1.实验目的
将原始遥感图像各个波段拉伸到0-255范围显示。
运行环境:windows10 pycharm python3.7.7 GDAL-3.2.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl包等。
2.使用公式
x_nor = ((data-d2) / (d98-d2))*255
x_nor 为新的像元值,data为原始像元值,d2为2%像元值,d98为98%像元值,255为拉伸的最大值了
将原始遥感图像各个波段拉伸到0-255范围显示。
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Python实现直方图拉伸算法——图像增强
直方图拉伸的原理很简单:把图像原本的最小灰度值映射到0,最大灰度值映射到255,中间的灰度值按比例进行映射。由于我们希望把图像的灰度范围“打散”到[0,255]的范围内,因此需要找到一种映射函数f(x),使得原来在某个灰度级上的颜色映射到在[0,255]范围内的某个灰度级上。然后,计算出灰度图像中出现的最小和最大像素值,并使用线性变换函数将像素值映射到[0,255]范围内。最后,我们将新生成的图像显示出来,并绘制原始图像和新图像的直方图。:将新图像的像素值限制在[0,255]范围内。
opencv-python-仿射变换-图片拉伸成平行四边形
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Python遥感图像处理应用篇(三十二):Python+GDAL实现遥感图像植被增强处理
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MOD11A2地温数据产品下载与处理
1.MOD11A2数据介绍 MOD11A2 第 6 版产品在 1,200 x 1,200 公里的网格中以 1 公里 (km) 的空间分辨率提供平均 8 天的每像素地表温度和发射率 (LST&E)。 MOD11A2 中的每个像素值是在该 8 天内收集的所有相应 MOD11A1 LST 像素的简单平均值。 选择 8 天的合成周期是因为该周期是 Terra 和 Aqua 平台的精确地面轨道重复周期的两倍。 与白天和夜间地表温度带一起提供的是相关的质量控制评估、观测时间、视角天顶角和晴空覆盖率以及来自土地
GDAL百分比截断拉伸调亮影像
GDAL调整图像亮度之百分比截断拉伸。简介百分比截断拉伸原理,以及验证过的核心代码,相关注释,效果图
python2%线性拉伸
核心要点 本方法是针对遥感数据的,因此使用了Gdal,如果你针对的是普通的图片,就直接使用cv2.imread()来读取即可,就不需要gdal了。 np.percentile()函数 np.clip()函数 cv2.split()函数 cv2.merge()函数 gdal的使用 本代码适用于ipython 若在编辑器下使用,需要自行的稍作修改 主体是函数TwoPercentLinear。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def TwoPercentLinear(image, max_out=
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