遥感数字图像处理实习报告含Matlab处理代码Word文件下载.docx
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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：
clearall
clc
lines=400;
samples=640;
N=6;
img=fopen（'
D:
\sample_BSQ'
'
rb'
）;
fori=1:
N
bi=fread（img,lines*samples,'
uint8'
band_cov=reshape（bi,samples,lines）;
band_cov2=band_cov'
;
band_uint8=uint8（band_cov2）;
tif=imadjust（band_uint8）;
mkdir（'
\MATLAB'
tifbands1'
）
name=['
\MATLAB\tifbands1\tif'
int2str（i）,'
.tif'
];
imwrite（tif,name,'
tif'
tilt=['
波段'
int2str（i）];
subplot（3,2,i）,imshow（tif）;
title（tilt）;
end
fclose（img）;
2.读取BIP源代码
N
img=fopen（'
\MATLAB\sample_BIP'
b0=fread（img,i-1,'
b=fread（img,lines*samples,'
（N-1））;
band_cov=reshape（b,samples,lines）;
%×
ª
Ö
Ã
E:
tifbands'
\MATLAB\tifbands\tif'
%imwrite（A,filename,fmt）
fclose（img）;
3.读取BIL的源代码
clc
bi=zeros（lines,samples）;
forj=1:
samples
\MATLAB\sample_BIL'
bb=fread（img,（i-1）*640,'
b0=fread（img,1*（j-1）,'
bandi_linej=fread（img,lines,'
1*（N*samples-1））;
bi（:
j）=bandi_linej;
end
band_uint8=uint8（bi）;
²
¨
¶
Î
'
四、运行结果
图1：
读取文件的六个波段图
实习2均值/中值滤波、边缘信息提取
一、实验目的与原理
各种图像滤波算子可以实现图像的增强，去噪，边缘提取等。
图像增强的目的在于：
1.采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，2.将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
它不是以图像保真度为原则，而是通过处理，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。
图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强。
空间域增强就是直接对图像像素灰度进行操作；
频率域增强是对图像经傅里叶变换后的频谱成分进行操作，然后经傅里叶逆变换获得所需结果。
图像滤波可分为空间域滤波和频率域滤波，前者通过窗口或卷积核进行，它参照相邻像素改变单个像素的灰度值。
后者对图像进行傅立叶变换，然后对频谱进行滤波。
空间域图像滤波称为平滑和锐化，强调像素与其周围相邻像素的关系。
去噪滤波为平滑滤波包括均值滤波和中值滤波。
锐化滤波包括罗伯特梯度、索伯尔梯度、拉普拉斯算法、定向检测，用以提取线状地物和边缘。
此实验用Matlab采用各种滤波对图像进行了处理，处理结果如下：
1.用imread读取图像文件，并用size获取图像的大小。
2.设计各种滤波算子。
3利用卷积公式对图像的没一个像素进行处理，得到滤波后的图像。
4.用imshow显示滤波后的图像。
1.均值滤波源码：
img=imread（'
2.jpg'
[row,column,band]=size（img）;
img0=double（img）;
f11=1/9;
f12=1/9;
f13=1/9;
f21=1/9;
f22=1/9;
f23=1/9;
f31=1/9;
f32=1/9;
f33=1/9;
img1=[img0（:
1,:
）,img0（:
:
column,:
）];
img2=[img1（1,:
img1（:
img1（row,:
filtered=zeros（row,column,band）;
forii=1:
row
forjj=1:
column
filtered（ii,jj,:
）=f11*img2（ii,jj,:
）+f12*img2（ii,jj+1,:
）+f13*img2（ii,jj+2,:
）+...
f21*img2（ii+1,jj,:
）+f22*img2（ii+1,jj+1,:
）+f23*img2（ii+1,jj+2,:
）+...
f31*img2（ii+2,jj,:
）+f32*img2（ii+2,jj+1,:
）+f33*img2（ii+2,jj+2,:
filtered1=uint8（filtered）;
subplot（1,2,1）,imshow（img）;
title（'
图1原始RGB图像'
subplot（1,2,2）,imshow（filtered1）;
图2均值滤波后的图像'
imwrite（filtered1,'
flower_filtered_mean.jpg'
2.边缘提取滤波源代码
f11=1;
f12=0;
f13=-1;
f21=1;
f22=0;
f23=-1;
f31=1;
f32=0;
f33=-1;
img2=[img1（1,:
filtered=zeros（row,column,band）;
图1RGB原图像'
图2边缘提取后的图像'
flower_filtered_edge.jpg'
图1：
原始RGB图像图2：
均值滤波后的图像
图3：
边缘提取后的图像
实习3傅里叶变换、傅里叶逆变换，及频域滤波
按照信号处理理论，根据滤除的频率特征，滤波有3种：
1.低通滤波。
低通滤波是对频率域的图像通过滤波器H（u，v）削弱或抑制高频部分而保留低频部分的滤波方法。
由于图像上的噪声主要集中在高频部分，所以低通滤波可以起到压抑噪声的作用。
同时，由于强调了低频成分，图像会变得比较平滑。
2.高通滤波。
高通滤波是对频率域的图像通过滤波器来突出图像的边缘和轮廓，进行图像锐化的方法。
3.带通滤波。
仅保留指定频率范围的滤波，范围外的频率被阻止。
将空间域中的图像变换到频率域中进行计算。
空间增强技术强调像元位置和像元之间的关系，但随着考虑的像元数目增多，计算的复杂度增加而且非常耗费计算运算时间，特别是当模板越来越大时，这种现象尤为明显。
频率域增强方法：
1.频率域平滑：
保留图像的低频部分而抑制高频部分。
2.频率域锐化：
保留图像的高频部分而削弱低频部分。
首先将空间域图像
通过傅立叶变换为频率域图像
，然后选择合适的滤波器
对
的频谱成分进行增强得到图像
，再经过傅立叶逆变换将
变换到空间域，得到增强后的图像
。
根据傅里叶变换的原理，用Matlab实现对图像的傅里叶变换，再设计各种频率滤波器，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器、指数滤波器等
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