对图像数据进行预处理时遇到的若干问题(1)

本文讨论了在使用MATLAB进行图像预处理时遇到的一些问题,包括如何设置断点检查变量、元胞数组的操作、批量读取图片、数据存储到.mat文件的方法,以及常用函数如str2num和cell2mat的应用。强调了避免过多for循环,利用矩阵运算提高效率的重要性。

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    (1)MATLAB如何断点检验变量?

      首先使 m文件在正确的目前下运行,如果有错误,命令行窗口会提示错误的代码行数和错误原因;此时对此行断点标志,并再次运行,然后将鼠标移动刚到此行相应参数上,就会看到错误的原因了。


    (2)比如 A = cell(1,n),A 是一个1xn的元胞组,关于每一个元胞的赋值需要特别注意。另外 A{i} 是元胞第 i 个变量,A(i) 是数组第 i 个变量。


    (3)一次性读取多张图片信息

     一个文件夹下有多个子文件,分别包含数百张图片,如果一张张读取,容易出错,工作了也会让人崩溃。可以用ACDsee软件,实现图像的批量改名和改格式;然后一次性读取图像(这个过程在网上已有很多教程,略。推荐链接如下);最后依据图像的特征,提取有用信息。本次实验是读取彩色图像的三通道信息,并用灰度直方图处理,使得一张彩色图得到一个列向量,n张图像就是一个字典(即特征矩阵)。

### 使用 ENVI 5.6 对 Landsat 8 遥感影像进行预处理 #### 波段合成 为了对Landsat 8/9 C2L2地表反射率数据进行有效的分析,在打开这些数据之后就可以着手于预处理工作,其中一项重要的操作即为波段合成。这一步骤能够将多光谱图像的不同波段组合成一个多波段的数据集以便进一步的操作[^1]。 ```matlab % 假设MATLAB用于批处理脚本调用ENVI IDL功能实现自动化 % 这里仅作为示意,并非实际代码 envi_batch('bandmath', 'input_files=your_bands_list.txt output_file=output.img expression=[expression]') ``` #### 裁剪与镶嵌 针对研究区域特定范围内的兴趣区提取或是多个场景拼接的需求,则需执行裁剪以及镶嵌的任务。通过定义地理坐标边界框来限定所需保留的影像部分;对于相邻或重叠的若干景像则实施无缝连接形成更大覆盖面积的整体视图。 #### 反射率值转换 由于原始获取到的地表反射率可能处于不同的量化尺度之下,因此有必要统一调整至适合后续应用的标准数值区间内。此过程涉及到线性变换或其他数学映射方式的应用以确保各像素点所代表的真实物理意义一致化。 #### 去云处理 鉴于卫星过境期间不可避免会遇到大气状况影响而导致某些区域内存在遮挡现象(如云层),故而去云成为提高数据分析准确性不可或缺的一环。采用专门算法识别并修正受污染像元的影响因子从而获得更清晰无干扰的结果展示。 #### 大气校正 当准备对LANDSAT系列数据开展深入探究前,还需经历至关重要的大气校正环节。具体而言是在软件界面中的工具箱Toolbox定位FLAASH Atmospheric Correction选项卡,随后选取已完成辐射定标的素材输入该模块完成更为精确的大气效应消除作业[^2]。
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