基于GDAL库及OpenGL的遥感图像处理类软件的框架 设计方法研究 王顺志 （中国海洋大学信息科学与工程学院，山东青岛266100） 摘要：本文介绍了GDAL库及OpenGL图形接口的功能及特点，以及这两者对于开发遥感软件的帮助和优势，在此基础上介绍了一种遥感图像处理软件框架的设计方法，使软件实现正确读取各类格式的遥感文件，进行图像处理操作并在窗口中绘图显示结果，为这类遥感软件的开发提供参考。 关键词：GDAL OpenGL 分块读取应用程序框架类对象关系
1引言 卫星遥感技术自上世纪八十年代起进入了一个高速发展的阶段，随着美国宇航局（NASA）、欧空局（ESA）以及其他一些国家，如加拿大、日本、中国先后建立起各自的遥感系统，为科研人员提供了越来越多有价值的从太空观测地球的数据和图像，因此，如何快捷、准确地处理遥感数据成为卫星遥感一个新的课题。 计算机软硬件技术的发展和提高为遥感数字图像处理提供了重要的技术手段，由于遥感图像比普通数字图像包含更多的信息，如目标物的大小、形状、特征属性，区分各种目标并进行分类等，这就要求将遥感图像信息的获取发展为计算机支持下的遥感图像智能化识别，最终实现遥感图像理解。随着遥感技术在社会的许多领域发挥越来越重要的作用，研究人员对功能强大、使用方便的遥感数据处理软件的需求也在日益增长。如今，国际上最流行的遥感软件有加拿大 PCI公司开发的PCI Geomatica、美国 ERDAS LLC公司开发的ERDAS Imagine以及美国 Research System INC公司开发的ENVI，这些遥感软件虽然功能强大，可以通过简单的菜单操作就可以得到较为理想的结果输出，但却不能记录处理过程，然而很多从事遥感行业的研究员都希望将自己的成果在以论文形式发表的同时也可以以系统和软件的形式得到实际的应用，并为以后新的理论建立一个可扩展的开发平台。这就要求我们自己动手开发一套满足各自需求且实用的遥感软件。此类软件的开发有以下难点：遥感数据格式多样，读取方法难统一；遥感图像容量很大，全图读取或显示十分耗时；各种遥感地理、投影信息的读取；经过复杂图像处理算法后显示输出效率低等。本文介绍一种在Visual C++平台上基于GDAL库，并利用OpenGL图形接口的遥感图像处理类软件的框架设计方法，在此框架的基础上能够扩展出研发人员自己的各种遥感数据处理算法或功能模块，最终形成产品化的软件。 2GDAL库的功能及应用 任何图像处理软件的首要工作是能够正确读取数据，遥感图像处理软件也不例外。遥感数据是指太阳辐射、红外、微波等电磁波经过大气层到达地面，被地物反射后再次经过大气层，被遥感传感器接受，并由传感器将这部分能量特征传送回地面的能量特征数据。由于卫星搭载的传感器多种多样，接受数据选择的波段（或者说通道）各不相同，因此传回来的遥感数据格式也是种类繁多，这就给遥感软件读取数据模块的开发带来了不小的难度，然而GDAL库却能轻松解决这一难题。 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行遥感数据转换和处理。有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库，包括ESRI 的ArcGIS 9.2，Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。GDAL库几乎支持现在所有的遥感数据格式，下表列出了几种常见格式（详细的格式支持见https://www.doczj.com/doc/543649606.html,/formats_list.html）：
数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学
实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)
GDAL API Tutorial Before opening a GDAL supported raster datastore it is necessary to register drivers. 在打开一个GDAL支持的栅格资料之前，必需要注册驱动。 There is a driver for each supported format. 每个驱动对应各自支持的格式。 Normally this is accomplished with the GDALAllRegister() function which attempts to register all known drivers, including those auto-loaded from .so files using GDALDriverManager::AutoLoadDrivers(). 通常这个会被GDALAllRegister（）函数完成，试图去注册所有已知的驱动包括使用GDALDriverManager::AutoLoadDrivers()从.so文件来加载。 If for some applications it is necessary to limit the set of drivers it may be helpful to review the code from gdalallregister.cpp. 如果一些程序有必要去限制驱动集合，检查gdalallregister.cpp的代码将会有所帮助，Python automatically calls GDALAllRegister() when the gdal module is imported. 当gdal模块被导入时，Python会自动调用GDALAllRegister()。 Once the drivers are registered, the application should call the free standing GDALOpen() function to open a dataset, passing the name of the dataset and the access desired (GA_ReadOnly or GA_Update). 一但驱动被注册，程序将会调用独立的GDALOpen（）函数通过dataset的名称和需要的存取方式（GA_ReadOnly或GA_Update）来打开dataset. Note that if GDALOpen() returns NULL it means the open failed, and that an error messages will already have been emitted via CPLError(). 注意如果GDALOpen（）返回NULL，意味着打开失败了，这个错误信息将会通过CPLError （）释放出。 If you want to control how errors are reported to the user review the CPLError() documentation.
附录C 图像格式 译者：Synge 发表时间：2012-05-03浏览量：1604评论数：0挑错数：0 翻译：xiaoqiao 在fMRI的早期，由于大多数据都用不同研究脉冲序列采集，然后离线大量重建，而且各研究中心文件格式各不相同、大多数的分析软件也都是各研究单位内部编写运用。如果这些数据不同其他中心交流，数据的格式不影响他们的使用。因此图像格式就像巴别塔似的多式多样。随着fMRI领域的不断发展，几种标准的文件格式逐渐得到了应用，数据分析软件包的使用促进了这些文件格式在不同研究中心和实验室的广泛运用，直到近期仍有多种形式的文件格式存在。这种境况在过去的10年里随着公认的NIfTI格式的发展和广泛认可而优化。该附录就fMRI资料存储的常见问题以及重要的文件格式做一概述， 3.1 数据存储 正如第2章所述，MRI数据的存储常采用二进制数据格式，如8位或16位。因此，磁盘上数据文件的大小就是数据图像的大小和维度，如保存维度128 ×128×96的16位图像需要25,165,824位(3 兆字节)。为了保存图像的更多信息，我们希望保存原始数据，即元数据。元数据包含了图像的各种信息，如图像维度及数据类型等。这点很重要，因为可以获得二进制数据所不知道的信息，例如，图像是128 ×128×96维度的16位图像采集还是128 ×128×192维度的8位图像采集。在这里我们主要讨论不同的图像格式保存不同的数量及种类的元数据。
MRI的结构图像通常保存为三维的资料格式。fMRI数据是一系列的图像采集，可以保存为三维格式，也可以保存为四维文件格式（第4维为时间）。通常，我们尽可能保存为四维数据格式，这样可以减少文件数量，但是有些数据分析软件包不能处理四维数据。 3.2 文件格式 神经影像的发展中出现了很多不同图像格式，常见的格式见表1.在这里我们就DICOM、Analyze和NIfTI最重要的三种格式做一讨论。 表1. 常见医学图像格式 Analyze .img/.hdr Analyze软件, 梅奥临床医学中心 DICOM 无ACR/NEMA协会 NIfTI .nii或.img/.hdr NIH影像学信息工具倡议 MINC .mnc 蒙特利尔神经学研究所（MNI，扩展名NetCDF) 3.2.1 DICOM格式 现今大多MRI仪器采集后的重建数据为DICOM格式。该数据格式源于美国放射学协会（ACR）和国际电子产品制造商协会（NEMA）。DICOM不仅仅是图像的存储格式，而且是不同成像系统的不同形式数据之间转换的模式，MRI图像只是其中一种特殊形式。目前使用的DICOM遵照1993年协议，且目前主要的MRI仪器供应商都支持该格式。 通常，DICOM把每一层图像都作为一个独立的文件，这些文件用数字命名从而反映相对应的图像层数（在不同的系统有一定差异）。文件中包含文件头信息，且必须要特定的软
Gdalwarp gdalwarp.exe投影转换和投影设置。同时也可以进行图像镶嵌。这个程序可以重新投影所支持的投影，而且如果图像("raw" with)控制信息也可以把GCPs和图像存储在一起 用法 gdalwarp [--help-general] [--formats] [-s_srs srs_def] [-t_srs srs_def] [-order n] ] [-tps] [-et err_threshold] [-te xmin ymin xmax ymax] [-tr xres yres] [-ts width height] [-wo "NAME=VALUE"] [-ot Byte/Int16/...] [-wt Byte/Int16] [-srcnodata "value [value...]"] [-dstnodata "value [value...]"] -dstalpha [-rn] [-rb] [-rc] [-rcs] [-wm memory_in_mb] [-multi] [-q] [-of format] [-co "NAME=VALUE"]* srcfile* dstfile 参数解释 ?-s_srs srs_def 源空间参考集。所有可以使用 OGRSpatialReference.SetFromUserInput()来调用的坐标系统都可以使用。包括 EPSG PCS 和GCSes（例如EPSG:4296），PROJ.4 描述。或者包含知名文 本的以prf 为扩展名的文件。建议用Proj4 的描述。 ?-t_srs srs_def 目标坐标系统集。（可以参考上面的解释） ?-order n 用于绑定的多项式规则。默认的是选择一个基于GCPs 数量的多项式。 ?-tps 允许根据已有的GCPs 使用薄板内插转换方法。可以用这个来替代-order 参数。 ?-et err_threshold 转换的错误临界的近似值。（以象元单位- 默认到0.125） ?-te xmin ymin xmax ymax 设置被创建的输出文件的地理边界范围 ?-tr xres yres 设置输出文件分辨率（单位以目标地理参考为准） ?-ts width height 设置输出文件大小（以行列多少象元计量） ?-wo "NAME=VALUE" 设置绑定参数。GDALWarpOptions::papszWarpOptions 不会显示所有的参数，多个-wo 参数可以并列。 ?-ot type 设置输出波段的数据类型。 ?-wt type 工作的象元数据类型。包括在源图像和目标图像缓冲中的象元数据类型。 ?-rn 用最临近发进行重采样（默认，最快，但是内插质量最差） ?-rb 用双线性法进行重采样 ?-rc 用立方体发进行重采样 ?-rcs 用立方曲线发进行重采样（最慢的方法）
uint 8:无符号的8位（8bit）整型数据（unit 都是存储型） int ：整型数据 1、在MATLAB中，数值一般都采用double型（64位）存储和运算. 2、为了节省存储空间，MATLAB为图像提供了特殊的数据类型uint8（8位无符号整数），以此方式存储的图像称为8位型像。 3、函数image能够直接显示8位图像，但8位型数据和double型数据在image中意义不一样， 4、对于索引图像，数据矩阵中的值指定该像素的颜色种类在色图矩阵中的行数。当数据矩阵中的值为0时，表示用色图矩阵中第一行表示的颜色绘制；当数据矩阵中的值为1时，表示用色图矩阵中的第二行表示的颜色绘制该像素，数据与色图矩阵中的行数总是相差1。所以，索引图像double型和uint8型在显示方法上没有什么不同，只是8位数据矩阵的值和颜色种类之间有一个偏差1。调用格式均为image(x); colormap(map); 5、对于灰度图像，uint8表示范围[0，255]，double型表示范围[0，1]。可见，double型和uint8型灰度图像不一样，二者转换格式为： I8=uint8 (round (I64*255)); ！！double转换成uint 8 I64=double (I8)/255; ！！！uint转换成double 反之，imread根据文件中的图像种类作不同的处理。当文件中的图像为灰度图像时，imread 把图像存入一个8位矩阵中，把色图矩阵转换为双精度矩阵，矩阵中每个元素值在[0，1]内；当为RGB图像时，imread把数据存入到一个8位RGB矩阵中。！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double 因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型； 如果不转换，在对uint8进行加减时会产生溢出 图像数据类型转换函数 默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 默认情况下，matlab将图像中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 但是，问题的真正的解释其实应该是这样的。首先是在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所有其他值乘以255。 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精
求delphi源码图像格式转换 浏览次数：555次悬赏分：20 |解决时间：2010-6-4 16:33 |提问者：黑色城堡没有爱 毕业设计，Delphi语言编写的图像格式转换，各种图像格式相互转换。另加一点特效处理~~~~~跪谢 问题补充： scorpio-butterfly@https://www.doczj.com/doc/543649606.html, 最佳答案 常见图象格式转换技术 作者:lyboy99 e-mail:lyboy99@https://www.doczj.com/doc/543649606.html, url: https://www.doczj.com/doc/543649606.html, 给大家提供几个常用的图象格式转换方法和其转换函数 希望可以对你有帮助 1. ICO图标转换BMP格式 2. 32x32 BMP格式图象转换为ICO格式 3.转换BMP->JPEG文件格式 4.JPEG 转换为BMP函数 5.Bmp转换为JPEG文件格式函数 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.Chinese : ICO图标转换BMP格式 English :(Conversion from ICO to BMP) -------------------------------------------------------- var Icon : TIcon; Bitmap : TBitmap; begin Icon := TIcon.Create; Bitmap := TBitmap.Create; Icon.LoadFromFile('c:picture.ico'); Bitmap.Width := Icon.Width; Bitmap.Height := Icon.Height; Bitmap.Canvas.Draw(0, 0, Icon ); Bitmap.SaveToFile('c:picture.bmp'); Icon.Free; Bitmap.Free; ===================================
https://www.doczj.com/doc/543649606.html,/chimneyqin/blog/item/6c785aeac77ef0dfd439c9ef.html 2010-05-19 15:12 最近在学习在VC中调用GDAL库处理遥感影像，现总结如下： 1. GDAL安装 （1）下载gdal的安装文件，解压到某目录下如C:\gdal下。 这里我们假定VC6的安装在默认目录C:\Program Files\Microsoft Visual Studio8下。 （2）启动cmd，即打开控制台窗口。进入VC6的安装目录下，如cd C:\Program Files\Microsoft Visual Studio8\VC\bin\，在此目录下有个文件VCVARS32.BAT，执行该文件。 然后重新回到C:\gdal下。运行命令nmake /f makefile.vc。 编译完成后，用记事本打开文件C:\gdal\nmake.opt，根据自己的情况修改GDAL_HOME = 这一行，这个指的是最终GDAL的安装目录，比如说我们安装在C:\GDAL，那么这一行就是GDAL_HOME = "C:\GDAL"，在C:\gdalsrc下执行nmake /f makefile.vc install，然后是nmake /f makefile.vc devinstall，然后我们需要的东西就安装到了C:\GDAL下。 2 .GDAL使用 （1）在VS2005中新建win32控制台程序 testGDALconsole,将gdal14.dll拷贝到testGDALconsole/debug中。 （否则运行时会提示找不到gdal14.dll） （2）Tools/options: 在Library files、Include files中分别添加GDAL的LIB目录和INCLUDE 件目录 （也可以直接将gdal_priv.h拷贝到testGDALconsole.cpp所在目录下）
第五讲M A T L A B可视化(三) 图像显示 M a t l a b进行图像处理的步骤如下： ↓ ↓ ↓↓ 【目录】 一、图像文件格式 (2) 1、调色板 (2) 2、图像类型 (2) 3、图像文件格式 (3) 二、读图像和图像信息 (3) 1、读取图像 (3) 2、读取图像信息 (4) 三、图像类别与数据格式 (6) 四、图像显示 (8) 1、i m s h o w(I,n) (8) 2、i m s h o w(I,[l o w,h i g h]) (9) 3、i m s h o w(B W) (10) 4、i m s h o w(X,M A P) (14) 5、i m s h o w(R G B) (15) 6、i m s h o w f i l e n a m e (16)
7、s u b i m a g e (17) 五、保存图像 (18) 1、i m w r i t e函数 (18) 六、图像数据格式转换 (18) 1、索引图像 (19) 2、灰度图像 (19) 3、真彩色图像 (19) 4、二值图像 (20) 【正文】 一、图像文件格式 1、调色板 调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红、绿、蓝三种颜色的组合来表示，图像的每一个像素对应一个数字，而该数字对应调色板中的一种颜色。 调色板的单元个数是与图像的颜色数相对应的，256色图像的调色板就有256个单元。 真彩图像的每个像素直接用R、G、B三个字节来表示颜色，因此不需要调色板。 2、图像类型
3、图像文件格式 二、读图像和图像信息 1、读取图像
函数i m r e a d可以从任何M a t l a b支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。格式为： [X,M A P]=i m r e a d(F I L E N A M E,'F M T')，其中： F I L E N A M E－为需要读入的图像文件名称，F M T－为图像格式。 【例】图像读取演示 [X1,M A P1]=i m r e a d('演示图像－1位黑白.t i f'); [X2,M A P2]=i m r e a d('演示图像－8位灰度.t i f'); [X3,M A P3]=i m r e a d('演示图像－256色.t i f'); [X4,M A P4]=i m r e a d('演示图像－16位灰度.t i f'); [X5,M A P5]=i m r e a d('演示图像－24位色.t i f'); [X6,M A P6]=i m r e a d('演示图像－48位色.t i f'); w h o s N a m e S i z e B y t e s C l a s s M A P10x00d o u b l e a r r a y M A P20x00d o u b l e a r r a y M A P3256x36144d o u b l e a r r a y M A P40x00d o u b l e a r r a y M A P50x00d o u b l e a r r a y M A P60x00d o u b l e a r r a y X1427x427182329l o g i c a l a r r a y X2427x427182329u i n t8a r r a y X3427x427182329u i n t8a r r a y X4427x427364658u i n t16a r r a y X5427x427x3546987u i n t8a r r a y X6427x427x31093974u i n t16a r r a y G r a n d t o t a l i s1824058e l e m e n t s u s i n g2558750b y t e s 2、读取图像信息
Java 图片处理（包括 Jmagick 的应用） 图片处理（ 的应用）
作者: 佚名, 出处:IT 专家网,
2010-10-29 08:30
责任编辑: 谢妍妍,
近期有使用到图片的压缩处理，由于在之前用 Java 处理时，在低像素的情况下， Java 处理的效果确实很差，然后尝试了用网上推荐的免费开源的第三方软件，利用 Java 的 jni 调用 dll 文件进行处理，效果还可以。在此记录下，方便以后继续积累。
近期有使用到图片的压缩处理， 由于在之前用 Java 处理时， 在低像素的情况下， Java 处理的效果确实很差，然后尝试了用网上推荐的免费开源的第三方软件，利用 Java 的 jni 调用 dll 文件进行处理，效果还可以。在此记录下，方便以后继续积累。
1、纯 Java 类处理图片代码
Java 代码
以下是代码片段： 以下是代码片段： /** * 转换图片大小，不变形 * * @param img * 图片文件 * @param width * 图片宽 * @param height * 图片高 */ public static void changeImge(File img, int width, int height) { try { Image image = ImageIO.read(img); //图片尺寸的大小处理， 如果长宽都小于规定大小， 则返回， 如果有一个大于规定大小， 则等比例缩放 int srcH = image.getHeight(null); int srcW = image.getWidth(null); if (srcH <= height && srcW <= width) { return;
目的：将GDAL编译成C#可用的DLL 环境 GDAL-1.10.1 .net framework 4.0 vs 2010 swigwin-2.0.11 代码错误记录 1、函数名称错误
....\GDAL\gdal-1.10.1\swig\csharp\gdal文件夹中的Band.cs、Dataset.cs、Driver.cs三个文 件中BandUpcast、DatasetUpcast、DriverUpcast函数名称应分别改为Band_SWIGUpcast、Dataset_SWIGUpcast、Driver_SWIGUpcast。 2、重复定义 ....\GDAL\gdal-1.10.1\swig\csharp\ogr文件夹中OgrPINVOK.cs、OsrPINVOK.cs中第188行 有名称为 static OgrPINVOKE() { }、static OsrPINVOKE() {}的函数，此函数重复定义，将重复定义的代码删除。 类似的将....\GDAL\gdal-1.10.1\swig\csharp\osr文件夹中OsrPINVOK.cs的代码也改过来。 3、安全透明代码的问题 猜测是.net framework 版本过高引起的 ....\GDAL\gdal-1.10.1\swig\csharp\gdal中有很多cs文件，在需要使用到的cs文件中加入
using System.Security; [SecuritySafeCritical] 要注意的是Dataset.cs第52行的Dispose()函数被override了，要在此函数上面，即51行也要写入 [SecuritySafeCritical] 然后就可以编译了XD 编译 用vs命令提示(2010) 进入....\GDAL\gdal-1.10.1\ 分别执行 nmake /f makefile.vc nmake /f makefie.vc install nmake /f makefile.vc devinstall 进入....\GDAL\gdal-1.10.1\swig\csharp\ 执行 nmake /f makefile.vc nmake /f makefie.vc install
大学 2016 —2017 学年第 1 学期 数字图像处理课程设计 年级与专业学号姓名 题目：图像的代数运算 目标：1.深入理解图像处理中代数运算的基本作用； 2.掌握在MTLAB中对图像进行代数运算的方法； 3.通过实验分析比较各种代数运算算法的效果。 课程设计日期： 2016年11月11号
一、问题背景 随着移动设备的日渐普及，在日常的生活我们可以直接采集到清晰的图像，但是在工业或勘测领域，仍存在许多图像需要进行处理，以便人眼或机器进行符合其认知逻辑的观察，进而得出结论或进行下一步的作业。 鉴于工业或勘测我们无法直接参与，本文仅通过最为简单的图像代数运算，结合matlab进行实验，借助处理后的直观结果，对图像处理做一些最基本的研究。 二、实验原理 图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式： C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) C(x,y) = A(x,y) / B(x,y) 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用，它除了可以实现自身所需的算术操作，还能为许多复杂的图像处理提供准备。例如，图像减法就可以用来检测同一场景或物体生产的两幅或多幅图像的误差。 使用MATLAB的基本算术符(+、-、*、/ 等)可以执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型。为了更方便地对图像进行操作，MATLAB图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。下表列举了所有图像处理工具箱中的图像代数运算函数。 表2-1 图像处理工具箱中的代数运算函数 能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。虽然在函数执行过程中元素是以双精度进行计算的，但是MATLAB工作平台并不会将图像转换为双精度类型。 代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。例如，uint8数据能够存储的最大数值是255，各种代数运算尤其是乘法运算的结果很容易超过这个数值，有时代数操作（主要是除法运算）也会产生不能用整数描述的分数结果。图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。例如，如果数据类型是uint8，那么大于255的结果（包括无穷大
GDAL开发文档 这里列出所有相关的页面： ?GDAL数据模型 ?GDAL驱动实现向导 ?GDAL API入门 ?OGR API 使用向导 翻译：柴树杉(chaishushan@https://www.doczj.com/doc/543649606.html,) 出处：opencv-extension-library GDAL数据模型 翻译：柴树杉(chaishushan@https://www.doczj.com/doc/543649606.html,) 原文：https://www.doczj.com/doc/543649606.html,/gdal_datamodel.html 该文档简要描述了GDAL的数据模型，该模型可以容纳其他各种信息。 数据集（Dataset） 一个dataset（对应GDALDataset类）是一个光栅数据以及和它有关系的信息的集合。特别地dataset包含了光栅数据的大小（像素、线等）。dataset同时也为对应的光栅数据指定了坐标系统。dataset本身还可以包含元数据，它们以一种键/值对的方式来组织。 GDAL的数据集是基于OpenGIS Grid Coverages的格式定义的。 坐标系统 Dataset的坐标系统由OpenGIS WKT字符串定义，它包含了： ?一个全局的坐标系名称。 ?一个地理坐标系名称。 ?一个基准标识符。 ?椭球体的名字。长半轴(semi-major axis)和反扁率(inverse flattening)。 ?初子午线(prime meridian)名和其与格林威治子午线的偏移值。 ?投影方法类型（如横轴莫卡托）。 ?投影参数列表（如中央经线等）。 ?一个单位的名称和其到米和弧度单位的转换参数。 ?轴线的名称和顺序。 ?在预定义的权威坐标系中的编码（如EPSG）。
更多信息请参考OpenGIS WKT坐标系统定义，以及osr教程文档和OGRSpatialReference类的描述文档。 在GDAL中，返回坐标系统的函数是GDALDataset::GetProjectionRef()。它返回的坐标系统描述了地理参考坐标，暗含着仿射地理参考转换，这地理参考转换是由GDALDataset::GetGeoTransform()来返回。由GCPs地理参考坐标描述的坐标系统是由GDALDataset::GetGCPProjection()返回的。 注意，返回的坐标系统字符串“”表示未知的地理参考坐标系统。 仿射地理变换 GDAL数据集有两种方式描述栅格位置（用点/线坐标系）以及地理参考坐标系之间的关系。第一种也是比较常用的是使用仿射转换，另一种则是GCPs。 仿射变换由6个参数构成，它们由GDALDataset::GetGeoTransform()返回它们把点/线坐标，用下面的关系转将点/线影射到地理坐标： Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3) + Xpixel*GT(4) + Yline*GT(5) 假设影像上面为北方，GT2和GT4参数为0，而GT1是象元宽，GT5是象元高，（GT0，GT3）点位置是影像的左上角。 注意，上面所说的点/线坐标系是从左上角(0,0)点到右下角，也就是坐标轴从左到右增长，从上到下增长的坐标系（即影象的行列从左下角开始计算）。点/线位置中心是(0.5,0.5)。 GCPs 数据集可以由一系列控制点来定义空间参考坐标系。所有的GCPs共用一个地理参考坐标系，由GDALDataset::GetGCPProjection()返回。每个GCP（对应GDAL_GCP 类）包含下面内容： typedef struct { char *pszId; char *pszInfo; double dfGCPPixel; double dfGCPLine; double dfGCPX; double dfGCPY; double dfGCPZ; } GDAL_GCP;
实验二图像处理和图像文件格式转换 图形图像作为一种视觉媒体，很久以前就已成为人类信息传输、思想表达的重要方式之一。计算机图形技术实际上是绘画技术与计算机技术相结合而形成的。在计算机出现以前，图像处理主要是依靠光学、照相、像片处理和视频信号处理等模拟的处理。随着多媒体计算机的产生与发展，数字图像代替了传统的模拟图像技术，形成了独立的“数字图像处理技术”。多媒体技术借助数字图像处理技术得到迅猛发展，同时又为数字图像处理技术的应用开拓了更为广阔的前景。 图像又有静态和动态之分，在此我们主要介绍静态图像处理。用于静态图像处理的软件有很多,常见的有Photoshop、PhotoStyler、PaintBrush、Corel Draw等等。其中Photoshop以其直观的界面，全面的功能成为最流行的图像处理软件，是我们学习的首选软件。 一、实验目的和要求 1．学会使用PHOTOWORKS进行简单的照片处理。 2．学会使用PHOTOSHOP的以下功能。 1）用选择工具等选取工具选取图像区域 2）学会运用图层选项 3）学会制作立体效果，添加阴影 4）掌握制作艺术字的途径和方法 5）了解如何存储图像并将其压缩为所需格式。 二、PHOTOWORK预备知识 1．载入文件： PHOTOWORKS 的运行界面如下。 使用“打开文件”或“打开目录”命令，打开需要处理的图片
2．调整尺寸 调整长轴的长度（建议800象素或1024象素），图片会按比例缩小成设置的大小 3．调整输出质量，将画质设置成60%~80%不等，文件大小会发生变化
三、PHOTOSHOP预备知识 1.Photoshop的窗口组成 Photoshop的窗口由标题栏、菜单栏、工具箱、工作窗口、控制面板、状态栏等六部分组成，如图2.1所示。 工具箱中存放着各种编辑工具，使用方便。控制面板的主要作用是辅助工具栏，更改工具的设置。一些对图层、通道、历史纪录的操作也要在此完成。在菜单栏里的窗口选项中可以设置此栏中各项的显示与否，也可用鼠标拖动控制面板中的选项，按自己的习惯组合控制面板。状态栏则是用来显示当前图像的有关状态及一些简要说明和提示。 图2.1 Photoshop的窗口 2．工具箱的使用 Photoshop的基本工具存放在工具箱中,一般置于Photoshop界面的左侧。当工具的图标右
实验1 图像格式转换实验报告 学 号：12224506 姓 名：陈振辉 班 级：5班 一、实验目的 掌握两种以上图像的格式，重点掌握BMP 图像格式。 二、实验原理： 1、JPEG 文件的解码过程。 敷设技于管路护层防含线槽试以正常杂设方案以卷技术地缩小进行自动作，
①．读入文件的相关信息 按照上述的JPEG 文件数据存储方式，把要解码的文件的相关信息一一读出，为接下来的解码工作做好准备。参考方法是，设计一系列的结构体对应各个标记，并存储标记内表示的信息。其中图像长宽、多个量化表和哈夫曼表、水平/垂直采样因子等多项信息比较重 要。以下给出读取过程中的两个问题。 1）整个文件的大体结构 JFIF 格式的JPEG 文件(*.jpg)的一般顺序为： SOI(0xFFD8)APP0(0xFFE0)[APPn(0xFFEn)]可选 DQT(0xFFDB)SOF0(0xFFC0)DHT(0xFFC4)SOS(0xFFDA)压缩数据EOI(0xFFD9)2）字的高低位问题 JPEG 文件格式中，一个字（16位）的存储使用的是 Motorola 格式, 而不是 Intel 格式。 也就是说, 一个字的高字节（高8位）在数据流的前面, 低字节（低8位）在数据流的后面，与平时习惯的Intel 格式不一样。. 3）读出哈夫曼表数据 在标记段DHT 内，包含了一个或者多个的哈夫曼表。 不同位数的码字数量JPEG 文件的哈夫曼编码只能是1~16位。这个字段的16个字节分别表示1~16位的编码码字在哈 夫曼树中的个数。编码内容这个字段记录了哈夫曼树中各个叶子结点的权。所以，上一字段（不同位数的码字数量）的16个数值之和就应该是本字段的长度，也就是哈夫曼树中叶 子结点个数。 4）建立哈夫曼树 读出哈夫曼表的数据后，就要建立哈夫曼树。 ②．初步了解图像数据流的结构 a) 在图片像素数据流中，信息可以被分为一段接一段的最小编码单元（Minimum CodedUnit ，MCU ）数据流。所谓MCU ，是图像中一个正方矩阵像素的数据。矩阵的大小 是这样确定的：查阅标记SOF0，可以得到图像不同颜色分量的采样因子，即Y 、Cr 、Cb 三个分量各自的水平采样因子和垂直采样因子。大多图片的采样因子为4：1：1或 1：1：1。其中，4：1：1即（2*2）：（1*1）：（1*1））；1：1：1即（1*1）：（1*1）： （1*1）。记三个分量中水平采样因子最大值为Hmax ，垂直采样因子最大值为Vmax ，那么 单个MCU 矩阵的宽就是Hmax*8像素，高就是Vmax*8像素。 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。