雾霾一直被持续关注和监测。雾霾天气在我国多个地方频繁出现，不仅影响人们日常生活，还会对某些学科领域的研究带来一定的影响，在雾霾形成的区域，空气中的各种微小粒子增多，其带来的散射效应导致了光在传播过程衰减，使得光承载的信息丢失。这种效应在遥感领域造成的影响颇为重大，令图像的后续处理变的困难。所以对有雾遥感图像的恢复算法有着重要的价值。本文使用matlab进行图像除雾处理
目录图像混合算法原理API代码演示现象总结 图像混合图像混合就是将两个尺寸一样的图像按照一定的比例混合到一起，比如我们配置颜料，我们也是按照一定的比例去配置，所有的比例之和为1。混合的方法有很多种，这里讲加权，相加，相乘算法原理我们用函数来表示一个图像，前提是所有的图像尺寸是一样的，即图像矩阵的行列一样，通道数一样我们用 f0(x) 和 f1(x) 来表示输入的图像，用 g(x) 来表示输出图像
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2023-11-26 20:22:18
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1、Single Remote Sensing Image Dehazing基于暗原色先验和常见的雾霾成像模型。为了消除光环伪影，使用低通高斯滤波器来细化粗略估计的大气面纱。然后，重新定义传输，以防止颜色失真的恢复图像。该算法的主要优点是速度快，同时也能取得较好的效果。2、Haze Detection and Removal in Remotely Sensed Multispectral Imagery提出了一种中高分辨率卫星光学多光谱图像中非均匀雾霾检测和去除的经验和自动方法。进一步发展了暗
原创
2021-08-13 09:37:38
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matlab 图像去雾基于非物理模型的去雾方法：不考虑雾导致图像退化的原因，只通过实现对比度增强方法达到去雾目的；例如,子块部分重叠的局部直方图均衡化方法、对比度受限自适应直方图均衡化方法、Retinex增强方法等。基于物理模型的去雾方法：考虑雾导致图像退化的成因,进行数学建模,补偿退化过程造成的失真,恢复无雾图像。该类方法获得的无雾图像,视觉效果自然，一般无信息损失。去雾方法局部直方图均衡化cl
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2024-01-24 23:03:37
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本人初学使用ENVI对影像进行处理时，很多步骤容易遗忘，故于此留下一些随笔，方便自己也为网友提供一点点参考，如有错误的地方，请大家批评指正，共同进步！1.Landsat8数据介绍： Landsat-8由航空航天局(NASA)于2013 年2月11日发射，携带两个传感器，分别是OLI陆地成像仪（Operational Land Imager）和T
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2024-01-22 21:32:58
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简要介绍了图像去雾算法的思路，并实现了一种改进算法。
1.简介。 严格的来说，去雾也是对比度增强的一种。但是用常见的对比度增强以及直方图均衡的算法根本达不到良好的效果。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR最佳论文奖。 文章标题：
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2023-07-24 15:54:05
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遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景 文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景 之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作。1.影像拼接 影像拼接指的是当我们需要生成一个产品，如何将一张张的识别结果拼接（如果有需要的话可能还涉及遥感图像的拼接）。这里介绍在python中如何完成影像拼接的工作。直接上代码：#
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2023-09-30 19:42:29
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遥感数据集制作ArcGis+Python一、选择裁剪合适的影像区域二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域三、标签shp修改属性并转换为tif文件四、使用python滑动裁剪图像及标签五、数据增强六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签） 制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处
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2023-10-01 10:08:46
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Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
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2024-07-30 16:08:30
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目录波段组合批处理Landsat波段组合加载需要处理的影像选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成Sentinel-2波段组合加载数据选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成珠海一号辐射定标与波段组合加载数据选择波段组合顺序、勾选辐射定标点击“处理”按钮，等待处理完成软件下载地址波段组合批处理Landsat波段组合L8原始数据如下所示：Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段，可
# 使用Python处理遥感图像的指南
遥感图像是通过传感器从远处获取地面信息的重要工具，广泛应用于地图制作、环境监测和农业分析等领域。虽然对于初学者来说，处理遥感图像可能一开始有些复杂，但只要遵循一定的步骤并使用合适的工具，就能一步步实现。本文将为你详细介绍使用Python处理遥感图像的全过程。
## 处理流程
以下是处理遥感图像的基本流程：
| 步骤 | 描述
ENVI是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工
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2023-10-30 21:54:07
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## Python图像去雾
雾是大气中的悬浮微粒造成的光散射现象，会导致图像变得模糊不清。图像去雾是一种通过处理图像，去除图像中的雾气，使图像变得更加清晰的技术。在计算机视觉和图像处理领域，图像去雾被广泛应用于增强图像质量、改善图像视觉效果等方面。
本文将介绍如何使用Python进行图像去雾，并提供相关代码示例。我们将使用OpenCV和Numpy这两个常用的Python库。
### 理解图像
原创
2023-07-29 14:42:06
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遥感影像中的知识点1 安装环境1.1 ubuntu py3 GDAL环境1.2 win10 py3 GDAL环境1.3 win10 ArcGIS环境1.4 将mask写入shp1.5 TIFF的切割2 提取道路3 提取水面Acknowledge 1 安装环境有幸遇到一个机会，接触到遥感影像，将其中遇到的所有问题记录一下。1.1 ubuntu py3 GDAL环境安装GDAL库apt-get in
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2023-12-05 15:54:16
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前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解，虽然可以用ENVI才处理，但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦，所以本着“独立自主、自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求。又写了个批量裁剪影像的脚本。这里简单总结归纳一下。1.波段合并# coding=utf-8
import sys
import cv2
import functions as fun
import o
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2023-08-20 21:46:48
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去年由于要采用MODIS植被数据（VCC/VCF）产品MOD44B来分析我国近十二年（如：2000~2011年）的植被空间分布变化，但是，由于时间尺度是12年，空间尺度为全，所以数据量是及其庞大的，要采用软件的方式来处理这些数据，基本上是不可能的。所以在此就选择了利用python结合一些遥感影像处理开发包，写了一段代码，来实现上述目的。 &nbs
目录专题一：深度卷积网络知识详解专题二：PyTorch应用与实践（遥感图像场景分类）专题三：卷积神经网络实践与目标检测专题四：卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】专题五：Transformer与遥感影像目标检测专题六：Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】专题七：深度学习与遥感影像分割任务专题八：深度学习下的ASL（机载激光扫描仪）点云数据语义分类
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2023-12-27 22:41:24
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Morph Age for Mac是一款适用于macOS系统的图片合成软件，能够以视频的模式将两个不同的脸型图片合成变换为另一个图片。该软件的工作原理是允许在一个或多个图像上定义曲线，并且基于这些曲线的变化通过相应的失真反映在结果图像中和变形效果。功能1、实时渲染热门游戏，Morph Age实时呈现，无论图像大小如何。Morph Age拥有一个极其快速的渲染引擎，它结合了CPU操作（针对Intel
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2023-12-27 14:20:22
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1、原理和方法 在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨。1.1 彩色合成（color composite） 在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。根据各
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2023-12-21 13:44:16
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遥感影像分类之后需要进行分类精度评价，精度评价方法中最常见的就是混淆矩阵和kappa系数。现把指标列举如下: 混淆矩阵（confusion matrix） 误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。有像元数和百分比表示两
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2024-01-04 17:59:45
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