图像预处理流程
遥感导论课程报告遥感图像一般预处理流程ppt课件
几何校正模型
主要有： 仿射变换（RST） 多项式 局部三角网（Delaunay Triangulation）
图像配准
经常在实际数据生产中会遇到，同一地区的图像 或者相邻地区有重叠区的图像，由于几何校正误 差的原因，重叠区的相同地物不能重叠，这种情 况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很 大的影响。遇到这种情况，可以利用重叠区的匹 配点和相应的计算模型进行精确配准。
地球曲率及空气折射，地形影响等
几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几 何畸变。
背景知识——卫星姿态引起的图 像变形
背景知识——动态扫描图像的变 形
几何校正模型
主要有： 仿射变换（RST） 多项式 局部三角网（Delaunay Triangulation）
几何粗校正
几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原 因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已 按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿 态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对 该幅图像几何畸变进行了校正。
Modis传感器参数
校 正 前
校 正 后
在google earth上显示校正后 的结果
几何精校正
基于地面控制点，利用几何校正模型，构建图像 与地面坐标/与图像之间的几何关系完成几何校 正，当控制点选择源是图像（有地理坐标）时候， 又属于图像配准范畴。
多项式模型 x=a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+…… y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+…… 最少控制点个数 N=（n+1）*（n+2）/2 误差计算 RMS Eerror=sqrt（（x’-x）2+（y’-y）2）
环境2b遥感影像预处理流程
环境2b遥感影像预处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!环境2B遥感影像预处理流程。
1. 辐射定标。
移除传感器定标参数产生的辐射失真。
(完整版)卫星图像处理流程
卫星图像处理流程一．图像预处理1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。
（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。
它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。
图1 消除噪声前图2 消除噪声后（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
图3 去条纹前图4 去条纹后图5 去条带前图6 去条带后2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。
二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。
（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。
图7 图像配准前图8 图像配准后（2）影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正.3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
任务态fmri预处理流程
任务态fmri预处理流程任务态功能性磁共振成像(task-based functional magnetic resonance imaging, tfMRI)预处理流程通常包括以下几个主要步骤：数据获取、数据清理、空间标准化、运动校正、去除噪声和滤波、统计分析以及结果可视化。
下面将对每个步骤进行详细阐述。
1.数据获取：在进行任务态fMRI之前，需要先确定感兴趣的任务范式，并设计相应的实验任务。
然后，通过MRI扫描仪对被试者进行数据采集。
获取到的数据将包括大脑不同时间点的功能磁共振图像，通常以3D 体素为单位，每个体素对应一个特定的空间位置。
2.数据清理：由于fMRI扫描过程中可能出现多种伪影，比如头动、眼球运动等，这些伪影会对后续数据分析产生干扰。
因此，需要对原始数据进行清理。
这一步骤包括对噪音进行滤波，去除心跳和呼吸等生理噪声的影响。
3. 空间标准化：由于不同被试者之间的大脑结构存在差异，为了将数据进行比较和整合，需要将每个被试者的数据转化为同一标准的空间。
常用的标准脑图包括MNI（Montreal Neurological Institute）标准空间和Talairach空间。
空间标准化的目标是将不同被试者的数据对齐到这些标准空间，使得不同被试者的功能活动可以进行比较。
4.运动校正：在扫描过程中，被试者可能存在微小的头动或体动，这些运动会引入位置偏移，影响后续数据分析的结果。
为了消除这些运动的影响，可以使用运动校正技术。
常见的运动校正方法包括刚体变换和非刚体变换，这两种方法可以通过对每个时间点的图像进行对齐来校正运动。
5.去除噪声和滤波：除了运动引起的噪声外，fMRI数据还可能受到其他源的噪声污染，比如脉搏噪声和呼吸噪声等。
为了减少这些噪声的影响，可以使用滑动平均滤波器、高通和低通滤波器等方法对fMRI数据进行滤波。
同时，还可以对时间序列数据进行去趋势处理，以减少长期趋势的干扰。
6. 统计分析：预处理后的数据可以用于进行统计分析。
GF2遥感影像预处理全流程
GF2遥感影像预处理全流程GF2遥感影像数据集处理写在前头：为个⼈学习的总结，过段时间会把IDL⾃动化处理的代码整理上传，该⽂章参考了很多⼤佬的博⽂，稍后会整理⼀并给出。
数据分析：以GF2_PMS1为例：命名规则：GF2_PMS1_E55.4_N25.3_20210205_L1A0005457874GF2:⾼分⼆号PMS1：⼀台PMS多光谱相机E55.4_N25.3：经纬度20210205：时间L1A：级别0005457874：编号⽂件说明:⽂件总览MSS多光谱图像：空间分辨率低，光谱分辨率⾼PAN全⾊图像：空间分辨率⾼，光谱分辨率低rpb ⽂件：⽤于图像正射校正xml ⽂件：图像对应参数⽂件总览⾼分影像处理流程：1.辐射定标(⼤⽓校正的准备⼯作)：⼀般来讲，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物理量的处理过程。
2.⼤⽓校正：当太阳辐射通过⼤⽓以某种⽅式⼊射到物体表⾯然后再反射回传感器，由于⼤⽓⽓溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表⾯，⼤⽓，以及太阳的信息等信息的综合。
⽽如果我们想要了解某⼀物体表⾯的光谱属性，我们必须将它的反射信息从⼤⽓和太阳的信息中分离出来，这就需要进⾏⼤⽓校正过程。
3.正射校正（⼏何校正）：先进⾏辐射定标和⼤⽓校正，然后进⾏⼏何校正。
因为⼏何校正的时候会重采样，重采样会改变像元值，从⽽影响辐射定标和⼤⽓校正的结果。
4.NOTE ：辐射校正=辐射定标+⼤⽓校正全⾊图像不进⾏⼤⽓校正以GF2_PMS1为例：多光谱图像（MSS ）与全⾊图像（PAN ）：PAN总览图PAN部分细节图多光谱图像（MSS）：辐射定标部分(Radiometric Calibration)：辐射定标步骤：说明⽰例右击然后点击View Metadata,可以看到影像的元数据信息，点击Spectral，查看辐射定标系数，可与中国资源卫星中⼼下载得到的绝对辐射定标系数对⽐。
图像预处理流程
图像预处理流程：图2.2图像预处理流程图2.2系统功能的实现方法系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下：1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰；3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮；4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符；5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。
2.3.1 MATLA B简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
2.3.2 MATLAB的优势和特点1、MATLAB的优势(1)友好的工作平台和编程环境MATLAB由一系列工具组成。
3-ENVI遥感图像预处理
• （3）单击Change
• （4）选择自定义北京54坐标系 • （5）回到Available
信息
ENVI/IDL
3.4 图像投影转换——投影转换
• （1）主菜单
> Map > Convert Map Projection
• （2）Convert
Map Projection对话框中，点击 Change Proj，打开Projection Selection对话 框
-
•
Image to Image几何校正
-
•
Image to Map几何校正
-
•
Image to Image自动图像配准
-
自动寻找同名点，可用于相同图像由于校正误差不重叠情况
主菜单->Map->Registration->Automatic Registration:Image to Image ENVI/IDL
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-Image to Map几何校正
• 采集控制点方式相比Image
to Image更加灵活，如 果控制点需要从不同途径收集或者直接从图上读取 后键盘输入，可以采取这种方法。如地形图校正。
• 第四步
利用GLT文件几何校正影像
• 选择:主菜单->Map->Georeference
from Input Geometry-> Georeference from GLT。在弹出对话框中 选择GLT文件和待校正文件，选择输出路径和文件名。
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
jpeg编码流程
jpeg编码流程
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩标准，下面是JPEG编码的流程：
1. 图片预处理：对原始图像进行一些预处理操作，如颜色空间转换（RGB转YCbCr），图像采样和分辨率调整等。
2. 分块和变换：将图片分为若干个8x8的块，并对每个块进行离散余弦变换（DCT）。
3. 量化：对DCT变换后的结果进行量化操作，将高频部分的系数舍弃或减小，以降低图像的数据量。
4. 颜色空间压缩：对量化后的Y、Cb、Cr三个分量进行独立的色彩空间压缩处理，通常使用基于哈夫曼编码的方法。
5. 编码：对压缩后的数据进行编码处理，包括使用游程长度编码（Run Length Coding）对连续的零系数进行编码，以及使用霍夫曼编码对非零系数进行编码。
6. 生成压缩数据：将编码后的数据按照一定的格式组织起来，生成最终的JPEG压缩数据。
JPEG编码是一种有损压缩方法，通过对图像进行降低色彩精度、舍弃部分细节信息和压缩系数进行量化等操作，以减小图像的数据量，并通过对DCT系数进行进一步的编码压缩，从
而实现图像数据的压缩和存储。
在解码过程中，需要对压缩数据进行相应的解码和逆操作，来还原原始图像的视觉信息。
61-实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）
实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）一、 实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程，从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。
二、 实验内容1.自定义坐标系2.波段合成（图像融合）3.图像镶嵌（图像拼接）4.图像裁剪三、 实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、 实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程，其处理顺序一般如下图所示。
图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。
我国情况较为特殊，往往需要自定义坐标系。
所以，在ENVI第一次使用时，需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。
1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。
根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。
以记事本形式打开ellipse.txt，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。
（这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误，以便让其他软件识别；另外中间的逗号必须是英文半角。
）1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt，将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。
1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息（Customize Map Projections），在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等，最后添加为新的投影信息并保存。
CNN-训练流程
CNN-训练流程卷积神经⽹络（CNN）训练流程1、图像预处理（1）尺度调整：将不同⼤⼩的训练样本集图像尺⼨调整为48*48（2）对⽐度变换：将图像对⽐度归⼀化的三种⽅法A.将三个彩⾊空间的像素围绕平均像素强度线性变换加减⼀个标准偏差。
B.将三个彩⾊空间的像素围绕平均像素强度线性变换加减两个个标准偏差。
C.Contrast-limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)对⽐受限的⾃适应直⽅图均衡化。
第三种对⽐度变换产⽣的效果最好。
图像扭曲：图像的位移，旋转度和尺度变换⼤⼩值都是在特定范围均匀分布的，在正负10%范围内。
2、卷积神经⽹络处理流程Our plain feed-forward CNN architecture is trained using on-line gradient descent. Images from the training set might be translated, scaled and rotated, whereas only the original images are used for validation. Training ends once the validation error is zero (usually after 10 to 50 epochs). Initial weights are drawn from a uniform random distribution in the range [?0.05, 0.05]. Each neuron’s activation function is a scaled hyperbolic tangent。
⽤在线梯度下降算法训练CNN，当有效误差为零训练结束（通常在10—50代之后），初始权重均匀分布在[-0.05—0.05]随机产⽣。
每⼀个神经元的激励函数为双曲正切函数。
OCR的实现过程
OCR的实现过程1.图像预处理：OCR流程的第一步是对输入图像进行预处理，以提高后续步骤的准确性。
预处理通常包括图像去噪、增强和二值化操作。
去噪过程旨在减少图像中的噪点和干扰线条，常用的方法有中值滤波和均值滤波等。
图像增强通过增加图像的对比度和清晰度来改善OCR结果。
二值化操作将图像转换为黑白二值图像，以便后续文本区域检测和字符识别。
2.文本区域检测：3.字符分割：字符分割是从文本区域中将字符分离出来的过程。
字符分割算法的目标是将文本区域分割成一个一个的字符。
常用的字符分割方法包括基于垂直投影的方法和基于连通组件的方法。
垂直投影方法通过分析文本区域的垂直投影图来确定字符的边界。
连通组件方法使用连通组件分析算法将文本区域中的连通组件（如字符部分和字符间隔）分离出来。
4.特征提取：特征提取是将字符图像转换为特征向量的过程。
特征向量用于描述字符的形状、纹理和其他属性，以便于后续的字符识别。
常用的特征提取方法包括基于边缘的方法、基于形状的方法和基于统计的方法。
边缘方法将字符轮廓中的边缘提取为特征。
形状方法描述字符的几何形状特征，如长宽比、角度和圆度等。
统计方法计算字符的灰度直方图、梯度直方图和方向直方图等统计信息。
5.字符识别：字符识别是将特征向量与预先训练好的分类模型进行匹配和识别的过程。
常用的字符识别方法包括基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
模板匹配方法通过计算字符特征向量与训练样本中的模板特征向量之间的相似度来进行字符匹配。
统计模型方法使用统计模型（如隐马尔可夫模型或条件随机场）对字符特征进行建模和分类。
深度学习方法是最近几年在OCR领域取得显著成果的方法，通过深度神经网络从原始图像中直接学习字符的表征和分类。
6.后处理：以上就是OCR的实现过程，包括图像预处理、文本区域检测、字符分割、特征提取、字符识别和后处理等步骤。
不同的OCR系统可能使用不同的方法和算法来实现这些步骤，但整体流程大致相似。
高光谱遥感影像预处理流程
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1. 数据读取和格式转换。
读取高光谱遥感影像数据。
图像数字化的流程的三个步骤
图像数字化的流程的三个步骤英文回答：
1. Image Acquisition:
The process of capturing an image from the real world. This can be done using a variety of devices, such as a digital camera, scanner, or webcam.
2. Image Preprocessing:
The process of preparing the image for further processing. This may involve operations such as noise removal, color correction, and image resizing.
3. Image Segmentation:
The process of dividing the image into its constituent parts. This can be done using a variety of techniques, such as thresholding, edge detection, and region growing.
中文回答：
1、图像采集:
将图像从现实世界中捕获的过程。
这可以使用多种设备来完成，例如数码相机、扫描仪或网络摄像头。
2、图像预处理:
为进一步处理准备图像的过程。
这可能涉及去除噪声、校正颜
色和调整图像大小等操作。
3、图像分割:
将图像划分为其组成部分的过程。
这可以使用多种技术来完成，例如阈值处理、边缘检测和区域增长。
psinsar处理流程
psinsar处理流程PSInSAR处理流程PSInSAR（Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar）是一种通过合成孔径雷达（SAR）的相干处理技术，用于监测地表形变的方法。
该方法可以利用大规模的SAR影像数据，提供高精度的地表形变监测，并广泛应用于地质灾害监测、地下水抽采影响分析、城市地表沉降、土地利用变化等领域。
下面将介绍PSInSAR的处理流程。
1. 数据获取需要获取合适的SAR数据，包括多幅时间相干的SAR影像。
这些影像应具有较高的分辨率和较长的时间序列，以确保监测的准确性和可靠性。
2. 影像预处理在进行PSInSAR处理之前，首先需要对SAR影像进行预处理。
这包括大气校正、几何校正和相位去除等步骤。
大气校正主要是校正大气湍流引起的相位变化；几何校正主要是矫正影像的几何失真，以保证后续处理的准确性；相位去除是为了消除地球表面的相位噪声。
3. 相干图像生成相干图像是指通过对多个时间相干的SAR影像进行处理，得到的反映地表形变的图像。
通过对相干图像进行分析，可以得到地表形变的空间分布和变化趋势。
生成相干图像的方法包括多视角相干合成、多时相相干合成等。
4. 相位解缠相位解缠是指通过对相干图像进行解缠操作，得到每个像素的相位信息。
相位解缠是PSInSAR处理的关键步骤，它可以提取出每个像素的相位信息，从而获得地表形变的精确测量结果。
5. 相位时序分析在获得每个像素的相位信息之后，可以进行相位时序分析，得到地表形变的时间序列。
通过对时间序列进行分析，可以得到地表形变的变化速率和趋势，进一步了解地表形变的机制和影响因素。
6. 形变监测与分析根据相位时序分析的结果，可以对地表形变进行监测和分析。
通过对形变监测结果的解释和分析，可以了解地表形变的原因和机制，为地质灾害预警和风险评估提供科学依据。
总结PSInSAR处理流程包括数据获取、影像预处理、相干图像生成、相位解缠、相位时序分析和形变监测与分析等步骤。
细胞计数所需要的图像处理流程和代码
细胞计数所需要的图像处理流程和代码下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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影像预处理
遥感影像预处理预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。
目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。
预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。
本小节包括以下内容：∙ ∙ ●数据预处理一般流程介绍∙ ∙ ●预处理常见名词解释∙ ∙ ●ENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。
图1数据预处理一般流程各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。
2、数据预处理的各个流程介绍（一）几何精校正与影像配准引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。
系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。
在做几何校正前，先要知道几个概念：地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤如下，（1）GCP（地面控制点）的选取这是几何校正中最重要的一步。
可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。
选取得控制点有以下特征：1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等；2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。
卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
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图像预处理流程：图2.2 图像预处理流程图2.2 系统功能的实现方法系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下：1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰；3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮；4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符；5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。
2.3.1 MATLAB简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
2.3.2 MATLAB的优势和特点1、MATLAB的优势(1)友好的工作平台和编程环境MATLAB由一系列工具组成。
这些工具方便用户使用MATLAB 的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。
包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。
随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。
而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。
简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
(2)简单易用的程序语言MATLAB是一种高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。
用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M 文件）后再一起运行。
新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。
使之更利于非计算机专业的科技人员使用。
而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
(3)强大的科学计算机数据处理能力MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。
其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。
在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C 和C++ 。
在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
(4)出色的图形处理功能图形处理功能MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
可用于科学计算和工程绘图。
新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。
同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。
另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
(5)应用广泛的模块集合工具箱MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。
一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。
目前，MATLAB 已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP 与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
(6)实用的程序接口和发布平台新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库，将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。
允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。
另外，MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。
MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。
工具箱是MATLAB函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
(7)应用软件开发（包括用户界面）在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。
2、MATLAB的特点(1)此高级语言可用于技术计算；(2)此开发环境可对代码、文件和数据进行管理；(3)交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题；(4)数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等；(5)二维和三维图形函数可用于可视化数据；(6)各种工具可用于构建自定义的图形用户界面；(7)各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如C、C++、Fortran、Java、COM 以及Microsoft Excel）集成。
2.3.3 MATLAB图像处理MATLAB一开始时是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。
实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。
这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。
理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。
而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。
MATLAB 对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。
图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
下面进行简单说明：(1)图像的读写与显示MATLAB中利用函数imread来实现图像文件的读取操作。
其主要格式有以下几种类型：A=imread(filename.fmt)[X,map]=iimread（filename.fmt）[…]=imread(filename)[…]=imrad(URL,…)MATLAB中利用函数imwrite来实现图像文件的写入操作，与imread函数的作用相对，其主要调用格式有以下几种：imwrite(A,filename.fmt)iimwrite(X,map,filename.fmt)imwrite(…,filename)imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)在MATLAB中用于显示图像的方式有两种，一种是使用MATLAB 图像浏览器(Image Viewer)，通过调用imview函数来实现。
另一种是使用MATLAB的通用图形图像视窗，通过调用imshow函数来实现。
(2)图像的代数操作代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘和除计算而得到输出图像的运算。
对于相加和相乘的情形，可能不止有两幅图像参加运算。
图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。
这点被经常用来有效地降低加性（additive）随机噪声的影响(3)图像的空间域变换操作简单的说，图像的空间域变换操作就是为了达到某种视觉效果，变换输入图像的像素位置，通过把输入图像的像素为止映射到一个新的位置已达到改变原图像显示效果的母的。
其实也就是变换图像的坐标系统。
图像的空间域变换操作包括以下几个方面：图像差值(Interpolation)图像缩放(Resizing)图像旋转(Rotation)图像剪切(Cropping)一般变换操作(Affine,Projective,Box,Custom,etc)(4)图像变换在MATLAB图像处理工具箱中，提供了几种常用的图像变换函数，它们是傅里叶变换(Fourier Transform)、离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)和Radon变换(Radon Transform)。