直方图曲线调节
功能介绍匀色镶嵌分幅软件具有“直方图曲线”调节功能，通过调节直方图曲线改善影像颜色，支持遥感大数据量处理，500GB数据直方图曲线调节处理流畅，机器配置越好，处理速度越快。直方图曲线调节界面参数如下所示：直方图曲线调节界面注意：执行该功能之前，一定要保证【RGB重组】显示顺序为真彩色顺序。直方图曲线对话框显示的RGB直方图曲线，是视图中选中的影像的直方图信息，并且在对话框顶部
# 遥感影像镶嵌匀色技术及其在 Python 中的应用
遥感影像镶嵌匀色是遥感数据处理中常用的一种技术，通过该技术可以将多幅影像拼接在一起，并使其颜色和亮度保持一致，以获得更加连续和真实的地表覆盖信息。在本文中，我们将介绍遥感影像镶嵌匀色的基本原理，并结合 Python 编程语言提供一些示例代码，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
## 遥感影像镶嵌匀色的原理
遥感影像镶嵌匀色的基本原理是通
原创
2024-06-05 05:39:08
597阅读
# Python遥感影像镶嵌匀色的实现
遥感影像在地理信息系统（GIS）和环境监测中扮演着重要的角色。当我们获取多幅遥感影像后，往往需要将它们进行镶嵌，以便于进行更进一步的分析。镶嵌的过程不仅需要处理影像的重叠部分，还需要解决影像之间的颜色不一致问题。本文将介绍如何使用Python进行遥感影像的镶嵌和匀色处理，并提供详细的代码示例。
## 1. 遥感影像基础
遥感影像是通过远程传感器获取的图
原创
2024-10-22 05:55:36
443阅读
QMosaic遥感影像匀色镶嵌分幅处理软件-使用手册目 录1 前言. 11.1 软件简介. 12 运行环境. 22.1 硬件环境. 22.2 软件环境. 22.3 安装软件. 22.4 卸载软件. 23 使用指南. 23.1 新建工程. 23.2 导入影像. 33.3 匀色. 53.3.1 一键匀色. 53.3.2 色彩校正. 53.3.3 色彩拉伸. 63.3.4 色彩匹配. 73.
# 遥感图像的匀光匀色处理：Python实现
遥感图像在环境监测、城市规划和资源管理等领域具有重要作用。然而，获取的遥感图像常常受到各种因素的影响，比如大气条件、传感器灵敏度等。这些因素可能导致图像的亮度和颜色不均匀，从而影响后续分析。因此，匀光匀色处理是遥感图像处理中至关重要的一步。本文将介绍如何使用Python实现遥感图像的匀光匀色处理，并提供相关代码示例。
## 1. 匀光匀色的概念
# 使用Python进行RGB遥感影像基于直方图匹配的匀色处理
## 1. 项目概述
在遥感影像处理中，图像的颜色均匀性是重要的质量指标之一。直方图匹配是一种常用的颜色归一化技术，用于调整不同图像间的颜色。本文将通过Python语言来实现这一过程。
## 2. 流程概览
下面是整个RGB遥感影像基于直方图匹配进行匀色处理的步骤：
| 步骤 | 描述
本篇博文简单介绍一下利用PhotoShop对影像数据进行匀色的相关技术
影像一般有img和tif两种各种。一般的影像如果在PS中打开，会丢失坐标信息。在做匀色处理中，普通的做法是，先将坐标信息导出来，然后用PS调好色之后，再将坐标信息复原。我的师兄推荐我使用GlobalMapper12这款软件，称这款软件可以保存坐标信息。但鄙人并没有尝试过。
武汉大学遥感信息工程学院有一位老师开发过一款插件，是基
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2023-07-07 22:01:27
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# 直方图匹配与匀色处理的实现
在图像处理领域，直方图匹配（Histogram Matching）是一种使图像的颜色分布与目标图像相似的技术。通过直方图匹配，我们可以实现图像的色彩匀一化。本文将为初学者详细讲解如何使用Python实现直方图匹配匀色，特别适合刚入行的小白。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要先了解整个流程。以下是实现直方图匹配的步骤。
```mermaid
flowc
一些基于python+gdal整理的小工具#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
from osgeo import gdal
import os
import glob
import numpy as np
import math
def read_img( filename):
'''
读取影像为数组并返回信息
——————
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2024-03-01 10:43:50
227阅读
" 当单幅遥感影像较大时，也就是分辨率较高或者像元数量较多时，如果批量处理这些影像，计算机内存可能不够，程序容易报错：内存溢出。这时需要对影像进行分块读取与处理，也是本节所要分享的重点。"按块读取遥感影像在上一节中，程序一次读取并保存了整个波段的数据。但是，如果单幅图像尺寸较大（行列数较大）的话，我们可以将其分解为块来读取。可能是因为你只需要图像中的某一块，或者你的本本没有足够的内存来同
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2023-09-07 17:36:05
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之前给大家介绍了基础的遥感数据知识和智能遥感任务，本期就来盘点一下在遥感模型训练中常用的数据集。从应用领域出发，遥感影像样本数据集可分为8个类型：遥感场景识别、土地覆被/利用分类、专题要素提取、变化检测、目标检测、语义分割、定量遥感、其他。[1]本期主要分享7个可用于遥感场景识别/分类的数据集： No.1 UC Merced Land Use● 发布方：Univer
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2024-08-08 15:43:30
155阅读
1、 图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ② 选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥ 在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。2、
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2023-08-13 16:22:15
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图像的直方图一、什么是图像直方图二、如何计算图像直方图三、二维直方图 一、什么是图像直方图 图像直方图是图像像素值的统计学特征、计算代价较小，具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类、反向投影跟踪。常见的分为灰度直方图和颜色直方图。 简单来说，图像对计算机来说就是一个一个像素点的数值，像素值又有一定的取
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python 2.7、Pytorch 0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：
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2023-08-23 19:54:04
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引入 此次的内容是遥感图像镶嵌。 在遥感图像处理中，我们有时为了获取更大范围的地面图像，通常需要将多幅遥感图像拼成一幅图像，这就需要使用图像镶嵌对遥感影像进行拼接操作。 我们需要进行图像镶嵌的遥感卫星影像数据有两种情况，南北方向和东西方方向的，所以我们在选择数据时尽量选择成像条件相似（同一轨道、同一时间）的图像。 通过使用PCI软件图像镶嵌模块手动对长沙地区影像（南北
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2023-12-26 15:00:09
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文章目录1.查看图像的空间分布特征（一）生成灰度图像（二）生成假彩色图像（三）连接不同视图的影像2.查看图像的像元灰度值3.统计并查看图像直方图4.计算NDVI（一）采用波段运算器计算NDVI（二）采用植被指数计算器计算NDVI5.NDVI计算结果检验（一）对结果图像的空间分布特征进行检验（二）对结果图像进行统计特征的检验6.浏览图像的空间分布及数值统计特征（一）查看空间分布特征（二）查看数值统
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2023-08-07 11:36:40
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本章节主要参考《python地理空间分析指南》第六章。文章中的所有操作都可以在ENVI中完成，这里只提供一个图像处理的思路。一、图像波段变换波段变换最常用的地方就是进行图像显示，例如使用假彩色图像以凸显植被信息。图像波段变换即将图像波段的组合顺序重新排列并显示的方法，主要使用GDAL库。下面以一个例子进行实验，首先给出数据的下载地址：http://git.io/vqs41打开原图可以看到，植被明显
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2023-11-04 22:12:29
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GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，遥感图像的栅格模型包含以下两部分的内容：栅格矩阵：由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点所对应的数值为该点的像元值，在遥感图像中用于表示地物属性值；遥感图像有单波段与多波段，波段表示地物属性的种类，每个波段表示地物一种属性。大地坐标：空间数据参考表示地图的投影信息；仿射矩阵能将行列坐标映射到面坐标上。GDA
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2023-09-28 16:51:20
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最近在做一个遥感图像处理的任务，觉得比较有意思，就拿出来跟大家分享一下。 这次的任务是遥感图像的阴影提取，看上去好像有一点高大上的样子，让人有些摸不到头脑。我先到网上查找了一下，主要的方法都是用二值化，配合Canny算子或者Sobel算子之类的来提取阴影的面积，但是我觉得这样做比较复杂，而且效果也不一定很好。于是我就变了
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2023-10-25 10:03:25
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李国春上一篇 我们演示的数据都是同一天的和来自同一颗卫星的一个传感器。这当然是最简单的理想情况了，实际上可能要比这复杂。首先是位置的准确性。RSD的拼接是基于地理坐标的，准确的地理位置是完美拼接的前提。以现在的技术校正两幅影像使其误差在一个像元之内是可以做到的，这个问题不在这里讨论。就是说假设的前提是影像已经做了合格的几何位置配准。第二个问题是拼接目标的要求。RSD是数据和图像完全分离的
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2023-07-31 15:20:48
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