• \AG2_ASAR_Klassifikation

Besprechung ihrer Aufgaben ergab:

• Einlesen als Teilaufgabe wurde von Lars geloest Gruppe arbeitet direkt mit Bildkoordinaten, welche als Arrayindex dienen

  Festlegung der Klasseneinteilung erst bei Bearbeitung der Aufgabe -> Sinnigkeitsentscheid Verwendung von Filtern und Clusterbasierte Merkmalsanalyse Ergebnis: die Zuordnung von Klassen zu Bildkoordinaten (x,y)

Dienstag

Wir haben ein Programm geschrieben, um über ein großes Bild einen Box-Filter laufen zu lassen, der Mittelwert und Standardabweichungen in einem 2-dimensionalen Array zurückgibt.

   1 def mean_std_box(I,w):
   2     """ Mittelwert über wxw Pixel"""
   3     Y,X=I.shape # Einlesen der Bilddimension
   4     M=zeros((Y/w,X/w,2),float)
   5     a=range(0,Y/w,1)
   6     b=range(0,X/w,1)
   7     for y in a:
   8         for x in b:
   9             box=I[y*w:y*w+w-1,x*w:x*w+w-1]
  10             M[y,x,0]=mean(box.flatten())
  11             M[y,x,1]=std(box.flatten())
  12     return M

Weiter haben wir uns damit beschäftigt, das Originalbild mit dem "read_asar_imp" einzulesen und in db-Darstellung auszugeben.

   1 # Einlesen des Originalbildes
   2 file='/pf/u/u242027/SAR_raw/ASA_IMP_1PNDPA20060617_043346_000000162048_00362_22460_2136.N1'
   3 I=read_asar_imp(file)
   4 
   5 # Darstellung des ASAR-Bildes in db (image1.png)
   6 figure(9)
   7 imshow(10*log10(A[:,:,0]),vmin=-20,vmax=0,interpolation='nearest',origin='lower')