 H=h(:,:,1)。 S=h(:,:,2)。 I=h(:,:,3)。 %色度分量 % 飽 和 度 分 量 % 亮 度 分 量 %25 25 的 方 形 平 滑 算 子w=fspecial(39。average39。,25)。 I_filtered=imfilter(I,w,39。replicate39。)。%對(duì)亮度分量進(jìn)行平滑操作 % 將 H 、 S 、 I 三個(gè)分量重新組合起來(lái)H1=cat(3,H,S,I_filtered)。fb=hsi2rgb(H1)。 %轉(zhuǎn) 換到 RGB彩色空間 fb=min(fb,1)。 figure,imshow(fb)。 %f 的值控制在 [0,1]之間 %彩色圖像平滑處理 fen=imsubtract(Ha,fb)。figure,imshow(fen)。程序運(yùn)行結(jié)果： %計(jì)算兩中方式處理后圖像的差值 原圖 直接對(duì) RGB 三分量進(jìn)行平滑操作轉(zhuǎn)換到 HIS 空間對(duì)亮度進(jìn)行平滑操作 差值圖像 試驗(yàn)中的問(wèn)題和心得體會(huì)： 本次實(shí)驗(yàn)是彩色圖像處理。 (1)通過(guò)這個(gè)實(shí)驗(yàn)我了解了 RGB 圖像以及索引圖像在 MATLAB 中的存儲(chǔ)和詢(xún)問(wèn)方式 (2)了解 RGB 空間到其他彩色空間的轉(zhuǎn)換方式和轉(zhuǎn)換方法 (3)知道了一些彩色圖像的空間濾波方法 (4)了解在 RGB 向量空間中檢測(cè)彩色邊緣的方法 (5)了解在 RGB向量空間中對(duì)圖像進(jìn)行分割的方法 遇到的問(wèn)題：在做思考題 (2)的時(shí)候，計(jì)算兩種平滑處理的得到圖像的差值的中程序出現(xiàn)了問(wèn)題，經(jīng)過(guò)看出錯(cuò)信息，認(rèn)真檢查程序后，發(fā)現(xiàn)是因?yàn)橹苯悠交幚淼膱D像是 unit8 類(lèi)型的，而轉(zhuǎn)換到 HIS 空間后，得到的圖像是 double 類(lèi)型 ，二者的類(lèi)型不同，導(dǎo)致使用 imsubtract函數(shù)的時(shí)候出現(xiàn)了問(wèn)題。感覺(jué)做 matlab 的實(shí)驗(yàn)和平時(shí)編寫(xiě) C 代碼的時(shí)候有很多地方是相同的，都會(huì)經(jīng)歷：編碼， debug，正確這三個(gè)過(guò)程，這個(gè)過(guò)程本身就具有挑戰(zhàn)性和趣味性。 第五篇：遙感圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告 遙感圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告 班級(jí) 11資環(huán)姓名學(xué)號(hào)實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題實(shí)驗(yàn)室 F樓機(jī)房成績(jī)?cè)u(píng)定教師簽字 專(zhuān) 題 一 ： DEM 圖 像 進(jìn) 行 彩 色 制圖 2（敘述 制圖過(guò)程并把自己處理結(jié)果加載到本文檔里） 專(zhuān) 題 二 ： TM 與 SPOT 數(shù) 據(jù) 融合 3（敘述該過(guò)程并處理結(jié)果加載到本文檔里。注意用兩種方法融合的過(guò)程） 專(zhuān) 題 三 ： 航 片 的 配 準(zhǔn) 與 鑲嵌 4（敘述該過(guò)程并處理結(jié)果加載到本文檔） 專(zhuān) 題 四 ： 切 取 某 研 究 區(qū) 域 的 操作 5（具體要求：衛(wèi)星影象疊加，選擇其中三波段彩色合成，采用 ROI 切取研究區(qū)） 專(zhuān) 題 五 ： 地 圖 制 圖 的 方法 6（主要是快速制圖。并任選一樣例加載制圖后結(jié)果） 專(zhuān) 題 六 ： 使 用 ENVI 進(jìn) 行 三 維 曲 面 的 瀏 覽 與 飛行 7（敘述該過(guò)程并處理結(jié)果加載到本文檔里） 專(zhuān)題七：監(jiān)督分類(lèi)試驗(yàn)（任選一種監(jiān)督分類(lèi)方法，并敘述 8（其過(guò)程將其結(jié)果加載到本檔里）。 1 實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題：專(zhuān)題一： DEM圖像進(jìn)行彩色制圖 加載一幅 DEM 的灰度圖像，使用系統(tǒng)默認(rèn)的 IDL 顏色表來(lái)調(diào)整屏幕的顏色表。 給生成的彩色圖像添加圖名、格網(wǎng)、比例尺、灰度條、等高線(xiàn)及數(shù)值等信息。 調(diào)整位置，保存 圖像。結(jié)果如下圖 2 實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題：專(zhuān)題二： TM與 SPOT數(shù)據(jù)融合 主圖象窗口選擇 TransformImageSharpeningHSV，從一個(gè)打開(kāi)的彩色圖像中選擇三個(gè)波段進(jìn)行變換。 對(duì)原 DEM圖像進(jìn)行拉伸處理。 將 HSV 圖像重新轉(zhuǎn)換為 RGB 圖像。分別對(duì)應(yīng) HR,SG,拉伸圖像 B。 加載最終圖像，并保存結(jié)果。結(jié)果如圖所示： 實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題：專(zhuān)題三：航片的配準(zhǔn)與鑲嵌 加載兩幅圖像，其中一幅作為 baseimage，一幅作為 warpimage。 在主菜單 Registration 里的 SelectGCP(GroundControlPoints)來(lái)選擇地面控制點(diǎn)，并調(diào)整誤差。 執(zhí)行圖像 — 地圖配準(zhǔn)。 圖像鑲嵌。執(zhí)行 MapMosaickingPixelBased。 5 、在 PixelBasedMosaic 對(duì) 話(huà) 框 ， 選 擇ImportImportFilesandEditProperties，調(diào)整羽化、背景等參數(shù)。 輸入其他參數(shù)，加載結(jié)果圖并保存。結(jié)果如圖： 實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題：專(zhuān)題四：切取某研究區(qū)域的操作 加載 一多 波 段彩 色圖 像， 在 主圖 像窗 口中 ， 選擇OverlayRegionofInterest。 ROI的類(lèi)型選擇 polygon，在 image窗口中畫(huà)出研究的區(qū)域。 通過(guò)選擇 BasicToolsMaskingBuildMask，建立掩膜。 選擇 BasicToolsMaskingApplyMask，應(yīng)用掩膜來(lái)切取研究區(qū)域。結(jié)果如下： 實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題：專(zhuān)題五：地圖制圖的方法 打開(kāi)顯示要輸出的圖像。 從主圖像顯示窗口中，選擇 FileQuickmapNewQuickmap，修改輸出頁(yè)的大小、頁(yè)的范圍以及地圖的比例。 設(shè)置圖名、投影并添加 mapkey等信息，保存圖像。結(jié)果如下： 實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題：專(zhuān)題六：使用 ENVI進(jìn)行三維曲面的瀏覽與飛行 在顯示圖像的主圖像窗口中，選擇 Tools3DSurfaceView。 選擇相應(yīng)的數(shù)字高程模型（ DEM）輸入文件及所需要的DEMResolution（像元數(shù)）復(fù)選框。 調(diào)整垂直方向的放大系數(shù)，輸入的值將使 得垂直方向真正放大。值越高，放大越多。 執(zhí)行 UserDefinedMode 對(duì)話(huà)框以調(diào)整 3D 圖像的位置，角度等信息。 選取最佳視覺(jué)位置保存。 實(shí)驗(yàn)專(zhuān)題：專(zhuān)題七：監(jiān)督分類(lèi)試驗(yàn) 首先選擇感興趣區(qū)域，即 ROI。 選擇 ClassificationSupervised需要的分類(lèi)方法，以平行六面體 (Parallelepiped)為例。 輸入一般的分類(lèi)參數(shù)（分類(lèi)參數(shù)對(duì)話(huà)框中列出的那些），這一對(duì)話(huà)框包含了一個(gè)額外的參數(shù) — 標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)，用于 ROI 平均值周?chē)?。在?MaxstdevfromMean”文本框里，鍵入一個(gè)數(shù)值。標(biāo)準(zhǔn)差的默認(rèn)值 3被自動(dòng)輸入到這一文本框里。 執(zhí)行，并保存結(jié)果。如圖所示