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1、一、实验目的：（1）、实验类型：综合性实验；（2）、了解图像技术软件如matlab，ERDAS的软硬件环境、数据采集；（3）、初步掌握图像技术软件的基本操作技能；（4）、能够熟练的操作matlab，ERDAS软件，并能应用该软件进行简单的图像处理和；（5）、掌握产品的输出设计。二、实验主要仪器设备，器材，药品，软件等（1）软件准备：matlab7.0，ERDASIMAGINE9.2（2）硬件准备：PC机512M内存，32M显卡（最低）（3）资料准备：天津地区1999年，2005年的TM和分辨率为10米的SPOT影像图三、实验原理和内容：（1）实验题目：数字图像图像处理综
2、合实验（2）具体要求：应用matlab软件或erdas软件对lena图像和1999，2005年天津地区遥感影像做增强处理；对增强后的地图进行岸线提取；对1999，2005年天津地区TM图像进行信息提取。（3）功能描述：窗口命令及功能介绍，数据的输入/输出，数据预处理，图像增强，监督分类（非监督分类），分类后处理，目视解译等功能。（4）实验原理：如图所示数据准备2005年的TM多光谱数据2005年SPOT高分辨率数据影像融合几何配准影像增强影像分类成果图制作影像输出最邻近像元法重采样双线性内插法重采样三次卷积法重采样遥感信息复合卷积增强直方图均衡化主成分变换色彩变换监督分
3、类非监督分类人工目视解译影像处理技术路线及原理lena图像岸线提取1999年的TM多光谱数据四、实验步骤：试验一，对lena图像进行平滑处理(一)平滑算子中值滤波和均值滤波Q=imread('lena.png');M=rgb2gray(Q);subplot(3,3,1)imshow(M)%显示原始图像title('original')P1=imnoise(M,'gaussian',0.02);%加入高斯躁声subplot(3,3,2)imshow(P1)%加入高斯躁声后显示图像title('gaussiannoise');P2=imnoise(M,'salt&peppe
4、r',0.02);%加入椒盐躁声subplot(3,3,3)imshow(P2)%%加入椒盐躁声后显示图像title('salt&peppernoise');g=medfilt2(P1);%对高斯躁声中值滤波subplot(3,3,5);imshow(g);title('medfiltergaussian');h=medfilt2(P2,[3,3]);%对椒盐躁声中值滤波subplot(3,3,6);imshow(h,[]);title('medfiltersalt&peppernoise')l=ones(3,3);%对高斯躁声算术均值滤波l=l/9;k=conv2(d
5、ouble(P1),double(l));subplot(3,3,8)imshow(k,[])title('arithmeticfiltergaussian')%对椒盐躁声算术均值滤波d=conv2(double(P2),double(l));subplot(3,3,9)imshow(d,[])title('arithmeticfiltersalt&peppernoise')(一)处理结果用中值和均值处理的结果图(一)评价结果从图中可以看出，中值平滑对于高斯噪声和椒盐噪声都能更好的滤除噪声。均值滤波则比较适合高斯噪声，也就是说，均值平滑对于连续的噪声比较适合，而中值平滑
6、对于突出的噪声较为适合。试验二，对1999年图像进行岸线提取(一)提取方法1)运用灰度取阈法提取海岸线。2)程序[I,map]=imread('jch.tif');subplot(2,2,1)imshow(I,map);title('originalimage')I=double(I);[IX,IY]=gradient(I);GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY);OUT1=GM;subplot(2,2,2)imshow(OUT1,map);title('gradientvalue')OUT2=I;J=find(GM>=3);OUT2(J)=GM(J);subpl
7、ot(2,2,3)imshow(OUT2,map);title('ThresholdedGradient')OUT3=I;J=find(GM>=4);OUT3(J)=255;Q=find(GM<4);OUT3(Q)=0;subplot(2,2,4)imshow(OUT3,map);title('Twovalue');F1=im2bw(OUT3);F2=bwfill(F1,'holes');SE=ones(3);F3=imdilate(F2,SE);OUT4=bwperim(F2);figure,imshow(OUT4);%显示一下轮廓图形
