Látásosztályozási táblázat

SiteOrigin Page Builder & Elementor

Bár a számítógépet megelőző időszakban az optikai képfeldolgozás — vizuális kiértékelés, a látás helyreállításának rejtélye képelemzés — igen magas színvonalat ért el, nyilvánvalóvá vált, hogy egyes feldolgozási területeken a látásosztályozási táblázat igények kielégítéséhez, az egyre nagyobb mennyiségű adathalmaz kezeléséhez új módszerekre van szükség.

Ez a felismerés segítette elő a számítógépes feldolgozás kutatását és fejlesztését. A számítógépes képfeldolgozás során a környezetünkből származó vizuális információt a számítógép segítségével dolgozzuk fel és értékeljük ki. A szenzorok által érzékelt adatokat a műholdak a földi vevőállomásokra továbbítják. Az eredeti képeket számos radiometriai és geometriai hiba terheli, így azok csak előzetes látásosztályozási táblázat és javítás után használhatók fel.

Az adatokat terhelő torzításoknak többek között a következő okai lehetnek Colwell R. Az űrfelvételeket a földi vevő állomásokon korrigálják a felvevőrendszer paraméterei alapján. Ez az un.

A radiometriai korrekció célja a kép különböző jellegű véletlen és szisztematikus hibáinak eltávolítása, másképpen a kép helyreállítása restoration. Például a detektorok érzékenység különbségének kiegyenlítését un.

A geometriai korrekció a rendszer működéséből eredő geometriai torzítások kiküszöbölésére törekszik. A durva geometriai torzulások javítása a felvevőrendszer adatai alapján történik Csornai G. A felvételek feldolgozása két fő szakaszra bontható: az előfeldolgozásra a kép osztályozásra Az előfeldolgozás célja a felvételek olyan átalakítása, amely a felvételeket gyakorlati felhasználásra alkalmassá teszi.

Az osztályozás során az előfeldolgozott felvétel minden pixeljét látásosztályozási táblázat célkategóriák egyikéhez rendeljük hozzá. Az ismeretlen hovatartozású pixelek célkategóriákba sorolása általában összetett, iteratív műveletekből álló folyamat és a következőket foglalja magában: a célosztályok látásosztályozási táblázat az osztályozás pontossági elvárásainak meghatározása, mintaterületek tanuló- tesztterületek definiálása, referencia adatok gyűjtése statisztikai spektrális adatok gyűjtése a tanulóterületekről, osztályozás, a tematikus osztályozás pontosságának vizsgálata, tematikus térkép szerkesztése, statisztikai adatok előállítása Az űrfelvételek elemzésének általános lépéseit az A digitális képfeldolgozás szorosan összefonódik a raszteres térinformatikával.

Az elemzés tárgyát itt raszterek képezik, melyek távérzékelési adatokat tartalmaznak. A digitális képelemzés, mint kiértékelési módszer a számítógépek gyorsaságát, pontosságát és a programokba beépített multidiszciplináris matematika, statisztika, valószínűségszámítás, alakfelismerés, statisztikai döntéselmélet szaktudást hasznosítja.

A digitális képek kvantitatív elemzésének alapját intenzitási értékek képezik, melyek a felszínről a szenzorba beérkezett elektromágneses energiával arányosak. Nem szabad elfelejteni és alábecsülni a megfelelő mennyiségű és minőségű referencia adatok fontosságát a számítógépes képfeldolgozásban. Ez a szoftver oktatási körökben a legelterjedtebb raszter alapú GIS és képfeldolgozó rendszer. Az első verzió ben jelent meg. A 22 éves folyamatos fejlesztésnek köszönhetően egy hatékony geo-analitikus elemző eszközt hoztak létre, amelynek főbb területei a döntéstámogatás, a bizonytalanságok kezelése, a képelemzés, a változás és idősoros elemzések meghatározása.

Fotointerpretáció és távérzékelés 5., Távérzékeléssel szerzett adatok számítógépes kiértékelése

Az Aki fordított látással rendelkezik szoftver a következő funkciócsoportokból áll: adatbevitel, adatbázis kezelés, térbeli adatok elemzése, látásosztályozási táblázat, statisztikai elemzés, döntéstámogatás, térbeli és időbeli változások elemzése, képfeldolgozás, valamint az eredmények megjelenítése.

Lehetőséget ad a környezetvédelmi monitoringra, a természeti erőforrások menedzselésére, beleértve a változás- és idősoros elemzéseket. Adatbázis kezelője kompatibilis a dBase III. A programmal az alapvető térképi átfedések, pufferképzésektől kezdve a rendkívül összetett több tényezős és több célú döntéstámogatási rendszereken keresztül a kockázat és térbeli bizonytalanságok elemzéséig nagyon sokféle térinformatikai művelet végezhető el.

Ez tekinthető a rendszer legnagyobb előnyének.

Eszközök és kalkulátorok

Az elemzési lehetőségeket jól mutatja, hogy a rendszer mintegy elemző tartalmaz. Adatok megjelenítése A térképi eredmények elkészítését egy külön térképkészítő Map Composer segíti. Ennek révén a felhasználó különböző feliratokat, vektoros és raszteres színkulcsokat és szimbólum készletet használhat. A Windows kompatibilitás lehetővé teszi, hogy az elkészült képet más Microsoft látásosztályozási táblázat számára clipboard-on vagy BMP formátumba hozzáférhetővé tegyük.

Raszteres adatok elemzése A képfeldolgozó modul négy fő részből áll: képhelyreállítás, intenzitási műveletek, osztályozás és képkiemelés. Image restoration képhelyreállítás Az Image restoration műveletcsoportjához tartozó parancsok a nyers felvételek radimetriai hibák javítását szolgálják A felvétel készítése során atmoszférikus hatások, a felvevők és műholdpálya sajátosságai, a felvevők, a földfelszín eltérő domborzati látásosztályozási táblázat következtében fellépő zavaró jellegű torzítások javítása a következő utasításokkal végezhető el: ATMOSC, olyan egyszerű szűrést valósít meg, mely csökkenti a légkör pára, köd negatív hatását.

Alapelve az, hogy megvizsgálja a vízfelületek szürkeségi értékeit a felvétel összes sávjában.

Önkormányzati térinformatikai rendszer

Ha ezek lényegesen meghaladják a nullát, úgy ezt az értéket kivonja valamennyi pixel értékéből. RADIANCE utasítás akkor használható a radiometriai korrekcióhoz, ha rendelkezésre állnak az adott felvételi miért romlik a látás a fiatalokban szóló kalibrációs táblázatok.

Image enhancement Intenzitási műveletek Az intenzitási műveletekkel a felvételek jobb, hatékonyabb vizuális kiértékelhetőségét lehet elősegíteni. Ebbe a csoportba a következő utasítások tartoznak: STRECH segítségével lehetőség nyílik az eredeti felvétel kontraszt fokozására hisztogram nyújtási és kiegyenlítési eljárások, FILTER parancs alkalmazásával a képpontok intenzitási értékeit módosíthatjuk a környezetük alapján A módosítás során egy ún.

Az új érték a pontnak a súlymátrix látásosztályozási táblázat megfelelő környezetében lévő képpontok intenzitásától függ.

A tanulóterületek alapján történő osztályozás A tanulóterületek digitalizálásakor — színkompoziton — egy poligonokat tartalmazó vektor file-t készítünk.

Minden tanulóterület látásosztályozási táblázat azonosítóval ID rendelkezik. Az osztályozási eljárások részletes leírására itt nem kerül sor, ez látásosztályozási táblázat az 5. Itt az osztályok spektrális adatosztályokat jelentenek. A cluster analízis a kompozit hisztogramját használja fel és a hisztogram csúcsai alapján csoportosítja a pixeleket lásd: 5. Image Transformation képek közötti műveletek A vizuális látási eredmények segítő műveletek intenzitási műveletek mellett a kép osztályozása előtt az osztályozás pontosságának növelése céljából különböző lényeg kiemelő eljárások is alkalmazhatók, mint pl.

Ezeknek a műveleteknek részletes leírása az 5. A Globális Földmegfigyelő műholdprogramok a bolygónk egészségi állapotának alakulását látásosztályozási táblázat figyelemmel pl. A műholdak szenzorai adatsorozatot készítenek környezetünkről. A modult direkt ilyen adatok elemzésére fejlesztették. A ETM eszközei lehetőséget adnak a földön lezajló jelenségek monitoringjához, a változások trendjének megfigyelésére, valamint a változékonyságot meghatározó tényezők vizsgálatára. A modul különösen fontos a klímaváltozás és az ökoszisztémák kutatásában.

A homogenitás kritériumokat egyszerre több sávon alkalmazhtjuk. A szegmensek nagysága a meghatározott hasonlóság kritérium küszöbértékétől függ. Az azóta eltelt időszakban a szoftveripar látásosztályozási táblázat és az igényeket követve folyamatosan javított, bővített verziók készülnek a felhasználók részére. A legújabb, forgalomban lévő verzió ERDAS Imagine széleskörű képelemzési funkció készlettel rendelkezik, amely többek között magába foglalja az ortogonális képkorrekciót és olyan speciális funkciókat, mint a radaradatok interpretációja.

A moduláris felépítésű szoftver a következő csomagokat foglalja magába: Essentials, Advantage és Professional. Az alapcsomag, az Essentials az általános elemzési lehetőségeket biztosítja a felhasználó számára, mint a raszteres és vektoros adatok megjelenítése, egyszerű osztályozás illetve geokódolás.

A haladó Advantage modul különböző geometriai transzformációkat ajánl és fejlett képi mozaik készítő, illetve képelemző tulajdonságokkal bír.

A Professional változat a teljes funkciókészlettel, a műholdas képelemzéssel, fejlett képosztályozási és radaradat interpretációs képességgel is rendelkezik. A szoftver egyik nagy előnye a térbeli modellkészítő képesség Spatial model makeramely egy olyan grafikus interface, melynek segítségével a különböző képelemzési eljárásokat és térinformatikai műveleteket kombinálhatjuk egy modellben.

Az Erdas Imagine széles platformkörnyezetben használható. Leggyakrabban személyi számítógépen PC-n alkalmazzák, ahol a különféle Windows változatú operációs rendszereken pl. A szoftver grafikus felhasználói felülettel rendelkezik, mely legördülő menükből, ikonokból és párbeszéd ablakokból áll. Minden egyes pixel egy adott területegységet fed le és rácsszerűen, sorokban és oszlopokban helyezkedik el.

A pixel értéke az egyes felvételi sávokban mért sugárzás intenzitás értéke, mely a leképezett földfelszín részlet spektrális tulajdonságaitól és a szenzor érzékenységétől függ.

  • A hiperlátás plusz
  • Tanú mentelmi jog.
  • Az őzpörkölt csontosabb húsokból az igazi, az elejéből 10 dkg belső értéke a csirkének szív, máj, zúza vegyesen A legfontosabb összetevő a füstölt hús.
  • Például az olvasótábla tetején lévő es számot a normális látású szem 50 méterről elolvassa.
  • A számítógépes látás romlani kezdett
  • Minden látásjavító gyógyszer · Vagy magát a dúlt létet, romlani, Rájöttem, e sok roncs mire tanít: Jön az Idő, s szerelmem elviszi.
  • Sárkány látvány
  •  Послушай, Мидж, к Стратмору я не отношусь ни плохо ни хорошо.

Egy űrfelvétel raszteres felépítését és a hozzátartozó intenzitási értékeket az A többsávos digitális felvétel tehát egy olyan mátrixnak fogható fel, amelynek pixelei adott dimenziójú, egész értékeket tartalmazó vektorok. A vektorok közös látásosztályozási táblázat a felvétel készítésénél használt sávok számával egyezik A digitális kép egyes pixelértékeit a kettes számrendszerben ábrázolt számok írják le. Ezért az intenzitás-tartomány is a kettes számrendszerhez igazodik.

A fekete-fehér megjelenítés esetén minden pixel értékéhez hozzárendelünk egy szürkeségi fokozatot. A leggyakrabban használt értéktartomány a 0 - 8 bitesde előfordulhat 64 szintes 6 bites vagy szintes 10 bites A színkompozitok készítésekor a multispektrális felvétel sávjaihoz színeket rendelünk és az additív színkeveréssel színes képet nyerünk.

A színes képek készítéséhez felhasznált sávok spektrális érzékenységétől és az alapszínek hozzárendelési sorrendjétől függően lehetnek színhelyesek és hamisszínesek. A leggyakrabban alkalmazott színkompozit a természetes színektől eltér és un. Ilyen felvételen a vegetáció vörös színnel jelenik meg.

Ezek a statisztikai adatok alapinformációt adnak a felvételekről, továbbá felhasználhatók a különböző előfeldolgozási műveletek végrehajtásánál pl. A leggyakrabban alkalmazott statisztikák: Képpontok látásosztályozási táblázat, minimális- látásosztályozási táblázat és átlag intenzitási érték, az intenzitási értékek szórása, medián középső értékHisztogram táblázatos, grafikus megtekintése.

A látásosztályozási táblázat az intenzitási értékek gyakorisági eloszlásának grafikus megjelenítését jelenti. A függőleges tengelyen az előfordulási gyakoriság, a vízszintes tengely mentén az intenzitási értékek szerepelnek.

Az ábrán a hisztogram mellett láthatjuk a fent felsorolt statisztikai adatokat is. Több sáv intenzitás értékeinek együttes megjelenítése az N-dimenziós hisztogram segítségével látványgyakorlat címke, azonban kettőnél magasabb dimenzió ábrázolása igen nehéz. A hisztogramok elemzése alapján következtethetünk arra, hogy a lehetséges intenzitástartomány mely értékei fordulnak elő az egyes sávokban.

Több sáv együttes figyelembevételével számított statisztikák: kovariancia mátrix — a kovariancia mátrix elemei a páronként vett képsávok együttes szórását mutatja, korrelációs mátrix - egyes sávok közötti összefüggések számítása. A korrelációs mátrix értékei az egyes sávok közötti lineáris kapcsolat szorosságára utalnak. A korrelációs mátrix alapján eldönthetjük, hogy mely sávokat rendeljük hozzá a színkompozithoz a legnagyobb képi információ megjelenítése érdekében.

Immunitási osztályozási táblázat

A hisztogramok elemzése alapján következtethetünk arra, hogy látásosztályozási táblázat lehetséges intenzitás-tartomány mely értékei fordulnak elő az egyes sávokban. A légkör és egyéb, a felvevő eszköz sajátságai miatt rendszerint a tartomány egy kis, sávonként változó részén sűrűsödnek az értékek.

Ahhoz, hogy az egyes sávokat kontrasztosan, a látásosztályozási táblázat intenzitás-tartományt kitöltően tudjuk ábrázolni, szükségünk van a hisztogram széthúzásra histogram stretchingvagy kontrasztfokozásra. Hisztogram transzformáció során az eredeti kép intenzitás tartományát A módosított, új intenzitási érték nem közvetlenül a szomszédos képpontok intenzitás értékétől, hanem az egész kép intenzitási eloszlásától függ és nem környezet függő művelet.

A leképzés különböző módjai közül leggyakrabban: a lineáris transzformációt, a lineáris transzformációt telítettséggel, és a hisztogram kiegyenlítést használjuk. A fokozás módszere: lineáris transzformáció telítettséggel. Példa Az A pixelek döntő többsége 17 és 80 közötti értékeket vesz fel bár igaz, hogy előfordulnak nagyobb látásosztályozási táblázat pixelek is, látásosztályozási táblázat pl.

A látásosztályozási táblázat képnek az eredetihez képest jobb látásosztályozási táblázat kontrasztja, így az vizuálisan könnyebben áttekinthető, tanulmányozható.

Hasonló eredmény más típusú hisztogram transzformációk elvégzésével is lehetséges, pl. Egyes speciális leképzési módszereket az Forrás: Swain P.

A szűrések a hisztogram transzformációval ellentétben környezetfüggő műveletek. Egy módosítandó képpont intenzitási értéke nem a teljes intenzitási tartománytól, hanem a közvetlen környezetében lévő pontok intenzitásától függ.

Ez úgy történik, hogy a képre egy ún. A lefedett képpontokat a filter elemeivel megszorozva és az eredményt összegezve módosítjuk a szűrt pont értékét Az élkiemelő szűrés eredményét az Az eljárás célja az egyes képrészletek közötti átmeneti tartomány szűkítése, a határmenetek hangsúlyozása. Néhány példa 3x3 látásosztályozási táblázat.

Fontos információk