ENVI栅格文件储存 图像原始的DN（Digital Number）值记录图像的光谱信息，不能轻易更改。在窗口中显示的一般是经过拉伸等增强处理的LUT上的灰度值，在保存文件时，就有不同的方式。 1.           主菜单界面 主菜单->File->Save File As，将图像按照需要的格式进行存储，保存的为原始数据，没有拉伸等增强处理。 2.           主图像窗口 主菜单->File->Save Images As，将图像按照需要的格式进行存储，存储的图像是显示

来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100tz4f.html#bsh-73-375271630

1.准备工作 如果想要ENVI友好一点,请下载ENVI5.3,并且安装China satellites 补丁(参考博客:ENVI扩展工具:中国国产卫星支持工具) App Store for ENVI下载地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102xl5j.html China satellites :https://pan.baidu.com/s/1miL3euk 密码:obyz 1)  将下载的 Zip 文件解压到 ENVI 安装路径下(覆盖同名

关于辰青2018.03.31 1.地理坐标系和投影坐标系的区别 答案: 1.地理坐标系统是一种球面坐标,而投影坐标系统是平面坐标 2.投影坐标系统在二维平面上有恒定的长度.角度和面积 3.投影坐标系统是由地理坐标投影到平面坐标上形成的   [什么是地理坐标系统]: 地理坐标系(Geographic Coordinate System),是使用三维球面来定义地球表面位置,以实现通过经纬度对地球表面点位引用的坐标系.一个地理坐标系包括角度测量单位.本初子午线和参考椭球体三部分.在球面系统中,水平线是

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

1 gamma校正背景 在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数.这说明暗区的信号要比实际情况更暗,而亮区要比实际情况更高.所以,要重现摄像机拍摄的画面,电视和监视器必须进行伽玛补偿.这种伽玛校正也可以由摄像机完成.我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的,是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号,所以应对图像信号引入一个相反的非线性失真,即与电视系统的伽玛

1 gamma校正背景 在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数.这说明暗区的信号要比实际情况更暗,而亮区要比实际情况更高.所以,要重现摄像机拍摄的画面,电视和监视器必须进行伽玛补偿.这种伽玛校正也可以由摄像机完成.我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的,是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号,所以应对图像信号引入一个相反的非线性失真,即与电视系统的伽玛

地图平移校正,当加载两幅空间参考一样的影像,其中一幅影像有点偏移,这时就以另一幅影像为基准将其进行平移校正,然后保存,再次加载就不会出现偏移了. 下面来介绍下实现的主要代码: 首先通过选中目录树中的要平移的图层,拖动图层进行平移校正,计算出图层平移的偏移量,然后修改栅格数据集的仿射变换参数的坐标即可,核心方法就是PIE SDK的SetOffset 和GetOffset方法: 平移校正的过程主要涉及到鼠标的MouseDown.MouseUp和MouseMove事件. 当鼠标按下,记录鼠标的坐标,为

http://blog.csdn.net/u013286409/article/details/50239377 目录(?)[-]   图2中左图为原图,中图为gamma = 1/2.2在校正结果,原图中左半侧的灰度值较高,右半侧的灰度值较低,经过gamma = 1/2.2校正后(中图),左侧的对比度降低(见胡须),右侧在对比度提高(明显可以看清面容),同时图像在的整体灰度值提高. 右图为gamma = 2.2在校正结果,校正后,左侧的对比度提高(见胡须),右侧在对比度降低(面容更不清楚了),同

一.概述 遥感影像和地理坐标进行关联的方式一般有好几种,一种是直接给出了仿射变换系数,即6个參数,左上角地理坐标,纵横方向上的分辨率,以及旋转系数.在这样的情况下,求出某一像素点的地理坐标非常easy,直接用公式能够求出,详细代码例如以下: void CPL_STDCALL GDALApplyGeoTransform(double *padfGeoTransform, double dfPixel, double dfLine, double *pdfGeoX, double *pdfGeoY

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 本文转自博客园:淇淇宝贝的文章<图像处理之gamma校正>,原文链接:https://www.cnblogs.com/qiqibaby/p/5325193.html 一.gamma校正背景 在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数.这说明暗区的信号要比实际情况更暗,而亮区要比实际情况更高.所以,要重现摄像机拍摄的画面,电视和监视

阅读目录: 1.背景介绍 2.简要回顾下传统三层架构 3.企业级应用分层架构(现代分层架构的基本演变过程) 3.1.服务层中应用契约式设计来解决动态条件不匹配错误(通过契约式设计模式来将问题在线下暴露出来) 3.2.应用层中的应用控制器模式(通过控制器模式对象化应用层的职责) 3.3.业务层中的命令模式(事务脚本模式的设计模式运用,很好的隔离静态数据) 4.服务层作为SOA契约公布后DTO与业务层的DomainModel共用基本的原子类型 5.两种独立业务层职责设计方法(可以根据具体业务要求来搭

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open

从Windows 2K开始,MS为UI开发引入了分层窗口这一窗口风格.使用分层窗口,应用程序的主窗口可以是半透明,也可以是逐点半透明(即每一个像素点的透明度可以不同). 可以说,正是因为有了分层窗口,在Windows上开发的应用程序的UI才真正炫起来. 在UI的主窗口上加一个分层窗口的风格对于一个稍有点UI开发经验的程序员来说是非常简单的,本篇要说的是在SOUI的窗口系统中实现SOUI的分层窗口. 正如使用系统的窗口已经可以实现很漂亮的UI,我们还是会需要DirectUI这样的UI开发技术:有了

1 Gamma校正是什么?8位亮度值x(0-1)经过x^0.45的一个提亮过程. 2 为什么需要Gamma校正 人的眼睛是以非线性方式感知亮度,在自然界中,人感觉到的一半亮度其实只有全部能量的0.2,也就是人眼中黑到半黑只有0-0.2,余下0.2-0.8是半黑到全亮,那么就是说,如果没有Gamma校正,8位亮度中,只用不到2位用来保存黑到半黑的信息,而余下8位中超过6位用来保存半黑到白的信息,这样图片中暗的细节太少,为了改善这种情况,经过Gamma校正后,原来0.2的值保存为0.5. 需要注意的

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

參考:[1]http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm [2]http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction 一.什么是Gamma校正? Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: [2] 这个指数即为Gamma. 经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图1所看到的:横坐标是输入灰度值,纵坐标是输出灰度值,蓝

阅读文件夹: 1.背景介绍 2.简要回想下传统三层架构 3.企业级应用分层架构(现代分层架构的基本演变过程) 3.1.服务层中应用契约式设计来解决动态条件不匹配错误(通过契约式设计模式来将问题在线下暴露出来) 3.2.应用层中的应用控制器模式(通过控制器模式对象化应用层的职责) 3.3.业务层中的命令模式(事务脚本模式的设计模式运用,非常好的隔离静态数据) 4.服务层作为SOA契约发布后DTO与业务层的DomainModel共用主要的原子类型 5.两种独立业务层职责设计方法(能够依据详细业务要求

上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope