有碰到一些质量很差的遥感影像,颜色需要进行调整(主要是针对看)输出,这里记录一下ArcGIS中的调整输出方式. 1.首先把影像文件拖入ArcMap中,然后右键单击图层列表中的图像,选择属性. 2.选择符号系统然后调整好相关参数,点击应用即可. 我选择的拉伸类型为Esri,这种方式效果比较不错,你也可以选择直方图均衡化等.(如果你影像也有无效数据部分,注意设置下无效值NoData) 3.现在已经可以在ArcMap中看到图像渲染的结果了,现在可以将图像输出了. 4.输出图像的参数选择 在输出位置的选

在使用ArcGIS对栅格影像进行分析时,难免要进行一些统计类的分析.如统计框选区域的像素的个数,面积.均值等内容. 下面给出使用“Spatial Analyst Tools -- > Zonal --> Zonal Statistics as Table ” 进行操作的例子,以便让GIS开发者有一个开发的思路. 以下为图示的操作过程,不再赘述,亲们只懂得大意就好.不明白的地方请留言.

直方图均衡化是什么有什么用 先说什么是直方图均衡化,通俗的说,以灰度图为例,原图的某一个像素为x,经过某个函数变为y.形成新的图.新的图的灰度值的分布是均匀的,这个过程就叫直方图均衡化. 图像直方图均衡化作用:用来增强对比度. 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布.这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能. 这种方法对于背景和前景都太亮或者太

目录 1.直方图均衡化 2.直方图规定化 @ 1.直方图均衡化 对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,使一定灰度范围内像元值的数量大致相等就是直方图的均衡化.原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小,会产生粗略的分类的视觉效果. 在MATLAB中,histeq函数用于直方图的均衡化. 实现代码如下 clear close all clc I=imread('peppers.png'); subplot(

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

ArcGIS中的影像色彩校正 在遥感影像处理工作中,影像镶嵌是最常用影像处理方式之一,关于影像镶嵌的相关功能,在ArcGIS中有多种实现途径,如使用Mosaic工具.创建镶嵌数据集来进行虚拟镶嵌等等.然后,由于待镶嵌影像常常是不同来源.不同时相的数据,使得影像在执行镶嵌之后,常常出现色调不统一.影像接边区域过渡不自然的情况,那么面对这种问题,我们应该如何解决呢? 栅格目录和镶嵌数据集是针对大规模影像数据管理所提出的数据管理模型,使用栅格目录和镶嵌数据集所管理的影像在执行了动态镶嵌之后,还可对其中

​ ​编辑 一.计算面积 ( 可以帮我们计算小班面积 )添加 AREA 字段,然后右键点击字段列,然后点击 CALCULATE VALUES; ---> 选择 ADVANCED -->把下面的代码输入,然后在最下面 = 处写 OUTPUT 点击 OK 就 OK 了. Dim Output as doubleDim pArea as IareaSet pArea = [shape]Output = pArea.area 二.计算长度 ( 可以帮我们计算林带长度 )同上添加 LENGTH 字段,然

在理解直方图均衡化的过程中,参考了一些书籍和博客,让人困惑的是,笔者对于直方图的理解还是停留在表面,并没有深入理解其内涵.因此,本文拟结合图片对直方图的概念进行阐述,并给出其Python实现,最后对她背后所蕴含的一些科学思维,谈谈自己的一些看法. 什么是直方图? 对于一副灰度图像I,她的每一个像素点I(x,y)都有一个灰度值,一般情况下可能的灰度取值有2^8=256个(0,1,...,255).如果我们统计出灰度值r在I中出现的次数n,并对其进行归一化(n/N,N是所有灰度值出现次数的总和),这

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV和NumPy对直方图进行均衡化处理. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >,对于本节的内容,建议直接参考维基百科直方图均衡化,只需看下页面最后的两幅图就能懂了. 本文内

S0.6 直方图均衡化 直方图均衡化能提高图像的质量 累积直方图 这是后面均衡化所要知道的先验知识. 如果说直方图统计的是等于像素值的数量,那么累积直方图统计的就是小于等于像素值的数量 均衡化步骤 我们均衡化的目标就是把灰度直方图变得平坦,那么什么是最平坦的直方图呢?当然就是下图这样: 4X4的图像,每个像素有4个,按概率论的角度来讲,这是均匀分布. 我们一般用和概率相关的直方图来表示,像这样: 我们希望直方图都像均匀分布的直方图那样,可以换种思路:只要任何直方图的累积直方图像均匀分布的累积直方

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

1. cv2.equalizeHist(img)  # 表示进行直方图均衡化 参数说明:img表示输入的图片 2.cv2.createCLAHA(clipLimit=8.0, titleGridSize=(8, 8))  用于生成自适应均衡化图像 参数说明:clipLimit颜色对比度的阈值, titleGridSize进行像素均衡化的网格大小,即在多少网格下进行直方图的均衡化操作 直方图均衡化:一般可以用来提升图片的亮度, 在上面一节中,我们可以看出在150-200之间所占的频数特别的大,频数

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基于直方图均衡化的图像增强   直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的.对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节.   彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/

一般的各种遥感影像都是采用某种地理或投影坐标的栅格影像,对于从事影像相关工作的人来说,得到现有影像的覆盖范围是确定研究内容,购买遥感影像的基础.怎么得到这个覆盖范围呢?当然我们可以在ArcGIS或ERDAS中打开,就可以看到影像范围了.不过当影像数量达到TB级时,这种方式显然是行不通的.这里我们就需要通过一定的办法将每幅影像的范围以矢量图形的方式表示出来. 一般来说,如果需要的精度不高,可以采用AO获得影像的四至范围Extent,对于TB级别的数据,这样处理速度很快,相对来说是一种比较简便的处理

直方图均衡化(HE)是一种很常用的直方图类方法,基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线,用来对图像进行灰度变换,以达到提高图像 对比度的目的.该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图(CDF)(严格来说是呈正比例关系).然而HE是对图像全局进行调整的方法,不能有效地提高局部 对比度,而且某些场合效果会非常差.如: 上述原图和HE结果图的直方图分别为: 因为从原图的直方图中求取的映射函数(CDF)形状为: 将它作用于原图像会导致直方图被整体右移,没有充分利用整个灰度动态范围. 为了提高图

收入囊中 lookup table 对照度拉伸 直方图均衡化 葵花宝典 lookup table是什么东西呢? 举个样例,假设你想把图像颠倒一下,f[i] = 255-f[i],你会怎么做? for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at<uchar>(i,j) = 255 - I.at<uchar>(i,j); 大部分人应该都会这么做.或者: for( i = 0; i &

1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡.在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: [Contrast Stretching]:对比度拉伸: [HE]:直方图均衡: [

什么是直方图均衡化? 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度.原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰.例如,过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内,而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内.采用直方图均衡化,可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多