像素

像素
像素

像素

中文全称为图像元素。

从定义上来看,像素是指基本原色素及其灰度的基本编码。[1]像素是构成数码影像的基本单元,通常以像素每英寸PPI(pixels per inch)为单位来表示影像分辨率的大小。

例如300x300PPI分辨率,即表示水平方向与垂直方向上每英寸长度上的像素数都是300,也可表示为一平方英寸内有9万(300x300)像素。[2]

如同摄影的相片一样,数码影像也具有连续性的浓淡阶调,我们若把影像放大数倍,会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成,这些小方点就是构成影像的最小单元——像素。这种最小的图形单元在屏幕上显示通常是单个的染色点。越高位的像素,其拥有的色板也就越丰富,也就越能表达颜色的真实感。

中文名

图像元素

外文名

PIcture ELement

中文缩写

像素

外文缩写

PIXEL或PX

目录

1原理

?像素值

?单位

?原始像素

?每像素

?子像素

?兆像素

?有效像素

?像素插值

?总像素

?数码相机

2应用领域

?数码相机

?电视像素

?像素画

1原理编辑

像素

从像素的思想派生出几个其它类型的概念,如体素(voxel),纹素(texel)和曲面元素(surfel),它们被用于其它计算机图形学和图像处理应用。

点有时也用来表示像素,特别是计算机市场营销人员,多数时间使用DPI(dots per inch)表示。

我们可以说在一幅可见的图像中的像素(如打印出来的一页)或者用电子信号表示的像素,或者用数码表示的像素,或者显示器上的像素,或者数码相机(感光元素)中的像素。这个列表还可以添加很多其它的例子,根据上下文会有一些更为精确的同义词,例如画素,采样点,字节,比特,点,斑,超集,三合点,条纹集,窗口等。

我们也可以抽象地讨论像素,特别是使用像素作为解析度(也称分辨率,下同)衡量时,例如2400像素每英寸或者640像素每线。一幅图像中的像素个数有时被称为图像解析度,虽然解析度有一个更为特定的定义。用来表示一幅图像的像素越多,结果就越接近原始图像。

像素可以用一个数表示,比如一个“0.3兆像素”数码相机,它有额定30万像素;也可以用一对数字表示,例如“640x480显示器”,它表示横向640像素和纵向480像素(就像VGA显示器),因此其总数为640 × 480 = 307,200像素。数字化图像的彩色采样点(例如网页中常用的JPG文件)也称为像素。由于计算机显示器的类型不同,这些可能和屏幕像素有些区域不是一一对应的。在这种区别很明显的区域,图像文件中的点更接近纹理元素。

在计算机编程中,像素组成的图像叫位图或者光栅图像。光栅一词源于模拟电视技术,位图化图像可用于编码数字影像和某些类型的计算机生成艺术。简单说起来,像素就是图像的点的数值,点画成线,线画成面。当然,图片的清晰度不仅仅是由像素决定的。

像素值

相机所说的像素,其实是最大像素的意思,像素是分辨率的单位,这个像素值仅仅是相机所支持的有效最大分辨率。

30万640×480

50万800×600

80万1024×768 5” (3.5×5英寸)

130万1280×960 6” (4×6英寸)

200万1600×1200 8”(6×8英寸) 5”(3.5×5英寸)

310万2048×1536 10”(8×10寸)7”(5×7英寸)

430万2400×180012”(10×12英寸)8”(6×8英寸)

500万2560×1920 12”(10×12英寸)8”(6×8英寸)

600万3000×2000 14”(11×14英寸)10”(8×10寸)

800万3264×2488 16”(12×16英寸)10”(8×10寸)

1100万4080×2720 20”(16×20英寸)12”(10×12英寸)

1400万4536×3024 24”(18×24英寸)14”(11×14英寸)

以上都是大约尺寸。

单位

当图片尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图片尺寸与现实中的实际尺寸相互转换。例如大多数网页制作常用图片分辨率为72,即每英寸像素为72,1英寸等于2.54厘米,那么通过换算可以得出每厘米等于28像素;又如15x15厘米长度的图片,等于420*420像素的长度。

DPI 点每英寸

LPI 线每英寸

PPI 像素每英寸

原始像素

像素

因为多数计算机显示器的解析度可以通过计算机的操作系统来调节,显示器的像素解析度可能不是一个绝对的衡量标准。现代液晶显示器按设计有一个原始解析度,它代表像素和三元素组之间的完美匹配。(阴极射线管也是用红-绿-蓝荧光三元素组,但是它们和图像像素并不重合,因此和像素无法比较)。

对于该显示器,原始解析度能够产生最精细的图像。但是因为用户可以调整解析度,显示器必须能够显示其它解析度。非原始解析度必须通过在液晶屏幕上拟合重新采样来实现,要使用插值算法。这经常会使屏幕看起来破碎或模糊。

例如,原始解析度为1280×1024的显示器在解析度为1280×1024时看起来最好,也可以通过用几个物理三元素组来表示一个像素以显示800×600,但可能无法完全显示1600×1200的解析度,因为物理三元素组不够。像素可以是长方形的或者方形的。有一个数称为长宽比,用于表述像素有多方。

例如1.25:1的长宽比表示每个像素的宽是其高度的1.25倍。计算机显示器上的像素通常是方的,但是用于数字影像的像素有矩形的长宽比,例如那些用于CCIR 601数字图像标准的变种PAL和NTSC制式的,以及所对应的宽屏格式。单色图像的每个像素有自己的灰度。0通常表示黑,而最大值通常表示白色。

例如,在一个8位图像中,最大的无符号数是255,所以这是白色的值。在彩色图像中,每个像素可以用它的色调,饱和度,和亮度来表示,但是通常用红绿蓝强度来表示(参看RGB)。

每像素

一个

五百万像素拍照

像素所能表达的不同颜色数取决于比特每像素(BPP)。这个最大数可以通过取二的色彩深度次幂来得到。

例如,常见的取值有:

8 bpp [2^8=256;(256色)];

16 bpp [2^16=65536; (65,536色,称为高彩色)];

24 bpp [2^24=16777216; (16,777,216色,称为真彩色)];

48 bpp [2^48=281474976710656;(281,474,976,710,656色,用于很多专业的扫描仪) 。

256色或者更少的色彩的图形经常以块或平面格式存储于显存中,其中显存中的每个像素是到一个称为调色板的颜色数组的索引值。这些模式因而有时被称为索引模式。

虽然每次只有256色,但是这256种颜色选自一个选择大的多的调色板,通常是16兆色。改变调色板中的色彩值可以得到一种动画效果。视窗95(windows95)和视窗98(windows98)的标志可能是这类动画最著名的例子了。

对于超过8位的深度,这些数位就是三个分量(红绿蓝)的各自的数位的总和。一个16位的深度通常分为5位红色和5位蓝色,6位绿色(眼睛对于绿色更为敏感)。

24位的深度一般是每个分量8位。在有些系统中,32位深度也是可选的:这意味着24位的像素有8位额外的数位来描述透明度。在老一些的系统中,4bpp(16色)也是很常见的。当一个图像文件显示在屏幕上,每个像素的数位对于光栅文本和对于显示器可以是不同的。有些光栅图像文件格式相对其他格式有更大的色彩深度。

例如GIF格式,其最大深度为8位,而TIFF文件可以处理48位像素。没有任何显示器可以显示48位色彩,所以这个深度通常用于特殊专业应用,例如胶片扫描仪和打印机。这种文件在屏幕上采用24位深度绘制。像素根本只是决定清晰度的一个条件之一,一个相机可以使用2048×1536像素的解析度,通常被称为有“3.1百万像素” (2048 × 1536 = 3,145,728)。

子像素

很多

800w像素16gb内存

显示器和图像获取系统出于不同原因无法显示或感知同一点的不同色彩通道。这个问题通常通过多个子像素的办法解决,每个子像素处理一个色彩通道。

例如,LCD显示器通常将每个像素水平分解位3个子像素。多数LED显示器将每个像素分解为4个子像素;一个红,二个绿,和一个蓝。多数数码相机传感器也采用子像素,通过有色滤波器实现。(CRT显示器也采用红绿蓝荧光点,但是它们和图像像素并不对齐,因此不能称为子像素)。

对于有子像素的系统,有两种不同的处理方式:子像素可以被忽略,将像素作为最小可以存取的图像元素,或者子像素被包含到绘制计算中,这需要更多的分析和处理时间,但是可以在某些情况下提供更出色的图像。后一种方式被用于提高彩色显示器的外观解析度。

这种技术,被称为子像素绘制,利用了像素几何来分别操纵子像素,对于设为原始解析度的平面显示器来讲最为有效(因为这种显示器的像素几何通常是固定的而且是已知的)。这是反走样的一种形式,主要用于改进文本的显示。微软的ClearType,在Windows XP上可用,是这种技术的一个例子。

兆像素

超高像素手机摄像头

个兆像素(megapixel)是一百万个像素,通常用于表达数码相机的解析度。

数码相机使用感光电子器件,或者是耦合电荷设备(CCDs)或者CMOS传感器,它们记录每个像素的灰度级别。在多数数码相机中,CCD采用某种排列的有色滤波器,在Bayer滤波器拼合中带有红,绿,蓝区域,使得感光像素可以记录单个基色的辉度。

相机对相邻像素的色彩信息进行插值,这个过程称为解拼(de-mosaic),然后建立最后的图像。这样,一个数码相机中的x兆像素的图像最后的彩色解析度最后可能只有同样图像在扫描仪中的解析度的四分之一。这样,一幅蓝色或者红色的物体的图像倾向于比灰色的物体要模糊。绿色物体似乎不那么模糊,因为绿色被分配了更多的像素(因为眼睛对于绿色的敏感性)。参看[1]的详细讨论。作为一个新的发展,Foveon X3 CCD采用三层图像传感器在每个像素点探测红绿蓝强度。这个结构消除了解拼的需要因而消除了相关的图像走样,例如高对比度的边的色彩模糊这种走样。

有效像素

首先我们要明确一点,一张数码照片的实际象素值跟感应器的象素值是有所不同的。以一般的感应器为例,每个象素带有一个光电二极管,代表着照片中的一个象素。

例如一部拥有500万象素的数码相机,它的感应器能输出分辨率为 2,560 x 1,920的图像—其实精确来讲,这个数值只相等于490万有效象素。有效象素周围的其他象素负责另外的工作,如决定“黑色是什么”。很多时候,并不是所有感应器上的象素都能被运用。

索尼F505V就是其中的经典案例。索尼F505V的感应器拥有334万象素,但它最多只能输出1,856 x 1,392即260万象素的图像。归其原因,是索尼当时把比旧款更大的新型感应器塞进旧款数码相机里面,导致感应器尺寸过大,原来的镜头不能完全覆盖感应器中的每个象素。

因此,数码相机正是运用“感应器象素值比有效象素值大”这一原理输出数码图片。在当今市场不断追求高象素的环境下,数码相机生产商常常在广告中以数值更高的感应器象素为对象,而不是反映实际成像清晰度的有效象素。

像素插值

在通常情况下,感应器中不同位置的每个像素构成图片中的每个像素。

例如一张500万像素的照片由感应器中的500万个像素对进入快门的光线进行测量、处理而获得(有效像素外的其他像素只负责计算)。但是我们有时候能看到这样的数码相机:只拥有300万像素,却能输出600万像素的照片!其实这里并没有什么虚假的地方,只是照相机在感应器300万象素测量的基础上,进行计算和插值,增加照片象素。

当摄影者拍摄JPEG格式的照片时,这种“照相机内扩大”的成像质量会比我们在电脑上扩大优秀,因为“照相机内扩大”是在图片未被压缩成JPEG格式前完成的。有数码相片处理经验的摄友都清楚,在电脑里面扩大JPEG图片会使画面细腻和平滑度迅速下降。

虽然数码相机插值所得的图片会比感应器像素正常输出的图片画质好,但是插值所得的图片文件大小比正常输出的图片大得多(如300万感应器像素插值为600万像素,最终输入记忆卡的图片为600万象像素)。因此,插值所得的高像素看来并没有太多的可取之处,其实运用插值就好像使用数码变焦-并不能创造原像素无法记录的细节地方。

总像素

CCD总像素也是一个相当重要指标,由于各生产厂家采用不同技术,所以其厂家标称CCD像素并不直接对应相机实际像素,所以购买数码相机时更要看相机实际所具有总像素数。一般来讲总像素水平达到300万左右就可以满足一般应用了,一般200万象素、100万象素产品也可以满足低端使用,当然更高象素数码相机可以得到更高质量照片,有些公司已经开始推出2200万象素级别普通数码相机了。

数码相机

数码相机的发展变化,在某种意义上说,比人们预料的要快得多。截至2007年底,高像素的相机已经进入一般消费者手中。比如八百万像素的相机,价格已经不是很高。像素可为3,264X2,448=7,990,272。

2应用领域编辑

数码相机

顶级810万像素

素是衡量数码相机的最重要指标。

像素指的是数码相机的分辨率。

它是由相机里的光电传感器上的光敏元件数目所决定的,一个光敏元件就对应一个像素。因此像素越大,意味着光敏元件越多,相应的成本就越大。数码相机的图像质量部分是由像素决定的,大过一定尺寸再单纯拿像素来比较就没有意义了,主流单反数码相机像素在1000万左右,但是普通摄影及家用500万像素已足够用,因为我们使用的显示器的分辨率有限,一般为1024×768至1920×1200,这样的分辨率如果显示像素过高的图片时,图片会被压缩至当前屏幕的大小,此时有的图片就会出现锐利度过高的情况而失真。成像质量主要取决于相机的镜头,感光元件大小及质量。

像素越大,照片的分辨率也越大,可打印尺寸也更大。但是,早期的数码相机都是低于100万像素的。从1999年下半年开始,200万像素的产品渐渐成为市场

的主流。(手机普遍都是200万像素,普通数码相机一般都在300万像素以上。) 当前的数码相机的发展趋势,像素宛如PC机的CPU主频,有越来越大的势头。其实从市场分类角度看,面向普及型的产品,考虑性价比的因素,像素并不是越大越好。毕竟200万像素的产品,已经能够满足普通消费者的大多数应用。

因此大多数厂商在高端数码相机追求高像素的同时,当前其产量最大的,仍是面向普及型的百万像素产品。顶级专用相机,已有超过1亿像素级的产品。另外值得消费者注意的是,当前的数码相机产品,在像素标称上分为CCD像素和经软件优化后的像素,后者大大高于前者。如某品牌流行的数码相机,其CCD像素为230万,而软件优化后的像素可达到330万。

数码相机的像素分为最大像素数和有效像素数。

最大像素

英文名称为Maximum Pixels,所谓的最大像素是经过插值运算后获得的。插值

运算通过设在数码相机内部的DSP芯片,在需要放大图像时用最临近法插值、线性插值等运算方法,在图像内添加图像放大后所需要增加的像素。插值运算后获得的图像质量不能够与真正感光成像的图像相比。

在市面上,有一些商家会标明“经硬件插值可达XXX像素”,这也是相同的原理,只不过在图像的质量和感光度上,以最大像素拍摄的图片清晰度比不上以有效像素拍摄的。

最大像素,也直接指CCD/CMOS感光器件的像素,一些商家为了增大销售额,只标榜数码相机的最大像素,在数码相机设置图片分辨率的时候,的确也有拍摄最高像素的分辨率图片,但是,用户要清楚,这是通过数码相机内部运算而得出的值,在打印图片的时候,其画质的减损会十分明显。

有效像素

有效像素数英文名称为Effective Pixels。与最大像素不同,有效像素数是指真正参与感光成像的像素值。最高像素的数值是感光器件的真实像素,这个数据通常包含了感光器件的非成像部分,而有效像素是在镜头变焦倍率下所换算出来的值。以美能达的DiMAGE7为例,其CCD像素为524万(5.24Megapixel),因为CCD有一部分并不参与成像,有效像素只为490万。

数码图片的储存方式一般以像素(Pixel)为单位,每个象素是数码图片里面积最小的单位。像素越大,图片的面积越大。要增加一个图片的面积大小,如果没有更多的光进入感光器件,唯一的办法就是把像素的面积增大,这样一来,可能会影响图片的锐力度和清晰度。所以,在像素面积不变的情况下,数码相机能获得最大的图片像素,即为有效像素。

用户在购买数码相机的时候,通常会看到商家标榜“最大像素达到XXX”和“有效像素达到XXX”,那用户应该怎样选择呢?在选择数码相机的时候,应该注重看数码相机的有效像素是多少,有效像素的数值才是决定图片质量的关键。

电视像素

电视像素在电视系统中的作用是:

(1)决定图像清晰度。像素分得越小,画面的总像素就越多,图像也就越清晰。(2)便于图像的电视传送。可以用扫描方式逐点顺次取出图像信息,并转变为可传送的电信号。

(3)便于电视显像。无论用什么形式显像,都可是用扫描方式逐点还原出像点。

像素画

像素其实是由很多个点组成。我们这里说的“像素画”并不是和矢量图对应的点阵式图像,而是指的一种图标风格的图像,此风格图像强调清晰的轮廓、明快的色彩,同时像素图的造型往往比较卡通,因此得到很多朋友的喜爱。像素图的制作方法几乎不用混叠方法来绘制光滑的线条,所以常常采用.gif格式,而且图片也经常以动态形式出现.但由于其特殊的制作过程,如果随意改变图片的大小,风格就难以保证了。

像素画的应用范围相当广泛,从小时候玩的FC家用红白机的画面直到今天的GBA 手掌机;从黑白的手机图片直到今天全彩的掌上电脑;即使我们日以面对的电脑中也无处不充斥着各类软件的像素图标。如今像素画更是成为了一门艺术,深深的震撼着你我。

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2 怎样读取JPG文件中的像素数据

怎样读取JPG文件中的像素数据 1 概述 JPG文件是一种图像压缩文件。要从JPG文件中读取像素数据,必须理解其压缩原理再解压缩。这是一个复杂的数学运算过程。本文从工程应用的角度出发,不打算研究压缩和解压原理与算法,而是调用一个JPG解压缩库文件Jpeglib.lib中提供的相关函数实现解压缩,进而读取像素数据,为分析和识别图像中的目标提供基本数据。 Jpeglib.lib是静态连接库,使用时还应该拥有对应的头文件Jpeglib.h、Jconfig.h、Jmorecfg.h。可以从https://www.360docs.net/doc/7c126489.html,(程序员联合开发网)得到。 2 实现步骤 2.1 建立MFC AppWizard[exe]工程。 在第1步选Single document(单文档),第2~5步选默认设置,第6 步的Base Class栏选CformView,完成工程的设置。上述操作中,未提及的选项一律取默认值。于是,MFC为我们建立了如右图所示的文件。 2.2 在工程中包含Jpeglib.lib库 (1)将Jpeglib.lib、Jpeglib.h、Jconfig.h、 Jmorecfg.h文件拷贝到Jpg子目录下,在JpgView.cpp 文件开头中添加如下代码(见粗体字,下同): // JpgView.cpp : implementation of the CJpgView class // #include "stdafx.h" #include "Jpg.h" #include "JpgDoc.h" #include "JpgView.h" extern "C" { #include "jpeglib.h" } …… (2)选Project/Setings菜单,在弹出的Project Setings对话框中选Link卡,在Object/library modules栏填写Jpeglib.lib,点击OK按钮。 2.3 为保存解压缩得到的位图信息和像素数据定义全局变量 (1)在JpgView.h文件中添加如下代码: …… public: CJpgDoc* GetDocument(); CJpgDoc* Doc; char PathName[100]; //保存将要解压缩的JPEG文件名 BITMAPINFOHEADER BmpInfo; //保存解压缩后得到的位图信息 LPBYTE lpImage; //保存解压缩后得到的像素数据,用于显示图像 typedef struct CCC { BYTE B; BYTE G; B YTE R; }; //定义三基色数据结构 CCC C3[960][1280]; //用二维数组的形式存放像素数据,便于分析图像

数字摄影中的常用概念

数字摄影中的常用概念 1.像素像素(pixel)是指组成图像矩阵中的基本单元,是图像的基本单位。像素的大小 用尺寸表示,单位是um.X线影像实际上是包含人体某一部位的一定厚度信息的二维图像。 2.数字矩阵矩阵(matrix)是一个数字概念,它表示一个横成行,纵成列的数字集合,是 由二维(n行和m列)排列成的像素组合,一个像素就是坐标的一个点(x,y) X线数字成像系统中的每个像素被赋予的数值与所接收到的X线剂量成正比,该数值决定了该像素的灰阶。由这些不同的数值构成的二维图形被称为数字矩阵。图像矩阵又分为采集矩阵(acquision matrix)和显示矩阵(display matrix),采集矩阵指每幅画面观察视野所含像素的数目;显示矩阵指显示器上显示的图像像素数目。常用的矩阵有512×512、1024×1024等。矩阵与像素的关系为:视野大小固定,矩阵越大,像素尺寸越小,反之越大;矩阵不变,视野增大,像素尺寸增大。 3.原始数据由探测器直接接收到的信号,这些信号经放大后,再通过模/数转换,所得到 的数据称“原始数据”(raw data) 4.显示数据在显示器上显示的图像,其显示矩阵中的数据“显示数据”(diasplay data) 5.灰阶照片或显示器上所呈现的黑白图像中,各像素表现出不同的深度灰色。把白色与 黑色之间分成若干级,称为“灰度等级”,表现得亮度(或灰度)信号的等级差别称为灰阶(gray level)。灰阶是由灰度量化(量子化)过程决定的。为适应人的视觉的最大等级范围,灰阶一般只有16个刻度,但其每一刻度内又有4级连续变化的灰度,故共有64个连续的不同灰度的过渡等级。 6.图像重建用原始图像数据经计算而得到二维或三维影像数据的过程被称之为图像重建 (reconstruction)。重建后的图像可经过显示装置或介质显示。 7.窗口技术窗口技术(window technology)是指分析数字化图像的一种重要方法。即选 择适当的窗宽(window width,WW)和窗位(window level,WL)来观察图像,使病变部位明显地显示出来。 8.比特比特(bit)又称位深,是信息量的单位,比特值越大信息量越大,亮化的精度越 高。数字图像的密度分辨率是由其比特值决定的,同一幅图像,用不同的比特量化会得出不同的密度分辨率。目前常用的比特值为8,12或16. 9.密度分辨率在低对比的情况下,分辨物体微小差别的能力,又称低对比度分辨率,用 百分数表示。位深是决定密度分辨率的主要因素。 10.空间分辨率既对于物体空间大小的鉴别能力,又称高对比分辨率,用LP/cm表示。图 像的空间分辨率是由像素的大小来决定的。 11.时间分辨力时间分辨力又称动态分辨力,是指成像系统对运动部位成像的瞬间显示能 力。时间分辨力越高,对动态组织器官的成像显示能力越强,影像越清晰。 12.噪声噪声是影响图像质量的不利因素,噪声限制了数字或模拟图像的对比及空间分辨 率。噪声无处不有,不能完全消失。数字图像的噪声来源于:量子噪声,电子元件形成的噪声,重建法形成的噪声等。 13.信噪比信号强度与噪声强度的比值称为信噪比(signal-noise ratio,SRN)。SRN是影像质 量评价的重要指标。SRN越大,影像质量越好;反之,影像质量越差。 影像的数据量 数字图像是由像素矩阵构成的,矩阵中的每个像素被赋予一个整体数值代表一定灰度。矩阵大小、灰度级数决定了影像的数据量,并影响影像质量和传送、存储等。 1.矩阵大小与图像的关系像素矩阵的大小,不是随意确定的,它必须保证数字图像能不 失真地反映原始图像信息,这是确定数字图像空间像素矩阵大小的原则。举证的大小(像

遥感影像的分类处理

摘要 在面向对象的影像分类方法中,首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合,进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究,(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词,并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后,在词包表示的基础上,利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析,找出其最可能属于的主题或类别,进而完成影像的分类。 近些年来,随着航空航天平台与传感器技术的高速发展,获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛,除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门,还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域,极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此,对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式:高空间分辨率(获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米,甚至更高);高光谱分辨率(电磁波谱被不断细分,获取遥感数据的波段数从几十个到数百个);高时间分辨率(遥感卫星的回访周期不断缩短,在部分区域甚至可以连续观测)。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据,高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息,对认知地物目标的属性特征更加方便,如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外,高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响,并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化,为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而,传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行,它处于图像工程中的“图像处理”阶段(见图1-1),已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征,而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征,因此,分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”,从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法,如支持向量机(Support Vector Machine,SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等,但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限:无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征,而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上,同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异,因此,在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果,需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题,面向对象的处理方法应运而生,并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”,即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元,而是由特定像元组成的有意义的同质区域,也即“对象”;因此,在对影像分析和识别的过程

数字影视制作基础知识

色彩基础知识 了解图像的色彩模式对于后面编辑工作的学习有着非常重要的作用。对于一个致力于计算机图像图形设计的人来说,熟练掌握色彩的继承知识,是做好工作的前提条件。 色彩模式 显示世界中的对象如果在计算机中表现出来,必须依靠不同的配色方式来实现。下面,将介绍几种常用的配色方式。 1.色彩模式 RGB是由红、绿、蓝三原色组成的色彩模式。图像中所有的色彩都是由三原色组合而来。 所谓三原色,即指不能由其他色彩组合而成的色彩。三原色并不是固定不变的,例如红、黄、蓝也被称为三原色。三原色每个都可包含256种亮度级别,三个通道合成起来就可显示完整的彩色图像。我们的电视机或监视器等视频设备,就是利用三原色进行彩色显示的。在视频编辑中,RGB是唯一可以使用的配色方式。 在RGB图像中的每个通道可包含2的8次方个不同的色调。我们通常所提到的RGB图像包含三个通道,因而在一幅图像中可以有2的24次方(约1670万)种不同的颜色。 如果以等量的三原色光混合,可以形成白光。三原色中红和绿等量混合则成为黄色;绿和蓝光等量混合为青色;红和蓝等量混合为品红色。 在Premiere中调节对象色彩,可以通过对红、绿、蓝三个通道的数值进行调节,来改变图像的色彩。三原色中每一种都有一个0~255的取值范围。当三个值都为0时,图像为黑色,当三个值都为255时,图像为白色。 2.灰度模式 灰度图像模式属于非彩色模式。它只包含256级不同的亮度级别,只有一个Black 通道。用户在图像中看到的各种色调都是由256种不同强度的黑色所表示的。灰度图像中的每个像素的颜色都要用8位二进制存储。 3.CMYK色彩模式 CMYK是指青色(cyan)、品红(magenta)、黄色(yellow)和黑色(black)。它是用于制作高质量彩色出版物的颜色模式。 CMYK是一种减色配色方式。当几种颜色合起来时,将得到黑色。这与RGB模式正好相反。 https://www.360docs.net/doc/7c126489.html,B色彩模式 Lab是一种图像软件用来从一种颜色模式向另外一种颜色模式转变的内部颜色

摄像头的像素与分辨率之间的关系

摄像头的像素与分辨率之间的关系 分类:基础知识2011-03-20 17:59733人阅读评论(0)收藏举报最近在看摄像头的驱动, 一直没搞懂像素和分辨率之间的关系, 特收集来学习一下: 我们买数码相机或是评价相机功能的时候,常常提到相机的“像素”这一概念,认为像素大的相机就好,就能拍出精细的图片来,现在有的高档数码相机的像素数高达上千万,一般的家庭用相机的像素达到了四百万到五百万。是不是我们购买相机的时候,“像素”就是我们评价相机和追求的唯一参数?答案是否定的,这里首先要弄清像素的基本概念。 “像素”是相机感光器件上的感光最小单位。就像是光学相机的感光胶片的银粒一样,记忆在数码相机的“胶片”(存储卡)上的感光点就是像素;要想得到分辨率高(也就是细腻的照片),就必须保证有一定的像素数;是不是像素高的相机拍出的照片就一定比像素低的相机拍出的照片清晰呢?这首先要弄清一个概念,照片的清晰度不是取决于像素数,而是取决于像素的“点密度”(就是图片的分辨率)(用ppi表示,单位是“像素/英寸”),“像素数”和“点密度” 是两个概念,“像素数”(点数)是感光点的总量,而“点密度”是单位面积上的点数(像素点),只有单位面积上的感光点数越多,拍出的照片才越细腻。所以,反映照片清晰程度的参数是“点密度”(图片分辨率),而非总的点数。像素虽高,若印的照片也很大,其“点密度”并不高,照片也不细腻;相反,像素不高,若只印很小幅面的照片,也可以得到很细腻的照片。所以确切地说,像素高,意味着能拍出幅面大的照片;所以,“像素”的高低,表示着照片幅面的大小;这样说来,我们购买相机的时候,就要考虑你准备拍摄的照片的最大尺寸是多大,再决定要求的像素数。若你准备开影楼或做广告,需要放大很大幅面的照片,就需要选择“最高像素”高的相机;若只是家庭使用,不准备放大很大的照片,也就不必追求太高的像素数。当然,高像素的代价是高价位,所以用户在选择相机时,既要考虑自己的实际需要,也要考虑经济承受能力。 我们在使用数码相机拍照时,往往有几组数字供我们选择: 640×480, 1024×768, 1600 ×1200,2048×1536,……

Java 获取像素点的值及R,G,B分量的值

Java 获取像素点的值及R,G,B分量的值 package sy; import java.awt.Color; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; import javax.swing.BorderFactory; import javax.swing.JPanel; public class PanelTest extends JPanel { public BufferedImage image; @Override protected void paintComponent(Graphics g) { // TODO Auto-generated method stub super.paintComponent(g); BufferedImage subImage=this.image.getSubimage(30, 30, 100, 100); g.drawImage(subImage,100,100,100,100,null); int color_point=subImage.getRGB(24, 4);

Color color=new Color(color_point); System.out.println(color_point); System.out.print(color.getGreen()); } public PanelTest() { try { this.image=ImageIO.read(new File("D:/black.jpg")); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } this.setSize(300, 200); this.setLocation(100, 100); this.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder("title")); // repaint(); } }

数字图像的基本概念

数字图像的基本概念: 分辨率: 指单位区域内包含的像素数目。 常见的分辨率: 1.图像分辨率 2.显示分辨率 3.输出分辨率 4.位分辨率 分辨率单位: 1.像素/英寸(通用),简写为 ppi 2.像素/厘米 常接触到的分辨率: 网页图像分辨率:72 ppi 96 ppi 报纸图像分辨率:120 ppi 150 ppi 打印图像分辨率:150 ppi 彩板印刷分辨率:300 ppi 常用的显示器分辨率: 1024*768 (水平方向上1024个像素,垂直方向上分布了768个像素) 800*600,640*480 常用打印机分辨率: 24针针式打印机180 ppi 喷墨打印机:300ppi 激光打印机:600ppi 色彩学基础知识: 图形的动态显示: 指在显视器上的图像图形以不同位置,不同大小,不同灰度的动态显示,多幅不同的图形图像序列的连续显示。 色彩的产生 可见光的种类: (1)直射光:发光物体产生的光(照明光,日光,) (2)透射光:直射光到透明或半透明物体上,通过物体投射的光 (3)反射光:直射光射到别的物体上产生的光 色彩属性: (1) 色相:红,橙,黄,绿,靛,蓝,紫(色彩成分) (2) 亮度:色彩的纯度(彩色光越大,亮度越大)

(3) 彩度:色彩的饱和度(饱和度越高,颜色越深) 色光三原色(色光三原色,三基色):红,绿,蓝 色料三原色:黄,品红,青 颜色模式 Rgb模式:红,绿,蓝,组成,显示器采用 Cmyk模式:青,洋红,黄,黑组成,彩色印刷利用 Hsb模式:色相,饱和度,亮度组成 索引颜色模式:像素8位,256颜色 位图模式:黑白组成 Lab模式:ps标准模式, 双色调模式:八位的灰度模式 彩色与位数 彩色及其基本参数: (1)亮度:彩色光引起的视觉强度(明暗程度) (2)色相:光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现(颜色类别) (3)饱和度:同色的饱和度越高,颜色越深(颜色深浅)彩色显示器分类: (1)crt显示器 (2)液晶显示器 彩色的位数 色彩深度:一幅图像的颜色数量 常用色彩深度:1位(2种颜色),8位(256种颜色)16位(65536种颜色)还有24位和32位

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势

遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要:遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展,被广泛应用于国民经济发展的各个方面,如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等,形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强,需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下,如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求,正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面,一是遥感图像处理本身技术的开发,二是遥感与地理信息系统的结合,归结起来,最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度,这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词:遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段,它在近一二十年内得到了飞速发展,目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面: 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前,国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统,并拥有全色0.8~5m、多光谱3.3~30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展,并能在不同平台

上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级,光谱分辨率达到纳米级,波段数已增加到数十甚至数百个,重复周期达到几天甚至十几个小时。例如,美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像,通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像;美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段;美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展,各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性,可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式,形成多级分辨率影像序列,以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展,越来越引起人们的关注。例如,美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术,在一架航天飞机上安装了两个雷达天线,对同一地区一次获取两幅图像,然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展,从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史,并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来,高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段,且主要

1 怎样读取BMP文件中的像素数据与显示位图

怎样读取BMP位图的数据与显示位图 计算机与信息工程系管庶安 一 BMP位图文件的结构 以24位BMP位图文件为例说明。BMP位图文件结构如下表所示:

二读取BMP位图数据 (1)在MFC工程中的 .H文件中定义如下全局成员变量: BITMAPFILEHEADER FileHead;// 定义存放.BMP 文件头的结构 BITMAPINFOHEADER BmpInfo;// 定义存放.BMP 信息头的结构 LPBYTE lpImage;// 定义存放.BMP文件中的位图数据的BYTE型指针 typedef struct CCC{ // 定义能存放一个像素的3个基色值的结构类型 BYTE B; BYTE G; BYTE R; }; CCC C3 [480] [640];// 定义能存放一幅480行、640列像素的二维数组,以便图像处理与识别时运算 (2)在.CPP文件中的类构造函数中,为lpImage指针申请内存: lpImage=(LPBYTE)new BYTE[640*480*3]; 在.CPP文件中的类析构函数中,为lpImage指针释放内存: delete[ ] lpImage; (3)在.CPP文件中的适当函数中打开.BMP文件,读取信息头和位图数据。 CFile f; BOOL OK; OK=f.Open( Bmp.PathName, CFile::modeRead|CFile::typeBinary|CFile::shareExclusive, NULL ); if(!OK) return(-1); //不能打开文件,返回失败标志-1 f.Read(&FileHead,sizeof(FileHead)); //读文件头 if(FileHead.bfType!=0x4d42) { f.Close(); return -2; //不是BMP文件,返回失败标志-2 } short x,y,z; z=(BmpInfo.biWidth*3/4)*4+(BmpInfo.biWidth*3%4==0 ? 0 : 4); f.Read(&BmpInfo,sizeof(BmpInfo)); //读信息头 f.Seek(FileHead.bfOffBits,0); f.Read(lpImage,BmpInfo.biHeight*z); //读全部位图数据 f.Close(); for(y=BmpInfo.biHeight-1;y>=0;y--){ memcpy(C3[y],lpImage+(BmpInfo.biHeight-1-y)*z,z); //逐行将位图数据填写到C3数组中

开心小游戏-数字像素填充攻略

开心小游戏-数字像素填充成果展示 开心小游戏中的数字像素填充小游戏中有很多分类的图案可以进行填色,一下为我完成的一些图案的成果展示,难度从易到难。 最简单的图案就是颜色种类比较少,并且颜色集中每种颜色色块的数量也不多的,如下图的两只小熊、小螃蟹、小女孩就是难度将低的图形,一般情况下不到一分钟就可以完成。 当单个颜色对应的颜色色块的数量增多的时候难度就随之上升了,当然仅仅是数量增多,但是同一颜色还是集中在一起的时候难度还是比较低的,下图中的小黄鱼就是典型的颜色色块数量增加但是单一颜色依旧集中在一起的典型。下图中的类似酸奶水果的图案虽然也有大面积相同颜色的地方但是水果部分和阴影部分颜色构成复杂因此会花费的时间也就更长了一些。 随着难度的升高,颜色会越来越分散,即使是色块集中的部分也会颜色格外的多。下图中的花朵的花瓣花蕊的颜色是很多颜色组成的涂颜色的时候需要细致一些不要落下一些颜色,最后找起来会比较麻烦。在选择最开始两把免费刷子的时候最重要的就是先判断画面图案中最

多的颜色,下图中的女巫图案使用免费刷子就应当先从头发下手,再细致地完成其他地方的填色。 最复杂的图案是那下图这种颜色分散且颜色种类很多,需要比较有耐心慢慢地去填色,有时候经常会遇到某个颜色只有一两个格子无法找到的情况,这种时候就需要将图片放大一点一点去寻找漏掉的那个格子。我这里有个我平常玩这个小游戏发生这种情况的时候的小窍门,在这个小游戏中当你选择其他颜色的时候图案中未填色的格子的灰度会有些改变,这样的设定主要是为了方便玩家可以填涂选择的那个颜色。所以在换色的时候就可以通过这个格子颜色的变化捕捉到他。 先给大家展示一下我涂过的所有图案里我觉得相对比较难的。从下图还未完成时候的截图里可以看出来颜色非常分散,基本上涂上几下就要换个颜色,这一屏里就需要换很多的颜色。

像素级图像融合

毕业设计(论文)设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名:李桂楠 学号: 2 学院:机电与信息工程学院 专业:自动化 年级2011级 指导教师:孙甲冰

目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)

第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞.................................. 错误!未定义书签。

摘要 近些年,随着科学技术的飞速发展,各种各样的图像传感器出现在人们的视野前,这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现,图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次,而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、

图像像素点颜色获取+保存图片代码

#include #include #include #include #include #pragma comment(lib, "gdiplus.lib") using namespace std; using namespace Gdiplus; int GetEncoderClsid(const WCHAR* format, LSID* pClsid) { UINT num = 0; UINT size = 0; ImageCodecInfo* pImageCodecInfo = NULL; GetImageEncodersSize(&num, &size); if(size == 0) return -1; pImageCodecInfo = (ImageCodecInfo*)(malloc(size)); if(pImageCodecInfo == NULL) return -1; GetImageEncoders(num, size, pImageCodecInfo); for(UINT j = 0; j < num; ++j) { if( wcscmp(pImageCodecInfo[j].MimeType, format) == 0 ) { *pClsid = pImageCodecInfo[j].Clsid; free(pImageCodecInfo); return j; } } free(pImageCodecInfo); return -1; } int main() { GdiplusStartupInput gdiplusstartupinput; ULONG_PTR gdiplustoken;

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势

遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要:遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展,被广泛应用于国民经济发展的各个方面,如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等,形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强,需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下,如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求,正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面,一是遥感图像处理本身技术的开发,二是遥感与地理信息系统的结合,归结起来,最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度,这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词:遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段,它在近一二十年内得到了飞速发展,目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面: 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前,国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统,并拥有全色0.8~5m、多光谱3.3~30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展,并能在不同平台

上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级,光谱分辨率达到纳米级,波段数已增加到数十甚至数百个,重复周期达到几天甚至十几个小时。例如,美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像,通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像;美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段;美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展,各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性,可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式,形成多级分辨率影像序列,以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展,越来越引起人们的关注。例如,美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术,在一架航天飞机上安装了两个雷达天线,对同一地区一次获取两幅图像,然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展,从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史,并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来,高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段,且主要

高分辨率遥感影像分类实验报告

高分辨率遥感影像分类实验报告 班级:___________________ 姓名:___________________ 学号:___________________ 指导老师:_______________ 地球科学与环境工程学院 二?一四年六月

目录 1 实验方法——面向对象方法 (1) 2 实验内容 (1) 2.1 影像预处理 (1) 2.1.1 影像数据融合 (1) 2.1.2 影像增强处理 (2) 2.2 创建工程 (2) 2.3 分割处理 (3) 2.4 分类 (4) 2.4.1 水体 (4) 2.4.2 陆地 (5) 2.4.3 植被 (6) 2.4.4 裸土 (7) 2.4.5 建筑物 (8) 2.4.6 道路 (9) 2.4.7 阴影 (10) 2.4.8 总体分类图 (12) 3 结语 (13)

1实验方法——面向对象方法 面向对象方法是一个模拟人类大脑认知的过程,将图像分割为不同均质的对 象,充分利用对象所包含的信息,将知识库转换为规则特征,从而提取影像信息。 因为分析的是对象而不是像元,因此我们可以利用对象丰富的语义信息, 结合各 种地学概念,如面积、距离、光谱、尺度、纹理等进行分析。 面向对象的遥感影像分析方法与传统的面向像元的影像分析方法不同。 首先 需要使用一定方法对遥感影像进行分割, 在提取分割单元(图像分割后所得到的 内部属性相对一致或均质程度较高的图像区域) 的各种特征后,在特征空间中进 行对象识别和标识,从而最终完成信息的分类与提取。 2实验内容及详细过程 2.1影像预处理 2.1.1影像数据融合 实验数据为QuickBird 影像,包括4个多光谱波段以及一个全色波段。 QuickBird 影像星下点分辨率:全色为 0.61m ,多光谱为2.44m 。对于面向对象 影像分类 来说,越高的高空间分辨率越好,但在对对象进行分类时,光谱信息同 样重要,因此,可将高分辨率的全色影像和多光谱影像进行数据融合。 使用 ERDAS 进行数据融合: Interprete u spatialenchancemen ^resolution mergeo 图1 全色影像与多光谱影像融合 Ib^pul Fh (*.网| MJitiMewl lfl img 乓 | nwin?_r?J_pM4 |i ■J Nurb-w of 4 Mai hod DiJput OpJcm: riHEWT^SBn-n r Bchnaiuar f* Fmcpai T Newwt Nd^ibor 厂 5Woh to Unsigned 6 W 厂 厂l|>Kj 沽Eti 臼? 一 Brcvay TividuirTi 件 iDi-tc T 呼 Nunt-B? Mulkip?cdi4 Inpui Lafin: 4 G 喑 Sca*e: Uns^ned 1E tt |1 Nlu ■弔 pecirot Uns^flrwd 1 百 b* U M ■ E -jiiiiH In EKH

高分辨率遥感影像分类实验报告

高分辨率遥感影像分类实验报告 班级: 姓名: 学号: 指导老师: 地球科学与环境工程学院 二〇一四年六月

目录 1实验方法——面向对象方法 (1) 2实验内容 (1) 2.1 影像预处理 (1) 2.1.1影像数据融合 (1) 2.1.2 影像增强处理 (2) 2.2 创建工程 (2) 2.3 分割处理 (3) 2.4 分类 (4) 2.4.1 水体 (4) 2.4.2陆地 (5) 2.4.3 植被 (6) 2.4.4 裸土 (7) 2.4.5 建筑物 (8) 2.4.6 道路 (9) 2.4.7 阴影 (10) 2.4.8 总体分类图 (12) 3 结语 (13)

1实验方法——面向对象方法 面向对象方法是一个模拟人类大脑认知的过程,将图像分割为不同均质的对象,充分利用对象所包含的信息,将知识库转换为规则特征,从而提取影像信息。因为分析的是对象而不是像元,因此我们可以利用对象丰富的语义信息,结合各种地学概念,如面积、距离、光谱、尺度、纹理等进行分析。 面向对象的遥感影像分析方法与传统的面向像元的影像分析方法不同。首先需要使用一定方法对遥感影像进行分割,在提取分割单元(图像分割后所得到的内部属性相对一致或均质程度较高的图像区域)的各种特征后,在特征空间中进行对象识别和标识,从而最终完成信息的分类与提取。 2实验内容及详细过程 2.1 影像预处理 2.1.1影像数据融合 实验数据为QuickBird影像,包括4个多光谱波段以及一个全色波段。QuickBird影像星下点分辨率:全色为0.61m,多光谱为2.44m。对于面向对象影像分类来说,越高的高空间分辨率越好,但在对对象进行分类时,光谱信息同样重要,因此,可将高分辨率的全色影像和多光谱影像进行数据融合。 使用ERDAS进行数据融合:Interpreter→spatialenchancement→resolution merge。 图 1 全色影像与多光谱影像融合

基于遗传算法与全卷积网络的遥感影像像素级分类方法

小型微型计算机系统Journal of Chinese Computer Systems 2018年7月第7期Vol.39No.72018 收稿日期:2018-03-19 收修改稿日期:2018-04-20 基金项目:国家自然科学基金项目(31770768)资助;黑龙江省自然基金项目(F 2017001)资助;国家林业局林业行业公益项目(201504307)资助. 作者简介:陈广胜,男,1969年生,博士,教授,研究方向为林业大数据;陈守玉,男,1993年生,硕士研究生,研究方向为遥感影像分类分类;景维鹏,男,1979年生,博士,副教授,研究方向为云计算二分布式与并行计算及 可信计算;李 超,女,1994年生,硕士研究生,研究方向为遥感影像分类. 基于遗传算法与全卷积网络的遥感影像像素级分类方法 陈广胜,陈守玉,景维鹏,李 超 (东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040)E-mail :isnot 2bad @https://www.360docs.net/doc/7c126489.html, 摘 要:针对高分辨率遥感影像像素级分类任务中的样本不均衡与召回率低两个问题,提出基于遗传算法和全卷积网络的分类方法.该方法通过遗传算法对训练数据集进行取样,同时结合全卷积网络,对高分辨率遥感影像进行基于光谱-空间-语义特征的分类.实验结果表明,在影像像素级分类问题中,使用遗传算法均衡化取样的全卷积网络分类器相较标准卷积神经网络分类器,对不同类别样本的分类精度普遍较好;相较标准全卷积网络分类器,能够更加均衡地训练每一类样本数据,进一步提升召回率,解决样本不均衡所带来的问题,并最终达到89.4%的加权平均召回率,增加了遥感影像分类器的性能,减少了作业中的人工干预程度. 关键词:像素级分类;深度学习;遗传算法 中图分类号:TP 391 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2018)07-1590-06 Remote Sensing Image Pixel-level Classification with Genetic Algorithm and Fully Convolu-tional Network CHEN Guang-sheng ,CHEN Shou-yu ,JING Wei-peng ,LI Chao (Department of Information and Computer Engineering ,Northeast Forestry University ,Harbin 150040,China ) Abstract :In this paper ,a classification method based on Genetic Algorithm (GA )and Fully Convolutional Network (FCN )is pro-posed for high-resolution remote sensing image pixel-level classification to solve the problem of unbalanced sample and low classifica-tion recall.In this method ,the training data set is sampled by GA and high-resolution remote sensing image is classified with the Fully Convolutional Network based on spectral-spatial-semantic feature.The experimental results show that in the problem of image pixel-level classification ,FCN classifier combined with GA equalization sampling generally has better classification recall of the different classes data compared with the standard CNN classifier ,and it also can train each class of data more evenly compared with the standard FNN classifier ,then further enhance recall and solve the problem brought by unbalanced sample ,finally achieving a weighted average recall of 89.4%,which increases the performance of the remote sensing image classifier and reduces the degree of human intervention in the operation. Key words :pixel-level classification ;deep learning ;genetic algorithm 1 引 言 遥感影像在资源调查,自然灾害观测,气象预报等领域起着重要作用,为人类生产生活提供重要决策支持,研究遥感影像处理技术具有重要意义.例如对不同时期的遥感图像进行变化监测可以反映出一个地区的诸如城市变迁二道路改动二植被变化以及土壤侵蚀等动态变化信息[1].遥感技术经过了30多年的发展,无论在光谱分辨率二空间分辨率还是时间分辨率上都有了巨大的提升,已经形成了高光谱二高分辨率二全天候的实时对地观测能力. 高分辨率遥感影像分类是目前遥感影像研究领域的热点之一,高分影像具有丰富的空间特征,包括纹理特征和大量场景语义信息,遥感影像分类技术将各种元数据根据一定方法据归纳到不同类别之下.同时随着遥感数据的时空分辨率的 提升使得遥感数据量快速增长,而传统的特征统计分类方法如随机森林[2]二数学形态学[3]二特征学习与稀疏编码[4]等在诸如遥感影像分类的大数据量任务面前存在分类精度较低的问题.随着2006年Hilton 等人第一次提出深度学习概念[5], 并利用深度信念网络进行分类,相较传统分类方法取得了突破性进展.此后,各个研究领域纷纷采用深度学习理论进行科研试验并取得较好结果,如文献[6]结合使用深度学习和传统机器学习方法来提高遥感图像分类准确率,文献[7]在图像识别任务中使用残差网络深度学习模型,降低了训练更深层网络模型的难度,文献[8]使用对称神经网络,提高了深度模型的分类性能,文献[9]使用模糊理论改善了神经网络容易陷入局部最优的问题. 不同于物体分类任务要建立图像级理解,越来越多的应用场景中已经需要对图像执行像素级分类,遥感影像分类就是其中万方数据

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