本科數(shù)字圖像處理上機指導(dǎo)精-資料下載頁
2025-06-29 13:45本頁面
【正文】 ution 對話框。 圖 31 Convolution 對話框幾個重要參數(shù)的設(shè)置:邊緣處理方法:(Handle Edges by :Reflection卷積歸一化處理:Normalize the Kernel(2直方圖均衡化(Histogram Equalization (ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條: Main →Image Interpreter→ Radiometric Enhancement → Histogram Equalization對話框。(圖 32 注意:認真對比直方圖均衡化前后的圖像差別,仔細觀察直方圖均衡化的效果。 圖 32 Histogram Equalization對話框(3主成分變換(ERDAS IMAGE 提供的主成分變換功能最多等對 256 個波段的圖像進行轉(zhuǎn)換壓縮。ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條: Main →Image Interporeter→ Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components 對話框。(圖 33 圖 33 Principal Component 對話框體會主成分變換的效果。(4色彩變換( RGB to IHS (ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條: Main →Image Interporeter→ Spectral Enhancement →RGB to HIS→RGB to HIS對話框。(圖 33 圖 34 RGB to HIS 對話框體會色彩變換后的效果。其它增強方法可自行試驗:spatial enhancement、spectral enhancement、Fouier analysis。五、注意事項及實驗報告要求(1學(xué)生要認真做好實驗準備,寫好預(yù)習(xí)報告。未做預(yù)習(xí)者,不準參加實驗。(2學(xué)生要認真實驗,掌握主要的遙感圖像增強原理和方法。(3實驗中指導(dǎo)教師要根據(jù)學(xué)生實驗情況和現(xiàn)場詢問情況現(xiàn)場簽字確認,未經(jīng)教師簽字的實驗報告無效。（4）課后提交實驗報告中，要寫清“實驗原理” ，并附有實驗結(jié)果和體會。 （5）學(xué)生的實驗報告，任課教師應(yīng)仔細審閱，指出不足。根據(jù)上機所表現(xiàn)的能力與實驗報 告綜合評定成績。該實驗成績占課程總成績的 2%。 實驗七：遙感圖像分類（選做） 一、實驗?zāi)康暮鸵?理解計算機圖像分類的基本原理以及監(jiān)督分類的過程， 達到能熟練地對遙感圖像進行監(jiān) 督分類。 進一步理解計算機圖像分類的基本原理以及非監(jiān)督分類的過程， 達到能熟練地對遙 感圖像進行非監(jiān)督分類的目的，同時深刻理解監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類的區(qū)別。 二、實驗計劃和設(shè)備 （1）實驗時數(shù) 4 學(xué)時； （2）實驗地點在機房，每人一機； （3）實驗所用軟件為遙感圖像處理軟件 ERDAS IMAGIINE 。 三、實驗原理 遙感圖像分類是遙感信息提取與制圖的重要環(huán)節(jié)，它將遙感圖像按照灰度級別分為不 同的地物類別。 四、方法和步驟 （一）監(jiān)督分類 （試驗影像 ） 1 、定義分類模板 第一步：顯示要進行分類的圖像； 第二步：打開模板編輯器并調(diào)整顯示字段（如圖５－１） ； 圖 51 分類模板編輯器 第三步：獲取分類模板信息； 指導(dǎo)學(xué)生掌握四中獲取分類模板信息方法中的兩種。 第四步：保存分類模板。 2 、評價分類模板 介紹報警評價、可能性矩陣、直方圖三種分類模板評價方法。要求學(xué)生重點掌握利用可 能性矩陣方法評價分類模板。 3 、執(zhí)行監(jiān)督分類 在監(jiān)督分類中，用于分類決策的規(guī)則是多層次的，如對非參數(shù)模板有特征空間、平行六 面體等方法。對參數(shù)模板有最大似然法、最小距離法等。但要注意對應(yīng)用范圍，如非參數(shù)模 板只能應(yīng)用于非參數(shù)型模板；對于參數(shù)型模板，要使用參數(shù)型規(guī)則。另外，使用非參數(shù)型模 板，還要確定疊加規(guī)則和未分類規(guī)則。 根據(jù)以上要求，指導(dǎo)學(xué)生理解并正確填寫監(jiān)督分類對話框，執(zhí)行監(jiān)督分類。 圖 52 監(jiān)督分類對話框 （二）非監(jiān)督分類（2 學(xué)時） 1 、分類過程（ Classification Procedure ） 第一步：調(diào)出非監(jiān)督分類對話框； 指導(dǎo)學(xué)生掌握兩種方法。 方法一： DATA PRETATION→UNSUPERVISED CLASSIFICATION. 方法二： Classifier 圖標(biāo) →classification→unsupervised classification 第二步：進行監(jiān)督分類 調(diào)出： unsupervised classification 對話框（圖 61 ） ，逐項填寫。 注意問題： 實際工作中常將分類數(shù)目取為最終分類數(shù)目的兩倍； 收斂域值是指兩次分類 結(jié)果相比保持不變的像原所占最大百分比。 圖 61 unsupervised classification 對話框 2 、分類評價 （ Evaluate Classification ） 第一步：顯示原圖像與分類圖像 學(xué)會在同一個窗口中，同時打開兩個圖像。 第二步：打開分類圖像屬性表并調(diào)整字段顯示順序； 圖 62 圖像屬性編輯器 圖 63 Column Properties 對話框 第三步：給各個類別賦相應(yīng)的顏色； 第四步：不透明度設(shè)置； 圖 64 Fomula 對話框 第五步：確定類別的專題意義及其準確程度； 第六步：標(biāo)注類別的名稱和相應(yīng)的顏色； 重復(fù)以上 4 、 5 、 6 三步直到對所有類別都進行了分析與處理。注意，在進行分類 疊加分析時，一次可以選擇一個類別，也可以選擇多個類別同時進行。 五、注意事項及實驗報告要求 （1）學(xué)生要認真做好實驗準備，寫好預(yù)習(xí)報告。未做預(yù)習(xí)者，不準參加實驗； （2）學(xué)生要認真實驗，掌握遙感圖像分類（包括監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類）的方法； （3）實驗中指導(dǎo)教師要根據(jù)學(xué)生實驗情況和現(xiàn)場詢問情況現(xiàn)場簽字確認，未經(jīng)教師簽字的 實驗報告無效； （4）課后提交實驗報告中，要寫清“實驗原理” ，并附有實驗結(jié)果和體會。 （5）學(xué)生的實驗報告，任課教師應(yīng)仔細審閱，指出不足。根據(jù)上機所表現(xiàn)的能力與實驗報 告綜合評定成績。該實驗成績占課程總成績的 2%。
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