"MATLAB-遥感图像处理（武汉大学课程作业）"
这篇资源涉及的是使用MATLAB进行遥感图像处理的实践操作，包括图像预处理、噪声去除、滤波以及频域处理等基本步骤。以下是详细的知识点解析：
1. **遥感图像处理**：遥感图像处理是地球观测领域的重要技术，它通过分析遥感数据，提取地物信息，服务于环境监测、城市规划等多个领域。MATLAB因其强大的数学计算和图像处理能力，常被用于遥感图像的分析和处理。
2. **读取图像**：`imread`函数用于读取图像文件，如`img=imread('GF2-PAN.tif')`，将图像数据加载到变量`img`中。`double`函数将图像转换为双精度浮点型，便于后续处理。
3. **图像归一化**：`img=255*((img-min(min(img)))/(max(max(img)-min(min(img)))))`是对图像进行0-255范围内的归一化，使得图像像素值在0-255之间，便于显示和后续处理。
4. **噪声添加**：`imnoise`函数用于向图像添加噪声，例如高斯噪声`g_noise=imnoise(img,'gaussian',0,0.02)+img`，其中0.02表示标准差。
5. **滤波**：
- **均值滤波**：`imfilter`函数结合`fspecial('average',3)`创建3x3平均滤波器，用于平滑图像，减少噪声影响。
- **中值滤波**：`medfilt2`函数用于中值滤波，特别适用于去除椒盐噪声。
- **锐化滤波**：`fspecial('unsharp')`创建拉普拉斯锐化滤波器，通过增强图像边缘来提高对比度。
6. **频域处理**：
- **傅里叶变换**：`fft2`函数进行二维傅里叶变换，`fftshift`函数对结果进行位移，使低频成分位于中心。
- **对数尺度显示**：`log(abs(s)+1)`用于对频谱取对数，增强显示效果。
- **理想低通滤波**：创建一个圆形的低通滤波器`h`，只允许低于一定频率的成分通过。使用`.*`进行点乘运算，然后通过`ifft2`和`ifftshift`进行逆傅里叶变换，恢复图像。
- **理想高通滤波**：类似低通滤波，但创建的是高通滤波器，允许高频成分通过，用于突出图像细节。
这些操作展示了MATLAB在遥感图像处理中的基本应用，涵盖了从空间域到频域的多种处理方法，是遥感图像分析的基础技能。
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