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遥感原理与应用课程设计-实习报告

遥感原理与应用课程设计报告

摘要:在实习中通过编程实现了图像的直方图均衡、伪彩色增强、开闭运算、变化检测以及影像融合等5个专题的内容。在此对其原理以及设计过程进行阐述并对实验结果进行分析。

关键词:图像;算法;VC;设计

一、原理介绍

专题1

1. 1线性拉伸

线性拉伸就是图象中所有的点的灰度按照线性变换函数进行变换。该线性灰度变换函数f(x)是一维线性函f(x)= fA * x +fB 。灰度变换方程为

DB f(DA) fA DA fB式中参数fA为线性函数的斜率,fB为线性函数在y轴的截距, DA表示输入图象的灰度,DB表示输入图象的灰度。当fA>1时,输入图象的对于度将增大;当fA<1时,输入图象的对于度将减小;当fA=1且fB 0时,操作仅使所有象素的灰度值上移或下移,其效果是使整个图象更暗或更亮;如果fA<0,暗区域将变亮,亮区域将暗,点运算完成了图象求补运算。

1.2直方图均衡

直方图均衡有时也称灰度均衡,目的是通过点运算使输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的象素点数的输出图像(即输出的直方图是平的)。 针对三种不同的图像,有不同的公式,下面分别论述: 1) 连续的,且被归一化的图像:

按照图像的概率密度函数(PDF,归一化到单位面积的直方图)的定义:

p(x)

1

H(x)A0

其中H(x)为直方图,A0为图像的面积。

设转换前图像的概率密度函数为pr(r),转换后图像的概率密度函数为ps(s),转换函数为s=f(r)。由概率论知识,可以得到:

dr

ps(s) pr(r).

ds

这样,如果想使转换后图像的概率密度函数为1(即直方图为平和),则必须满足:

等于两边对r积分,可得:

r

pr(r)=

dsdr

r

1

s f(r) pr( )d H( )d A00

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