实验目的：

实验类型：综合性实验；
了解图像技术软件如matlab，ERDAS的软硬件环境、数据采集；
初步掌握图像技术软件的基本操作技能；
能够熟练的操作matlab，ERDAS软件，并能应用该软件进行简单的图像处理;
掌握产品的输出设计。

实验主要仪器设备,软件等

软件准备：matlab7.0，ERDASIMAGINE9.2;
硬件准备：PC机 512M内存，32M显卡（最低）;
资料准备：天津地区1999年，2005年的TM和分辨率为10米的SPOT影像图。

实验原理和内容：

实验题目：数字图像图像处理综合实验
具体要求：应用matlab软件或erdas软件对lena图像和1999，2005年天津地区遥感影像做增强处理；对增强后的地图进行岸线提取；对1999，2005年天津地区TM图像进行信息提取。
功能描述：窗口命令及功能介绍，数据的输入/输出，数据预处理，图像增强，监督分类（非监督分类），分类后处理，目视解译等功能。
实验原理：如图所示

实验步骤：

实验一对lena图像进行平滑处理

平滑算子

均值3*3算子

均值5*5算子

均值7*7算子

均值9*9算子

处理结果

均值滤波处理：

中值滤波处理：

理想低通滤波：

评价结果

均值滤波对于去除椒盐噪声有一定的作用，但是选择窗口尺寸的大小是很重要的环节。窗口小不能好滤除噪声，窗口过大又会造成图像模糊。相比较而言，中值滤波法能有效削弱椒盐噪声，且比均值、超限像素平均法更有效。这是中值滤波对于椒盐噪声这样的突出噪声的特有优势。
相对较上面两种空间域的图像增强处理，频域的平滑也有一定的作用，但是对滤波器的设计要求高，且处理后的图像比较模糊。

实验二海岸线提取

原图

提取方法

使用空间滤波锐化增强方法，对TM卫星影像第四波段，通过阈值设置，得到二值图。

%空域锐化滤波增强
clear all; % 清理命令窗口
[I,map]=imread('cameraman.tif'); % 读入图像
subplot(2,2,1),imshow(I,map); % 显示原始图像
title('original image') % 设置图像标题
I=double(I); % 数据类型转换
[IX,IY]=gradient(I); % 梯度
GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY);
OUT1=GM; % 输出图像
subplot(2,2,2),imshow(OUT1,map); % 直接梯度值输出
title('gradient value ') % 设置图像标题
OUT2=I; % 输出图像
J=find(GM>=15); % 阈值处理
OUT2(J)=GM(J); % 输出图像
subplot(2,2,3),imshow(OUT2,map); % 显示处理后的图像
title('Thresholded Gradient') % 加阈梯度值输出；
OUT3=I; % 输出图像
J=find(GM>=20); % 阈值黑白化
OUT3(J)=255; % 设置为白色
Q=find(GM<20); % 阈值黑白化
OUT3(Q)=0; % 设置为黑色
subplot(2,2,4),imshow(OUT3,map); % 二值图像
title('Two values'); % 设置图像标题

二值化

对二值图进行边界提取

F=imread('Two values.tif');
F1=im2bw(F); F2=bwfill(F1,'holes');
SE=ones(3);
F3=imdilate(F2,SE);
F4=bwperim(F2);
figure,imshow(F4);
imwrite(F4,'bianjie.tif')

提取边界线

在Photoshop对边界提取中产生的噪点和一些毛刺进行修正

用matlab对边界进行扩充

I = imread('bianjie.tif');
se = strel( 'diamond',3);
a = imdilate(I,se);
imshow(a);
imwrite(a,'bianjie.tif');

扩充边界

在原图上显示边界

I = imread('bianjie.tif');
f = imread('subset1.tif');
f(find(I == 1)) = 255;
imshow(f);
imwrite(f,'xiaoguo.tif');

叠加显示

结果分析
分析：图像海路交界地带，由于介于陆地和海水的光谱特性之间，在进行空间锐化增强时候做出的二值图分界不是很明确，在进行边缘提取的时候也就出现了很多不必要的线条和毛刺。虽然通过Photoshop修正了这些错误，但是还是会有小的瑕疵难以去除，而且整个过程显得不够智能化。

实验三信息提取综合实验

几何校正

本实验中，利用已有坐标信息的tm影像对spot影像选取控制点，采用二次线性卷积算法进行几何校正，具体步骤为：

分别在两个View中打开spot影像和tm影像
在spot影像窗口的菜单中打开Raster->Geometric Correction打开Set Geometric Model模块（step1）
然后选择Polynomial，点击OK在弹出的Polynomial Model Properties（step2）中设置Polynomial Order中选择2，点击Apply，然后关闭。
随后在弹出的GCP Tool Reference Setup（step3）中选择Existing Viewer.点击OK后出现Viewer Selection Instructions。
此时用鼠标点击tm影像所在窗口。此时会出现选取控制点的窗口。
选取控制点，在spot影像中选取一些标志性地物作为控制点，同时在tm影像中找到相同地物，这样的一对点作为一组控制点。
选取至少8个点作为控制点，并且使所选取的点尽量均匀分布在图像上，并要求最终的误差聚在1以内！
选取好控制点之后，点击几何校正图标，在弹出的Resample窗口中设这各项参数如图所示，点击输出矫正后的影像。

数据融合和图像增强

在Erdas主菜单下，依次打开Interpreter->Spatial Enhancement ->Resolution Merge在打开的Resolution Merge中设置如下：

点击OK输出影像。
打开融合后的影像，在影像窗口菜单下选择，Raster->Contrast->Standard Deviation Stretch进行拉伸。