数字图像处理上机报告.doc

实验1 傅里叶变换的实现及应用一、 实验目的1掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波2掌握频域滤波的概念及方法3熟练掌握频域空间的各类滤波器4利用MATLAB程序进行频域滤波二、 实验原理及知识点频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。频域低通过滤的基本思想：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数，G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。理想地通滤波器(ILPF)具有传递函数：其中，为指定的非负数，为(u,v)到滤波器的中心的距离。的点的轨迹为一个圆。n阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点处出现截至频率)的传递函数为与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在处突然不连续。高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为其中，为标准差。相应的高通滤波器也包括：理想高通滤波器、n阶巴特沃兹高通滤波器、高斯高通滤波器。给定一个低通滤波器的传递函数，通过使用如下的简单关系，可以获得相应高通滤波器的传递函数：利用MATLAB实现频域滤波的程序图像的图像进行二维DFT使用函数fft2()实现，fft2()的语法为F=fft2(x);I=fft2(x,m,n);x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。为了显示频谱的实部使用 S=abs(F); 计算I的幅度谱I2=angle(I);%计算I的相位谱figure,imshow(S, );为了将频谱居中显示，使用函数fftshift()搬移，fftshift()的语法为Fc=fftshift(F); %频谱平移figure,imshow(Fc, );I=ifft2(x);%快速傅里叶逆变换I=ifft2(x,m,n);为了使频谱的对比度增强，采用对数增强法S2=log(1+abs(Fc);figure,imshow(S2, )将图像进行IDFT之前，使用函数ifftshift()将频谱反向搬移，然后使用函数ifft2()进行IDFT生成低通滤波使用函数lpfilter()，生成高通滤波使用函数hpfilter()，（分别参考lpfilter.m, hpfilter.m）H1=lpfilter(ideal,M,N,D0);H2=hpfilter(ideal,M,N,D0);对图像进行频域滤波使用函数dftfilt()，（参考dftfilt.m）G1=dftfilt(f,H1);G2=dftfilt(f,H2);figure,imshow(G1, );figure,imshow(G2, );对图像进行高频强调增强，是在保持图像特征的基础上，对高频部分进行一定提升H3=0.5+2*H2;G3=dftfilt(f,H3);figure,imshow(G3, );傅立叶变换实例I=imread(cameraman.tif); %读入原图像文件I=double(I);imshow(I); %注意和imshow(I,0 255)的显示的区别对于double图像imshow(I)显示%出来的为白色figure;imshow(I,0 255); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换S=fftshift(log(1+abs(fftI); %直流分量移到频谱中心RR=real(fftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(fftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.2+II.2); %计算频谱幅值A=(A-min(min(A)/(max(max(A)-min(min(A)*225; %归一化figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱三、 实验步骤：1调入并显示所需的图片；2利用MATLAB提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算，并与空间滤 波进行比较。3利用MATLAB提供的高通滤波器对图像进行处理。4记录和整理实验报告。四、实验仪器1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、实验报告要求 描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。七、思考题1结合实验，评价频域滤波有哪些优点？2在频域滤波过程中需要注意哪些事项？八、实验图片 room.tif number.tifERDAS中进行傅立叶变换应用实验步骤A 打开erdas imaging，打开傅里叶分析工具（fourier analysis），选择fourier transform，input file内选择需要处理的图像（TM_1.img）,输出图像为tm.1.fftB 再打开fourier transform editor，在fourier editor窗口内，打开tm_1.fft，并对其进行处理，这里主要是利用了楔形掩膜，低通滤波对图像进行编辑处理C 对处理后的频率域图像保存，另存为editor.fftD 打开inverse fourier transform，input file输入editor.fft,output file命名为tm_12.img,输出数据类型选择unsigned 8 bit,输出数据统计时忽略零值。再点击OKE 打开一个viewer，打开tm_12.img,处理后的图像如图 处理前的图像 处理后的图像实验2：图像增强一、实验目的和要求通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对图像增强处理的理解。二、实验计划和设备（1）实验时数4学时；（2）实验地点在机房，每人一机；（3）实验所用软件为遥感图像处理软件ERDAS IMAGIINE 8.6。三、实验原理ERDAS IMAGE 图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。本次实验重点掌握卷积增强处理；直方图均衡化；主成分变换；色彩变换处理的原理和方法。（1）卷积增强（Convolution） 空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征 。卷积增强（Convolution）处理的关键是卷积算子 - 系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。 ERDAS IMAGINE 将常用的卷积算子放在一个名为 default.klb 的文件中，分为 3*3 ， 5*5 、 7*7 三组，每组又包括“ Edge Detect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary ”等七种不同的处理方式。（2）直方图均衡化（Histogram Equalization） 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元数量大致相同。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。（3）主成分变换主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。 ERDAS IMAGE 提供的主成分变换功能最多等对 256 个波段的图像进行转换压缩。（4）色彩变换（ RGB to IHS ）色彩变换是将遥感图像从红（ R ）、绿（ G ）、兰（ B ）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（ I ）、色度（ H ）、饱和度（ S ）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。其中，亮度表示整个图像的明亮程度，取值范围是 0-1 ；色度代表像元的颜色，取值范围为 0-360 ；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是 0-1 。四、方法和步骤（1）卷积增强（ Convolution ） (例子影像lanier.img)具体执行过程如下： ERDAS 图标面板菜单条： MainImage InterpreterSpatial enhancementconvolutionconvolution 对话框。 图 3-1 Convolution 对话框 几个重要参数的设置：边缘处理方法：（ Handle Edges by ）： Reflection 卷积归一化处理： Normalize the Kernel（2）直方图均衡化（ Histogram Equalization ） (例子影像lanier.img)ERDAS 图标面板菜单条： Main Image Interpreter Radiometric Enhancement Histogram Equalization对话框。（图 3-2 ）注意：认真对比直方图均衡化前后的图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果 。 图 3-2 Histogram Equalization对话框（3）主成分变换(例子影像lanier.img)ERDAS IMAGE 提供的主成分变换功能最多等对 256 个波段的图像进行转换压缩。ERDAS 图标面板菜单条： Main Image Interporeter Spectral Enhancement Principial Comp Pincipal Components 对话框。（图 3-3 ） 图 3-3 Principal Component 对话框 体会主成分变换的效果。（4）色彩变换（ RGB to IHS ）(例子影像dmtm.img)ERDAS 图标面板菜单条： Main Image Interporeter Spectral Enhancement RGB to HISRGB to HIS对话框。（图 3-3 ）图 3-4 RGB to HIS 对话框 体会色彩变换后的效果。其它增强方法可自行试验：spatial enhancement、spectral enhancement、Fouier analysis。五、注意事项及实验报告要求（1）学生要认真做好实验准备，写好预习报告。未做预习者，不准参加实验；（2）学生要认真实验，掌握主要的遥感图像增强原理和方法；（3）实验中指导教师要根据学生实验情况和现场询问情况现场签字确认，未经教师签字的实验报告无效；（4）课后提交实验报告中，要写清“实验原理”，并附有实验结果和体会。（5）学生的实验报告，任课教师应仔细审阅，指出不足。根据上机所表现的能力与实验报告综合评定成绩。该实验成绩占课程总成绩的2%。实验3 图像几何校正一、实验目的和要求通过实验操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。二、实验计划和设备（1）实验时数2学时；（2）实验地点在机房，每人一机；（3）实验所用软件为遥感图像处理软件ERDAS IMAGIINE 8.6。三、实验原理ERDAS 软件中图像预处理模块下的图像几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地里参考（ Geo-referencing ）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。ERDAS提供7种图像几何校正计算模型，包括仿射变换、多项式变换、非均匀变换、投影变换等。ERDAS还提供9种三大类控制点采集模式，即视窗采点模式、文件采点模式、地图采点模式。本次实验主要掌握利用视窗采点模式进行多项式变换几何校正的原理和方法。四、方法和步骤首先加载图像文件：C:Program FilesLeica GeosystemsGeospatial Imaging 9.1examples待校正图像tmAtlanta.img 注意在打开过程中以gray scale进行显示参考图像PanAtlanta.img.（1）图像几何校正的途径 ERDAS 图标面板工具条：点击 DataPrep 图标， Image Geometric Correction 打开 Set Geo-Correction Input File 对话框（图 2-1 ）。 ERDAS 图标面板菜单条： Main Data Preparation Image Geometric Correction 打开 Set Geo-Correction Input File 对话框（图 2-1 ）。 图 2-1 Set Geo-Correction Input File 对话框在 Set Geo-Correction Input File 对话框（图2-1 ）中，需要确定校正图像，有两种选择情况： 其一：首先确定来自视窗（ FromViewer ），然后选择显示图像视窗。其二：首先确定来自文件（ From Image File ），然后选择输入图像。（2）图像几何校正的计算模型（ Geometric Correction Model ）ERDAS 提供的图像几何校正模型有 7 种，具体功能如表2-1：表 2-1 几何校正计算模型与功能 模 型功 能Affine 图像仿射变换（不做投影变换） Polynomial 多项式变换（同时作投影变换） Reproject 投影变换（转换调用多项式变换） Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换 Camera 航空影像正射校正 Landsat Lantsat 卫星图像正射校正 Spot Spot 卫星图像正射校正 （3）图像几何校正的具体过程 第一步：显示图像文件（ Display Image Files ） 首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图标两次，打开两个视窗（ Viewer1/Viewer2 ），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下：ERDAS 图表面板菜单条： Session Title Viewers 然后， 在 Viewer1 中打开需要校正的 Lantsat 图像： tmAtlanta,img，在 Viewer2 中打开作为地理参考的校正过的 SPOT 图像： panAtlanta,img 。第二步：启动几何校正模块（ Geometric Correction Tool ） Viewer1 菜单条： Raster Geometric Correction 打开 Set Geometric Model 对话框（图2-2 ） 选择多项式几何校正模型： PolynomialOK 同时打开 Geo Correction Tools 对话框（图2-3 ）和 Polynomial Model Properties 对话框（图2-4 ）。 在 Polynomial Model Properties 对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数： 定义多项式次方（ Polynomial Order ） :2 定义投影参数：（ PROJECTION ） : 略 ApplyClose 打开 GCP Tool Referense Setup 对话框（图2-5 ）图 2-2 Set Geometric Model 对话框图 2-3 Geo Correction Tools 对话框图 2-4 Polynomial Properties 对话框图 2-5 GCP Tool Referense Setup 对话框 第三步：启动控制点工具（ Start GCP Tools ） 图 2-6 Viewer Selection Instructions首先，在 GCP Tool Referense Setup 对话框（图2-5 ）中选择采点模式： 选择视窗采点模式： Existing ViewerOK 打开 Viewer Selection Instructions 指示器（图 2-6 ） 在显示作为地理参考图像 panAtlanta,img 的 Viewer2 中点击左键 打开 reference Map Information 提示框（图 2-7 ）； OK 此时，整个屏幕将自动变化为如图 7 所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。 图 2-7 reference Map Information 提示框 图 2-8 控制点采点第四步：采集地面控制点（ Ground Control Point ）GCP 的具体采集过程： 在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和繁重的工作，具体过程如下：GCP 工具对话框中，点击 Select GCP 图表，进入 GCP 选择状态；在 GCP 数据表中，将输入 GCP 的颜色设置为比较明显的黄色。在 Viewer1 中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入 GCP 。在 GCP 工具对话框中，点击 Create GCP 图标，并在 Viewer3 中点击左键定点， GCP 数据表将记录一个输入 GCP ，包括其编号、标识码、 X 坐标和 Y 坐标。在 GCP 对话框中，点击 Select GCP 图标，重新进入 GCP 选择状态。在 GCP 数据表中，将参考 GCP 的颜色设置为比较明显的红色，在 Viewer2 中，移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考 GCP 。在 GCP 工具对话框中，点击 Create GCP 图标，并在 Viewer4 中点击左肩顶巅，系统将自动将参考点的坐标（ X 、 Y ）显示在 GCP 数据表中。 在 GCP 对话框中，点击 Select GCP 图标，重新进入 GCP 选择状态，并将光标移回到 Viewer1 中，准备采集另一个输入控制点。不断重复 1-9 ，采集若干控制点 GCP ，直到满足所选定的几何模型为止，尔后，没采集一个 Input GCP ，系统就自动产生一个 Ref. GCP ，通过移动 Ref. GCP 可以优化校正模型。 第五步：采集地面检查点（ Ground Check Point ）以上采集的 GCP 的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程。下面所要采集的 GCP 类型是检查点。（指导学生按照控制点选取的思路进行选取）第六步：计算转换模型（ Compute Transformation ）在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。在 Geo-Correction Tools 对话框中，点击 Display Model Properties 图表，可以查阅模型。第七步：图像重采样（ Resample the Image ）重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。原图像中所有栅格数据层都要进行重采样。 ERDAS IMAGE 提供了三种最常用的重采样方法，（这里任选其一）。图像重采样的过程：首先，在 Geo-Correction Tools 对话框中选择 Image Resample 图标。然后，在 Image Resample 对话框中，定义重采样参数； 输出图像文件名（ Output File ）: rectify.img 选择重采样方法（ Resample Method ） :Nearest Neighbor 定义输出图像范围： 定义输出像元的大小： 设置输出统计中忽略零值 : 定义重新计算输出缺省值：第八步：保存几何校正模式（ Save rectification Model ）在 Geo-Correction Tools 对话框中点击 Exit 按钮，退出几何校正过程，按照系统提示，选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。第九步：检验校正结果（ Verify rectification Result ） 基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是矫正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接功能，及查询光标功能进行目视定性检验。五、注意事项及实验报告要求（1）学生要认真做好实验准备，写好预习报告。未做预习者，不准参加实验；（2）学生要认真实验，掌握遥感图像几何校正的原理和方法；（3）实验中指导教师要根据学生实验情况和现场询问情况现场签字确认，未经教师签字的实验报告无效；（4）课后提交实验报告中，要写清“方法步骤”中提出的要求，并附有控制点坐标选取结果及精度评价表。（5）学生的实验报告，任课教师应仔细审阅，指出不足。根据上机所表现的能力与实验报告综合评定成绩。该实验成绩占课程总成绩的2%。实验4 图像分割一、实验目的 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。二、实验要求 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。三、实验内容与步骤(1)使用Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像room.tif中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： 相应的矩阵为：rh = 0 1；-1 0； rv = 1 0；0 -1；这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果； 提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤bf。(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。(3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。下面是使用sobel监测器对图像进行分割的MATLAB程序f=imread(room.tif);gv,t1=edge(f,sobel,vertical);%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘imshow(gv)gb,t2=edge(f,sobel,horizontal);%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘figure,imshow(gb)w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;%指定模版使用imfilter计算45度方向的边缘g45=imfilter(double(f),w45,replicate);T=0.3*max(abs(g45(:); %设定阈值g45=g45=T; %进行阈值处理figure,imshow(g45);在函数中使用prewitt和roberts的过程，类似于使用sobel边缘检测器的过程。四、实验设备及软件1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、实验报告要求1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、思考题/问答题1. 评价一下Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子对于噪声条件下边界检测的性能。2. 为什么LoG梯度检测算子的处理结果不需要象Prewitt 等算子那样进行幅度组合？3. 实验中所使用的四种算子所得到的边界有什么异同？七、实验图片room.tif实验5：图像分类一、实验目的和要求理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类。进一步理解计算机图像分类的基本原理以及非监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行非监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。二、实验计划和设备（1）实验时数4学时；（2）实验地点在机房，每人一机；（3）实验所用软件为遥感图像处理软件ERDAS IMAGIINE 8.6。三、实验原理 遥感图像分类是遥感信息提取与制图的重要环节，它将遥感图像按照灰度级别分为不同的地物类别。四、方法和步骤（一）监督分类 （试验影像3335.tif）1 、定义分类模板第一步：显示要进行分类的图像；第二步：打开模板编辑器并调整显示字段（如图）；图 5-1 分类模板编辑器第三步：获取分类模板信息； 指导学生掌握四中获取分类模板信息方法中的两种。第四步：保存分类模板。 2 、评价分类模板 介绍报警评价、可能性矩阵、直方图三种分类模板评价方法。要求学生重点掌握利用可能性矩阵方法评价分类模板。3 、执行监督分类在监督分类中，用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法。对参数模板有最大似然法、最小距离法等。但要注意对应用范围，如非参数模板只能应用于非参数型模板；对于参数型模板，要使用参数型规则。另外，使用非参数型模板，还要确定叠加规则和未分类规则。根据以上要求，指导学生理解并正确填写监督分类对话框，执行监督分类。 图 5-2 监督分类对话框 （二）非监督分类（2学时） 1 、分类过程（ Classification Procedure ）第一步：调出非监督分类对话框； 指导学生掌握两种方法。方法一： DATA PRETATIONUNSUPERVISED CLASSIFICATION. 方法二： Classifier 图标 classificationunsupervised classification 第二步：进行监督分类 调出： unsupervised classification 对话框（图 6-1 ），逐项填写。注意问题：实际工作中常将分类数目取为最终分类数目的两倍；收敛域值是指两次分类结果相比保持不变的像原所占最大百分比。 图 6-1 unsupervised classification 对话框2 、分类评价 （ Evaluate Classification ）第一步：显示原图像与分类图像 学会在同一个窗口中，同时打开两个图像。第二步：打开分类图像属性表并调整字段显示顺序； 图 6-2 图像属性编辑器图 6-3 Column Properties 对话框第三步：给各个类别赋相应的颜色；第四步：不透明度设置； 图 6-4 Fomula 对话框第五步：确定类别的专题意义及其准确程度；第六步：标注类别的名称和相应的颜色；重复以上 4 、 5 、 6 三步直到对所有类别都进行了分析与处理。注意，在进行分类叠加分析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行。 五、注意事项及实验报告要求（1）学生要认真做好实验准备，写好预习报告。未做预习者，不准参加实验；（2）学生要认真实验，掌握遥感图像分类（包括监督分类和非监督分类）的方法；（3）实验中指导教师要根据学生实验情况和现场询问情况现场签字确认，未经教师签字的实验报告无效；（4）课后提交实验报告中，要写清“实验原理”，并附有实验结果和体会。（5）学生的实验报告，任课教师应仔细审阅，指出不足。根据上机所表现的能力与实验报告综合评定成绩。该实验成绩占课程总成绩的2%。实验6 遥感数字图像的一般分析一、实验目的和要求（1）初步了解目前主流的遥感图像处理软件 ERDAS 的主要功能模块；（2）掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。（3）掌握遥感数字图像的一般分析（包括：邻域分析、查找分析、指标分析、叠加分析、归纳分析、分类后处理的四种分析等）的机理与方法。二、实验计划和设备（1）实验时数2学时；（2）实验地点在机房，每人一机；（3）实验所用软件为遥感图像处理软件ERDAS IMAGIINE 8.6。三、实验原理ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。软件功能非常丰富，在常规遥感图像处理过程中不可能应用其全部功能，而视窗操作是 ERDAS 软件操作的基础 , ERDAS 所有模块都涉及到视窗操作。本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习 ERDAS 软件打好基础。四、方法和步骤（本部分实验数据采用erdas提供的免费数据，位于Examples目录下）（1）视窗功能认识二维视窗（图 1-1）是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、 AOI 等数据层的主要窗口。通过实际操作，掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。 图 1-1 ERDAS二维视窗重点掌握 ERDAS 图表面板菜单条； ERDAS 图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。 图像显示操作（ Display an Image ）步骤如下：第一步：启动程序（ Start Program ）视窗菜单条： Fileopen RasterLayerSelect Layer To Add 对话框。第二步：确定文件（ Determine File ） 在 Select Layer To Add 对话框中有 File 和 Raster Option 两个选择项，其中 File 就是用于确定图像文件的，具体内容和操作实例如表1。 表 1-1 图像文件确定参数参数项 含义 实例 Look in 确定文件目录 examples File name 确定文件名 xs_truecolor-_sub.img File of type 确定文件类型 IMAGINE Image （ *.img ） Recent 选择近期操作过的文件 Go to 改变文件路径 第三步：设置参数（ Raster option ）图1-2 设置打开图像参数第四步：打开图像（ Open Raster Layer ） （2）实用菜单操作了解光标查询功能；量测功能；数据叠加功能；文件信息操作；三维图像操作等。（3）显示菜单操作掌握文件显示顺序（图 1-3 ）；显示比例；显示变换操作等。图 1-3 图层显示顺序（4）矢量菜单操作矢量菜单操作功能是 ERDAS 软件将遥感与地理信息系统相结合的一个体现。主要介绍矢量操作的有关命令，这是本次实验的重点掌握内容。指导学生掌握矢量工具面板功能，在此基础上重点掌握矢量文件的生成与编辑。矢量文件的生成与编辑步骤如下：第一步：打开图像文件第二步：创建图形文件第三步：绘制图形要素第四步：保存矢量文件在此基础上，指导学生掌握：改变矢量要素形状；调整矢量要素特征；编辑矢量属性数据等有关矢量操作。 (5) 遥感数字图像的一般分析：主要包括邻域分析、查找分析、指标分析、叠加分析、归纳分析（Main-Interpreter-GIS analysis下）。（本部分采用erdas免费数据，位于Examples文件夹下），相应的数据及设置参照以下截图。）叠加分析（overlay）邻域分析 Neighborhood Functions（实现在每个邻域范围内取灰度的最大值）指标分析（Index）（指标分析可以依据用户设置的权重将两个图层数据进行相加，产生新的图像，也可以给多个图层赋予不同的权值，计算得到新的数据层。）归纳分析 （summary）（归纳分析可以使用两个输入涂岑过得分类信息，生成一个交叉统计表格。这些数据包括公共点的个数，面积数以及所占的百分比，该功能可以实现对同一区域内多种专题数据的叠加统计分析，在本例中floodplain为区域数据，landcover为土地利用类型数据。）五、注意事项及实验报告要求（1）学生要认真做好实验准备，写好预习报告。未做预习者，不准参加实验；（2）学生要认真实验，掌握ERDAS软件视窗的基本操作；（3）实验中指导教师要根据学生实验情况和现场询问情况现场签字确认，未经教师签字的实验报告无效；（4）课后提交实验报告中，要写清“方法步骤”中提出的要求，并写出实验结果和体会。（5）学生的实验报告，任课教师应仔细审阅，指出不足。根据上机所表现的能力与实验报告综合评定成绩。该实验成绩占课程总成绩的2%。 试验数据可采用C:Program FilesLeica GeosystemsGeospatial Imaging 9.1examples 下例子数据实验7：遥感数字图像的地形分析一、 实验目的 以计算退耕还林还草图为例掌握Erdas中关于地学分析中坡度计算等分析功能。二、实验计划和设备（1）实验时数2学时；（2）实验地点在机房，每人一机；（3）实验所用软件为遥感图像处理软件ERDAS IMAGIINE 8.6。三、实验原理1.利用土地利用线划数据中的土地利用分类编码，把它转化为影像数据。2.对转换后的遥感影像进行重编码，把代表耕地的灰度值141、143、144的象元编码为1，其它的象元编码为0待用。3.利用已有的DEM数据，借助坡度提取工具，计算出坡度数据。4利用重编码数据将25度及以上的数据编码为1，其它编码为0待用。5.将两个编$码后的数据叠加，得到及时耕地、坡度大于25的区域分布，得到0/1分布数据，为1的既是代表退耕的区域。四、试验方法和步骤（本部分实验数据采用“遥感数字图像的地形分析试验数据”）1.在Erdas主窗口中，选择Interpretor图标|Utilities|Vector to Raster命令，打开Vector to Raster对话框，试验数据及相应选项见下图。2. 对得到的土地利用遥感影像图重编码。 Interpreter|GIS Analysis|Recode，打开Recode对话框，将141、143、144编码为1，其余编码为0.选择输出影像为tudiliyong.img。3.利用DEM数据提取坡度信息Interpreter|Topographic Analysis Slope命令，打开Surface Slope对话框，计算坡度信息。注意：在此步骤中点击出Input DEM file对话框中的参数设置如下：注意文件类型处选择GRID，DEM文件选择35cdem4对计算好的坡度进行重编码，把25度一下的全编码为0，25度以上的全编码为1，选择输出图像为25above1.img.5.选择选择Interpretor图标|Utilities|operators命令，打开Two Input Operators对话框，进行如下设置：从而提取出退耕还草图。（1）学生要认真做好实验准备，写好预习报告。未做预习者，不准参加实验；（2）学生要认真实验，掌握主要的遥感图像增强原理和方法；（3）实验中指导教师要根据学生实验情况和现场询问情况现场签字确认，未经教师签字的实验报告无效；（4）课后提交实验报告中，要写清“实验原理”，并附有实验结果和体会。（5）学生的实验报告，任课教师应仔细审阅，指出不足。根据上机所表现的能力与实验报告综合评定成绩。该实验成绩占课程总成绩的2%。实验8 遥感图像的空间建模分析二、 实验目的了解空间建模工具的使用；掌握遥感数字图像空间建模分析的主要步骤。二、实验计划和设备（1）实验时数2学时；（2）实验地点在机房，每人一机；（3）实验所用软件为遥感图像处理软件ERDAS IMAGIINE 8.6。三、实验原理1.利用空间建模工具分别实现spot边缘增强、RGB TO HIS、直方图配准、直方图均衡化及遥感影像融合。2空间建模的基本原理2.1空间建模工具的组成空间建模是通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序的、交互的空间分析操作命令，对一个空间决策过程进行的模拟。ERDAS IMAGINE空间建模的实现可由以下三种工具完成：空间建模语言（SML）提供的脚本模型、模型生成器（Model Maker）提供的图形模型以及模型库管理员（Model Librarian）。SML是Model Maker使用的底层语言，Model Maker是高级的可视化的空间建模辅助工具，用户只需使用其提供的工具在窗口中绘出模型的流程图，指定流程图的意义、所用的参数、函数等即可完成模型的设计，而无需书写复