图像处理_Holidays Photos Dataset(假日风景图片数据集)

天文照片的处理和这有本质的区别天文照片的处理是最大限度的发掘出照片上原本的信息使得画面表现的细节更丰富杂讯可以过滤和处理但不能无中生有“变出”天体的细节来。

色调可以变大小可以变角度光暗对比度都可以变但你拍的木星上没有大红斑再怎么处理也不会有！照片上木星只能看到一条云带再怎么处理还是一条！关于这点希望大家能有个明确的认识注：此篇后期处理篇不讲解PS 和其它软件的处理只针对性的讲解RegiStax 5如前面所讲其实后期处理与拍摄时的参数设置有着极其紧密的关联所以此篇会涉及一部分摄像头拍摄以及参数设置方面的理论知识老规矩一步步的先操作软件吧首先我们看看RegiStax 5 最基本的叠加是如何进行的。

既然是最基本叠加就用我拍的所谓完美曝光的视频来做素材吧见下图先来熟悉下软件的界面（本人E文完全还给老师了翻译不对的地方还请斧正）大家不要被软件弄迷糊有的功能暂时不明白是什么意思也没关系多用多试自然就懂了偶的介绍就从如何叠加处理一个视频的完整步骤好让大家了解一个完整的处理流程然后再讲解一些问题和情况的处理解决办法首先我们打开界面最左上角的Select 菜单按钮会弹出一个菜单这里选择我们要处理的文件见下图左上角红色框框中就是Select 按钮按下之后就会弹出选择文件对话框这个步骤唯一注意的是要看看RegiStax 是否能识别该视频见右边的蓝色方框如果RegiStax 能识别那么这里是会有视频的缩略图像。

下方的红色方框内显示的是一个下拉菜单可以选择处理的文件类型出了视频还能处理图片等类型这里我们只讲AVI视频处理这里要注意的是RegiStax 可以识别AVI类型的视频文件但不是所有的AVI格式都能识别对于此可以使用一款名为Format Factory的转换软件来转成AVI格式的文件但我还是建议使用无压缩的标准AVI 来处理效果最好且速度也最快虽然AVI文件容量都比较大但为了省去许多麻烦这也是我推荐使用的两款控制软件来拍摄的原因他们生成的就是标准的I42或IYUV格式的AVI视频注：Format Factory 的使用本篇不讲解。

eopatch 原理EOPatch原理EOPatch是一种用于遥感数据处理的Python库，它提供了一种灵活和高效的方法来处理和分析遥感图像数据。

它的原理是将遥感图像数据存储在一个统一的数据结构中，称为EOPatch。

这个数据结构可以包含各种类型的数据，例如光谱、时间、空间和地理信息等。

EOPatch的设计使得数据的处理和分析变得更加方便和高效。

EOPatch的核心概念是Patch。

一个Patch是一个包含了一系列遥感图像数据的空间区域。

EOPatch将这些数据存储在一个多维数组中，使得可以方便地对数据进行处理和分析。

每个Patch包含了一定的空间范围和时间范围，可以用来表示一个特定的地理区域和时间段。

EOPatch可以包含多个不同的特征层，例如NDVI（归一化植被指数）、NDWI（归一化水体指数）等。

这些特征层可以用来提取地表信息，例如植被覆盖、水体分布等。

EOPatch还可以包含其他类型的数据，例如气象数据、土壤数据等，以提供更全面的信息。

EOPatch的灵活性体现在它提供了丰富的数据处理和分析功能。

可以对EOPatch中的数据进行各种操作，例如裁剪、重采样、滤波等。

EOPatch还提供了一些内置的分析方法，例如计算统计信息、生成图像等。

此外，EOPatch还支持用户自定义的操作和分析，使得可以根据具体需求进行灵活的处理。

EOPatch的优势在于它的高效性和易用性。

EOPatch使用了一种基于内存的数据存储方式，使得对数据的访问速度非常快。

此外，EOPatch还提供了一套简洁而强大的API，使得用户可以方便地进行数据处理和分析。

EOPatch还提供了一些实用的功能，例如数据的保存和加载，以及数据的可视化等。

EOPatch的应用领域非常广泛。

它可以用于监测和分析地表变化，例如农作物生长监测、水体变化监测等。

它还可以用于环境监测和资源管理，例如森林覆盖监测、水资源管理等。

此外，EOPatch还可以用于地理信息系统（GIS）的应用，例如地图制作、空间分析等。

Python技术图像处理库介绍图像处理在计算机视觉和机器学习领域中扮演着重要角色。

随着计算机硬件性能的不断提升和Python语言的广泛应用，Python技术图像处理库也越来越受到开发者的欢迎。

本文将介绍几个常用的Python图像处理库及其应用。

1. OpenCVOpenCV是一款功能强大的开源计算机视觉库，支持图像处理、机器视觉和深度学习等应用。

它提供了丰富的图像处理算法和函数，可以实现图像的读取、显示、变换、滤波、特征提取等操作。

OpenCV支持多种编程语言，包括Python。

开发者可以利用Python脚本调用OpenCV库，快速实现各种图像处理任务。

2. PIL/PillowPIL（Python Imaging Library）是一款Python图像处理库，提供了丰富的图像处理功能。

然而，PIL在最新版本后停止更新，因此在Python3中推荐使用其后继库Pillow。

Pillow基于PIL进行了改进和优化，提供了更好的性能和更全面的功能。

Pillow支持图像的读取、保存、剪裁、旋转、调整大小等操作，还可以进行图像滤波、色彩调整、文字渲染等高级处理。

3. scikit-imagescikit-image是基于NumPy和SciPy的Python图像处理库，提供了大量的图像处理算法和函数。

它支持图像的读取和保存，同时提供了众多的图像处理方法，包括图像滤波、形态学操作、边缘检测、分割算法等。

scikit-image是一个非常方便易用的库，适合初学者学习图像处理和使用图像处理算法进行实验。

4. PyTorchPyTorch是一个用于机器学习和深度学习的Python库。

尽管主要用于训练和部署神经网络模型，但PyTorch也提供了一些图像处理的工具。

PyTorch中的torchvision模块包含了常用的图像变换、数据加载和预处理函数。

开发者可以使用PyTorch进行图像的读取、显示、变换和特征提取等操作，还可以将PyTorch与其他图像处理库结合使用，实现更复杂的图像处理任务。

无人机巡查图像处理与信息提取无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）是一种通过遥控或自主飞行的飞行器，可用于各种领域的巡查和监测任务。

在无人机巡查过程中，获取的图像数据需要经过处理和信息提取才能得到有用的信息。

本文将探讨无人机巡查图像处理的方法和信息提取的技术。

一、图像处理方法1. 图像预处理在无人机巡查时，由于拍摄环境的复杂性和动态变化，图像中常常存在噪声、模糊和光照不均等问题。

因此，首先需要对获取的图像进行预处理。

图像预处理包括图像去噪、图像增强和图像校正等步骤。

常用的去噪方法有中值滤波和高斯滤波；图像增强可以通过直方图均衡化、对比度增强和锐化等方法来实现；图像校正可以通过校正变换矩阵对图像进行纠正，保证图像几何形状的正确性。

2. 特征提取无人机巡查图像中包含了各种目标物体和地理信息。

为了从图像中提取有用的信息，需要进行特征提取。

常见的特征提取方法包括颜色特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。

颜色特征提取可以通过颜色直方图、HSV颜色空间和颜色矩等方法来实现；纹理特征提取可以通过灰度共生矩阵和小波变换等方法来实现；形状特征提取可以通过边缘检测和形状匹配等方法来实现。

二、信息提取技术通过无人机巡查获取的图像中可能包含各种目标物体，如建筑物、道路和车辆等。

目标检测与识别技术可以帮助将图像中的目标物体区分出来，并进行分类识别。

常见的目标检测与识别方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。

基于特征的方法可以通过提取目标物体的特征进行分类；基于模型的方法可以通过构建目标物体的模型进行识别；基于深度学习的方法可以通过训练深度神经网络来实现目标的检测与识别。

2. 地理信息提取无人机巡查图像不仅可以提供目标物体的信息，还可以提取地理信息。

地理信息包括地貌、水系和植被等方面的信息。

通过无人机图像的处理和分析，可以提取出高程信息、水体边界和植被覆盖等地理信息。

常用的地理信息提取方法包括数字表面模型（Digital Surface Model，简称DSM）提取、水体提取和植被指数计算等。

陕西师范大学旅游与环境学院遥感图像处理练习 -----利用 ERDAS IMAGINE 软件陕西师范大学旅游与环境学院地理信息系统实验室2003. 9. 10目 录 一．ERDAS Imagine 软件简介1.ERDAS IMAAGINE软件概述（Introduction ）2.在程序菜单中选择ERDAS IMAGINE 8.4 启动3.ERDAS IMAGINE 功能体系（Function System）二、图像显示1.图像显示视窗（Viewer）2.图像显示三、数据输入1.单波段二进制图像数据输入2.组合多波段数据四、数据预处理1.图象几何校正2.图象拼接处理3.图象分幅裁剪五、图像增强处理1.图像解译功能简介（Introduction of Image Interpreter）2.图像空间增强3.辐射增强处理：4.光谱增强处理六、非监督分类1．图像分类简介（Introduction to classification）2 非监督分类（Unsupervised Classification）七、监督分类1.定义分类模板（Define Signature Using signature Editor）2.评价分类模板（Evaluating Signatures ）3.执行监督分类(Perform Supervised Classification)4.评价分类结果(Evaluate classification)5.分类后处理(Post-Classification Process)一、ERDAS Imagine软件简介.实习目的：了解ERDAS Imagine 软件模块构成、功能.内 容：·ERDAS IMAGINE软件概述（Introduction）·ERDAS IMAGINE目标面板（Function System）·ERDAS IMAGINE功能体系（Function System）1． ERDAS IMAAGINE软件概述（Introduction ）ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件。

遥感图像处理实验目录实验二影像的地理坐标定位和校正实验三使用ENVI进行正射校正实验四图像镶嵌实验五图像融合实验六波段组合计算及图像增强实验七图像分类实验八使用ENVI进行三维曲面浏览与飞行实验九地图制图09级林学四班汤瑞芳20090143 注：本实验报告共分为两部分，其一为实验的详细过程，其二为实验结果的整理及实验心得实验二影像的地理坐标定位和校正实验目的:1）掌握如何在ENVI中对影像进行地理校正2）添加地理坐标3）如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正实验内容：1图像文件头文件的修改步骤：1）打开并显示SPOT数据ENVI主菜单中file →open image file，从envidata目录bldr_reg文件夹下的bldr_sp.img文件，从可用波段列表对话框中点击Grey scale，点击Load Band按钮加载这幅影像到一个新的显示窗口中。

2）修改ENVI头文件中的地图信息右击bldr_sp.img—》Map inf，快捷菜单Edit Map Information。

点击Projection/Datum文本旁边的箭头切换按钮，DMS或者DDEG，分别在度分秒和十进制的度之间进行切换。

点击Cancel，推出Edit Map Information对话框。

修改图像的pixel size信息，添加公里网格和地图标注。

保存图像。

file →save image as →image file。

输出路径和输出文件名称2 影像对影像的几何配准利用SPOT图像校正Landsat TM步骤：1）打开TM图像从ENVI主菜单中，选择file →open image file，从envidata目录下的bldr_reg子目录选择bldr_tm.img文件。

在列表中选择band3，点击display#1按钮，并从下拉式菜单中选择new display。

点击Load Band 按钮，把TM的band3波段的影像加载到新显示窗口中。

星迹，月串等拍摄方法：略讲。

大概是用相机固定三脚架上，对着景色，长时间自动拍摄；用定时快门线，让单反自动在设定的照片间隔时间，曝光时间拍摄。

可以拍无数张。

但软件处理的照片，只能是jpg。

方便快捷的星迹/月串/日食串叠加软件startrails的使用方法：
1，下载startrails软件
注：如果你的电脑无法打开这个软件，请下载Microsoft .NET Framework Version 1.1 Redistributable Package 安装之后应该就没问题了。

2，把需要叠加的照片，刷选出来，放到同一个文件夹里面：
3，打开软件，如图，点击第一个图标，然后把刚刚那个文件夹里面的图片全部导进去。

4，如果有拍暗场，就点击第二个图片把暗场全部放进去。

如果没有暗场，也不怕，省去这步。

这个作用只是去噪点。

5，然后点击第5个图标，开始叠加。

叠加的快慢就取决于你的电脑了，叠加时候最好不要开什么大型的程序。

6，待下方进度条满了，就表示叠加完毕了。

然后按第三个图标保存。

7，最后会有个弹窗jpe-compression，默认90 ，我会选100，图片质量会好些。

那现在就可以打开看自己图片的效果啦！
这张是一百张左右叠加的产物，当然你也可以手动把张数调整少些，随自己发挥。

这个是刚刚截图时候做的，28张叠加。

这个软件还可以运用到月亮轨迹，日月食轨迹等图片的叠加。

用Python编写简单的图像处理和图形生成工具Python是一种强大的编程语言，同时也具有广泛的图像处理和图形生成工具，可以帮助我们进行各种图片编辑和图形生成的任务。

接下来，我将介绍几个常用的Python图像处理和图形生成工具，并且提供一些使用示例。

1. PIL（Python Imaging Library）: PIL是Python中最常用的图像处理库之一，可以用来打开、编辑和保存各种图像格式的图片。

它提供了丰富的图像处理函数，如缩放、旋转、剪切、滤镜等，可以满足大部分的图像处理需求。

下面是一个使用PIL库进行图像缩放的示例：```pythonfrom PIL import Image#打开图片img = Image.open('input.jpg')#缩放图片new_img = img.resize((500, 500))#保存缩放后的图片new_img.save('output.jpg')```2. OpenCV：OpenCV是一种开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。

它支持各种图像处理和计算机视觉任务，如颜色转换、边缘检测、人脸识别等。

OpenCV具有强大的图像处理功能，而且还可以与其他机器学习库结合使用。

下面是一个使用OpenCV库进行图像边缘检测的示例：```pythonimport cv2#读取图片img = cv2.imread('input.jpg')#转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#边缘检测edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)#显示结果cv2.imshow('Edges', edges)cv2.waitKey(0)```3. Matplotlib：Matplotlib是一个绘图库，用于生成各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。

envi遥感图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解遥感技术的基本原理，掌握ENVI遥感图像处理软件的基本功能和使用方法。

2. 学生能够运用ENVI软件对遥感图像进行预处理，包括图像配准、裁剪、增强等操作。

3. 学生能够通过ENVI软件进行遥感图像的分类和变化检测，并对结果进行分析和评价。

技能目标：1. 学生能够独立操作ENVI遥感图像处理软件，完成图像的导入、预处理和常用分析任务。

2. 学生能够运用ENVI软件进行遥感数据的可视化和制图，展示分析结果。

3. 学生能够通过实际案例，运用所学知识解决遥感图像处理中的实际问题。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对遥感科学的兴趣和好奇心，增强对地理信息科学的认识和探究欲望。

2. 学生通过课程学习，认识到遥感技术在实际应用中的重要性，增强社会责任感和创新意识。

3. 学生在小组合作和讨论中，培养团队协作精神和沟通能力，提高问题解决和自主学习的能力。

课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在帮助学生掌握遥感图像处理技术，提升实际问题解决能力。

学生特点：学生具备一定的地理信息系统知识基础，对遥感技术有一定了解，具备自主学习能力和实践操作技能。

教学要求：注重理论与实践相结合，强调学生动手操作和问题解决能力的培养。

通过案例教学和小组讨论，激发学生的学习兴趣和探究精神，提高课程的实用性和针对性。

二、教学内容本课程教学内容主要包括以下三个方面：1. 遥感图像处理基础理论- 遥感技术原理与传感器- 遥感图像特性及数据质量分析- 遥感图像预处理方法（辐射校正、几何校正等）2. ENVI遥感图像处理软件操作- ENVI软件界面与功能模块介绍- 遥感图像导入、显示与基本操作- 图像增强（对比度拉伸、直方图均衡等）- 图像分类（监督分类、非监督分类等）- 变化检测方法及应用3. 实践案例分析与应用- 遥感图像预处理案例分析- 遥感图像分类与变化检测案例分析- 结合实际应用场景，进行遥感图像处理与解译教学内容安排与进度：1. 基础理论部分（2课时）：介绍遥感图像处理的基础知识，为学生打下扎实的理论基础。