opencv 膨胀和腐蚀操作,开运算 ,闭运算,高帽,黑帽

定义:形象的话就是“增肥”与“减肥”。

作用:(1)膨胀处理缺陷问题,就是把缺陷给填补了。(2)腐蚀用来处理毛刺问题,把毛刺给腐蚀掉。

kernel = np.ones((3,3),dtype=np.uint8)

总结:指定全为1的3*3矩阵,为卷积核,该像素点的值为重点的3*3范围内的最大的值。由于我们是二值图像,所以只要包含周围白的部分,就变为白色。(只要原图片3*3范围内有白的,该像素点就是白的。

dilate = cv2.dilate(img,kernel,1) # 1 为迭代次数,也就是执行几次膨胀操作 (补缺陷)

更改kernel大小(4*4),也就改变了膨胀的程度。范围

腐蚀操作:和膨胀相反,将毛刺消除,就是取卷积核3*3区域内的最小值。总结:只要原图中有黑色的,该像素就是黑色的。

kernel = np.ones((3,3),dtype=np.uint8)

erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations=1)

开运算和闭运算

腐蚀和膨胀都会有信息损失,两种结合就可以减少损失

开运算:先腐蚀,再膨胀。消除毛刺不损失信息。

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel, 1)

闭运算:先膨胀,再腐蚀。缺陷补全。

closing = cv2.morphologyEx(img cv2.MORPH_CLOSE,kernel)

梯度计算 :显示边缘信息。

膨胀的图像 - 腐蚀的图像 即用大一圈的图像减去小一圈的图像正好就是边缘信息。

gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT,kernel)

高帽和黑帽

高帽计算:原始图像-开运算结果,获取要消除的毛刺信息(显示毛刺)

tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPHTOPHAT, kernel)

黑帽计算:笔运算结果-原始图像,获取要弥补的缺陷信息(显示缺陷)

black_hat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPHBLACKHAT, kernel)

 

ENVI软件在遥感影像处理中扮演着至关重要的角色,其中影像的几何纠正功能对于确保影像数据的确性至关重要。几何纠正的过程涉及调整影像坐标,使其与实际地理坐标系统一致,这一步骤对于后续的分析和制图至关重要。 参考资源链接:[ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/398pr5x5h3?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤如下: 1. 打开ENVI软件,导入需要进行几何纠正遥感影像。 2. 选择相应的工具,例如“Basic Tools”菜单下的“Geometric Correction”选项。 3. 根据影像数据类型和需要达到的度,选择合适的纠正方法。ENVI提供了多种纠正算法,包括多项式模型、共线方程、地面控制点(GCP)校正等。 4. 如果使用GCP校正,需要在影像上选择若干地面控制点,并输入这些点的实际地理坐标,作为校正的基础。 5. 进行校正参数的计算,这个过程通常涉及到解算一个或多个多项式方程,以最小化影像中的点与真实地理坐标间的偏差。 6. 使用计算得到的参数进行影像的重新采样和配准,最终输出几何校正后的影像。 7. 校正结果需要评估,一般通过比较校正前后GCP的残差来验证校正度和效果。 适用场景: 几何纠正广泛应用于地形变化检测、土地利用调查、城市规划、环境监测等多个领域。在这些应用场景中,影像的几何准确性直接影响到分析结果的可靠性。 为了深入学习ENVI中遥感影像几何纠正的更多细节和高级应用,推荐参考《ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化》一书。该指南不仅提供了理论知识,还详细介绍了操作步骤和实际应用案例,有助于读者全面掌握几何纠正的技巧和方法。 参考资源链接:[ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/398pr5x5h3?spm=1055.2569.3001.10343)
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