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1、实验一遥感图像统计特性一、实验目的掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统计参数的计算。二、实验内容编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。三、实验原理1.均值像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。2.方差（或标准差）像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的重要参数。3.相关系数反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f,g分别为两个波段的图像，它们之间的相关系数计算公式为：其中，ef,eg分别为两个波段图像的均值。四、实验步骤和内
2、容1.实验代码clcclearallI=imread('m1.jpg');whosI%显示图像信息figure(1),imshow(I);R=double(I(:,:,1));G=double(I(:,:,2));B=double(I(:,:,3));%求图像的R,G,B的均值,avg=mean(mean(I))%求图像的R,G,B的均值mean(R(:))mean(G(:))mean(B(:))%求R,G,B的方差varR=var(R(:));varG=var(G(:))varB=var(B(:))%求RG,RB,GB的相关系数corrcoef(R(
3、:),G(:))corrcoef(R(:),B(:))corrcoef(B(:),G(:))2.原始图像Figure1原始图像3.实验结果R,G,B的均值R=71.4789G=99.6597B=59.5149R,G,B的方差varR=1.0614e+03varG=1.6791e+03varB=192.6365RG,RB,GB的相关系数ans=1.00000.95360.95361.0000ans=1.00000.34600.34601.0000ans=1.00000.14010.14011.00004.遥感图像的均值、方差、相关系数、信息熵等统计参数，
4、以及图像直方图的意义和作用。①意义：均值：像素值的算术平均值，反映的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中主体地物的光谱信息决定。方差：像素值与平均值的平方和，表示像素值的离散程度。相关系数：反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。直方图：灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。②作用：测量上的误差以及各种干扰因素的存在，图像的像素值变化具有随机性的特点。多数人认为，遥感图像中某一灰度级内像素出现的频率是服从高斯分布，即密度函数是正态的。一般来说，图像的概率分布难以用某一分析式来表示，但通过分析直方图，灰
5、度级内的像素频数总是可以找出来的。从统计学角度来说，图像的数字特征可作为区分或识别图像中地物的依据。把图像作为一个随机向量X，按照概率论可以有两种方法来表示，一种用密度函数来表示；另一种用统计参数来表示，这往往是密度函数不可知条件下的表示，如期望、方差、协方差等。使用统计特征可以用来对不同的图像或图像的处理效果进行比较。统计的图像范围根据需要确定，或者是整景图像，或者是指定的地图类型。直方图：根据直方图的形态可以大致推断图像的反差，然后可通过有目的地改变直方图形态来改善图像的对比度。一般来说，如果图像的直方图形态接近正态分布，则这样的图像反差适中；如果
6、直方图峰值位置偏向灰度值打的一遍，图像偏亮；如果峰值位置偏向灰度值小的一边，图像偏暗；峰值变化过陡、过窄，则说明图像的灰度值国语集中，反差小。实验二遥感图像增强处理一、实验目的掌握常用遥感图像的增强方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的增强处理。二、实验内容编程实现对遥感图像的IHS变换、IHS逆变换、进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。三、实验原理1.IHS变换与IHS逆变换IHS变换：其中，IHS逆变换：2.遥感图像的密度分割密度分割：将图像的密度或亮度值分成若干等级的处理方法。对单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予不同
7、的色彩，使之变为一幅彩色图像。3.SPOT图像模拟真彩色模拟真彩色：通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝三个通道，然后通过彩色合成近似的产生真彩色图像。（1）SPOTIMAGE公司提供的方法该方法实际上是将原来的绿波段当作蓝波段，红波段（0.61-0.68μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。（2）ERDASIMAGING软件中的方法此法将原来的绿波段当作蓝波段，红波段仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红外波段按3：1的加权算术平均值来代替。（3）不确定参数法引入了全色波段（用P表示），红色用(aP＋(1－a)X
8、S3)来表示，绿色用2P×XS2/(XS1+XS2)表示，蓝色用2P×XS1/(XS1+XS2
