遥感影像直方图均衡化实验报告

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划遥感影像直方图均衡化实验报告　　实验名称：直方图的修正　　一、实验内容　　1.2.　　对影像进行直方图均衡化。利用另外一幅影像进行直方图匹配。　　二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据　　电脑一台，遥感影像处理软件，bhtmref遥感影像　　三、实验原理　　直方图的均衡化　　1.定义：又称直方图的平坦化。是将一已知的灰度概率密度分布的影像，经过某种变换，变成　　一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像，

2、结果是扩大了像元取值的动态范围。2.直方图均衡的效果：　　均衡后每个灰度级的像元频率近似相等　　频数少的灰度级被合并，频数高的灰度级被保留，可以增强影像上大面积地物与周围地物　　的反差。　　直方图的规定化目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　1.定义：是使原影像灰度直方图变成规定形状的直方图而对原始影像做修正的

3、增强方法。2.原理：先对原始影像进行均衡化，再对希望影像进行均衡化，由原始影像均衡化的灰度级得　　到希望影像的灰度级。　　3.作用：对于在不同时间获取的同一地区或者邻接地区的影像，或者是由于太阳高度角或大气　　的影响引起差异的影像很有用，特别是对影像镶嵌和变化检测。　　四、实验步骤及其结果分析　　直方图均衡化1.　　实验步骤：　　打开bhtmref遥感影像，显示如图一所示。　　在Image窗口菜单上点击Enhance/[Image]Equalization，得到结果影像。　　点击NewDisplay，在imag

4、e窗口菜单上点击Enhance/[Zoom]Equalization,得到结果影像。　　图合成影像图2.图1Image窗口均衡化结果影像图3.图1Zoom窗口均衡化影像结果　　2.　　结果及分析：　　(来自:写论文网:遥感影像直方图均衡化实验报告)图2比图1更清晰。通过对两幅图的比较，发现图2相邻地物之间的对比更加明显。从表一目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展

5、，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　中比较图1和图2的基础数据，可以得到以下结果：　　从灰度级的最值的差异度可以看出，图二灰度级的最值差绝对值更大，这说明对比度更大。图2的灰度平均值比图1大很多，这说明图2的亮度更高。另外，图2比图1的协方差也大出很多，说明图2的离散程度更高，像素更集中。直方图均衡化处理之后，原来比较少的像素的灰度会被分配到别的灰度中去，像素相对集中，处理后灰度范围变大，对比度变大，所以图二更清晰。　　针对同一影像，都进行均衡化操作，得到的结果影像效果不一样。　　原因在于均衡

6、化操作的对象不一样。图2是图1在Image窗口下进行的均衡化，图3是图1在Zoom窗口下进行的均衡化。Image窗口点集较Zoom窗口多，因此Image窗口影像在均衡化的时候计算的归一化灰度范围与Zoom窗口的不同，这导致了图2和图3的差异。针对图1进行均衡化操作，图2和图3的灰度平均值不一样，所以反映在影像上表现为亮度不一样。　　表1.图1图2图3的直方图统计基础数据表　　Basicstates图1图2图3　　Band1Band2Band3Band1Band2Band3Band1Band2Band3　　Min

7、　　目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　Max　　55　　Mean　　　　Stdev　　　　Num　　　　Eigenvalue　　图4.图1对应的直方图图5.图2对应的直方图图6.图3对应的直方图　　直方图规定化1.实验步骤　　同时打开两幅遥感影像，如图1和图2.其影像显示号分别为Display#1,Disp

8、lay#2。在Display#1的主影像窗口选择Enhance/HistogramMatching,出现HistogramMatchingInputparameters对话框。　　在“MatchTo”列表中，选择要匹配的直方图的影像显示号：Display#2。在“InputHistogram”下面，选择输入直方图的　　利用直方图统计工具对匹配后的影像及参考影像进行直方图统计，比较直方图