遥感院matlab报告.docVIP

遥感院matlab报告 ：遥感 报告 matlab 遥感图像处理就业 matlab gui matlab生成exe 篇一：遥感数字图像处理实习报告含Matlab处理代码 辽宁工程技术大学 《数字图像处理》上机实习报告 教学单位 辽宁工程技术大学 专 业 摄影测量与遥感 实习名称遥感数字图像处理 班 级 测绘研11-3班 学生姓名 路聚峰 学 号471120212 指导教师 孙华生 实习1 读取BIP 、BIL、 BSQ文件 一、实验目的 用Matlab读取BIP 、BIL、 BSQ文件，并将结果显示出来。 遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有3种，即BSQ、BIL和BIP格式。通过这三种格式，遥感图像处理系统可以对不同传感器获取的图像数据进行转换。BSQ是像素按波段顺序依次排列的数据格式。BIL格式中，像素先以行为单位块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。BIP格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。 用Matlab 读取各个格式的遥感数据，是图像处理的前提条件，只有将图像读入Matlab工作空间，才能进行后续的图像处理工作。 二、算法描述 1.调用fopen函数用指定的方式打开文件。 2.在for循环中调用fread函数，用指定的格式读取各个像素。 3.用reshape函数，重置图像的行数列数。 4.用imadjust函数调整像素的范围，使其有一定对比度。 5.用imshow显示读取的图像。 三、Matlab源代码 1.读取BSQ的源代码： clear all clc lines=400; samples=640; N=6; img=fopen(#39;D:\sample_BSQ#39;,#39;rb#39;); for i=1:N bi=fread(img,lines*samples,#39;uint8#39;); band_cov=reshape(bi,samples,lines); band_cov2=band_cov#39;; band_uint8=uint8(band_cov2); tif=imadjust(band_uint8); mkdir(#39;D:\MATLAB#39;,#39;tifbands1#39;) name=[#39;D:\MATLAB\tifbands1\tif#39;,int2str(i),#39;.tif#39;]; imwrite(tif,name,#39;tif#39;); tilt=[#39;波段#39;,int2str(i)]; subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt); end fclose(img); 2.读取BIP源代码 clear all clc lines=400; samples=640; N=6; for i=1:N img=fopen(#39;D:\MATLAB\sample_BIP#39;,#39;rb#39;); b0=fread(img,i-1,#39;uint8#39;); b=fread(img,lines*samples,#39;uint8#39;,(N-1)); band_cov=reshape(b,samples,lines); band_cov2=band_cov#39;;%×a?? band_uint8=uint8(band_cov2); tif=imadjust(band_uint8); mkdir(#39;E:\MATLAB#39;,#39;tifbands#39;) name=[#39;E:\MATLAB\tifbands\tif#39;,int2str(i),#39;.tif#39;]; imwrite(tif,name,#39;tif#39;); %imwrite(A,filename,fmt) tilt=[#39;波段#39;,int2str(i)]; subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt); fclose(img); end 3.读取BIL的源代码 clear all clc lines=400; samples=640; N=6; for i=1:N bi=zeros(lines,samples); for j=1:samples img=fopen(#39;D:\MATLAB\sample_BIL#39;,#39;rb#39;); bb=fread(img,(i-1)*640,#39;uint8#39;); b0=fread