【正文】 如圖所示 。標準差的默認值 3被自動輸入到這一文本框里。 輸入一般的分類參數(shù)（分類參數(shù)對話框中列出的那些），這一對話框包含了一個額外的參數(shù) — 標準差數(shù)，用于 ROI 平均值周圍。 實驗專題：專題七：監(jiān)督分類試驗 首先選擇感興趣區(qū)域，即 ROI。 執(zhí)行 UserDefinedMode 對話框以調(diào)整 3D 圖像的位置，角度等信息。 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。結(jié)果如下： 實驗專題：專題六：使用 ENVI進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。 從主圖像顯示窗口中，選擇 FileQuickmapNewQuickmap，修改輸出頁的大小、頁的范圍以及地圖的比例。 選擇 BasicToolsMaskingApplyMask，應用掩膜來切取研究區(qū)域。 ROI的類型選擇 polygon，在 image窗口中畫出研究的區(qū)域。 輸入其他參數(shù)，加載結(jié)果圖并保存。執(zhí)行 MapMosaickingPixelBased。 執(zhí)行圖像 — 地圖配準。結(jié)果如圖所示： 實驗專題：專題三：航片的配準與鑲嵌 加載兩幅圖像，其中一幅作為 baseimage，一幅作為 warpimage。分別對應 HR,SG,拉伸圖像 B。 對原 DEM圖像進行拉伸處理。 調(diào)整位置，保存 圖像。 1 實驗專題：專題一： DEM圖像進行彩色制圖 加載一幅 DEM 的灰度圖像，使用系統(tǒng)默認的 IDL 顏色表來調(diào)整屏幕的顏色表。 7（敘述該過程并處理結(jié)果加載到本文檔里） 專題七：監(jiān)督分類試驗（任選一種監(jiān)督分類方法，并敘述 并任選一樣例加載制圖后結(jié)果） 專 題 六 ： 使 用 ENVI 進 行 三 維 曲 面 的 瀏 覽 與 飛行 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 題 五 ： 地 圖 制 圖 的 方法注意用兩種方法融合的過程） 專 題 三 ： 航 片 的 配 準 與 鑲嵌感覺做 matlab 的實驗和平時編寫 C 代碼的時候有很多地方是相同的，都會經(jīng)歷：編碼， debug，正確這三個過程，這個過程本身就具有挑戰(zhàn)性和趣味性。程序運行結(jié)果： %計算兩中方式處理后圖像的差值 原圖 直接對 RGB 三分量進行平滑操作轉(zhuǎn)換到 HIS 空間對亮度進行平滑操作 差值圖像 試驗中的問題和心得體會： 本次實驗是彩色圖像處理。 %f 的值控制在 [0,1]之間 %彩色圖像平滑處理 fen=imsubtract(Ha,fb)。 %轉(zhuǎn) 換到 RGB彩色空間 fb=min(fb,1)。%對亮度分量進行平滑操作 % 將 H 、 S 、 I 三個分量重新組合起來H1=cat(3,H,S,I_filtered)。replicate39。,25)。 %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。 S=h(:,:,2)。%轉(zhuǎn)換到 HIS 彩色空間h=rgb2hsi(f)。Ha=im2double(Ha)。)。 % 對 飽 和 度 分 量 進 行 平 滑 操 作I_filtered=imfilter(I,w,39。replicate39。)。 H_filtered=imfilter(H,w,39。average39。 I=f(:,:,3)。%直接對原圖像的 RGB三個分量分別進行平滑操作 H=f(:,:,1)。)。 程序代碼如下： f=imread(39。figure,imshow(f1,map)。map(2,:)=。%將 map 中的值做下面改變則 R， G， B 的值不相等，產(chǎn)生彩色 %把灰度圖像轉(zhuǎn)化成 128 位的索引圖 map(1,:)=。[x,map]=gray2ind(f1,128)。 %f 是 RGB圖像 f1=rgb2gray(f)。)。%將 f 從灰度圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像， x 是索引圖像； %map是索引矩陣， R， G， B的值 都相等 f=imread(39。clear。程序運行結(jié)果： 原圖選定區(qū)域 歐氏距離彩色分割馬氏距離彩色分割 思考題 (1)請將圖 61所示的彩色圖像轉(zhuǎn)換到灰度圖像，并根據(jù)灰度值對此灰度圖像進行索引化，手工指定索引表中的 RGB 值，并把此索引圖像顯示出來。,f,25,m,C)。 % 用馬氏距離對圖像進行彩色分割，閾值為25M25=colorseg(39。E251=f。euclidean39。 %轉(zhuǎn)換到 double類型 [C,m]=covmatrix(I)。 %對 g 中的像素進行重排，按列序拉成一行 idx=find(mask)。 %顯示取得選定區(qū)域 [M,N,K]=size(g)。 g=cat(3,R,G,B)。 %取得選定區(qū)域圖像的綠色分量 G=immultiply(mask,f(:,:,2))。%f 如圖 64 所示mask=roipoly(f)。39。 %計算兩種梯度方法得到的梯度之差 figure,imshow(g,[])。 %顯示彩色梯度對應的角度圖像 figure,imshow(PPG,[])。 figure,imshow(VG,[])。)。 f=imread(39。clear。 figure,imshow(fen)。%拉普拉斯算子處理 figure,imshow(g)。replicate39。111]。lapmask=[111。D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif39。 %轉(zhuǎn)換到 RGB彩色空間 %f 的值控制在 [0,1]之間 figure,imshow(f)。%將 H、 S、 I 三個分量重新組合起來f=hsi2rgb(H1)。)。 I_filtered=imfilter(I,w,39。average39。 I=h(:,:,3)。 H=h(:,:,1)。figure,imshow(fc)。D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif39。 %f2 的圖像色彩偏紅，拖動映射曲線， %調(diào)整映射參數(shù)，使圖像的色彩看起來比較正常。CMYK39。space39。image39。figure,imshow(f2)。D:\Picture\39。,f)。 G=ice(39。D:\Picture\Fig0614(a)(ChalkOriginal).tif39。% 顯示飽和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3))。 figure,imshow(hsi_image(:,:,1))。% 顯 示 色 差 信 息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3))。 figure,imshow(ntsc_image(:,:,1))。figure,imshow(f)。D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif39。 %顯示灰度圖像 figure,imshow(g1)。 %f 轉(zhuǎn)換為灰度圖像 g1=dither(g)。figure,imshow(X2,map2)。dither39。figure,imshow(X1,map1)。nodither39。figure,imshow(f)。D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif39。%從側(cè)面觀察彩色立方 rgbcube(10,10,10)。 第四篇：數(shù)字圖像處理 —— 彩色圖像實驗報告 實驗步驟 (1)對彩色圖像的表達和顯示 ************顯示彩色立方體 ************* rgbcube(0,0,10)。 圖像維納復原為什么 比逆濾波復原效果好？ 維納濾波復原的原理可表示為 對于維納濾波，由上式可知，當 時，由于存在項，所以數(shù)字圖象處理實驗指導書 實驗一圖象變換實驗 不會出現(xiàn)被 0 除的情形，同時分子中含有項，在處。這些因素包括傳感器噪聲、攝像機聚焦不佳、物體與攝像機之間的相對移動、隨機大氣湍流、光學系統(tǒng)的象差、成像光源和射線的散射等。圖像復原的過程包含對圖像退化模型的分析，再對退化的圖像進行復原。針對給定圖像的應用場合，有目的地強調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。而中值濾波是一種非線性的信號處理方法。 1打開計算機，在系統(tǒng)桌面上雙擊“數(shù)字圖像處理實驗教學軟件系統(tǒng)”的可執(zhí)行文件“圖象處理”的圖標，進入實驗系統(tǒng)； 1執(zhí)行文件→打開，在 OPEN 對話框中選擇待處理的圖像，按【 OK】后系統(tǒng)顯示出圖像； 數(shù)字圖象處理實驗指導書 實驗一圖象變換實驗 1執(zhí)行查看→圖像基本信息，將顯示圖像基本信息對話框，如圖所示； 1執(zhí)行查看→灰度直方圖，查看圖像的灰度直方圖，如圖所示； 數(shù)字圖象處理實驗指導書 實驗一圖象變換實驗 1執(zhí)行圖像變換→正交變換→傅立葉變換，查看圖像的頻率域分布情況，如圖所示； 1執(zhí)行圖像增強→中值濾波，選擇或自定義對話框中的濾波器參數(shù)，如圖所示； 數(shù)字圖象處理實驗指導書 實驗一圖象變換實驗 1設(shè)置完濾波器參數(shù)后按【 OK】 ,系統(tǒng)顯示中值濾波后的圖像，與原圖像進行比較，觀察中值濾波的效果，如圖所示； 1 重復步驟 4，查看中值濾波后圖像的直方圖分布情況； 數(shù)字圖象處理實驗指導書 實驗一圖象變換實驗 1重復步驟 5，查看中值濾波后圖像的頻率域分布情況； 執(zhí)行文件→保存或另存為，保存處理后的圖像； 1執(zhí)行文件→重新加載，重新加載原始圖像，但要注意先前對圖像的處理將會丟失。 編程實現(xiàn)步驟 下面以圖像增強中的中值濾波操作為例給出編程實現(xiàn)的程序流程圖，如下： 十、實驗內(nèi)容 圖像增強：中值濾波、圖像模板平滑、理想低通濾波器平滑、巴特沃斯低通濾波器平滑、梯度銳化、拉普拉斯銳化、理想高通濾波器銳化、巴特沃斯高通濾波器銳化和偽彩色編碼 圖像復原：圖像的噪聲退化、卷積退化、卷積加噪聲退化、運動模糊退化、逆濾波復原、維納復原和運動模糊復原 注意：