发布时间 : 星期五 文章遥感图像处理实验docx更新完毕开始阅读bae02056a9114431b90d6c85ec3a87c241288a68
tch_img(:,:,1); figure(6);
subplot(311);imhist(rd); subplot(312);imhist(gd); subplot(313);imhist(bd); figure(7);
plot3(rd(:),gd(:),bd(:),'.');
实验二：遥感图像的配准
一、实验目的：
利用一幅未配准的机场图像和一幅同样场景正摄影获得的图像进行配准。 二、实验过程：
1. 读取‘机场.png’和‘正摄影.png’两幅未配准图像（imread）；
2. 加载‘配准点.mat’文件，其中包含四组控制配准点； 3. 用fitgeotrans语句找到配准参数；
4. 利用找到的配准参数将未配准的图像进行几何校正（imref2d,imwarp）； 5. 显示正摄影图像为基础的配准后的图像（imshowpair）。
三、实验分析：
（1）寻找配准参数的函数fitgeotrans，由配准点得到movingPoints和fixedPoints，movingPoints是图像上想要移动的点的坐标，至少是两个double型2维点，fixedPoints为目标点，与movingPoints规模相同，transformationType为变换类型，包括仿射变换、投影变化、相似变换等，这个函数主要描述了将movingPoints（设大小为:N*2,N>=2）通过某种变换变化到fixedPoints来，最后输出了变换矩阵。得到的fun_para是一个结构体类型，里面包含了变换矩阵。
（2）要求参加配准的图像满足一定灰度相似性，所以原图像对噪声较敏感，在配准后避免了直接对灰度图像的操作，所以抗噪性较强。 四、实验程序： clear all;
airport=imread('机场.png'); figure(1);imshow(airport); right=imread('正摄影.png'); figure(2);imshow(right);
load 配准点.mat;
fun_para=fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'projective'); fixed_size=imref2d(size(right));
pic_reg=imwarp(airport,fun_para,fixed_size); figure(3);imshowpair(airport,pic_reg,'blend');
实验三：遥感图像的分割
一、实验目的：
利用一幅城市多光谱遥感图像，研究其NDVI值的特点，并利用NDVI阈值处理对图像进行分割，获得植被图像。 二、实验过程：
1. 用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像rs_paris.lan（7波段，512x512
图像）的可见4，3，2波段（分别对应NIR，R，G层）；