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基于PCI高端遥感图像处理应用XASUN工作站配置方案

基于PCI高端遥感图像处理应用XASUN工作站配置方案
基于PCI高端遥感图像处理应用XASUN工作站配置方案

PCI Geomatics2013图像处理工作站配置方案PCI Geomatics是引领世界的地理空间解决方案硬件/软件系统开拓者。PCI

专注于航空、卫星等遥感、数字摄影测量、空间分析、制图、自动化生产流水线系统、影像管理以及基于制图的解决方案

主要产品为Geomatica桌面影像处理软件和GXL高速海量影像处理系统。PCI软件将多核、分布式和CUDA等最新尖端计算机技术,结合PCI优秀的图像处理算法,实现高精度、高效率的高级影像产品输出。

PCI Geomatics2013技术优势

PCI Geomatics2013将专业的地理图像引入到开放式体系结构及标准化的硬件架构中,根据用户的数据处理量需求,通过使用OpenMP和NVIDIA CUDA技术,同时支持多个CPU、CPU多核以及多GPU的数据并行处理和分布式处理。

Geomatica2013影像数据处理环节的主要瓶颈与硬件技术

这种工作流的发展,将会大大促进PCI Geomatica图像进行正射矫正、锐化、融合、镶嵌等操作的效率。在未来,这些技术不仅可以加快真正射影像的处理速度,和自动高速生成数字表面模型。

基于PCI Geomatica图像处理应用XASUN硬件方案

XASUN拥有最先进的工作站硬件架构,满足数字摄影测量对图形图像处理计算应用需求,无论你多大的计算规模、多么复杂图形处理规格,量身定制出具有超一流性能的图形工作站或分布式集群,让你感受到无与伦比的专业性和高性能、高可靠,完美打造数字摄影测量最佳工作站硬件平台。

PCI海量图像处理工作站配置方案一

推荐机型:XASUN T320通用图形工作站

XASUN T320支持GPU+GPU超级并行计算、满足中小规模影像数据处理的图形工作站,在浮点计算性能、图形图像处理、数据存储、读写能力方面,配置先进Xeon E3处理器具有强大的计算性能,整个机器达到静音与零辐射要求。

XASUN T320机器配置特点

参考配置:

型号XASUN T320 13408-S11T4CRCT

PCI 海量图像处理工作站配置方案二

推荐机型:XASUN EX560G超级图形工作站

XASUN EX560G是一款具有CPU+GPU架构的海量影像数据处理的图形工作站,在浮点计算性能、图形图像处理、海量数据存储、超级读写能力方面,具有超级强大的图形计算性能。

XASUN EX560G机器配置特点

参考配置:

型号XASUN EX560G 22764-S12A8CRDT3

《遥感数字图像处理》习题与标准答案

《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像?并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答:图像(image)是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分,图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像(又称光学图像)是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像,它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存,处理和使用的图像,是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像,它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像? 答:遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m(m是正整数),说明8时的灰度情况。 答:遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度(或色彩)信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到有M×N个像元点组合表示的图像,但其灰度(或色彩)仍是连续的,不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,称为量化。 m=时,则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级,则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑,255表示白,其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值,因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化,分别给红,绿,蓝三原色8bit,每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理?它包括那些容? 答:利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作,以求达到预期结果的技术,称作遥感数字图像处理。 其容有: ①图像转换。包括模数(A/D)转换和数模(D/A)转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度、对比度,突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则,而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合(融合)。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答:应具备的基础理论知识有:数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前,比较著名的全数字摄影测量系统有哪些?

遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作,以求达到预期目的的技术。 一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

envi遥感图像处理之分类

ENVI遥感图像处理之计算机分类 一、非监督分类 1、K—均值分类算法 步骤:1)打开待分类得遥感影像数据 2)依次打开:ENVI主菜单栏—〉Classification—>Unsupervised—>K—Means即进入K均值分类数据文件选择对话框 3)选择待分类得数据文件 4) 选好数据以后,点击OK键,进入K-Means参数设置对话框,进行有关参数得设置,包括分类得类数、分类终止得条件、类均值左右允许误差、最大距离误差以及文件得输出等参数得设置 5)建立光谱类与地物类之间得联系:在新窗口中显示分类结果图: 然后,打开显示窗口菜单栏Tools菜单—>Color Mapping—〉Class ColorMapping…进入分类结果得属性设置对话框,在这里,可以进行类别得名称,显示得颜色等,建立了光谱类与地物类之间得联系。 设置完成以后,点击菜单栏Options-〉Save Chang es 即完成光谱类与地物类联系得确立 6) 类得合并问题:如果分出得类中,有一些需要进行合并,可按以下步骤进行:选择ENVI主菜单Classfaction-〉Post Classfiction—>bine Classes,进入待

合并分类结果数据得选择对话框 点击OK键,进入合并参数设置 对话框,在左边选择要合并得 类,在右边选择合并后得类,点击 Add bination键即完成一组合 并得设置,如此反复,对其她需 合并得类进行此项操作,点击 OK,出现输出文件对话框,选择 输出方式,即完成了类得合并得 操作. 至此,K—均值分类得方法结束。 2、 ISODATA算法 基本操作与K—均值分类相似。 1)进行分类数据文件得选择(依次打开:ENVI主菜单栏—>Cl assification—>Unsupervised—>IsoData即进入 ISODATA算法分类数据文件选择对话框,选择待分类得数据 文件) 2)进行分类得相关参数得设置(点击OK键以后,进入参数设置 对 话 框 , 可 以 进行分类得最大最小类数、 迭代次数等参数得设置) 3)如此,光谱类得划分到此结 束。 4)参瞧K—均值分类得第5-6步,进行光谱类与地物类联系得建立以及类得合并等操作至此,使用ISODATA算法进行分类完成。 二、监督分类 本实验说明以最大似然法为例,进行监督分类得讲解说明。 步骤:1)打开待分类得遥感影像数据文件2)进行训练样本得选取:在窗口中打开一张影像,选择主窗口菜单栏Tools键—〉RegionOf Interest—〉ROI Tools…(或就是在主窗口上单击右键,在弹出得快捷菜单栏中选择ROI To

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理-要点 1.概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP) 遥感图像的模型:多光谱空间 遥感图像的信息内容: 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面? 多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么? 与通用图像处理技术比较,遥感数字图像处理有何特点? 遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么? 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图:概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具:直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强:概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强:概念、实现原理 直方图修正,线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑(均值滤波、中值滤波)原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念

方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后,其中心象元的值: – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型:真彩色、假彩色、伪彩色

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章. 遥感概念 遥感(Remote Sensing,简称RS),就是“遥远的感知”,遥感技术是利用一定的技术设备和系统,远距离获取目标物的电磁波信息,并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射(辐射)和反射电磁波,并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理,利用一定的技术设备和装置,来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取,如照相机、镜子、望远镜、显微镜等;也可以人为创作,如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图像以数字形式存储。因而,有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像:图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像:图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么?(简答) 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的:提高图像的视感质量,提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,进行图像的重建,更好地进行图像分析,图像数据的变换、编码和压缩,更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

ENVI遥感图像处理方法

《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类:ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E.L.Pruitt提出“遥感”这个词至今,遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前,遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能,尤其是与ArcGIS 一体化集成,使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息,从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是,目前关于ENVI 的中文教程非常少,给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况,在ESRI中国(北京)有限公司的大力支持下,根据多年遥感应用研究和软件操作经验,历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立,读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章,第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识,可作为ENVI软件入门,也可作为参考内容;第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程,包

遥感图像光谱增强处理实验报告材料

一、实验名称 遥感图像光谱增强处理 二、实验目的 对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算;观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同,对图像进行融合,用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。 通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程,进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理,采用一系列技术去改善图象的视觉效果,或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图象的使用价值。 主成分分析(PCA)用多波段数据的一个线性变换,变换数据到一个新的坐标系统,以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。 使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。 图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。 四、数据来源 本次实验所用数据来自于国际数据服务平台;landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像,投影为WGS-84,影像主要为山西省大同市恒山地区,中心纬度:38.90407 中心经度:113.11840。

五、实验过程 1.主成分分析 1)打开并显示TM影像文件,从 ENVI 主菜单中,选择File → Open Image File选择影像,点击Load Band 在主窗口加载影像。 2)主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中,选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数,选择计算矩阵(选择协方差矩阵),输出统计文件及路线,统计波段数等相关参数的设置,单击Ok。

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感 第一章 1遥感数字图像;遥感数字图像的分类方式和对应类别。 (1)定义:遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波,利用这种特性,遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 (2)可见图像和不可见图像 单波段和多波段,超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式(三大种:摄影、扫描、雷达)。 (1)摄影,扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 (2)摄影:根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制,将卤化银物质均匀涂在片基上,制成感光胶片 扫描:扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达:由发射机向侧面发射一束窄波段,地物反射的脉冲,由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化(模数转换)过程——两大过程:采样、量化,名词解释。 采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样,即:图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到由M×N个像素点组合表示的图像,但其灰度(或彩色)仍是连续的,还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,这称之为量化,即:图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点:亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有:2,64,128,256 存储一幅大小为M*N,灰度量化位数G的图像,所需要的存储空间(图像数据量)为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨:1,2,3,4,5,7为30米,6为120米 5遥感数字图像的分辨率(时间、空间、光谱、辐射分辨率); (1)时间分辨率:指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率,也称重访周期空间分辨率:指图像像素所代表的相应地面范围的大小,空间分辨率愈高,像素所代表的范围愈小 光谱分辨率:光谱分辨率是指成像的波段范围,分得愈细,波段愈多,光谱分辨率愈高 辐射分辨率:是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 (2)常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据(数据级别、数据存储格式、元数据定义) (1)数据级别: 0级产品:未经过任何校正的原始图像数据 1级产品:经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品:经过了系统级的几何校正,即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品:经过几何精校正,即利用地面控制点对图像进行了校正,使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点:不同级别的产品使用条件不同,但是他们都是数据的集合,是信息量的汇总。一般来说,都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。

遥感影像分类envi

遥感课程教学实验之二: 遥感影像分类 实验二遥感影像的分类遥感影像的监督分类 ?实验目的

理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,学会利用遥感图像处理软ENVI 件对遥感图像进行分类的方法。 ?实验内容 1、遥感图像分类原理。 2、遥感图像监督分类。 3、最大似然法分类 ?实验条件 电脑、ENVI4.5软件。厦门市TM遥感影像。 ?实验步骤 1、启动ENVI软件,从文件菜单打开多波段影像文件,从可用波段列表中装载彩色或假色 影像,显示遥感影像。 2、从主图像窗口的工具Tools →Region of Interest →ROI Tools; 3、在自动打开的ROI Tools窗口中,设定ROI_Type 为“Polygon”(多边形),选定样本采 集的窗口类型,用Zoom(缩放窗口)进行采集。。

4、在选定的窗口如Zoom用鼠标左键画出样本区域,在结束处击鼠标右键二次,样本区域 被红色充填,同时ROI Tools窗口中显示采集样本的信息。采集新的样本点击“New Region”,重新上述步骤进行多个地物样本采集。。 5、从ENVI主菜单中,选 Classification > Supervised > Maximum Likelihood;或在端元 像元采集对话框 Endmember Collection中选择 Algorithm >MaximumLikelihood 进行最大似然法分类。

6、在出现Classification Input File 对话框中,选择输入影像文件,出现 Maximum Likelihood Parameters 对话框。 7、输入常规的分类参数。 设定一个基于似然度的阈值(Set Prpbability Threshold):如不使用阈值,点击“None” 按钮。要对所有的类别使用同一个阈值,点击“Single Value”按钮,在“Probability Threshold”文本框中,输入一个0 到1 之间的值。似然度小于该值的像元不被分入该类。 要为每一类别设置不同的阈值: ●在类别列表中,点击想要设置不同阈值的类别。 ●点击“Multiple Values”来选择它。 ●点击“Assign Multiple Values”按钮。 ●在出现的对话框中,点击一个类别选中它,然后在对话框底部的文本框中输入阈值。为每 个类别重复该步骤。 最后给定输出结果的保存方式:文件或内存,当影像较大时建设保存到文件中,以免因内存不够而出错运算错误。 点击“OK”计算机开始自动分类运算。 8、在可用波段列表中显示分类图像。 ?实验总结

数字图像处理期末复习题2教学总结

第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 2. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 3. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 4. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 5. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 6. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 7. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。(填“增强”或“削弱”) 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。(填“增强”或“削弱”) 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。(填“能”或“不能”) 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些?一般细节反映在图像中的什么地方? 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时,有什么异同? 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为:,请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况,包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点,画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界,反映的边界信息较少,但是所反映的边界 比较清晰;二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息,但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为:,Sobel算子的作用模板为: 。 设图像为:

遥感数字图像处理教程期末复习题

遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等,以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机,数字图像表现为二维阵列,属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像,属于可见图像。 利用计算机技术,可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换,记作A/D转换; 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点,是计算机图像处理的最小单位;每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波,利用这种特性,遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同,相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下,一些电磁波被这个实体反射,一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来,成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强,使用多种方法,如:灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息,是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征,在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正:图像校正也成图像回复、图像复原,主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取:根据地物光谱特征和几何特征,确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1)计算机 是图像处理核心,大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2)数字化设备

利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告

遥感图像处理实习报告实验内容:影像融合与增强 班级:测绘1102班 学号: 1110020213 姓名: 指导老师:陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强

一、实习内容: 1.掌握ENVI中各种影像融合方法,并比较各方法的优缺点; 2.熟悉ENVI图像增强操作; 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的: 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点; 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较; 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作; 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤: 1.图像融合: 三波段融合: HSV和Color Normalized (Brovey)变换: 1)从ENVI主菜单中,选择File → Open Image File,分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中; 2)选择多光谱3,2,1波段(可以根据需要选择)对应R,G,B,点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1; 3)在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV; 4)在Select Input RGB Input Bands对话框中,选择Display #1,然后点击OK。 5)从High Resolution Input File对话框中选择全色影像,点击OK。 6)从HSV Sharpening Parameters对话框中,选择重采样方法,并输入输出路径和文件名,点击OK。即可完成HSV变换融合; 与上述方法类似,选择Transform → Image Sharpening → Color Normalized (Brovey),使用Brovey进行融合变换。 多光谱融合: Gram-Schmidt、主成分(PC)和color normalized (CN)变换

数字图像处理期末考题

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种,除GIF格式外,还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。(不考) 5、图像中每个基本单元叫做图像元素;在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。(不要) 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。(不要) 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。(不要) 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为: a. 0 .255 c ( c )2.采用模板[-1 1]主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后,512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为: .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,则图象的压缩比为: :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.下列算法中属于局部处理的是: a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子

实验六 遥感影像增强处理

实验六遥感影像增强处理 实习目的:掌握常用的遥感影像增强处理的方法。 实习内容:遥感影像空间、辐射、光谱增强处理的主要方法 空间增强:包括卷积增强处理、纹理分析、自适应滤波等 辐射增强:LUT拉伸处理、直方图均衡化处理、直方图匹配、亮度反转处理等 光谱增强:主成份变换、缨帽变换、色彩变换、指数计算等 图像增强是改善图像质量、增加图像信息量、加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像增强的目的是针对给定图像的不同应用,强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣区域的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,满足某些特殊分析的需要。图像增强的途径是通过一定的手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择的突出图像中感兴趣区域的特征或抑制图像中某些不需要的特征。图像增强的方法包括空间域增强和频率域增强两类。空间域增强包括空间增强、辐射增强和光谱增强。在实际运用中,不是所有的图象增强处理方法都要用到,具体采用哪种图象增强处理方法,视具体的研究区域,研究内容和对象而定。 1.图像解译功能简介(Introduction of Image Interpreter) 利用ERADS IMAGINE 进行图像增强主要采用ERADS IMAGINE的图像解译器(Image Interpreter)模块,该模块包含了50多个用于遥感图像处理的功能模块,这些功能模块在执行过程中都需要通过各种按键或对话框定义参数,多数功能都借助模型生成器(Model Maker)建立了图形模型算法,容易调用或编辑。 图像解译器(Image Interpreter或Interpreter),可以通过两种途径启动:ERDAS图标面板菜单条: Main/Image Interpreter--Image Interpreter 菜单 ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标一Image Interpreter菜单

《遥感数字图像处理》试卷及答案

2008—2009学年考试试题 课程名称:遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题(2分×20=40分) 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波(A)或()辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于(C )波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上( B)呈现黑色,而( A)呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括(A)。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定(B)。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是(D)。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是(A)。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是( B)。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有(A )。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像,在(B)属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵(B)扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.(A)只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.(B)是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了(B)。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以(C)表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有(C)。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的( C)和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征

遥感影像处理步骤

一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像:数字影像又称数字图像,即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵,每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化,且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样:指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。 像素:像素是A/D转换中的取样点,是计算机图像处理的最小单元 二、填空题: 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:___采样___和__量化___。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量____小____,质量____低_____;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的

遥感原理与应用-图像增强

实验三:遥感图像的增强处理 (3机时) 实验目的:通过上机操作,了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法,加深对图象增强处理的理解。 实验内容:卷积增强处理;锐化增强处理;直方图均衡化;色彩变换。 ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。 实验数据:wx98tm543.img(待校正图像)与wx98spot_pan.img(参考图像)校正的结果 wx98tm543_warp.img;ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。 1、卷积增强(Convolution) 空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算,达到增强整个图像之目的。卷积增强(Convolution)是空间增强的一种方法。 卷积增强(Convolution)时将整个像元分块进行平均处理,用于改变图像的空间频率特征。卷积增强(Convolution)处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核(Kernal)。ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中,分为3*3,5*5、7*7三组,每组又包括“EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。具体执行过程如下: ERDAS图标面板菜单条:Main→Image Interpreter→Spatial enhancement →convolution→convolution对话框。

图3-1 Convolution对话框 几个重要参数的设置: 边缘处理方法:(Handle Edges by):Reflection 卷积归一化处理:Normalize the Kernel 2、直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,是一定灰度范围内的像元数量大致相同。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一较平的分段直方图。注意:认真对比直方图均衡化前后图像差别,仔细观察直方图均衡化的效果。 图3-2直方图均衡化 3、主成分变换 主成分变换(Principal Component Analysis)是一种常用的数据压缩方法,它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上,使图像数据更易于解译。ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。 ERDAS 图标面板菜单条:Main →Image Interporeter→Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components对话框。(图3-3)

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展,获得了大量的遥感影像数据,如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要,另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台,GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据,以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程,用来辅助进行遥感图像分类,可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成,引进空间数据挖掘和知识发现(SDM&KDD)技术,支持遥感影像的分类,达到较好的结果,专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征,它是构成图像形状的基本要素,是图像性质的重要表现形式之一,是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环,也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善,从图像结构的观点来看,主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征;②要抑制不必要的细节和噪声;③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多,最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1)图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响,造成原始图像非线性变形,必须经过几何精校正,才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP),通过坐标转换函数,把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此,地面控制点的选择必须满足一定的条件,即:地面控制点应当均匀地分布在图像内;地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志,如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等,以保证空间配准的精度;地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后,再选择不同的校正算子和插值法进行计算,同时,还对地面控制点(GCPS)进行误差分析,使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比,考察校正效果。 2)波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段,从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合,使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性,又有丰富的光谱信息,从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3)图像镶嵌

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