MATLAB在航空遥感图像增强中的应用

应用 MATLAB软件 ,对航空遥感图像进行增强处理。比较分析了直方图均衡化、线性扩展和对数曲线、指数曲线扩展方法对农耕地、果园地、林地、牧草地、工矿居民地和道路的增强效果。结果表明 ,利用 MATLAB软件的图像处理功能 ,能够满足遥感图像的增强处理要求 ,不仅速度快 ,方法科学 ,而且可为航片的判读提供良好的条件 。

基于MATLAB的遥感图像薄云去除

阐述了遥感影像中薄云的特性,在充分认识薄云特性的基础上,分析了薄云去除原理。以MATLAB为工具,实现了同态滤波方法去除遥感影像的薄云。给出了MATLAB源程序和效果图。在实验的基础上,分析了传统去云方法的优势及其存在的缺陷。

基于MATLAB图像处理工具箱IPT函数的遥感图像配准

遥感图像配准是遥感图像拼接、信息融合的基础,是对遥感图像定量应用和研究的关键环节。MATLAB的图像处理工具箱IPT(Image Processing Toolbox)提供有基于点特征进行图像配准的函数,利用这些函数可以方便快捷地完成图像之间的配准。论文首先对图像配准及基于点特征的遥感图像配准作了详细的介绍,然后对IPT中配准函数的语法格式作了详尽的分析,并对两幅遥感图像进行了配准操作,最后对该方法进行了结论性分析,阐明该方法的应用价值与可改进之处。

Matlab在遥感图像杂散光处理中的应用

为了消除杂散光的影响,建立了定量化杂散光模板。利用Matlab强大的矩阵计算能力和丰富的函数库,在以离散采样方式建立分段解析的折镜光阑的基础上,首先对与直射杂散光相关的光机构件建立空间坐标,然后变换成单位球面坐标并投影到平面极坐标上,采用顶点方式和点阵方式建立了直射杂散光的定量模板。通过快速傅里叶正反变换,提出了以图像与定量模板的卷积来模拟和消除直射杂散光影响的方法。通过边缘提取函数,将地球圆盘与冷空间分离,以定量考察处理效果。

结合ERDAS的基于BPNN遥感图像分类

基于改进BPNN的遥感图像分类,先利用ERDASImagine的Classifier模块对原始遥感图像进行聚类分析并对比,确定分类类别数。后在原始图像上采集各类别的训练样本和测试样本,通过输入训练样本集训练BP神经网络分类器。最后输入整幅遥感图像到训练好的分类器,得到分类图像。试验表明,其精度优于传统统计分类方法。

基于MATLAB中IPT函数的一种遥感图像配准方法

MATLAB的图像处理工具箱中有基于点特征图像配准的函数,首先对这些函数进行了详细介绍,并使用其完成了遥感图像的配准,之后提出了边缘检测的算法,与上述函数法进行结合,使特征点的提取难度降低,最后对该方法进行了分析,提出了下一步研究重点。

利用MATLAB实现遥感图像增强

图像增强是数字图像的预处理。本文采用直方图增强、对比度增强、平滑滤波方法，利用MATLAB软件实现对了遥感图像增强处理，并给出了实验结果图像。结果表明，对利用MATLAB实现遥感图像增强，能够改善图像的质量。

Matlab平台下遥感影像的海岸线检测与提取方法

探讨利用Matlab的图像处理函数包检测和提取遥感图像的海岸线.通过在Matlab中依次对图像进行预处理、阈值分割以及细化处理后得到水陆二值图,然后获取边缘,从而实现从遥感图像中提取海岸线.实例说明,得到的海岸线与原遥感图像能较准确地吻合.

基于MATLAB的遥感数字图像几何校正方法

MATLAB将数值计算、可视化和编程集于一体,是一种高效的工程计算与编程语言,而遥感数字图像的几何校正过程中包含着很多的数值计算,本文介绍了应用MATLAB进行这些数值计算的方法,通过其简单、高效的编程方式,说明了MATLAB在遥感影像处理方面的独到之处,为遥感影像处理提供了一种新思路。

运用MATLAB的遥感图像增强方法

在遥感图像研究中,图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等方面都起着积极的作用。详细介绍了灰度变换、直方图规定化、中值滤波器、Butterworth低通滤波器等多种图像增强的方法、原理及在Matlab中的实现过程,并对各种方法的实现结果进行了比较。结果表明,上述图像增强方法,能够扩大地物之间的像元灰度差距,有助于图像中常绿林等典型地物的特征提取。

遥感图像增强的MATLAB实现

随着空间技术、电子计算机技术等当代科技的迅速发展,以及地学、生物学等学科发展的需要,遥感技术已经发展成为一门新兴的科学技术。对遥感图像增强的方法进行了研究。

基于MATLAB平台的遥感影像沙丘脊线提取与地貌格局表征参数计算

随着现代科学技术的发展,遥感影像为区域风沙地貌形态的研究提供了可靠的资料。近年来,有地貌学者提出了沙丘地貌格局分析法,通过在遥感影像上绘制沙丘脊线,量测和计算得到沙丘地貌格局表征参数,分析沙丘概率分布和空间变化规律、影响因素及形成时间。本文选取腾格里沙漠典型横向沙丘区域为研究对象,发展基于MATLAB平台的遥感影像沙丘脊线提取方法,利用沙丘迎风坡与落沙坡在遥感影像中成像的灰度差异,对沙丘的沙脊线进行提取,继而获得沙丘脊线长度、沙丘间距、走向、缺陷密度等沙丘地貌格局表征参数。结果表明,该方法快捷、可靠,为沙丘脊线的绘制提供了一种新方法。

基于MATLAB的遥感图像恢复研究

本文主要研究遥感图像恢复。建立遥感图像的退化模型,分析遥感图像恢复方法,主要有非约束还原和约束还原。在此基础上,采用Lucy-Richardson与维纳滤波方法进行遥感图像恢复结果分析与比较。结果表明,Lucy-Richardson方法对遥感图像恢复能够较清晰反映实际图像。

基于BP人工神经网络的遥感影像分类

重点讨论了遥感图像分类处理过程中应用效果显著的BP神经网络方法,并在Matlab软件平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与ERDAS软件平台下的监督分类结果进行分类精度评定比较分析。结果表明,基于BP神经网络的遥感图像分类总精度比ERDAS软件平台下的监督分类的总精度高,是一种有效的遥感影像分类方法。

多偏移遥感图像的BP神经网络亚像元定位

提出了一种借助多偏移遥感图像来改进基于BP神经网络(BPNN)的亚像元定位新方法.不同于原BPNN方法使用单幅低空间分辨率观测图像,新方法利用多幅带有亚像元偏移的低空间分辨图像来确定亚像元属于各类的概率,然后根据概率值和地物覆盖比例确定亚像元类别,以降低BPNN定位模型中的不确定性和误差.实验表明,提出方法在视觉和定量评价上,均能获得更高精度的亚像元定位结果,验证了提出方法的有效性.

基于自组织神经网络的遥感图像分类应用研究

在地形复杂地区,采用传统的遥感分类方法进行土地利用遥感分类很难获得理想的精度。针对遥感图像分类的特点,根据自组织竞争神经网络的生物学基础、基本结构和学习算法,利用Matlab平台构建自组织神经网络,对地形复杂区的ETM+遥感图像通过500次训练使网络收敛后,仿真输出分类图。结果表明,基于自组织神经网络的分类器经过训练后,可用于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大似然法。

基于改进的BP神经网络模型的遥感图像分类方法研究

遥感图像通过像元灰度值的高低差异和空间变化来表示不同属性的地物目标及其分布情况。随着人工神经网络理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐渐取代传统遥感图像分类方法的趋势。重点分析了BP神经网络模型的遥感图像分类方法,并针对BP算法的学习速率慢做了改进,利用M atlab 7.0作为实验平台,对北京市海淀区遥感影像进行分类实验。实验结果表明,与基本BP算法相比较,改进的BP算法网络训练收敛速度快,分类方法是有效的。

基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪

矿山遥感图像在获取、压缩、传输、解码的过程中易混入大量随机噪声,导致图像清晰度较低,难以直接进行分析研究。为此,将小波变换与非局部均值滤波算法(Non-local means filtering algorithm,NLM)相结合提出了一种基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪算法。该算法首先结合小波硬阈值、软阈值去噪模型以及现有的改进型小波阈值去噪模型的特点,建立一种改进型小波阈值去噪模型并用于去除遥感图像中的随机噪声;然后将原始遥感图像与小波去噪后的图像作差运算,得到原始差值图像,再对原始差值图像进行非局部均值滤波,得到滤波后的差值图像;最后将小波去噪后的图像与滤波后的差值图像进行融合。采用MATLAB语言编写程序,试验数据为白云鄂博矿区的2幅遥感图像,采用峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)和算法耗时等指标对算法去噪效果进行评价。试验结果表明:所提算法的去噪结果明显优于小波软阈值去噪模型及非局部均值滤波,此外,该算法耗时相对于其余2类算法而言也有一定的优势,对于提高矿山遥感图像的判读精度有一定的参考价值。

光学遥感图像大气校正的算法设计

采用光学遥感图像大气校正黑暗像元法和典型大气条件下光谱透过率分布曲线,设计了基于简单大气模型的光学遥感图像自动校正算法。将读取的彩色光学遥感图像的红绿蓝设定一像素数判定标准值,找到红绿蓝三分量的强度最小值,作为近似的红绿蓝三分量的程辐射值校正,再进行红绿蓝各个典型波长通过整层大气的透过率校正,恢复出地面最终图像。根据算法原理编制的MATLAB自动校正程序计算表明,本算法设计思路合理,处理遥感图像的效果优于传统的黑暗像元法。

线性空间滤波器在遥感图像中的应用及实现

为了改善影像质量,加强图像判读和识别效果,利用线性空间滤波器在MATLAB的平台上对遥感图像进行图像增强。本文采用了两种拉普拉斯滤波器进行图像增强及其比较。实验表明:线性空间滤波是一种有效的影像增强方法.所得结果能很好地改善遥感图像的影像质量及视觉效果,采用考虑对角元素的空间滤波器要比只考虑上下左右元素的空间滤波器效果更加清晰。并且其算法简单易操作。该成果体现了线性空间滤波器在遥感图形处理技术中的实用价值及意义。