利用picturebox控件动态显示图像
利用picturebox控件动态显示图像
（程序在最后）
using System;
using ;
using https://www.docsj.com/doc/085947245.html,ponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Text;
using ;
namespace PictureBox控件
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
Bitmap MyBitmap;
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
;
if ( == "")
return;
try
{
Bitmap SrcBitmap = new Bitmap(;
MyBitmap = new Bitmap(SrcBitmap, , ;
= MyBitmap;
}
catch (Exception Err)
{
MessageBox.Show(this, "打开图像文件出错！", "信息提示", MessageBoxButtons.OK, https://www.docsj.com/doc/085947245.html,rmation);
}
}
private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
int iWidth = ;
int iHeight = ;
Graphics g = ;
g.Clear(Color.Gray);
Bitmap bitmap = new Bitmap(iWidth, iHeight);
int x = 0;
while (x <= iWidth / 2)
{
for (int i = 0; i < iHeight - 1; i++)
{
bitmap.SetPixel(x, i, MyBitmap.GetPixel(x, i));
}
for (int i = 0; i <= iHeight - 1; i++)
{
bitmap.SetPixel(iWidth - x - 1, i, MyBitmap.GetPixel(iWidth - x - 1, i)); }
x++;
;
= bitmap;
}
}
private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
{
int iWidth = ;
int iHeight = ;
Graphics g = ;
g.Clear(Color.Gray);
Bitmap bitmap = new Bitmap(iWidth, iHeight);
int x = 0;
while (x <= iHeight / 2)
{
for (int i = 0; i < iWidth - 1; i++)
{
bitmap.SetPixel(i, x, MyBitmap.GetPixel(i, x));
}
for (int i = 0; i <= iWidth - 1; i++)
{
bitmap.SetPixel(i, iHeight - x - 1, MyBitmap.GetPixel(i, iHeight - x - 1)); }
x++;
;
= bitmap;
}
}
private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
{
int iWidth = ;
int iHeight = ;
Graphics g = ;
遥感影像图像处理流程
遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
利用picturebox控件动态显示图像
利用picturebox控件动态显示图像 （程序在最后） using System; using ; using https://www.docsj.com/doc/085947245.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Text; using ; namespace PictureBox控件 { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } Bitmap MyBitmap; private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { ; if ( == "") return; try { Bitmap SrcBitmap = new Bitmap(; MyBitmap = new Bitmap(SrcBitmap, , ; = MyBitmap; } catch (Exception Err) { MessageBox.Show(this, "打开图像文件出错！", "信息提示", MessageBoxButtons.OK, https://www.docsj.com/doc/085947245.html,rmation); } } private void button2_Click(object sender, EventArgs e) { int iWidth = ; int iHeight = ; Graphics g = ; g.Clear(Color.Gray); Bitmap bitmap = new Bitmap(iWidth, iHeight);
图像复原方法综述
图像复原方法综述 1、摘要 图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。图像的数字化包括取样和量化两个步骤。数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。 图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。 本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。 关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、 2、图像复原概述 在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。 图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。 图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。 由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。 图像复原算法是整个技术的核心部分。目前，国内在这方面的研究才刚刚起步，而国外
第六章 对话框控件
学习目标： ?掌握CommonDialog。 ?掌握文件操作相关的对话框。 ?理解打印对话框。 6.1对话框： 对话框是一种用户界面接口，用于同用户进行交互，完成一些特定的任务，简单的对话框有对用户操作进行提示的对话框，对重要操作要求用户进行决定的交互对话框等。 这类任务能被独立出来，作为通用的交互处理过程。这些能被独立出来作为通用交互过程的任务常见如下一些： （1）文件选取。 （2）保存设置。 （3）路径选取。 （4）字体选取。 （5）颜色选取。 （6）打印设置。 （7）打印预览框。 在.NET中这些组件是在https://www.docsj.com/doc/085947245.html,monDialog的基础上发展而来。
6.1.1Common pialog： CommonDialog是.NET中对话框组件的基础，它是System.Windows.Forms命名空间下的一个抽象类，在程序中不能直接使用。 CommonDialog公开了2个方法和一个属性，即：ShowDialog()/ShowDialog(IWin32Window)方法和Reset（）方法以及Tag属性。 ShowDialog是用于显示对话框。ShowDialog()有一个重载形式：ShowDialog（IWin32Window），IWin32Window在这里指一个窗口句柄，在调用中，这个参数应该被赋值成要显示的对话框的父窗体。 注意：句柄是Window中的一个常用词语，可以把它理解为一个标识符号，只是这个标识符号是一个数字。相应的窗口句柄就是窗口的标标识符。 Reset方法： 使用过程中可能改变初始值，当需要让所有的初值回到原来的状态时，调用Reset能达到目的。 Tag属性： Tag没有具体含义，它可以让用户在对话框控件中存储、维护自己的数据。这个数据由用户自己的代码解释。 对话框的返回值（ShowDialog的返回值）： 对话框通过调用ShowDialog()调用后，返回一个类型为DialogResult 值，其中DialogResult.OK指出用户成功完成了操作，成功选取了文
ENVI遥感图像处理方法
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
遥感数字图像处理教程复习分析
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
图片随着图像随着图像的控件的大小而变
题目要求 窗体上设置一个Image图像控件和两个命令按钮，Image图像控件装入自己喜欢的图片，设置Stretch属性为True，使得图片随着图像随着图像的控件的大小而变，如图所示： （我们一定要收复台湾！） 分析&注意事项 为了实现还原效果，首先要做以下3件事： 必须在事件过程外，即程序代码最上方声明窗体级变量： Dim h%,w% `用户输入的变量声明语句 1 在Form1_Load事件中保存图像控件的初始值： w=Image1.Width h=Image1.Height 1 2 在Command2_Click事件中还原为初始值： Image1.Width=w Image1.Height=h 1 2 参考代码 双击主窗体（默认名Form1），打开代码编辑器 （吐槽一句，习惯了集成IDE的自动补全之后再用这个98年的老爷爷级编译器实在是接受不能……） Dim h%, w% Private Sub Command1_Click() Image1.Width = Image1.Width * 0.5 Image1.Height = Image1.Height * 0.5 End Sub Private Sub Command2_Click() Image1.Width = w Image1.Height = h End Sub Private Sub Form_Load() w = Image1.Width h = Image1.Height End Sub ————————————————
窗体上设置一个Image图像控件和两个命令按钮，Image图像控件装入自己喜欢的图片，设置Stretch属性为True，使得图片随着图像随着图像的控件的大小而变，如图所示： 分析&注意事项 为了实现还原效果，首先要做以下3件事： 必须在事件过程外，即程序代码最上方声明窗体级变量： Dim h%,w% `用户输入的变量声明语句 1 在Form1_Load事件中保存图像控件的初始值： w=Image1.Width h=Image1.Height 1 2 在Command2_Click事件中还原为初始值： Image1.Width=w Image1.Height=h 1 2 参考代码 双击主窗体（默认名Form1），打开代码编辑器 （吐槽一句，习惯了集成IDE的自动补全之后再用这个98年的老爷爷级编译器实在是接受不能……） Dim h%, w% Private Sub Command1_Click() Image1.Width = Image1.Width * 0.5 Image1.Height = Image1.Height * 0.5
MFC对话框程序中的各组件常用方法
MFC对话框程序中的各组件常用方法： Static Text: 将ID号改成唯一的一个，如：IDC_XX，然后进一次类向导点确定产生这个ID，之后更改Caption属性： GetDlgItem(IDC_XX)->SetWindowText(L"dsgdhfgdffd"); 设置字体： CFont *pFont = new CFont; pFont->CreatePointFont(120,_T("华文行楷")); GetDlgItem(IDC_XX)->SetFont(pFont); Edit Control: 设置文本： SetDlgItemText(IDC_XX,L"iuewurebfdjf"); 获取所有输入： 建立类向导创建一个成员变量（假设是shuru1，shuru2……）类型选value，变量类型任选。 UpdateData(true); GetDlgItem(IDC_XX)->SetWindowText(shuru1); 第一句更新所有建立了变量的对话框组件，获取输入的值。第二句将前面的IDC_XX的静态文本内容改为shuru1输入的内容。 若类型选用control: 1.设置只读属性： shuru1.SetReadOnly(true); 2.判断edit中光标状态并得到选中内容(richedit同样适用) int nStart, nEnd; CString strTemp; shuru1.GetSel(nStart, nEnd); if(nStart == nEnd) { strTemp.Format(_T(" 光标在%d" ), nStart); AfxMessageBox(strTemp); } else { //得到edit选中的内容 shuru1.GetWindowText(strTemp); strTemp = strTemp.Mid(nStart,nEnd-nStart); AfxMessageBox(strTemp); } 其中nStart和nEnd分别表示光标的起始和终止位置，从0开始。strTemp.Format 方法用于格式化字符串。AfxMessageBox(strTemp)显示一个提示对话框，其内容是字符串strTemp。 strTemp = strTemp.Mid(nStart,nEnd-nStart)返回一个被截取的字符串，从nStart开始，长度为nEnd-nStart。如果nStart == nEnd说明没有选择文本。 注：SetSel(0,-1)表示全选;SetSel(-1,i)表示删除所选。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理 1.图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个 客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值 不连续的、用离散数值表示的图像，在计算机内部，数字图像表现为二维阵列（网格），属于不可见图像。 3.什么是遥感数字图像，模拟图像（图片）与遥感数字图像有什么区别？ 遥感数字图像是以数字形式存储和表达的遥感图像。 模拟图像：又称光学图像，以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。图像是自然景物的反映，人眼感知的景物一般是连续的，照相机（非数码式）拍摄形成的照片也是连续的，两者均称之为模拟图像。广义的模拟图像还包括绘画。 区别： 模拟图像的显著特点是连续性：①空间位置的变化是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化是连续的③符合数学上微积分连续性的定义 数字图像的特点：便于计算机处理与分析；图像信息损失低；抽象性强。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些内容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其内容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一 种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰 度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5..什么是图像增强？主要目的是什么？主要有哪些方法？ 图像增强：使用多种处理方法压抑、去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息，使图像更容易理解、解译和判读。 主要目的：1.采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 2.将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。 主要方法：彩色合成、图像拉伸、波段运算、图像平滑、锐化、图像融合等 6.数字图像最基本的单位是像素
图像列表控件(ImageList)的常用属性
2.11、图像列表控件(ImageList)的常用属性 属性说明(Name)图像列表控件的名称 (自定义)打开属性页 BackColor背景颜色。可从弹出的调色板选择。ImageHeight图像列表控件控件的高度 ImageWidth图像列表控件控件的宽度 Index在对象数组中的编号 Left距离容器左边框的距离 MaskColor 获得或设置一个值，决定在图像列表的图形操作中透明的颜色。可从弹出的调色板选择。 Tag存储程序所需的附加数据Top距容器顶部边界的距离 UseMaskColor 获得或设置一个值，决定图像列表控件是否使用MaskColor属性。取值为：True False 2.12、Inet控件的常用属性 属性说明(Name)Inet控件的名称 (自定义)打开属性页 AccessType 获得或设置该控件连接的代理行为。取值为： 0 icUseDefault 1 icDirect 2 icNamedProxy Document获得或设置要在服务器上检索的文档。Index在对象数组中的编号 Left距离容器左边框的距离 Password授权时使用的密码。 Protocol 该URL使用的协议。取值为： 0 icUnknown 1 icDefault 2 icFTP
4 icHTTP 5 icHTTPS Proxy当访问网时要使用的代理服务器。 RemoteHost获得或设置远程计算机。 RemotePort获得或设置远程计算机上要使用internet的端口。RequestTimeout获得或设置等待请求完成的秒数。 Tag存储程序所需的附加数据 Top距容器顶部边界的距离 URL获得或设置该控件使用的URL。 UserName授权时使用的用户名 2.13、列表视图控件(ListView)的常用属性 属性说明(Name)列表视图控件的名称 (自定义)打开属性页 AllowColumnReorder 获得或设置用户是否可以对报表显示的列重排序。取值为：True False Appearance 获得或设置是否用立体效果绘制。取值为： 0 ccFlat(平面) 1 cc3D(立体) Arrange 获得或设置排列列表视图控件中的图标或小图标视图。取值为： 0 lvwNone 1 lvwAutoLeft 2 lvwAutoTop BackColor背景颜色。可从弹出的调色板选择。 BorderStyle 获得或设置边界样式。取值为：0 ccNone(无边界线) 1 ccFixedSingle(固定单线框) CauseValidation 该控件获得焦点时，失去焦点的控件的Validate事件是否发生。取值为：True 发生 False 不发生 Checkboxes 获得或设置一个值，决定在列表的每一项的旁边，是否显示一个复选框。取值为： True 显示
考试遥感数字图像处理理论考试复习题(答案)
第一章 一、名词解释 1.数字图像: 指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连 续的、用离散数学表示的图像。 2.遥感数字图像: 是以数字形式表述的遥感图像。不同的地物能够反射或辐 射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 3.像素: 数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点，是计 算机图像处理的最小单元；每个像素具有特定的空间位置和属性特征 4.遥感数字图像处理: 遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥 感图像中的像素进行的系列操作过程。 5.频率域: 频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产 生的反映频率信息的图像进行处理。 二、简答 1.怎样理解图像处理的两个观点：离散方法的观点和连续方法的观点 答：（1）离散方法的观点认为，一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散方法进行图像处理才是合理的。与该方法相关的一个概念是空间域。空间域图像处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。 （2）连续方法的观点认为，我们感兴趣的图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。与该方法相关的一个主要概念是频率域。频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间域进行图像的显示和对比。 2.遥感数字图像处理需要掌握哪些基本知识： 答：（1）物理学中电磁辐射、光学和电子光学等方面的基本知识； （2）地理学知识是有效利用遥感图像处理技术，认识地球客观世界的基本条件； （3）遥感数字图像处理是信息处理的主要组成部分，只有掌握了信息论的基础和方法，才能保证遥感数字图像处理工作在正确的理论指导下进行； （4）计算机技术和地理信息系统的理论和知识。 三、填空 1.遥感数字图像处理的主要内容包括（图像增强）、（图像校正）、（信息 提取）。 2.图像校正也称图像恢复、图像复原，校正的方法除了图像增强中的一些方 法外，主要包括（辐射校正）和（几何纠正）。 3.遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分，其中硬件系统 主要由计算机、（数字化器）、（大容量存储器）、（显示器）和（输出设备）、操作台。 4.在计算机中，基本的度量单位是（比特(位)）。存储一幅1024字节的8 位图像需要（1MB）的存储空间。一景正常的包括7个波段的LANDSAT5的TM图像文件，至少占用（200MB）的存储空间。
遥感卫星图像处理方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
VC中图像控件的用法与总结
使用picture控件动态显示图片方法 一控件适应于图片尺寸 添加一个picture控件，修改ID为IDC-PICTURE,并添加一CBitmap m_bmp成员变量在OnInitDialog()函数中添加如下代码 if(m_bmp.m_hObject!=NULL) m_bmp.DeleteObject(); //以绝对路径加载BMP图片 HBITMAP hbmp=(HBITMAP)::LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),"1.bmp",IMAGE_BITMAP, 0,0,LR_CREATEDIBSECTION | LR_LOADFROMFILE); if(hbmp==NULL) return false; //获得加载位图的文件信息 m_bmp.Attach(hbmp); DIBSECTION ds; BITMAPINFOHEADER &bminfo=ds.dsBmih;//获得位图信息图 m_bmp.GetObject(sizeof(ds),&ds); int cx=bminfo.biWidth;//获得位图宽度 int cy=bminfo.biHeight;//获得位图高度 //该段程序根据图象的宽和高，调整控件大小，让它正好显示一张图片 CRect rect; GetDlgItem(IDC_PICTRUE)->GetWindowRect(&rect);//获得控件所在矩形区域 ScreenToClient(&rect); GetDlgItem(IDC_PICTRUE)->MoveWindow(rect.left,rect.top,cx,cy,true);//调整控件大小在OnPaint()函数中添加如下代码 //三种方法获得pictrue控件DC，图象将被绘制在控件上 CPaintDC dc(GetDlgItem(IDC_PICTRUE)); //CPaintDC dc(this); //CDC dc; //dc.m_hDC=::GetDC(NULL); CRect rcclient; GetDlgItem(IDC_PICTRUE)->GetClientRect(&rcclient); CDC memdc; memdc.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap bitmap; bitmap.CreateCompatibleBitmap(&dc,rcclient.Width(),rcclient.Height()); memdc.SelectObject(&bitmap); CWnd::DefWindowProc(WM_PAINT,(WPARAM)memdc.m_hDC,0); CDC maskdc; maskdc.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap maskbitmap; maskbitmap.CreateBitmap(rcclient.Width(),rcclient.Height(),1,1,NULL); maskdc.SelectObject(&maskbitmap);
图像盲复原
一、图像复原的变分方法 图像在形成传输和存储的过程中都会产生失真，造成图像质量的退化，图像复原就是解决这些问题。 （1）图像复原的变分方法 一般来讲，图像的退化过程一般可描述为：f=Ru+n 1-（1） 其中n 表示加性Gauss 白噪声，R 表示确定退化的线性算子，通常是卷积算子。 图像复原就是要尽可能的降低或消除观察图像f （x ）的失真，得到一个高质量图像，根据最大似然原理，通过求解如下变分问题可以得到真实图像u 的一个最小二乘逼近： {} 2inf (x)(x)u f Ru dx Ω-? 1-（2） 但该问题是一个典型的病态问题，解决该问题的常用的方法是正则化方法，其中最典型的模型是全变差（TV ）模型，该模型在2001年被法国数学家完善，提出了卡通-纹理分解的变分模型。 TV 模型的正则化模型为：() 222()()inf L u H f Ru u dx λΩΩ∈Ω-+?? 1-（3） 第一项是残项，或称忠诚项，保证恢复图像u 保留观察图像f 的主要特征，第二项是正则项，保证恢复图像的光滑，以去除噪声，同时保证极小化问题是良态的，λ>0是尺度参数，平衡忠诚项和正则项的作用，该模型的唯一解满足以下方程: *(f Ru)u 0R λ-+?= 1-（4） 该模型对均匀区域来讲，能很好的去除噪声，但同时磨光了边缘的重要特征，对1-（3）的方程加上适当的初、边值条件，可构成最速下
降法来求解。 该方法可以去除光滑部分的噪声，但同时边缘和纹理也被模糊了，此模型对图像的光滑性要求高，不允许图像中出现不连续或奇异特征，由此改进了有界变差函数或分布空间-BV 空间将图像的梯度看成一种测度而不是函数，允许图像存在边缘、纹理等重要的不连续特征 ，用BV 空间刻画全局正则性更合适。 在图像复原中，为了在去噪的同时能够有效的保留边缘，提出如下正则化模型：2 2()()1inf 2L TV u BV f Ru u λΩ∈Ω??-+ ??? 1-（5） 它利用了BV 空间的半范数—全变差来作为正则项，加上同样的初、值条件，用最速下降法求解，它是Sobolev 空间的一种改进。 （2）变换域变分模型 上述TV 模型只利用了图像的空域信息，没有利用图像的频域或其他变换域信息，另一方面需要大量的迭代，而且没有一个好的停止准则，而变换域变分模型，其求解简单，无需迭代。 DT 模型： 112()1,1()22,inf (v,u)(v u)2f L H B u v F f v u γα-ΩΩΩ=-+++ 1-（6） 利用该模型和Besov 半范数和小波系数的等价关系可以建立基于小波变换的快速算法，避免了求解非线性偏微分方程。 图像的复原也可在基于Besov 和负hilbert-sobolev 空间进行，以及在基于Besov 和齐次Besov 空间进行。 二、 基于Besov 空间的图像盲复原
遥感图像处理实例分析01(算法、图像增强)
图像处理（Image processing） 基本概念 数字图像处理（digital image processing）指的是使用计算机巧妙处理以数字格式存储图像数据的过程。其目的是提高地理数据质量，使其对使用者更有意义，并能提取定量信息，解决问题。 数字图像（digital image）的存储是以二维数组或网格的形式保存像素值，每个像素在空间上对应着地表一块小面积。数组或网格又称光栅，所以图像数据经常叫着光栅数据。光栅数据的排列是这样：水平行叫着线（lines），垂直列叫着样品（samples）（如图1-1）。图像光栅数据的每个像素代表着是数字（digital number），简称DN。 图1-1 光栅数据 图像数字DNs在不同的数据源中，代表着不同的数据类型。如对Landsat、SPOT卫星数据，DNs代表的是地物在可见光、红外或其它波段的反射强度。对雷达图像，DNs代表的是雷达脉冲返回到天线的强度。对数字地形模型（DTMs），DNs代表的是地形高程。 通过应用数学变换，图像转化为数字图像。ER Mapper可以增强数字图像，突出和提取传统手工方法难以得到的细小信息。这就是为什么图像处理能成为所有地球科学应用的强大工具的原因 多光谱数据（multispectral data）指的是多波段数据，图像数据中含有多个波段的反射强度。图像处理技术随着合并不同波段的信息而发展，突出了一些特别类型的信息，如植被指数、水质量参数、地表矿物出现类型等。 图像处理广泛应用在地球科学的制图、分析和模型应用上。主要有：土地利用/土地覆盖制图和变迁勘察（land use/land cover mapping and change detection）、农业评价和监测（agricultural assessment and monitoring）、海岸线和海洋资源管理（coastal and marine resource management）、矿产勘查（mineral exploration）、石油和天然气勘查（o il & gas exploration）、森林资源管理（forest resource management）、城市规划和变迁勘察（ urban planning and change detection）、无线通讯定点和规划（telecommunications siting and planning）、海洋物理学（physical oceanography）、地质和地形制图（geology and topographic mapping）、冰川探测和制图（sea ice detection and mapping）等。 ER Mapper图像处理特点：发展了一个全新的方法，叫算法，将许多处理过程合并成简单的
遥感影像处理步骤
一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
利用MFC的Picture控件显示和处理图像
利用 MFC 的 Picture 控件显示和处理图像
在《OpenCV 教程-基础篇》的 2.8 节中，所创建的 MFC 图像显示是直接放在对话框面板的左上 角的，感觉不大美观；《MFC 中快速应用 OpenCV》 则是介绍用 SDI（单文档界面）来显示图 像，《A step-by-step guide to the use of Microsoft Visual C++ and the Intel OpenCV library》 使用 VS2005 来进行图像和视频的读取和处理， 但是其图像和视频的显示界面不是在对话框里面 的，而是新建一个窗口来做。所以下面我们就来看看怎么在对话框里使用 Picture 控件来显示和 处理图像。 [编辑]
创建 MFC
首先创建一个 MFC 对话框应用程序（Dialog-based Application）如下：
在 VS2005 和 2008 里，我们可以用一个 Solution 来组合几个 Project （每个 Project 基本上 只包含一个 Program），当我们要构建一个多 Program 的应用时（例如一个客户端程序加一个 服务器应用程序），利用 Solution 可以将这些 Projects 组合起来、并且共享文件和函数库。 通常需要为 Solution 创建一个主路径，其中包含了所有 Projects 的路径。不过在这篇文章里， 我们只构建一个简单的 Project，所以在创建 MFC 的 New Project 对话框里，不用勾选“Create directory for solution”这个选项。 点击 OK -- Next 进入下一步，在这里我们创建一个 Dialog-based Application，大部分选项按默 认设置就行，不过最下面的“Use Unicode libraries”最好去掉。如果勾选了这个选项，程序代码 就会使用 16bit 的 Unicode 字符集来编码，但是很多函数虽然使用 char* (ASCII stings) 类型字 符，而将字符串从 Unicode 转换到 ASCII 是非常麻烦的。使用 Unicode 在编译时可能会遇到 下列错误：
cannot convert parameter 1 from 'CString' to 'const char *' cannot convert from 'const char [11]' to 'LPCWSTR'
图像盲恢复的算法研究
图像盲恢复的算法研究 摘要：当点扩展函数未知或不确知的情况下, 从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来, 图像盲复原算法得到了广泛的研究。本文在介绍了盲图像恢复算法的现状的基础上进一步研究其的发展方向。 关键词: 图像盲恢复现状前景 一、引言 图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。 二、图像盲恢复算法的现状 总体来说, 图像盲复原方法主要分为以下两类: 一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点；二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。这类算法较为复杂,计算量较大。另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点, 重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。 （一）单通道空间不变图像盲复原算法 在这类算法中, 最为常用的是参数法和迭代法。 1）参数法。所谓参数法, 即模型参数法, 就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述, 但模型的参数需要进行辨识。在参数法中, 典型的有先验模糊辨识法和ARMA 参数估计法, 前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像, 属于第1 种类型的图像盲复原算法, 因而计算量较小；后者同时辨识PSF和真实图像模型参数, 属于第2种类型图像盲复原算法。 2）迭代法。所谓的迭代法, 不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程, 加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。迭代法是单