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Matlab图像去阴影代码及PyFmask:基于Python的Fmask算法用于遥感图像中的云分类

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简介:
本项目提供了一套使用MATLAB进行图像去阴影处理的代码,并介绍了一个基于Python实现的Fmask算法库,专门针对遥感影像中的云层分类问题。 该存储库中的代码尚处于开发阶段,并且非常试验性。 但这并不意味着你不应该使用它!我们鼓励你尝试一下。 如果你觉得FMask有用,请告知我们。 任何问题、障碍或反馈都可以提出,这有助于集中我们的努力并改进这个库。 快速开始: 你需要安装以下内容:目前还没有合适的Python包。下载存储库并将本地化到当前工作目录即可。 例如: git clone https://github.com/akalenda/PFmask.git cd PyFmask python3 它的用法非常灵活,但为了快速入门,请使用Landsat8Scene.py中的便捷方法: ```python from Landsat8Scene import Landsat8Scene, EXAMPLE_SCENE_IDS for scene in EXAMPLE_SCENE_IDS: (LandsatScene(scene)).download_scene_from_aws(will_overwrite=False).dark_object_subtraction().remove_shadow() ``` 以上就是基本的使用方式。

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客服
客服
  • MatlabPyFmaskPythonFmask
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB进行图像去阴影处理的代码,并介绍了一个基于Python实现的Fmask算法库,专门针对遥感影像中的云层分类问题。 该存储库中的代码尚处于开发阶段,并且非常试验性。 但这并不意味着你不应该使用它!我们鼓励你尝试一下。 如果你觉得FMask有用,请告知我们。 任何问题、障碍或反馈都可以提出,这有助于集中我们的努力并改进这个库。 快速开始: 你需要安装以下内容:目前还没有合适的Python包。下载存储库并将本地化到当前工作目录即可。 例如: git clone https://github.com/akalenda/PFmask.git cd PyFmask python3 它的用法非常灵活,但为了快速入门,请使用Landsat8Scene.py中的便捷方法: ```python from Landsat8Scene import Landsat8Scene, EXAMPLE_SCENE_IDS for scene in EXAMPLE_SCENE_IDS: (LandsatScene(scene)).download_scene_from_aws(will_overwrite=False).dark_object_subtraction().remove_shadow() ``` 以上就是基本的使用方式。
  • MATLAB实现
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    本研究探讨了在MATLAB环境下开发和测试的一种新型图像去阴影技术。通过算法优化,有效提升了图像处理质量,尤其适用于复杂光照条件下的图像恢复。 在图像处理领域,阴影常常对视觉效果产生负面影响,使细节难以辨识或颜色失真。利用MATLAB进行图像去阴影的处理是一个有效的方法。本篇将详细探讨如何使用MATLAB实现这一过程,并介绍可能涉及的相关算法和技术。 首先,去除阴影的基本思路是恢复被遮挡部分的原始亮度。这通常包括对图像进行亮度和对比度调整、识别阴影区域以及重建光照模型等步骤。由于MATLAB提供了强大的图像处理工具箱,如变换、滤波及特征检测等功能,这些过程变得相对简单。 在MATLAB中,可以利用多种技术来区分阴影与非阴影区域。例如通过阈值分割、边缘检测(比如Canny算法)或基于色彩和纹理的分析来进行识别。一旦确定了哪些部分是被阴影覆盖的,下一步则是估计其深度及方向,这可以通过边界分析或者先验知识如光源的位置等方法完成。 为了恢复原始亮度,可以使用光照模型。一种常见的方式就是全局光照模型,它认为图像中每个像素的亮度是由表面反射率和环境光、直射光线共同决定的。在去阴影处理过程中,通常需要假设一个均匀背景来估计不受影响区域的实际光照强度,并据此调整受影部分。 localnormalize_654504826可能是一个MATLAB代码文件名,它包含了局部归一化(Local Normalization)的功能实现。这种技术通过分析每个像素的邻域统计数据来进行亮度调节,以减少阴影的影响。通常这种方法会与其他图像处理技巧结合使用,例如高斯滤波来平滑影像或者自适应阈值识别等。 实际应用中还需考虑噪声和复杂光照条件等因素,可能需要利用机器学习算法如支持向量机(SVM)或深度学习技术训练模型以自动处理阴影。MATLAB同样提供了丰富的工具箱用于这些高级方法的开发与测试。 总体来说,MATLAB为图像去阴影提供了广泛的支持和技术手段。通过理解基本原理并结合其提供的库和功能,可以设计出高效准确的算法来提升图像质量和可读性。对于具体的应用场景,“localnormalize_654504826”代码文件能够提供有价值的参考与学习机会。
  • MATLABYCbCr、BasicLight和EnhancedLight
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境下使用YCbCr色彩模型及BasicLight与EnhancedLight技术进行图像阴影去除的研究。通过对比分析,展示了这些方法的有效性和适用性,为图像处理领域提供了新的视角和技术支持。 基于YCbCr、BasicLight、EnhancedLight的图像阴影去除算法-MATLAB
  • MATLAB技术实现
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台实施图像去阴影的技术方法。通过算法优化和实验验证,提出了一种有效去除图像中阴影影响的新方案,提升了图像处理的质量与应用价值。 对于不均匀图像的去阴影处理,在MATLAB中有可行的实现方法。
  • 优质
    本项目聚焦于开发高效算法,旨在自动识别并移除卫星影像上的云覆盖,确保数据连续性和准确性。 遥感图像处理参考文档提供了关于去云实验的具体步骤,可供学习和参考。
  • TensorFlow
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    本研究采用TensorFlow框架,结合深度学习算法,对遥感图像进行高效准确的分类处理,以提升自然资源管理与环境监测效率。 针对已训练好的TensorFlow模型,在特定需求下进行的训练完成后,将其应用于遥感影像分类,并展示分类结果。
  • K-meansMATLAB实现
    优质
    本研究探讨了利用K-means聚类算法进行遥感图像分类的方法,并详细描述了该算法在MATLAB软件平台上的具体实现过程。通过实验分析,验证了所提出方法的有效性和实用性。 基于K-means算法的遥感图像分类在MATLAB中的实现方法探讨。
  • 知器监督
    优质
    本研究采用感知器算法对遥感图像进行监督分类,通过训练模型准确识别和划分地物类型,提升分类精度与效率。 遥感图像监督分类是指利用已知样本数据对遥感影像进行分析和分类的技术。这种方法通过训练模型来识别不同地物类型,并应用于整个影像以实现自动化、高效的分类处理。
  • Python非监督
    优质
    本研究提出了一种利用Python进行遥感影像非监督分类的方法,无需先验知识即可自动识别地物类型,提高分类精度与效率。 基于Python的遥感影像非监督分类是一种利用机器学习算法自动识别图像中的不同地物类型的技术。这种方法不需要预先定义类别的标签,而是通过分析像素之间的相似性来聚类。在进行非监督分类时,通常会使用诸如K均值、ISODATA或层次聚类等算法,并结合像元的光谱特征来进行分类。 Python提供了多种库和工具支持这种类型的图像处理任务,包括但不限于NumPy用于数值计算,Pandas用于数据操作,Scikit-learn中的机器学习模型以及GDAL和 rasterio等库来读取和写入遥感影像。通过这些强大的工具和技术的组合使用,研究者可以有效地从大量卫星或航空拍摄的数据中提取有意义的信息。 总之,在进行基于Python对遥感图像实施非监督分类的过程中,不仅可以提高工作效率还可以获得更加精确的结果。