python大气校正的代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于大气校正：

import numpy as np
from skimage import io

def atmospheric_correction(image, A, B, C):
    # 将图像转换为浮点数类型
    image = image.astype(np.float32)
    
    # 计算大气校正因子
    R = image[:, :, 0]
    G = image[:, :, 1]
    B = image[:, :, 2]
    
    # 计算反射率
    reflectance = (A * R - B * G) / (C - B * R + A * G - A * B)
    
    return reflectance

# 加载图像
image = io.imread('image.jpg')

# 设置大气校正参数
A = 1.2
B = 1.0
C = 1.5

# 进行大气校正
corrected_image = atmospheric_correction(image, A, B, C)

# 显示原始图像和校正后的图像
io.imshow(image)
io.show()

io.imshow(corrected_image)
io.show()

在这个示例中，我们首先导入了需要的库，包括 `numpy` 和 `skimage`。然后，我们定义了一个名为 `atmospheric_correction` 的函数，它接受一个图像、大气校正参数（A、B、C）作为输入，并返回校正后的图像。

在 `atmospheric_correction` 函数中，我们首先将图像转换为浮点数类型。然后，我们从图像中提取红、绿、蓝三个通道的像素值。接下来，我们使用提供的校正参数计算反射率。最后，我们返回校正后的图像。

在主程序中，我们加载了一个名为 `image.jpg` 的图像。然后，我们设置了大气校正参数 A、B、C 的值。最后，我们调用 `atmospheric_correction` 函数对图像进行大气校正，并将原始图像和校正后的图像显示出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的大气校正算法会根据具体需求而有所不同。这个示例代码只是提供了一个基本的框架，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。