1樓：匿名使用者
此影象濾波，平滑處理。光滑的一般使用的模板，因為模板本身的大小，所以處理的邊緣小於。通常被忽略的邊緣線柱。
如3 * 3模板，5 * 5加兩行新增一行。請注意，新增行和列時，沒有同時增加，訂單總額，因此成為6 * 5 * 5加一排，加1變為6 * 6，就是這樣，我希望你能有所幫助。
遙感數字影象處理的文章
2樓：匿名使用者
遙感影象的統計引數
在影象處理過程中的作用：主要有以下7個引數：反差，方差，均值濾波，中值，眾數，協方差，相關係數.它們對遙感數字影響 處理騎到舉足輕重的作用：它們的主要用途及功能：
相關係數是變數之間相關程度的指標。樣本相關係數用r表示,總體相關係數用ρ表示,相關係數的取值範圍為[-1,1]。|r|值越大，誤差q越小，變數之間的線性相關程度越高；|r|值越接近0，q越大，變數之間的線性相關程度越低。
γ＞0為正相關，γ＜0為負相關。γ＝0表示不相關；γ的絕對值越大，相關程度越高。
如兩者呈正相關，r呈正值，r=1時為完全正相關；如兩者呈負相關則r呈負值，而r=-1時為完全負相關。完全正相關或負相關時，所有圖點都在直線迴歸線上；點子的分佈在直線迴歸線上下越離散，r的絕對值越小。
兩個不同引數之間的方差就是協方差
若兩個隨機變數x和y相互獨立，則e[(x-e(x))(y-e(y))]=0，因而若上述數學期望不為零，則x和y必不是相互獨立的，亦即它們之間存在著一定的關係。
協方差作為描述x和y相關程度的量，在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。
均值濾波是典型的線性濾波演算法，它是指在影象上對目標畫素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近畫素（以目標象素為中心的周圍8個象素，構成一個濾波模板，即去掉目標象素本身）。再用模板中的全體畫素的平均值來代替原來畫素值。
均值濾波也稱為線性濾波，其採用的主要方法為領域平均法。線性濾波的基本原理是用均值代替原影象中的各個畫素值，即對待處理的當前畫素點（x，y），選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干畫素組成，求模板中所有畫素的均值，再把該均值賦予當前畫素點（x，y），作為處理後影象在該點上的灰度個g（x，y），即個g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m為該模板中包含當前畫素在內的畫素總個數。
組中值：上限與下限之間的中點數值稱為組中值，它是各組上下限數值的簡單平均，即組中值＝（上限＋上限）／2。組中值經常被用以代表各組標誌值的平均水平。
分組中通常把上下兩端的組運用開放式的組距，即第一組用"多少以下"，最後一組用"多少以上"表示，這兩個組的組中值可參照相鄰組的組距來決定。
眾數： 理性理解：簡單的說，就是一組資料中佔比例最多的那個數。
用眾數代表一組資料，可靠性較差，不過，眾數不受極端資料的影響，並且求法簡便。在一組資料中，如果個別資料有很大的變動，選擇中位數表示這組資料的「集中趨勢」就比較適合。
反差：1、反差指不同事物或同一事物的不同方面對比的差異程度。
2、反差指負片或**上的明暗對比的術語。明暗對比大，則說明反差大。當反差大時，說明**是硬調的。
3、反差指景物或影像中各部分明暗對比的差異程度。分景物反差和影像反差兩種。前者指景物中最大亮度與最小亮度之比或對數差；後者是影像中最大密度與最小密度之差。
兩者間密切相關。一幅優良的遙感影像，其影像反差應能正確反映被攝景物的原有反差。這個關係用反差係數來表徵。
當反差係數為1時，表明影像反差等於景物反差；反差係數＜1時，影像反差小於景物反差；反差係數＞1時，影像反差大於景物反差。影像反差是反映遙感影像質量的重要指標，具有良好影像反差的遙感影像，有利於影像的分析、判讀。影響影像反差的因素很多，如景物本身反差、遙感器光學系統質量、大氣濛霧、感光材料特性、**量和攝影處理等。
故在遙感影像處理中，不論光化學處理或數字影象處理，均可採用反差增強或反差擴充套件技術，用提高影像反差來改善影像判讀質量。
方差：樣本中各資料與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標準差。樣本方差和樣本標準差都是衡量一個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標準差越大，樣本資料的波動就越大。
數學上一般用e來度量隨機變數x與其均值e(x)即期望的偏離程度，稱為x的方差。
**對遙感數字影象處理的理解、認識、想法、看法
3樓：匿名使用者
理解：數字影象處理（digital image processing）又稱為計算機影象處理，它是指將影象訊號轉換成數字訊號並利用 數字影象處理
計算機對其進行處理的過程。數字影象處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和影象資訊。數字影象處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。
早期的影象處理的目的是改善影象的質量，它以人為物件，以改善人的視覺效果為目的。影象處理中，輸入的是質量低的影象，輸出的是改善質量後的影象，常用的影象處理方法有影象增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（jpl）。
他們對航天探測器徘徊者7號在2023年發回的幾千張月球**使用了影象處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪製出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨後又對探測飛船發回的近十萬張**進行更為複雜的影象處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字影象處理這門學科的誕生。在以後的 數字影象處理技術
宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字影象處理技術都發揮了巨大的作用。數字影象處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。2023年英國emi公司工程師housfield發明了用於頭顱診斷的x射線計算機斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的ct（***puter tomograph）。
ct的基本方法是根據人的頭部截面的投影，經計算機處理來重建截面影象，稱為影象重建。2023年emi公司又成功研製出全身用的ct裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層影象。2023年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。
與此同時，影象處理技術在許多應用領域受到廣泛重視並取得了重大的開拓性成就，屬於這些領域的有航空航天、生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等，使影象處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著影象處理技術的深入發展，從70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智慧、思維科學研究的迅速發展，數字影象處理向更高、更深層次發展。人們已開始研究如何用計算機系統解釋影象，實現類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為影象理解或計算機視覺。
很多國家，特別是發達國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末mit的marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領域其後十多年的主導思想。影象理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領域。
想法：數字影象處理主要研究的內容有以下幾個方面： 1) 影象變換由於影象陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。
因此，往往採用各種影象變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的區域性化特性，它在影象處理中也有著廣泛而有效的應用。 2) 影象編碼壓縮影象編碼壓縮技術可減少描述影象的資料量（即位元數），以便節省影象傳輸、處理時間和減少所佔用的儲存器容量。
壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在影象處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。 3) 影象增強和復原影象增強和復原的目的是為了提高影象的質量，如去除噪聲，提高影象的清晰度等。
影象增強不考慮影象降質的原因，突出影象中所感興趣的部分。如強化影象高頻分量，可使影象中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少影象中噪聲影響。影象復原要求對影象降質的原因有一定的瞭解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的影象。
4) 影象分割影象分割是數字影象處理中的關鍵技術之一。影象分割是將影象中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有影象中的邊緣、區域等，這是進一步進行影象識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種影象的有效方法。
因此，對影象分割的研究還在不斷深入之中，是目前影象處理中研究的熱點之一。 5) 影象描述影象描述是影象識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值影象可採用其幾何特性描述物體的特性，一般影象的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。
對於特殊的紋理影象可採用二維紋理特徵描述。隨著影象處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6) 影象分類（識別）影象分類（識別）屬於模式識別的範疇，其主要內容是影象經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行影象分割和特徵提取，從而進行判決分類。
影象分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在影象識別中也越來越受到重視。
1）影象變換：由於影象陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種影象變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。
目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的區域性化特性，它在影象處理中也有著廣泛而有效的應用。 2 ）影象編碼壓縮：影象編碼壓縮技術可減少描述影象的資料量（即位元數），以便節省影象傳輸、處理時間和減少所佔用的儲存器容量。
壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在影象處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。 3 ）影象增強和復原：
影象增強和復原的目的是為了提高影象的質量，如去除噪聲，提高影象的清晰度等。影象增強不考慮影象降質的原因，突出影象中所感興趣的部分。如強化影象高頻分量，可使影象中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少影象中噪聲影響。
影象復原要求對影象降質的原因有一定的瞭解，一般講應根據降質過程建立「降質模型」，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的影象。 4 ）影象分割：影象分割是數字影象處理中的關鍵技術之一。
影象分割是將影象中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有影象中的邊緣、區域等，這是進一步進行影象識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種影象的有效方法。因此，對影象分割的研究還在不斷深入之中，是目前影象處理中研究的熱點之一。
5 ）影象描述：影象描述是影象識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值影象可採用其幾何特性描述物體的特性，一般影象的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。
對於特殊的紋理影象可採用二維紋理特徵描述。隨著影象處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6 ）影象分類（識別）：
影象分類（識別）屬於模式識別的範疇，其主要內容是影象經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行影象分割和特徵提取，從而進行判決分類。影象分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在影象識別中也越來越受到重視。看法：
數字影象處理與機器視覺什麼關係，數字影象處理和影象處理分析與機器視覺哪本書好
將數字影象處理學好再來學機器視覺會感到很簡單。可以理解為數字影象處理是機器視覺的基礎課程之一。數字影象處理和影象處理分析與機器視覺哪本書好 從字面意思來看 數字影象處理，側重於計算機視覺 機器視覺演算法的開發影象處理分析側重於視覺軟體的學習 機器視覺主講機器視覺構成，含硬體 軟體現場使用 推薦清華大...
數字影象處理對於灰度影象得區域掩膜的程式怎麼寫
1 首先你要知道你要掩蓋的區域位置。掩膜就是一張二值影象，用這張二值影象與你要處理的影象相乘，掩膜中為1的部分是你要看見的，為0的部分是你想遮擋住的。2 知道要掩蓋區域的位置後，建立一個與待處理影象相同的矩陣，0和1的設定參照上一條。3 掩膜與待處理影象相乘。4 後續處理，如 傅立葉反變換 數字影象...
matlab數字影象處理tempi1n1n什麼意思
這個命令就是從矩陣i中取出一個n階行列式，就是到i的第1行到第n行加上第1行到第n列的資料。下面是一個例子 a rand 4,5 產生隨機陣列，每次執行結果不一定相同 i 4 b a 1 i,1 i 結果為 a 0.6557 0.6787 0.6555 0.2769 0.6948 0.0357 0....