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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划遥感影像直方图均衡化实验报告实验名称：直方图的修正一、实验内容1.2.对影像进行直方图均衡化。利用另外一幅影像进行直方图匹配。二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，遥感影像处理软件，bhtmref遥感影像三、实验原理直方图的均衡化1.定义：又称直方图的平坦化。是将一已知的灰度概率密度分布的影像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像，结果是扩大了像元取值的动态范围。2.直方图均衡的效果：均衡后每个灰度级的像元频率近似相等频数少的灰度级被合并，频数高的灰度级
2、被保留，可以增强影像上大面积地物与周围地物的反差。直方图的规定化1.定义：是使原影像灰度直方图变成规定形状的直方图而对原始影像做修正的增强方法。2.原理：先对原始影像进行均衡化，再对希望影像进行均衡化，由原始影像均衡化的灰度级得到希望影像的灰度级。3.作用：对于在不同时间获取的同一地区或者邻接地区的影像，或者是由于太阳高度角或大气的影响引起差异的影像很有用，特别是对影像镶嵌和变化检测。四、实验步骤及其结果分析直方图均衡化1.实验步骤：打开bhtmref遥感影像，显示如图一所示。在Image窗口菜单上点击Enhance/ImageEqualization，得到结果影像。点击NewDisplay，
3、在image窗口菜单上点击Enhance/ZoomEqualization,得到结果影像。图合成影像图2.图1Image窗口均衡化结果影像图3.图1Zoom窗口均衡化影像结果2.结果及分析：(来自:写论文网:遥感影像直方图均衡化实验报告)图2比图1更清晰。通过对两幅图的比较，发现图2相邻地物之间的对比更加明显。从表一中比较图1和图2的基础数据，可以得到以下结果：从灰度级的最值的差异度可以看出，图二灰度级的最值差绝对值更大，这说明对比度更大。图2的灰度平均值比图1大很多，这说明图2的亮度更高。另外，图2比图1的协方差也大出很多，说明图2的离散程度更高，像素更集中。直方图均衡化处理之后，原来比较少
4、的像素的灰度会被分配到别的灰度中去，像素相对集中，处理后灰度范围变大，对比度变大，所以图二更清晰。针对同一影像，都进行均衡化操作，得到的结果影像效果不一样。原因在于均衡化操作的对象不一样。图2是图1在Image窗口下进行的均衡化，图3是图1在Zoom窗口下进行的均衡化。Image窗口点集较Zoom窗口多，因此Image窗口影像在均衡化的时候计算的归一化灰度范围与Zoom窗口的不同，这导致了图2和图3的差异。针对图1进行均衡化操作，图2和图3的灰度平均值不一样，所以反映在影像上表现为亮度不一样。表1.图1图2图3的直方图统计基础数据表Basicstates图1图2图3Band1Band2Band
5、3Band1Band2Band3Band1Band2Band3MinMax55MeanStdevNumEigenvalue图4.图1对应的直方图图5.图2对应的直方图图6.图3对应的直方图直方图规定化1.实验步骤同时打开两幅遥感影像，如图1和图2.其影像显示号分别为Display#1,Display#2。在Display#1的主影像窗口选择Enhance/HistogramMatching,出现HistogramMatchingInputparameters对话框。在“MatchTo”列表中，选择要匹配的直方图的影像显示号：Display#2。在“InputHistogram”下面，选择输入直
6、方图的利用直方图统计工具对匹配后的影像及参考影像进行直方图统计，比较直方图形状及各相关参数的差异。图1t1时刻获得的遥感影像）图2t2时刻获得的遥感影像）图3以图2为参考影像对图1进行规定化得到的结果影像图4图1的遥感影对应的直方图图5图2的遥感影像对应的直方图图6图3的遥感影像对应的直方图直方图规定化分析对比图1和图3，可以看到与原始影像比较规定化后的影像亮度变暗，清晰度增加。分别对比图1，图2和图3，可以看到直方图规定化后的影像图3与选择的匹配影像图2接近，与原始影像图1差异明显。通过直方图统计可以得到图1，图2和图3对应的直方图图4，图5，图6,，对比可得：直方图图4与图5，图6无论从形
7、状还是分布都有很大差异，而直方图图5和图6的形状和分布比较接近。据此，可初步解释规定化后影像变化的原因。通过分析图1，图2，图3遥感影像的基本统计量，如表1，可得：图3的平均值和标准差均小于原始影像图1，故经过直方图规定化后的遥感影像图3较原始影像图1更清晰但亮度变暗。图3与图2相比，平均值、标准差和特征值数值接近且波动基本一致但与图1无论是数值还是波动都相差很大，故经过直方图规定化后的影像图3与匹配影像图2接近，与原始影像差异明显。综上分析，我们得出直方图规定化后影像变化的现象和实质。正是基于这种变化决定了直方图规定化在处理不同时间和其他因素导致的影像差异的恢复、检测和影像镶嵌的重要意义。表
8、1图1,2,3遥感影像基本统计量BasicStatsBand1图1Band2Band3Band1图2Band2Band3Band1图3Band2Band3MinMax77176MeanStdevNumEigenvalue五、实验中所遇到的问题及其解决的方法本次实验过程中比较顺利，达到了预期的效果和目的。遇到的最大问题在于写实验报告过程中分析和讨论即如何解释现象的原因和如何通过数据分析现象的本质。我们小组通过认真的分析和讨论，基本建立了此次实验的解释，但在数据的筛选和表达形式方面还值得完善。衷心希望老师给于我们此次实验批评指正！附表：实验组成员分工明细重庆交通大学学生实验报告实验课程名称遥感原理
9、与应用开课实验室测量与空间信息处理实验室学院XX年级测绘工程专业1班学生姓名刘文洋学号6开课时间XX至XX学年第1学期目录实验一ENVI视窗的基本操作.2实验二遥感图像的几何校正.4实验三遥感图像的增强处理.8实验四遥感图像的变换.12实验五遥感信息的融合.15实验六遥感图像分类-监督分类.17实验七遥感图像分类-非监督分类.19实验八遥感图像分类后处理.22实验一ENVI视窗的基本操作一、实验目的初步了解目前主流的遥感图象处理软件ENVI的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。二、实验内容视窗功能介绍；文件菜单操作；显示数据；裁剪
10、数据；合并波段三、实验步骤1、首先打开软件，看见的只有菜单栏，如图所示：2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能，比如:我们如果需要打开遥感文件，则可以选择File下的打开功能openimagefile，打开遥感图像如下图：裁剪数据打开basictools的resizedata功能，如果需要对图像进行一系列处理，可以利用Transform，Classification等功能进行操作，在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作，到时候在详细叙述。3、再熟悉了的一些基本知识后我们可以简单地操作下，比如对一组数据分别用GrayScale和LoadRGB导入，看看两幅图的区别以及
11、各自的优缺点。四、实验结果分析在这次的实验中，我们简单的熟悉了下的一些功能，发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正，直方图均衡，监督分类，非监督分类等一系列操作，为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。实验二遥感图像的几何校正一、实验目的通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。二、实验内容ENVI软件中图像预处理模块下的图像几何校正。利用控制点的选择和编辑来纠正影像。三、实验步骤1、导入进行几何纠正的基础遥感影像和待纠正的遥感影像2、对两幅图像进行裁剪至需要几何纠正的区域。应用BasicTools中的ResizeData功能，将两幅图像裁剪至指定
12、区域。2.图像解译主成份变换色彩变换3.图像分类非监督分类4.空间建模模型制作工具三、实验小结通过本次试验初步了解遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块，在此基础上，基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。实验二遥感图像的几何校正一、实验目的掌握遥感图像的纠正过程二、实验原理校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收
13、站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤：第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。三、实验内容根据实验的数据，对两张图片进行几何纠正四、实验流程显示图像模型调用几何纠正模型启动控制点工具采集地面控制点和地面检查点计算变换参数灰度重采样纠正精度评定实验步骤。几何校正前的图像参考图像目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。
