1.原理简述:     根据两幅图像中的一些已知对应点(控制点对),建立函数关系式,通过坐标变换,实现失真图像的几何校正. 设两幅图像坐标系统之间畸变关系能用解析式来描述: 根据上述的函数关系,可以依次计算畸变图像每个像素的矫正坐标值,保持各像素值不变,这样生成一幅矫正图像. 2.实现过程: (1)因此首先要得到多项式,matlab提供了拟合多项式的函数 Isqcurvefit,                                格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f:符

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

一.简单的编译 1.使用VisualStudio IDE编译 首先进入GDAL的源代码目录,可以看到有几个sln为后缀的文件名,比如makegdal10.sln,makegdal80.sln,makegdal71.sln,makegdal90.sln .这些文件是VisualStudio的工程文件,后面的数字对应的VS的版本号,71表示的VS2003,80表示VS2005,90表示VS2008,还有10表示VS2010等.根据自己电脑安装的VS版本,打开对应的文件,如下图所示(使用VS2008S

转自青椒炒蛋:http://www.smallleafs.com/article/35.aspx 4D数据包括DLG(数字线画地图).DEM(数字高程模型).DOM(数字正射影像地图).DRG(数字栅格地图). DLG 数字线划地图(DLG, Digital Line Graphic):是与现有线划基本一致的各地图要素的矢量 数据集,且保存各要素间的空间关系和相关的属性信息.> 在世字测图中,最为常见的产品就是数字线划图,外业测绘最终成果一般就是DLG.该产品较全面地描述地表现象,目视效果与同比

抱歉原文链接未知 Technorati 标签: DRG,DLG,DOM,DEM 以下有不同的说法,但是意思都很相近. 一. DOM (数字正射影像图):利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片.遥感影像,经逐个像元纠正,按图幅范围裁切生成的影像数据,它的信息比较直观,具有良好的可判读性和可量测性,从中可直接提取自然地理和社会经济信息. DEM (数字高程模型) :通过等高线.或航空航天影像建立以表达地面高程起伏形态的数字集合. DRG (数字栅格地图) :数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的

pasting DTM DLG DRG DOM DSM" title="[转载]DEM DTM DLG DRG DOM DSM" height="477" width="600"> 数字高程模型DEM DEM,(Digital Elevation Model,缩写DEM)是一定范围内规则格网点的平面坐标(X,Y)及其高程(Z)的数据集,它主要是描述区域地貌形态的空间分布,是通过等高线或相似 立体模型进行数据采集(包括采样和量测),

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 我们用遥感的手段进行卫星特征提取.多幅影像间的特征变化提取的案例越来越多,尤其在深度学习算法越发成熟以及诸如阿里天池大赛这些活动的激发下,相信在更多的行业,卫星遥感.无人机航拍.地面移动测量等等将大展拳脚,并有效落地. 春节在家无事,想换个角度,以GIS的方法而不是单纯的图像学角度出发,研究如何进行变化提取. 当然,我们还是假设,基于算法已经对A影像和B影像

GIS原理学习目录 内容提要 本网络教程是教育部“新世纪网络课程建设工程”的实施课程.系统扼要地阐述地理信息系统的技术体系,重点突出地理信息系统的基本技术及方法. 本网络教程共分八章:第一章绪论,重点介绍地理信息系统的组成.功能.由来与发展:第二章阐述空间数据结构.模型和空间数据库设计:第三章较详细地介绍了空间数据的采集标准和质量控制:第四章为空间数据处理,阐述拓扑关系的建立.图形编辑.数据变换.数据压缩和插值.图像处理和更新等内容:第五章阐述了空间查询和空间分析,包括度量分析.叠置分析.三维分

4D产品(DLG.DEM.DOM.DRG)是什么? 4D产品是指DRG(数字栅格地图).DLG(数字线化图) .DEM(数字高程模型).DOM(数字正射影像图).4D 复合产品是将4D产品中的任意两种或几种产品模式,通过融合的方法生成的叠加产品. 1.DRG (数字栅格地图) 数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品. 可作为背景与其他空间信息相关,用于数据采集.评价与更新,与DOM.DEM集成派生出新的可视信息. 2.DLG (数字线划地图) 现有地形图上基础地理要素分层存储的矢量数据集

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数

ps:摘抄地址http://blog.163.com/wangqing_rs/blog/static/16451519120111026102916472/  什么是4D(DRG.DLG.DOM.DEM)数据?(转自gisriver的空间) 蓝色部分为本作者根据自己专业特点及自身知识结构添加,版权归属个人. 什么是4D(DRG.DLG.DOM.DEM)数据? 以下有不同的说法,但是意思都很相近. 一. DOM (数字正射影像图):利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片.遥感影像,经逐个像元

DLG 数字线划地图(DLG, Digital Line Graphic):是与现有线划基本一致的各地图要素的矢量 数据集,且保存各要素间的空间关系和相关的属性信息. 在世字测图中,最为常见的产品就是数字线划图,外业测绘最终成果一般就是DLG.该产品较全面地描述地表现象,目视效果与同比例尺一致但色彩更为丰富.本产品满足各种空间分析要求,可随机地进行数据选取和显示,与其他信息叠加,可进行空间分析.决策.其中部分地形核心要素可作为数字正射影像地形图中的线划地形要素.数字线划图DLG.jpg. 数字线

GIS行业通常将GIS常用的数据产品概括为“4D”,即:DOM(数字正射影像图).DEM(数字高程模型).DLG(数字线划地图).DRG(数字栅格地图).以及复合模式派生数据组成. DOM:数字正射影像图(Digital Orthophoto Map) 也就是我们所说的影像图.它包括航空相片以及遥感卫星影像图经过校正.镶嵌按照一定的图幅范围裁剪生成的数字正射影像集.它是GIS最重要的数据源之一,具有一定的地图几何精度和影像特征.可用来生产DLG等其他类型的数据.主要应用方向包括:国土土地利用现状

@ 目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 遥感数字图像的处理,是对遥感数字图像的计算机处理.与工业和医学数字图像不同,遥感数字图像类型更为多样,内容更为复杂.因此,遥感数字图像的处理,不仅需要掌握已有的数字图像处理方法,而且需要具有相当的地学只是,是科学和艺术的有机结合. 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<遥感知天地> 3. 专栏目录 学习遥感数字图像处理,不仅要掌握遥感数字图像处理的理论知识,更需要掌握Erdas和Envi软件实验操作. [遥感数

1.对数变换可以增强图像中较暗部分的细节,因为对数可以将较小的值放大,而较大的值缩小 2.伽马变换:y = (x + esp) ^ γ,x,y的取值范围是0到1,esp是补偿系数,γ为伽马系数.γ的不同取值可以选择性的增强图片不同灰度区域的对比度. γ>1,高灰度区域对比度增强 γ<1,低灰度区域对比度增强 γ=1,不改变原图像 3.灰度阈值变换:将灰度图像二值化,即将灰度以某一值为界限分开,小于的为0,大于的为满值,这样就将灰度图像二值化了 4.分段线性变换:将灰度图像以不同灰度值分开,采取

本文链接:https://blog.csdn.net/Dooonald/article/details/78545461算术均值 close all clear all f=imread('D:/testData/filtering.tif'); [w,h]=size(f);image= f(:,:);fsize1=3;fsize2=5;fsize3=9; fssize1=(fsize1-1)/2;fssize2=(fsize2-1)/2;fssize3=(fsize3-1)/2; figure

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集水盆) and "watershed ridge line

MATLAB地图工具箱学习总结(三)地图工具箱的基本知识 今天想要介绍的是一些比较基础的函数.了解了这些函数,地图投影的基本概念才能真正明白.而要想继续研究MATLAB中有关地图投影的函数,尤其是未来我要提到的投影文件源代码,知晓这些函数的功能必不可少.本篇文章将会罗列三个案例,并在后面一一进行讲解. 1                    作业案例:地图投影作业1 这次的案例从作业1开始.作业1是要求计算出地球椭球体的一些基本参数,包括子午圈曲率半径.卯酉圈曲率半径.平均曲率半径和纬圈半径等

MATLAB地图工具箱学习总结(一)从地图投影说起 前言 本学期地图投影课上,李连营老师建议我们使用MATLAB完成每周的作业.从大二上学期开始接触MATLAB学习数学运算和地理数据处理的我,自然不会放过这次机会,每周找了点时间好好研究了一下,把作业比较轻松地就搞定了.不过由于网上相关的教程.资料比较少,在夹杂了多种专业词汇的同时,又没有中文翻译,也是让人感到头疼.在此想总结一下相关的函数,以帮助其他需要使用工具箱的人.作为一个学生,我所接触的仅仅是皮毛,也必然会有一些错误,希望看到的人能够指出