Matlab在遥感图像处理中的应用——改善与分析
版权申诉
51 浏览量
更新于2024-09-06
收藏 2.06MB PDF 举报
"基于Matlab的遥感图像处理.pdf"
这篇文档详细探讨了如何利用Matlab软件对遥感图像进行处理,以改善图像质量和提取关键信息。遥感图像在获取过程中常受到各种因素影响,导致质量下降,因此需要一系列图像处理技术来提升其可用性。
首先,文章介绍了几种常见的图像预处理技术,包括分段线形拉伸、对数变换、直方图规定化和正态化。这些方法旨在调整图像的亮度和对比度,使得图像中的细节更加清晰。例如,直方图均衡化通过改变像素值分布,可以使图像整体亮度更均匀,提高可视性。
接下来,文档提到了图像滤波,这是去除图像噪声和平滑图像的重要步骤。Matlab提供了多种滤波器,如均值滤波器和高斯滤波器,用于减少噪声影响,同时保持图像的主要特征。此外,纹理分析和目标检测也是遥感图像处理中的关键环节,它们有助于识别和定位感兴趣的地理特征。
边缘检测是图像处理中的重要部分,Matlab的`edge()`函数可以实现这一功能。Canny算法是一种常用的边缘检测方法,它能有效地找到图像的边界,同时减少假边缘的产生。在文档中,作者展示了如何将真彩色图像转换为灰度图像,并应用Canny算法进行边缘检测。
特征提取是另一个重点,它涉及识别和描述图像中的特定结构或模式。在遥感图像中,这可能包括地形特征、建筑物或者植被覆盖。`histeq()`函数用于直方图均衡化,通过改变像素值分布,可以增强图像的对比度,使特征更明显。同时,文中还提到了二值图像转换`im2bw()`,它将图像转化为黑白两色,便于后续的特征分析。
最后,文档给出了具体的Matlab代码示例,展示了如何读取、显示和处理图像。通过`imread()`读取图像,`imshow()`显示图像,以及`rgb2gray()`将图像转换为灰度。实验数据使用的是桂林市区的一张灰度遥感图像,大小为1024像素宽,713像素高。
该文档提供了一个综合的框架,指导用户如何使用Matlab进行遥感图像的处理和分析,包括基本的预处理、边缘检测和特征提取,这对于遥感图像理解和应用具有很高的实用价值。
133 浏览量
179 浏览量
点击了解资源详情
133 浏览量
2021-11-23 上传
368 浏览量
2021-11-08 上传
285 浏览量
229 浏览量
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
liuyeping111
- 粉丝: 2
最新资源
- 创建dataproject数据库以支持MINI-PROJECT-STATEMENT-BACKEND-ST2
- 台湾县市界限数据包2019版 - GIS格式解读
- Unity3D实现Web交互功能详解
- Microsoft DP-100考试转储:90天免费更新
- C语言源码实现:寻找最大最小数算法
- Zookeeper 3.4.6版本快速部署指南
- Autopolyfiller: 精确应用JavaScript Polyfills的工具
- html54stock 0314版股票行情源码深度解析
- Linkit7688DUO开发板与Ardunio模块通信及控制范例
- 利用JavaScript构建电子商务Web应用指南
- SWA对象检测:提升检测器准确度的训练技术
- C语言项目实战案例:晶体管特性测试登录页面源码
- 网趣HTML静态购物系统:功能丰富,适合各行业网上开店
- 新版Discuz权限管理插件:越权限帖子操作指南
- 安卓音乐播放器开发实战教程
- 计算机网络教程配套习题解答指南