图像技术实习报告.docVIP

一、实验目的： （1）、实验类型性实验 （2）、了解图像技术软件如matlab，ERDAS的软硬件环境、数据采集； （3）、初步掌握图像技术软件的基本操作技能； （4）、能够熟练的操作matlab，ERDAS软件，并能应用该软件进行简单的图像处理和； （5）、掌握产品的输出设计。 二、实验主要仪器设备器材药品软件等ERDASIMAGINE9.2 （2）硬件准备：PC机 512M内存，32M显卡（最低） （3）资料准备：天津地区1999年，2005年的TM和分辨率为10米的SPOT影像图 三、实验原理和内容： （1）实验题目：数字图像图像处理综合实验 （2）具体要求：应用matlab软件或erdas软件对lena图像和1999，2005年天津地区遥感影像做增强处理；对增强后的地图进行岸线提取；对1999，2005年天津地区TM图像进行信息提取。 （3）功能描述：窗口命令及功能介绍，数据的输入/输出，数据预处理，图像增强，监督分类（非监督分类），分类后处理，目视解译等功能。 （4）实验原理：如图所示 四、实验步骤： 试验一，对lena图像进行平滑处理 平滑算子 中值滤波和均值滤波 Q=imread(lena.png); M=rgb2gray(Q); subplot(3,3,1) title(original) P1=imnoise(M,gaussian,0.02);%加入高斯躁声 subplot(3,3,2) imshow(P1) %加入高斯躁声后显示图像 title(gaussian noise); P2=imnoise(M,salt pepper,0.02);%加入椒盐躁声 subplot(3,3,3) imshow(P2) %%加入椒盐躁声后显示图像 title(salt pepper noise); g=medfilt2(P1); %对高斯躁声中值滤波 subplot(3,3,5); imshow(g); title(medfilter gaussian); h=medfilt2(P2,[3,3]); %对椒盐躁声中值滤波 subplot(3,3,6); imshow(h,[]); title(medfilter salt pepper noise) l=ones(3,3);%对高斯躁声算术均值滤波 l=l/9; k=conv2(double(P1),double(l)); subplot(3,3,8) imshow(k,[]) title(arithmeticfilter gaussian) %对椒盐躁声算术均值滤波 d=conv2(double(P2),double(l)); subplot(3,3,9) imshow(d,[]) title(arithmeticfilter salt pepper noise) 处理结果 用中值和均值处理的结果图 评价结果 从图中可以，中值平滑噪声和椒盐噪声都能滤除噪声。滤波比较高斯噪声，也就是，均值平滑于的噪声比较适合，平滑对于突出的噪声较为适合。1999年图像进行岸线提取 提取方法 运用灰度取阈法提取海岸线。 [I,map]=imread(jch.tif); subplot(2,2,1) imshow(I,map); title(original image) I=double(I); [IX,IY]=gradient(I); GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY); OUT1=GM; subplot(2,2,2) imshow(OUT1,map); title(gradient value) OUT2=I; J=find(GM=3); OUT2(J)=GM(J); subplot(2,2,3) imshow(OUT2,map); title(Thresholded Gradient) OUT3=I; J=find(GM=4); OUT3(J)=255; Q=find(GM4); OUT3(Q)=0; subplot(2,2,4) imshow(OUT3,map); title(Two value); F1=im2bw(OUT3); F2=bwfill(F1,holes);SE=ones(3);F3=imdilate(F2,SE);OUT4=bwperim(F2);figure,imshow(OUT4);%显示一下轮廓图形,以查看提取后的效果 结果输出和分析 最后输出结果图，边界，中部分被提取出来。 试验三，信息提取综合实验 几何校正 显示图像，可知是又坐标系的。所以tm影像对spot影像进行几何校正。菜单下，弹出data preparation对话框点击image Geometric correction。 接下来进行