遥感影像16位转8位(python)

最新推荐文章于 2023-08-25 01:06:06 发布
最新推荐文章于 2023-08-25 01:06:06 发布
阅读量8.3k 收藏 19
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 算法 遥感图像处理 文章标签： 遥感影像 数据类型 压缩
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014311125/article/details/93746867
本文介绍了如何使用Python将16位遥感影像转换为8位，并对比了自研算法与GDAL工具的压缩效果，结果显示自研算法在保持图像质量方面更具优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原始影像
本文算法压缩结果
gdal_translate工具压缩结果

遥感影像16位转8位

项目中需要对遥感影像先做类型转换，将16位转成8位，结合之前的文章灰度级压缩，同样使用累计直方图的方法，对多光谱图像进行逐波段的压缩。

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
遥感影像16位转8位编程
CoderExtra的博客
09-15 268
在遥感图像处理中，常常需要将16位的遥感影像转换为8位的灰度图像，以便于显示和分析。本文将介绍如何使用编程语言进行这样的转换，并提供相应的源代码。这样，我们就完成了遥感影像的16位到8位的转换。你可以根据实际情况修改输入和输出文件的路径，以适应你的需求。我们可以使用Python编程语言来实现遥感影像的16位转8位的功能。函数对影像进行线性拉伸，将像素值范围从原始的最小值和最大值映射到0-65535的范围。函数读取16位遥感影像，该影像应保存为.npy格式。函数将16位影像映射到0-255的范围，并使用。
python+gdal+numpy实现影像uint16转uint8
llc的博客
08-28 2270
利用GDAL和numpy实现影像uint16到uint8的转换， 支持整图转换和切图转换，高效率转换并保存为tif格式、png格式 优点：简单高效，代码逻辑相对简单 缺点：使用numpy数组计算，超级耗内存 实现逻辑： 使用percentile计算每个波段的直方图的2%、98%的值 小于2%的值赋值为2%出的值，大于98%的值赋值为98%的值 将数组拉伸到0-255 from PIL import Image from osgeo import gdal import numpy as np de
python 16bit转8bit的工具_利用python读取YUV文件 转RGB 8bit/10bit通用
weixin_39562752的博客
12-05 269
注：本文所指的YUV均为YUV420中的I420格式(最常见的一种)，其他格式不能用以下的代码。位深为8bit时，每个像素占用1字节，对应文件指针的fp.read(1)；位深为10bit时，每个像素占用2字节，对应文件指针的fp.read(2)；然后使用 int.from_bytes() 方法将二进制转换为int型数字。以下程序可以读8bit或10bit位深的YUV，需要指定从第几帧开始读、一共读...
python GDAL遥感影像16位转8位——gdal_translate实现
llc的博客
03-09 3159
例如，此选项可用于将16位（0至65535）数据缩放为8位（0到255）。前两个描述输入图像的最小值和最大值，后一个描述输出栅格的相同值。（其中bn是频段号），可以多次使用该选项来应用于特定波段。，则值将重新缩放为8位等效值（0到255）。也被省略，该函数将自动计算输入栅格的值范围。文档中提到，通过使用。
7. gdal进行遥感影像的16位转8位和百分比截断增强（看这篇就够了）
xiaotiig的博客
01-04 7743
面临的问题就是我们在进行遥感影像处理的时候，一般影像为16位，理论上范围是0-65535，但是实际上有效值一半位0-1000，1000以后的值几乎没有，直接除以65535进行归一化是不合适的，尤其是在深度学习中。 进行标准化： （1）错误的方式： x/32767.5遥感影像数据增强1 了解遥感影像1.1 高分影像信息统计1.2 了解北京2号影像1.3 统计上面信息的代码2 数据增强 1 了解遥感影像 1.1 高分影像信息统计 这个高分影像，虽然值范围理论上是0-65535，但是99%的值基本上都小于500。
利用python将16位图像转换为8位图像，支持批量
04-01
具体介绍看这里：https://blog.youkuaiyun.com/qq_15969343/article/details/79841446?spm=1001.2014.3001.5502
遥感影像镶嵌的Python实现
02-25
Python和GDAL的结合使得遥感影像的处理变得更加便捷和高效，无论是小规模的实验还是大规模的生产任务，都能应对自如。通过不断学习和实践，你可以进一步提升遥感影像处理的能力，更好地服务于地理空间数据分析和应用...
基于Python的GDAL高分变率遥感影像配准算法
05-30
（1）基于SIFT与Ransac算法完成两景高分辨率遥感影像特征特征提取以及几何变换进行配准。 （2）为避免同名点过大区域错误配准，可进行影像的分块配准，需要注意的是两景影像保证行、列数一致。 （3）因数据上传限制...
基于python对遥感影像直方图均衡化.zip
10-14
Python作为一门强大的编程语言，因其易学性、丰富的库支持和强大的科学计算能力，成为遥感影像处理的首选工具之一。本主题主要讨论如何使用Python对遥感影像进行图像增强拉伸和直方图均衡化。 图像增强拉伸是提高...
Python PCA遥感影像变化检测算法代码
04-12
（1）基于Python sklearn与opencv实现的利用PCA方式的两期影像变化检测算法。 （2）支持大影像，并可以将变化图斑转成矢量。 （3）并基于图像处理的方式滤除一些面积过小（或者长宽比过大的区域）的图斑，这里可以...
arcgis把16位像素深度改为8位
05-17
使用ArcMap修改遥感影像的像素深度。
python+gdal对影像降位深
weixin_44805353的博客
03-08 4688
python+gdal对影像降位深 示例对影像从16位降为8位 对于几十个G的影像可参考作者分块处理影像文章中读取数据的方式 def compress(origin_file, output_file): """ 16位压缩成8位 :param origin_file: :param output_file: :return: """ img_array, projection, transform, rows, cols = read_tiff(or
遥感影像16位转8位(python)-矩阵运算，速度提升
静以修身，简以养德
11-28 2243
** 说明： ** 1、本文是基于网页：https://blog.youkuaiyun.com/u014311125/article/details/93746867 的基础上进行代码优化的，原理未变，只加快了运算速度。 2、当我用这段代码跑64位深的图片的时候，根本计算不出来，经过代码分析主要原因为里面的几个for循环，当图像太大（千万甚至上亿的运算量）的时候根本无法计算。 3、本人花了一天时间优化了代码，...
gdal将16位的tif转为8位tif
陨星落云的博客
08-26 1594
将16位的tif转为8位tif gdal_translate -of GTiff -ot Byte -scale 0 65535 0 255 16bit_img.tif 8bit_img.tif
16位深度的TIF图像转8位深度——Matlab标定 一片白
蜗牛在听雨的博客
07-18 7033
Kinect的深度图像和红外图像都是16位深度，利用Matlab标定时，新版本Matlab工具箱进行标定时是没有问题的。但是因为新版本中无法实现不同分辨率左右相机图像的立体标定，得到左右相机的相对位姿。所以用了一款老版本的Matlab标定箱，该工具箱能够实现单目的某一场景下的外参计算，进而可以利用两个相机与标定板的外参，来计算两个相机之间的相对位姿。但是老版本有一个问题，16位的TIF图像读进去...
遥感影像数据处理—16位转8位
Orion_O的博客
08-25 983
一旦打开了影像文件，我们就可以通过使用gdal.Dataset.ReadAsArray（）函数来读取影像数据。遥感影像数据通常以16位或32位存储，但在某些情况下需要将其转换为8位以便于显示、处理和存储。这篇文章将介绍如何使用Python和GDAL库将遥感影像数据从16位转换为8位。由于8位图像的像素值范围只能从0到255，因此我们需要计算16位图像中像素值的拉伸范围。最后，我们可以使用GDAL库将处理后的影像数据保存为新文件。这就是如何将遥感影像数据从16位转换为8位的全部过程。步骤4：计算拉伸范围。
将32位4通道的tif遥感图片转化为8位4通道
留缘的博客
07-26 1900
使用之前最好统计一下出现过的最大值，当做max_val。 import gdal import glob import numpy as np import tqdm # 91.65466 def read_convert_Tif(fileName, min_val, max_val, outputName): dataset = gdal.Open(fileName) if dataset == None: print(fileName+"文件无法打开")
GDAL对图像文件格式的转换
m0_48011081的博客
03-21 5042
我们常常在图像处理过程中遇到不同软件或程序要求输入的图像格式不同（有些程序或软件支持的数据格式不是常用的Tiff，Img等数据格式），因此需要对不同的数据格式相互进行转换。 我这里以GTiff(.tif)数据转换为PCRaster(.map)数据为例。 首先需要安装GDAL，我这里是在Anaconda上直接安装了基于Python的GDAL，可以在下面网站自行下载，https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal 例如下面对应的就是Pyth...
遥感影像16位转8位
最新发布
01-14
### 将16位遥感影像转换为8位 在处理遥感影像时，由于其特殊性质，如较大的尺寸和较高的位深（通常是16位），直接将其用于某些应用可能不太合适。为了适应不同的应用场景和技术需求，通常需要将这些高精度的图像...
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

GHZhao_GIS_RS

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值