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邓书斌撰写的ENVI遥感图像处理方法，第五章涉及图像增强的实例研究。

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简介：
ENVI遥感图像处理方法，由邓书斌撰写，第五章详细阐述了图像增强的实际应用实例。该章节旨在通过一系列具体的案例，深入剖析和展示ENVI软件在图像增强方面的强大功能与操作技巧。读者将能够学习如何运用ENVI工具对遥感图像进行各种类型的增强处理，以提升图像质量、突出关键信息并满足特定的应用需求。

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  • ENVI遥感图像处理方法——邓书斌著 第五章图像增强示例
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    本书第五章介绍了使用ENVI软件进行遥感图像增强的方法和技术，包括直方图匹配、辐射校正及多种视觉增强技术的应用实例。 ENVI遥感图像处理方法_邓书斌 第五章主要介绍了图像增强的实例。
     
  • ENVI遥感图像处理方法（第二版 带PDF目录书签）
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    《ENVI遥感图像处理方法》(第二版)是一本深入介绍遥感数据处理与分析的专业书籍，特别加入了带PDF目录书签版本，便于读者快速检索和学习。 ENVI遥感图像处理方法 第2版（带pdf目录书签），内容最新最全。如果下载后觉得不满意，请私信我，我会直接通过邮件发送给你。
     
  • ENVI遥感图像处理方法第二版（含光盘数据）
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    《ENVI遥感图像处理方法第二版》全面介绍了ENVI软件的各项功能与应用技巧，并包含丰富的实例和配套光盘数据。 ENVI遥感图像处理方法 第二版（含光盘数据），文件夹中的两个链接都可以使用。如果遇到问题，请联系我。
     
  • ENVI软件的遥感图像处理技术
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    简介：本课程专注于ENVI软件在遥感图像处理中的应用，涵盖数据预处理、信息提取及分析等关键技术，旨在提升学员对遥感数据的理解与利用能力。 《ENVI遥感图像处理方法》系统、全面地介绍了ENVI 4.7软件的功能及遥感图像处理流程与方法。全书共分17章，涵盖了ENVI软件概述、基础的遥感图像处理知识、数据显示操作、预处理步骤、增强技术、分类方法、矢量数据管理、地图制图和三维可视化展示、正射校正技巧、面向对象特征提取策略、地形分析工具的应用与实践等。此外还涉及了辐射定标及大气修正，高光谱和光谱分析技术的深入探讨以及波段运算与光谱运算方法，雷达图像处理技术和ENVI软件二次开发的相关内容。 本书按照遥感图像处理流程逐步引导读者掌握ENVI的操作技巧，并且每一章节都是独立的单元，可以根据个人需求灵活选择阅读。《ENVI遥感图像处理方法》不仅详细介绍了ENVI的功能和操作方式，还融入了相关的理论知识与实用技术，能够为软件用户提供学习指导；同时对于从事遥感应用研究的专业人员、测绘、地理信息系统（GIS）、地理学等相关领域的科研和技术工作者以及高校师生也具有重要的参考价值。
     
  • 数字遥感图像增强
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    《数字遥感图像增强》旨在探讨和介绍如何利用先进的计算机视觉与图像处理技术提升遥感影像的质量与信息提取能力。本书覆盖了从基础理论到高级算法的各种方法，包括但不限于噪声去除、对比度调整及多光谱融合等关键领域，为科研人员和工程师提供了一个深入理解数字遥感图像增强的宝贵资源。 数字图像的处理方法多种多样，选择哪种方式取决于你的具体需求。常见的处理技术包括对比度增强、波段间比值运算（如加减操作）、各种指标提取（例如用于植被分析的NDVI）以及主成分分析与缨帽变换等。这些方法可以改善图像质量或提取特定信息，在不同应用场景中发挥重要作用。
     
  • ENVI软件的遥感图像处理技术.pdf
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    本PDF文档深入探讨了ENVI软件在遥感图像处理中的应用和技术细节，涵盖数据预处理、影像分类、变化检测等多个方面。适合科研与教学使用。 ENVI是一个全面的遥感图像处理平台，涵盖了从数据输入/输出、定标到图像增强、纠正、正射校正及镶嵌等一系列技术流程，并支持各种变换、信息提取、分类以及与GIS系统的整合等功能。此外，该软件还提供专业的波谱分析工具和高光谱数据分析能力。ENVI能够运行于多种操作系统之上，包括UNIX, Mac OS X, Linux系统以及PC机上的Microsoft Windows2000 Professional(需Pack 2)、Windows XP Professional、Windows Vista及Windows7等。 借助ENVI，用户可以高效且准确地从遥感图像中获取所需信息，并通过先进的工具轻松读取和分析数据。此外，该平台还支持使用IDL语言为ENVI开发额外的功能扩展程序。
     
  • 遥感图像处理_matlab tif_tif图像_遥感技术_基于matlab的遥感图像处理
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    本资源专注于基于MATLAB的遥感TIF图像处理技术，涵盖影像分析、数据解译及应用实践等内容，旨在提供全面的技术支持和解决方案。 使用MATLAB进行遥感图像处理的代码实现，其中图像为栅格TIF类型。
     
  • 关于DCT域中遥感图像处理方法的研究（2005年）
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    本研究专注于DCT域中的遥感图像处理技术，探讨了基于离散余弦变换的图像压缩、去噪及特征提取等方法，旨在提升遥感数据的处理效率与质量。 目的：在压缩域进行遥感数据处理以简化运算、减少计算量并提高运算速度。 方法：通过离散余弦变换（DCT）实现遥感图像从空间域到压缩域的转换，并结合实例，使用两种滤波器对遥感图像在压缩域内进行了处理。 结果：利用离散余弦变换将图像由空间域转化为DCT频谱区域，在该区域内应用指数低通滤波器去除噪声并采用高通滤波器来提取地面特征边缘信息。 结论：通过在压缩域进行操作，遥感图像的处理不仅可以简化计算过程、减少运算量，同时还能显著提升数据处理的速度。
     
  • Retinex图像增强综述_图像处理_图像增强_
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    本文为一篇关于Retinex理论在图像增强领域应用的综述性文章。文中全面总结了近年来基于Retininex理论的图像增强方法，分析了其原理、优缺点及应用场景，并展望未来研究方向。适合从事图像处理与计算机视觉相关领域的科研人员参考阅读。 在图像处理领域，Retinex理论是一种重要的技术手段，尤其擅长于改善低光照条件下的图像质量。该理论基于对生物视觉系统的深入研究，模仿人眼感知光线强度的机制，并致力于提升图像亮度与对比度。 Retinex的基本思想是将图像分为亮度和色度两个部分处理：其中，亮度代表全局照明环境；而色度则反映物体本身的特征信息。通过分离这两方面内容，Retinex能够纠正光照不均的问题，从而提高整体视觉效果。常见的传统方法包括多尺度Retinex（MSR）、多尺度色彩Retinex（MSRCR）及改进版的MSRCP等，这些技术都致力于解决低光条件下图像质量不佳的问题。 例如，MSR通过在多个尺度上应用算法来捕捉局部和全局的信息变化，从而增强对比度。而MSRCR在此基础上增加了对颜色信息的关注，并进行了色彩校正以提升彩色图象的质量表现；改进版的MSRCP则进一步优化了色彩处理策略，更好地应对色差与噪声问题。 尽管Retinex技术在图像改善方面取得了一定成果，但它也面临一些挑战。比如，在某些情况下可能会过度增强特定区域从而导致过曝或伪影现象出现；此外，在复杂光照环境和深度图象中应用时其效果可能受限。因此，科研人员持续探索新的解决方案来克服这些难题。 Retinex技术在低光图像、水下图片处理以及去雾等领域均有广泛应用前景。特别是在提升水下摄影清晰度及去除大气雾霾方面显示出了巨大潜力。虽然未直接提及具体研究文献内容，但考虑到相关领域的通用性原理，可以推测Retinex理论同样可能被应用于优化这些特定场景下的成像效果。 随着技术进步与深度学习、图像恢复等现代方法的结合应用，未来Retinex在图像增强领域将会发挥更大的作用。
     
  • 关于直方图均衡化的图像增强及彩色图像处理算法的研究分析.pdf
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    本文深入探讨了直方图均衡化技术在图像增强领域的应用，并创新性地提出了适用于彩色图像处理的新算法。通过理论分析与实验验证，展示了该方法的有效性和优越性，为后续研究提供了宝贵的参考和借鉴。 本段落档分析了直方图均衡化图像增强技术及彩色图像处理算法的相关内容。