数字图像处理对比度拉伸 请问数字图像处理中的对比度是何含义?动态范围呢?

专题图像处理 利用制作好的TM基础影像图目视解译后，仍有某些难以确定的重要地质要素、地质特征需进行相应的数字图像增强处理，以有效地突出有用信息，抑制植被、冰雪等其他干扰因素，改善图像的视觉效果，提高重现图像的逼真度，增强信息提取与识别能力。为了突出岩石地层、控煤构造和含煤区小构造、含煤地层及煤层等信息，增加图像的可解译程度，提高解译效果，针对地质条件复杂和重点含煤区，利用ENVI遥感图像处理软件作进一步的数字图像增强处理，以达到有效提取相关信息的目的。处理方法主要有主成分分析、直方图均衡化、定向滤波、比值处理和锐化增强等十余种方法，达到了对地质体、煤层分类和识别的目的，完善了解译效果。图像增强处理虽然不能增加图像数据中的相关信息，但它能够增加所选特征的动态范围，从而使这些特征的检测和识别更加容易。在芒棒区、中甸区和永胜区共选取20个子区进行处理（表2-1），目的有三：①对影像中的模糊区进行处理，增强其可解译程度；②对与煤田地质关系密切的研究对象进行处理，提高可解译程度；③对直接和间接地反映煤及其他矿产异常的影像特征进行处理，增强目视解译的识别能力。使用的主要方法有：主成分分析、去相关拉伸、比值运算、。实验七 遥感图像反差增强处理 一、实验目的了解ENVI设置的主要反差增强处理功能及其技术操作实现，重点掌握线性对比度拉伸（Linear Contrast Stretch）反差增强处理和分段线性对比度拉伸（Piecewise Linear）反差增强处理的控制参数设置、动态调整和应用，通过效果和差异比较分析，加深对反差增强原理的理解。二、实验内容（1）操作ENVI预设的四类反差增强处理方法—线性增强、高斯增强、直方图均衡增强和平方根增强，比较其效果；（2）遥感数字图像的直方图制作与分析；（3）单波段遥感图像线性对比度拉伸处理；（4）单波段遥感图像分段线性对比度拉伸处理。三、实验要求预习本实验，认真观摩老师演示。四项实验内容均需完成，而且要按照顺序进行，即直方图制作与分析、线性对比度拉伸（Linear Contrast Stretch）和分段线性对比度拉伸（Piecewise Linear）顺序进行。测量结果存档。编写实验报告。四、技术条件①微型计算机；②桂林市TM 1～7波段数据；③ENVI软件；④Photoshop软件（ver.6.0以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。五、实验步骤（1）数据输入。选择“File>；Open Image File”，出现文件目录窗口，将桂林市TM 1～7波段数据调入“Available Bands List”窗口，待处理之用。（2）。数字图像处理不同统计特征之间有什么关系？ 1）空间域增强：点处理，2113模板处理5261即领域处理2）频率域增强：4102高低通滤波，同态滤波1.空间域1653图像增强1）点处理基于灰度变换灰度线性变换作用：对每一个像素灰度做线性拉伸适用于：对曝光不足或过度的图片，即图像灰度局限在一个很小的范围。分段线性变换作用：增强对比度。突出关注的部分，相对抑制不受关注的灰度区间。遥感图像处理的定义？ 地物的光谱特性一般以图像的形式记录下来，地面反射或发射的电磁波信息经过地球大气到达遥感传感器，传感器根据地物对电磁波的反射强度以不同的亮度表示在遥感图像上。遥感传感器记录地物电磁波的形式有两种：—种以胶片或其他的光学成像载体的形式．另一种以数字形式记录下来，也就是所谓的光学图像和数字图像的方式记录地物的遥感信息。遥感图像处理大概有遥感图像的几何处理和辐射处理，几何处理包括图像的粗加工和精纠正，图像间的自动配准和数字镶嵌等等；辐射处理包括图像的辐射定标、辐射校正，辐射增强，图像平滑、锐化，图像融合等等。分段线性拉伸属于图像增强，是为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间。常用是三段线性变换，即对一个灰度区间进行线性拉伸，其他的区间被压缩。以上均是参考武汉大学出版的书籍，你还可以看看中科院赵英时编的书，都是一些基础的东西。请问数字图像处理中的对比度是何含义？动态范围呢？ 简单的说，灰度是个绝对值，8位色的灰度就是从黑（0）到白（255）共有256个等级。这256个等级画在白纸条上很好理解，一边是涂黑的，一边是纸的原白，但在显示器上就有问题了。在显示器上，黑就是显示器完全不亮，这个简单。但白就不好定义了（究竟多亮算白？这在不同的显示器上（或者显示器亮度调节的不同）有不同的结果。假设有这样一台显示器，它最亮时（就是输入255时）能够达到1000W灯泡那么亮（这也是它的最高亮度了），那么它的动态范围就比最亮时只能达到500W灯泡亮度的显示器要大。所以对显示器来说，动态范围就是它能达到的最高亮度与全黑的比值（当然在这个范围内的亮度变化应该完全随信号线性变化）。动态范围主要是用来衡量受光者（如相机里的感光器件）与发光者（如显示器）的，并不用于已数字化的图片。因为无论感光器件有多高级，动态范围有多大，即使它接收的图像有足够大的亮度差（例如蓝天中的一片白云与近处岩石后面的阴影被摄入同一幅图像），只要它被数字化为8位图像，那么这幅图像仍然只有256级灰度。这也就是说，感光器件的质量水平不同（就是动态范围不同），它们提供的256级灰度反映的“实际的亮度差“是不一样的。从这一点而言，当然感光。MATLAB如何实现图像增强灰度变换直方图均衡匹配，在MATLAB数字图像处理领域，如何实现空间域图像增强的灰度变换，以及图像直方图的均衡和匹配（配准）？。对影像进行线性拉伸增强、对比度变换等处理 将原来不清晰的图像变清晰或将原来不够突出的特定图像信息和特征显现出来的图像处理方法称为图像增强。图像增强的方法有很多，但所有的图像增强方法都有面向问题的，不存在对所有问题都有很好效果的算法。在进行图像增强之前需要注意，必须去除图像噪声，否则得到的就是噪声增强的图像，影响对图像的解释。应用最为普遍的图像增强技术包括反差处理、空间特征处理和多波段图像处理。共同的目的都是通过图像处理，提高图像质量，突出图像信息，有利于分析判断和进一步作出处理。为了增强图像使分析者便于识别，要对图像的灰度信息进行变换处理，它是通过把原图像的灰度值X用函数f变换为值y而进行的。y=f(x)典型的对比度变换方法有：线性变换、分段线性变换、三角波变换、连续函数变换、局部性变换等。希望能帮到您。深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？ http：//jmlr.org/proceedings/papers/v37/ioffe15.pdf用mxnet 做了实验，用不用bn简直是两个世界，请问大…Matlab图像处理-灰度拉伸原理方法，本教程适合Matla数字图像处理的初学者。灰度线性拉伸是数字图像处理中最为简单直接的图像增强方法，本文中所支持的灰度拉伸图像，不仅仅。为什么图像的对比度不宜过大？图像对比度的基本原理是什么？ 你好：21131、图像的对比度是图像中最暗点、与最亮点之间的比值。5261★2、图像的对比度过大，会造成图像黑、白（最亮点与最暗点）反4102差过大，就像夏季正午太阳下的照片，【会使图像的细节1653丢失】的。3、对比度过专低影响图像的明亮度；过高会丢失图像细节。对比度与“艳丽属”无关，“艳丽”是彩色浓度的事。

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