matlab图像模糊处理 matlab模糊运算
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- 1、你好,请问怎样将用envi将遥感影像dat数据,转换成可以被matlab处理...
- 2、matlab中如何对图像作理想高通滤波处理
- 3、matlab如何读入图像啊,我把图像放在C盘了,读入的时候需要输入路径么...
你好,请问怎样将用envi将遥感影像dat数据,转换成可以被matlab处理...
1、envi打开dat数据之后,另存为tif格式就可以了。
2、直接运用工具计算NDVI指数ENVI提供了专门的工具来直接计算NDVI。打开ENVI软件:启动ENVI软件,并加载需要处理的遥感影像数据,如Landsat TM数据。选择NDVI计算工具:在ENVI主菜单中,选择“Transform”-“NDVI”。
3、数据下载选择数据源:可以从地理空间数据云(http://)或美国地质调查局(USGS)网站(http://glovis.usgs.gov)等网站下载遥感影像数据。考虑影像参数:在下载时,需关注数据标识、条带号、行编号、中心经度、中心维度、成像日期和云量等参数。
4、使用ENVI提取DN值 打开影像数据:使用ENVIX版本打开需要处理的遥感影像数据。提取某一点的DN值:在影像显示窗口中,右键点击鼠标。选择“Cursor Location/Value”选项。此时,鼠标指针所在位置的DN值将显示在ENVI的界面上。
5、在ENVI经典模式中打开.dat格式的Landsat8影像后,接下来可以利用Haze Tool进行去云处理。Haze Tool是一种有效的工具,能够帮助去除影像中的大气影响,包括云和云阴影,从而提升影像的清晰度和可用性。使用Haze Tool去云的具体步骤如下: 打开ENVI经典模式,加载已经转换为.dat格式的Landsat8影像。
6、在遥感影像数据处理中,使用ENVI进行色彩空间转换是一个关键步骤。其中,HIS变换是一种常见的色彩空间转换方法,它能够将RGB颜色空间的数据转换为HIS(色调、饱和度、强度)颜色空间。在ENVI中,实现RGB到HIS的转换可以通过Transform-Color Transform-RGB to HIS进行。
matlab中如何对图像作理想高通滤波处理
在MATLAB中,进行高通FIR滤波器的仿真时,你需要首先确定所使用的滤波器类型。FIR滤波器的设计参数可以通过Export的方式获取。对于FIR滤波器,你可以直接调用filter函数进行仿真,其调用方式为filter(b,1,x),其中b代表FIR滤波器的系数,x则是输入信号。如果需要处理的是IIR滤波器,情况则稍微复杂一些。
在Matlab中,可以使用butter函数来设计巴特沃斯高通滤波器。需要指定滤波器的阶数、截止频率以及采样频率等参数。应用滤波器:使用filtfilt函数对信号进行零相位滤波。这个函数通过对信号进行前向和后向滤波,可以消除滤波器引入的相位延迟,从而保持信号的相位特性。
软件仿真实验:编写并调试MATLAB程序,分析有关参数,记录有关波形。硬件实验:输入不同频率的正弦信号,观察采样时钟波形、输入信号波形、样点输出波形和滤波输出波形。
matlab如何读入图像啊,我把图像放在C盘了,读入的时候需要输入路径么...
文件必须在当前目录下,或在Matlab的一路径上。
先打开软件后,找到左上角按钮,点击即可用m编辑器,写入代码,可以每写完一部分,执行一下,查看效果。接着需要将该文件保存。然后将一个图片,复制到同一个文件夹里,方便程序调用。然后即可进行程序创建,这里如图使用imread进行读取,其中引号内容有文件名,包括扩展名,这是相对路径。
首先双击setup.exe后出现安装界面,选择使用文件安装密钥。当出现如下界面时选择我已有我的许可证的文件安装密钥;密钥:09806-07443-53955-64350-21751-41297,输入密钥后点击下一步。接着出现安装路径界面,安装路径可以随便,点击下一步。
首先打开电脑,双击打开电脑桌面上的“我的电脑”。然后在弹出来的窗口中 到安装软件的位置,在里面找到bin文件夹,点击打开它。然后在弹出来的窗口中有matlab.exe的可执行文件,双击它就可以打开了。然后可以右键单击它选择发送到桌面快捷方式,在桌面中双击快捷方式打开。
打开MATLAB需要处理的图像,然后再下面写出代码是:pic[i,j]=(255)/(u*v)*sum(c[:int(img[i,j])])。然后接下来就可以看到图像均衡化的图片。最后,画出均衡化图片的直方图如图所示,衡化前后,图片对比一下,这样就可以解决问题了。
安装路径放在D盘。根据查询csdm网显示,安装matlab的时候,若安装路径放在D盘,电脑就会把临时文件存到c盘里,临时文件就是.log。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统领域。
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