实验一、TM卫星数据的预处理
《遥感与信息技术》实验一
实验一、TM 卫星数据的预处理
一、实验目的：
通过本次实验，使学生了解卫星图片数据又预处理的一般过程，掌握预处理的常用方法：
具体要求掌握的知识点有：
1、ENVI 软件常规功能的操作
2、图片重新采样：使不同波段、不同分辩率卫星资料合成可供计算机分析的同一
文件内不同波段、同一分辩率的数据文件（ENVI 里面的Layer Stacking 功能） 3、图片切割：将卫星数据与地图有机配合起来，将卫星数据按照地图所要求的地
理空间切割出来，让计算机只分析我们感兴趣的地点（ENVI 里面的Masking 功能）
4、辐射校正：将卫星传感器捕获的瞬间视场角观测值转化为传感器上空观测的反
射辐射值（ENVI 里面的Data Special-utilities 功能）
5、大气校正：将计算的点的辐射值进行大气校正，消除大气层吸收、散射的影响，
获取地面对照地物的反射率（ENVI 里面的FLAASH 功能） 6、大气校正前后彩色图片的比较 7、不同地物波谱特征的绘制
二、实验数据：
1、1992年7月28日02时36分(国际标准时间)TM 卫星观测的124轨39区数据
资料
2、当阳、公安、江陵、潜江、石首、松滋6县的1：25万电子地图
三、实验软件：
ENVI4.2
四、实验课时：
4学时
五、实验步骤：
1、打开ENVI 软件：
方式一：双击桌面上的图标便可启动ENVI 软件， 方式二：点击“开始→所有程序→RSI ENVI4.2→ENVI
它会在桌面的上端出现一组菜单，如下图
不同菜单组分别代表不同的功能。
2、加入分析文件：
①、选择File > Open Image File.
②.、当出现Enter Data Filename 对话框，点击文件名，再点击“OK”或“Open”
以打开选择的文件。
（注：这里多选文件：按住CTRL键，用鼠标点击每个待选文件p124r39_5t19920728_nn1.tif, p124r39_5t19920728_nn2.tif,
p124r39_5t19920728_nn3.tif, p124r39_5t19920728_nn4.tif,
p124r39_5t19920728_nn5.tif,p124r39_5t19920728_nn7.tif），如下图
这样我们把TM卫星六个波段的数据都载入进了计算机。
这个窗口是文件、波谱管理窗口，用鼠标右键点每个文件可以弹出菜单供操作，用鼠标左键双击某个波段会将这个波段的图片显示出来，如下图：
由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。
①、主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll
的方框，可交互式分析、查询信息。主图像窗口内的功能菜单：在
主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。该
"Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链
接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如
ROI的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注
记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示
特征。
②滚动Scroll窗口：全
局，重采样(降低分
辨率)显示一幅图
像。只有要显示的图
像比主图像窗口能
显示的图象大时，才
会出现滚动窗口。滚
动窗口位置和大小
最初在envi.cfg 文
件中被设置并且可
以被修改。
③缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。缩放系数（用户自
定义）出现在窗口标题栏的括号中。
3、图片重新采样
6个波谱分别放入六个文件，计算机不好作分析，现在我们将打开的六个文件的数据放入统一的文件中。
方式：用鼠标点击Basic Tools Layers Stacking,会弹出下面的窗口：
A、点Import File按钮将6个文件全选，然后按OK，这样6个文件全部选入
selected Files for Layer Stacking列表中，如下图
B、这里的顺序颠倒了，是7号波段在前面，1号波段在后面，这对我们后面
的分析不利，为此用鼠标点击Recorder Files按钮，对出现的窗口中用鼠标拖
动文件上下位置，使波段按1-7号排列
排列好后在“Enter output Filesname（choose）中输入文件名（这里取名为p124r39_5t19920728_1_7），然后按OK键，系统会自动将六个文件重新取样，
生成一个文件。
为方便起见，将以前的六个文件关闭，步骤如下：
在Available Band List 窗口中，选中文件p124r39_5t19920728_nn1，用鼠标点击右键，在弹出的窗口中选Close Selected File;再依次关掉2，3，4，5，7文件。最后
Available Band List 窗口如下图：
这样我们便将所有六个文件集中为一个包含多光谱的文件。
4、头文件的修改：
由于进行重新采样，文件里的相关信息都消失了，为了便于计算机分析，我们要将相关的信息（卫星类型、波段）进行修改，步骤如下：
A、打开头文件修改窗口：
方式一：在Available Band List 窗口中，选中文件p124r39_5t19920728_1_7，用鼠标点击右键，在弹出的窗口中选Edit Header.
方式二：打开菜单File Edit ENVI Header,在窗口中选取文件p124r39_5t19920728_1_7。得到如下窗口：
B、修改波段名称：
点击Edit Attributes按钮，选取Band Names 如下图：
在修改框中分别写入Band1、Band2、……Band5、Band7，如下图：
C、修改各波段波长：
点击Edit Attributes按钮，选取WaveLengths弹出如下窗口，用鼠标选中待改的波段号，输入波段范围的中间值，最后选择单位，MicroMeters，按OK，再按OK键完成。
5、显示彩色图片：
可以根据B、G、R三种颜色合成彩色图（也可以任选其它三个波段合成伪彩色图）方式一：在Available Band List 窗口中，选中文件p124r39_5t19920728_1_7，
用鼠标点击右键，在弹出的窗口中选Load True Color.
方式二：在Available Band List 窗口中点击RGB color，分别选取3、2、1号波段，点display按钮，出现如下图：
6、与电子地图结合，将分析区域提取出来。
A、点击主菜单Window Available Vector List,弹出如下图：
在当前窗口选取File open Vector File弹出如下窗口，下拉文件类型（*.Shp）,选取当阳、公安、江陵、潜江、石首、松滋（老师要求你分析的）中的一个县名，便可，系统会弹出一个类型转换对话框将SHP文件转成evf类型，你按OK系统便自动转换，参数为计算机缺省，如下图，这样一个矢量文件便调入ENVI软件中。
B、Masking生成：
MASK是一个模板，可以运用这个模板将要求的数据取出来，下面将建一个县行政边界的模板，表示县内的数据要取出来分析。
在主菜单中点击Basic Tools→Masking→Build MASK,在弹出的对话框中Display1作如下操作：
①在Options Imports EVFs
②选取矢量文件后按OK
③选择保存在内存（Memory），按Apply,再选择Memory，按OK即可。
C、MASK应用
在主菜单中点击Basic Tools→Masking→Apply MASK,弹出窗口如下：
①点击Spatial SubSet(空间子集)，表示不将全图抄本，只计算里面一小部分，在弹出的窗口中点击ROI/EVF，选取矢量图江陵，按OK。
②在Select Mask Band中选中刚才做好的MASK（memory1）如下图：
③这样我们便将所有参数设置好了，按OK，点Choose,取一个名p124r39_5t19920728_1_7_JingZhou，按OK，便好了
数字图像处理实验报告
实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()
Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
matlab图像处理实验报告
图像处理实验报告 姓名：陈琼暖 班级：07计科一班 学号：20070810104
目录： 实验一：灰度图像处理 (3) 实验二：灰度图像增强 (5) 实验三：二值图像处理 (8) 实验四：图像变换 (13) 大实验：车牌检测 (15)
实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡 基本要求： （1） BMP灰度图像读取、显示、保存； （2）编程实现得出灰度图像的直方图； （3）实现灰度均衡算法. 实验过程： 1、BMP灰度图像读取、显示、保存； ?图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕：imshow( ) 。 ?
2、编程实现得出灰度图像的直方图； 3、实现灰度均衡算法； ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像，imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。 实验总结： Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。
实验二：灰度图像增强 题目：图像平滑与锐化 基本要求： （1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程： 1、 使用邻域平均法实现平滑运算； 步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)
实验二、数据预处理
实验二、数据预处理
实习二、数据预处理 一、预处理简介 ERDAS IMAGING数据预处理模块是由一组实用的图像数据处理工具构成，包括生成单值图像（Creat New Image）、三维地形表面（Create Surface）、图像分幅裁剪（Subset Image）、图像几何校正（Image Geometric Correction）、图像拼接处理（Mosaic Images）、非监督分类（Unsupervised Classification）、以及图像投影变换（Reprojection Images）等，主要是根据工作区域的地理特征和专题信息提取的客观需要，对数据输入模块中获取的IMG图像文件进行范围调整、误差校正、坐标转换等处理，以便进一步开展图像解译、专题分类等分析研究。 数据预处理模块简称Data Preparation或DataPrep，可以通过两种途径启动： ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Data Preparation菜单（图2.1）ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep 图标→Data Preparation菜单（图2.1） 图2.1 Data Preparation菜单 从图2.1可以看出，ERDAS IMAGIMG数据预处理模块包括了7项主要功能，其中第一项
功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展的基本工作过程。 二、三维地形表面（3D Surfacing） 三维地形表面工具允许用户在不规则空间点的基础上产生三维地形表面，所支持的输入数据类型包括：ASCII码点文件、ArcInfo的Coverage点文件和线文件，ERDAS IMAGING 的注记数据层，以及栅格图像文件IMG。 所有输入数据必须具有X、Y、Z值，三维地形表面工具所应用的TIN插值方法，所输出的是一个连续的栅格图像文件。每一个已知的空间点在输出的地形表面上保持Z值不变，而没有Z值的空间点，其输出表面的Z值是基于TIN 其周围的已知点插值计算获得的。 在三维地形表面工具中提供了两种TIN插值方法：线性插值（Linera）与非线性插值（non-linear）。线性插值方法是应用一次多项式方程进行计算，输出的TIN三角面是一些有棱角的平面；非线性插值方法应用五次多项式方程进行计算，输出的是平滑表面，这种情况下，TIN 三角面不是一个平面，而是具有弹性的曲面。线性插值方法速度快但结果简单，而非线性插值方法产生基于不规则分布数据集的非常连续的、圆滑的表面结果。 1.启动三维地形表面（Surfacing Create Surface） ERDAS 图标面板菜单条：Main→Data Preparation菜单 →选择Create Surface→打开3D Surfacing对话框（图2.2）ERDAS 图标面板工具条：点击Data Pre
遥感图像预处理实验报告
实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存
⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？ 数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。 数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。 所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。 不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于
图像处理实验报告
实验报告 实验课程名称：数字图像处理 班级：学号：姓名： 注：1、每个实验中各项成绩按照10分制评定，每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日
实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像，在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵， 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换，将原始图像及变换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置，再进行变换，将原始图像及变换图像（三维、中 心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸（40?40，4?4），再进行变换，将原始图像及变 换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具，因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统，并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号，x 和y 是离散实变量，u 和v 为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …，M-1；y=0，1，…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …，M-1；y=0，1，…N-1 在图像处理中，有事为了讨论上的方便，取M=N ，这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …，N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ，…，N-1 其中，]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核，]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱，记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果： 1、实验步骤： （1）、编写程序建立输入图像； （2）、对上述图像进行二维傅立叶变换，观察其频谱 （3）、改变输入图像中白框的位置，在进行二维傅里叶变换，观察频谱；
图像处理 实验报告
摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定
义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。
大数据预处理代码
第一个例子： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer def _generate_vector(shift=0.5, noise=15): return np.arange(1000) + (np.random.rand(1000) - shift) * noise def generate_dataset(): """ This dataset is two lines with a slope ~ 1, where one has a y offset of ~100 """ return np.vstack(( np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector() + 100, )).T, np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector(), )).T, )), np.hstack((np.zeros(1000), np.ones(1000))) def all_but_first_column(X): return X[:, 1:] def drop_first_component(X, y): """ Create a pipeline with PCA and the column selector and use it to transform the dataset. """ pipeline = make_pipeline( PCA(), FunctionTransformer(all_but_first_column), ) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) pipeline.fit(X_train, y_train) return pipeline.transform(X_test), y_test if __name__ == '__main__':
河北工业大学数据挖掘实验报告
实验一数据预处理 一、实验目的 1、熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。 2、浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性 等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。 3、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。 4、调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化的 参数。 5、写出实验报告。 二、实验原理 1、数据预处理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 2、数据清理数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解决不一致来“清理”数据。 3、数据集成数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方体。 4、数据变换通过平滑聚集，数据概化，规化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 5、数据归约使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但能产生同样（或几乎同样的）分析结果。常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。 三、实验容和步骤 1、实验容 1、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能，并在实验报告中写出主要的预处理过程和采用的方法。 2、产生清洁的、一致的、集成的数据。 3、在试验报告中写明各主要程序片段的功能和作用。 2、实验步骤 1）仔细研究和审查数据，找出应当包含在你分析中的属性或维，发现数据中的一些错误、不寻常的值、和某些事务记录中的不一致性。 2）进行数据清理，对遗漏值、噪音数据、不一致的数据进行处理。例如：1、日期中的缺失值可以根据统一的流水号来确定。 2、购买的数量不能为负值。 3）进行数据集成和数据变换和数据归约，将多个数据源中的数据集成起来，
数量生态学(第二版)第2章 数据处理
第二章数据的处理 数据是数量生态学的基础，我们对数据的类型和特点应该有所了解。在数量分析之前，根据需要对数据进行一些预处理，也是必要的。本章将对数据的性质、特点、数据转化和标准化等做简要介绍。 第一节数据的类型 根据不同的标准，数据可以分成不同的类型。下面我们将介绍数据的基本类型，它是从数学的角度，根据数据的性质来划分的；然后叙述生态学数据，它是根据生态意义而定义的，不同的数据含有不同的生态信息。 一、数据的基本类型 1、名称属性数据 有的属性虽然也可以用数值表示，但是数值只代表属性的不同状态，并不代表其量值，这种数据称为名称属性数据，比如5个土壤类型可以用1、2、3、4、5表示。这类数据在数量分析中各状态的地位是等同的，而且状态之间没有顺序性，根据状态的数目，名称属性数据可分成两类：二元数据和无序多状态数据。 （1）二元数据：是具有两个状态的名称属性数据。如植物种在样方中存在与否，雌、雄同株的植物是雌还是雄，植物具刺与否等等，这种数据往往决定于某种性质的有无，因此也叫定性数据（qualitative data）。对二元数据一般用1和0两个数码表示，1表示某性质的存在，而0表示不存在。 （2）无序多状态数据：是指含有两个以上状态的名称属性数据。比如4个土壤母质的类型，它可以用数字表示为2、1、4、3，同时这种数据不能反映状态之间在量上的差异，只能表明状态不同，或者说类型不同。比如不能说1与4之差在量上是1与2之差的3倍，这种数据在数量分析中用得很少，在分析结果表示上有时使用。 2．顺序性数据 这类数据也是包含多个状态，不同的是各状态有大小顺序，也就是它一定程度上反映量的大小，比如将植物种覆盖度划为5级，1=0~20%，2=21%~40%，3=41%~60%，4=61%~80%，5=81%~100%。这里1~5个状态有顺序性，而且表示盖度的大小关系。比如5级的盖度就是明显大于1级的盖度，但是各级之间的差异又是不等的，比如盖度值分别为80%和81%的两个种，盖度仅差1%，但属于两个等级4和5；而另外两个盖度值分别为41%和60%，相差19%，但属于同一等级。顺序性数据作为数量数据的简化结果在植被研究中有着较广泛的应用，但在数量分析中，这种数据所提供的信息显然不如数量数据。因此，使用并不十分普遍。 3、数量属性数据
东北大学图像处理实验报告
计算机图像处理实验报告 哈哈哈哈哈哈实验台31 1.应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及 彩色图像的程序，并进行相互之间的转换 1)彩色图像转换为灰度图像、索引图像、二值图像 A=imread('F:\colorful.jpg'); subplot(221);imshow(A);title('彩色图像'); I1=rgb2gray(A); subplot(222);imshow(I1);title('灰度图像'); [X1,map]=rgb2ind(A,256); subplot(223);imshow(X1);title('索引图像'); BW=im2bw(A); subplot(224);imshow(BW);title('二值图像'); 彩色图像灰度图像 索引图像二值图像
2)灰度图像转换为索引图像、二值图像 clear A=imread('F:\colorful.jpg'); B=rgb2gray(A); subplot(131);imshow(B);title('灰度图像'); [X2,map]=gray2ind(B,128); subplot(132);imshow(X2);title('索引图像'); BW2=im2bw(B); subplot(133);imshow(BW2);title('二值图像'); 灰度图像索引图像二值图像 3)索引图像转为灰度图像、二值图像、彩色图像 clear A=imread('F:\colorful.jpg'); [X,map]=rgb2ind(A,256); subplot(221);imshow(X);title('索引图像'); I3=ind2gray(X,map); subplot(222);imshow(I3);title('灰度图像'); BW3=im2bw(X,map,0.5); subplot(223);imshow(BW3);title('二值图像'); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(24);imshow(RGB);title('还原彩色图像'); 索引图像灰度图像 二值图像还原彩色图像
大数据采集技术和预处理技术
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
图像处理实验报告
武汉大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告 专业：网络传播专业2010年10 月25 实验名称图像处理指导教师洪杰文 姓名华滢年级08 学号2008300710123 成绩 一、预习部分 1、实验目的 2、实验基本原理 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具） 1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。 （2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。 （3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。 （4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。 （5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。 2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop 二、实验操作部分 1、实验操作过程 2、实验数据、观察到的实验现象 1、实验操作过程： 1.图像的基本变换 （1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。
文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。 （2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。 灰度：容量大小为：88.9kb Indexed；容量大小为：88.9kb
数据预处理实验5
重庆交通大学信息科学与工程学院 实验报告 班级：曙光1701班 姓名学号： 实验项目名称：透视表编程、股票协方差相关系数实验项目性质：验证性、设计性 实验所属课程：《数据导入与预处理》实验室(中心)：语音楼八楼 指导教师： 实验完成时间： 2019 年 11 月 23 日
一、实验目的 了解和掌握透视表进行数据预处理方法。 了解和掌握协方差和相关系数的计算。 二、实验要求 1.使用python的pandas进行操作。 2.涉及知识包括：1.数据框的增删查改； 2.批量读取数据； 3.变量类型的转换； 4.数据框的重塑与合并； 5.生成数据透视表。 3.提交模块化的实验程序源代码，给出实验结果。 4.简述程序的测试过程，提交实录的输入、输出文件； 三、实验步骤示例（仅供参考） （1）.flu_data数据集 ①读取flu_data2015年的数据，并展示查看数据查看其格式 代码如下： import pandas as pd import numpy as np import os import re os.chdir('C:/Users/11494/Desktop/4flu_data/flu_data') data0=pd.read_csv("by_year/2015.csv",encoding="gbk") data0.head() data0.tail()
②对2015年的数据进行预处理。 代码如下)： data0.drop("Unnamed: 0",axis=1,inplace=True) col_name=data0.iloc[1] data0.columns=col_name data0.drop([0,1,len(data0)-1],axis=0,inplace=True) data0.head(
数字图像处理实验报告.doc
数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名： XX学号： 2XXXXXXX实验日期：2017年4月26日 1. 实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2. 实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2)对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要求在 同一窗口中显示。 3)使用函数 imfilter时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’ replicate ’、’ symmetric ’、’ circular ’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行10 次， 20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示 : 利用 fspecial 函数的’ average ’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6)自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2.锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 81;1,1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数 w = genlaplacian(n) ，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如 5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15 和 25×25 大小的拉普拉斯算子对blurry_moon.tif
数据挖掘实验报告一
数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档
1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理
2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。
图像处理实验报告
2016年春季学期研究生课程考核 （读书报告、研究报告） 考核科目:图像处理与分析 学生所在院（系）:理学院数学系 学生所在学科:计算数学 学生姓名: 学号: 导师: 学生类别: 考核结果阅卷人
第 1 页（共 27 页） 1 实验目的 过MATLAB 软件编程熟悉MATLAB 图像处理的一般过程，例如图像的导入，对源图像进行手动加各种噪声（高斯噪声、瑞丽噪声、伽马噪声、指数噪声、椒盐噪声），通过热传导方程，热传导逆方程，PM 模型，TV 模型，LAPLACE 模型，P_LAPLACE 模型，P(x)_LAPLACE 模型，在对图像进行处理的过程中引入Signal_Noise_Ratio （信噪比SNR ）、Peak_Signal_Noise_Ratio （峰值信噪比PSNR ）、Mean_Absolute_Error （绝对均差MAE ）对处理后的图像质量进行评判。 2实验原理 2.1热传导方程模型 Tikhonov 和Arsenin 提出如下模型：能量泛函 22min ()||||2u E u u dx u f dx λ Ω Ω =?+ -?? 其对应的Euler_Lagrange 方程 0() |0dE u v d εεε =+= 由最速下降法求解可转化为如下的线性方程： (),(,)(0,)(,0),0,(,)(0,)du u u f x t T dt u x f x du x t T d n λ?=?--∈Ω??? =∈Ω ???=∈?Ω?? 注意：在用最速下降法推导方程的过程中左端项应该为： 0(),(,)(0,)(,0),0,(,)(0,)u u f x t T u x f x du x t T d n λ? ?=?--∈Ω?? =∈Ω ???=∈?Ω??