Python遥感图像处理应用篇：python如何使用numpy对遥感图像做卷积运算

Posted 2021-05-17 空中旋转篮球

本篇接着上一篇（Python遥感图像处理应用篇(四)：python如何使用numpy读取遥感图像光谱值）继续深入，对遥感图像做卷积运算处理

1.基本思路

1.1 设置卷积核

这里就用3*3大小的卷积核吧，可以根据需求任意设置卷积核数据达到图像均衡化、锐化、边缘增强等不同效果。

1.2 中心像元周围像元对应位置读取

中心像元位置为i，j

2.通过代码进行计算

代码如下，没有包装成函数，这里直接顺序计算了：

这里计算的是第一波段的遥感影像数据：

import io
import numpy as np

data=np.genfromtxt("OLI8_12340_20190817_testData.txt" ,delimiter=',')
#print(data.astype(int))
    
#图像锐化卷积核
kernel_arr=np.array([[-1,-1,-1],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]])


#for band in range(2,9):
newdata=data[0:307980,2]#读取第1波段
newdata.astype(int)
image_arr=newdata.reshape(531,580)
print("第一波段为：",image_arr)

#创建相同大小的空数组
newimage_arr0=[0]*307980
newimage_arr=np.array(newimage_arr0)
newimage_arr1=newimage_arr.reshape(531,580)
for i in range(1,530):
    for j in range(1,579):       
        newimage_arr1[i][j]=kernel_arr[0][0]*image_arr[i-1][j-1]+kernel_arr[0][1]*image_arr[i-1][j]+kernel_arr[0][2]*image_arr[i-1][j+1]+kernel_arr[1][0]*image_arr[i][j-1]+kernel_arr[1][1]*image_arr[i][j]+kernel_arr[1][2]*image_arr[i][j+1]+kernel_arr[2][0]*image_arr[i+1][j-1]+kernel_arr[2][1]*image_arr[i+1][j]+kernel_arr[2][2]*image_arr[i+1][j+1]
print("卷积运算结果为：")
print(newimage_arr1.astype(int))

np.savetxt('001.txt',(newimage_arr1.astype(int)))

3.数组转换为图像

使用arcgis重新转换为图像数据对比效果：

原图

卷运算结果图