使用ENVI将影像四周的黑背景设置为无色

本文介绍了如何将遥感影像的黑色背景变换为白色的方法。通过使用“EditENVIHeader”工具,设置“DataIgnoreValue”为0,实现了背景颜色的有效变换。

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晚上裁剪了一景遥感影像,无奈四周都是黑色的(如下图),想将其变换为白色的,研究了一下,具体操作如下。

首先在Toolbox里面,在Raster Management下面找到如下图所示的“Edit ENVI Header”工具:

如下图选择待修改影像:

点击OK后,在“Edit Attributes”下拉列表找到“Data Ignore Value”,并点击:

将背景值设为0,如下图所示:

确定后,效果如下:

完!


### 如何在ENVI中移除分类图像的背景 对于已有的分类图像,在ENVI中可以通过调整数据忽略(Data Ignore Value)的方式有效地去除背景。当面对带有色边缘或其他不需要区域的情况时,通过设定特定像素为忽略状态能够实现这些区域不在后续分析中被考虑。 #### 设置 Data Ignore Value 属性 为了使某些像元不再参与计算或显示,可以在ENVI Toolbox里选择 `Raster Management` → `Edit ENVI Header` 来编辑头文件信息[^1]。接着定位至待处理影像并添加 `Data Ignore Value` 参数,通常情况下会将此参数设为0因为大多数时候未覆盖区间的DN即为零;完成设置后确认保存修改。 #### 修改 Masked Pixels 类的颜色与名称 另外一种方式是在Layer Manager面板内操作:右键单击代表背景类别的项(通常是masked pixels),然后选取菜单中的选项以改变其颜色以及类别名。这一步骤有助于更直观地区分不同类型的地物特征,并且可以让原本作为背景的部分变得透明或者采用其他易于辨识的颜色[^4]。 ```python # Python伪代码示例用于说明概念而非实际运行命令 def remove_background(image_path): """ 移除给定路径下ENVI格式图片的背景 :param image_path: 图片存储位置字符串 """ import envi # 假设有这样一个库来进行ENVI相关操作 img = envi.open_image(image_path) # 设定忽略的数据为0 img.set_data_ignore_value(0) # 更改MaskedPixels类名为TransparentBackground并将颜色变为全白 mask_class = img.get_masked_pixels() mask_class.rename('Transparent Background') mask_class.change_color((255, 255, 255)) ``` 上述方法适用于那些希望保留原始数据结构的同时又不想让不必要的背景干扰最终结果的情形。得注意的是,如果想要进一步利用这些经过预处理的数据集进行定量分析,则还需要确保所使用的软件包支持对设置了ignore value字段的数据集正确解析。
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