Globalmapper之栅格重采样并输出灰度图

案例1：地形（tif）格式数据按0303重采样并输出灰度图

场景： 想要将 datatif 格式数按03米间距据进行重采样并输出灰度图到data_greytif格式数据

脚本：Globalmapper脚本示范

//RETIF2GERYgms

GLOBAL_MAPPER_SCRIPT VERSION=100

UNLOAD_ALL

IMPORT FILENAME="datatif" TYPE=GEOTIFF  ELEV_UNITS="METERS" BLEND_MODE=COLOR_TO_GRAYSCALE

EXPORT_RASTER FILENAME="data_greytif" TYPE=GEOTIFF ELEV_UNITS="METERS" SPATIAL_RES=03,03

在matlab软件中利用灰度命令即可将一幅图像转化为灰度图像，具体 *** 作请参照以下步骤，演示软件为matlab2012b。

1、首先在电脑上打开matlab程序，然后输入指令 clear； clc；，进行清屏。

2、然后将准备好的复制到matlab的工作目录中。

3、在主界面输入指令data=imread('文件夹图标bmp');，将转换成数据。

4、然后双击工作空间中的data，就可以看到数据的具体信息。

5、 输入指令imshow(data);，可以看到，data数据表示的。

6、输入指令 gdata=rgb2gray(data);，就可以获得一个灰度后的矩阵。

7、 双击右侧的工作空间的gdata，就可以看数据的具体信息了。

8、然后输入指令imshow(gdata);，就可以看到灰度化后的。

二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。

灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、G、B是由不同的灰度级来描述的。

区别：

视觉效果不一样：

灰度图：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。

二值图：图像的二值图，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

彩色图象：多光谱图象的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红、绿、蓝三个波段，是对人

眼的光谱量化性质的近似。

扩展资料：

他们的应用：

1、一般二值化图像的应用领域在车牌识别，图像的字符提取。

2、灰度图像应用于医学图像与遥感图像。

3、彩色图像，建立图象成像。

灰度图像的得到过程：

灰度图像通常是在单个电磁波频谱（如可见光）内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。

但在医学图像与遥感图像等技术应用中，经常采用更多的级数以充分利用每个像素采样10或12位的传感器精度，并且避免计算时的近似误差，在这些应用领域每个像素采样16位即65536级得到流行。

参考资料来源：百度百科-灰度图像

百度百科-二值图像

百度百科-彩色图像

Cesium开发中，如果想要看到真实感，地形数据（DEM）不可或缺。

首先，地形数据是什么？拿DEM数据来说，DEM数据就是数字高程模型，就是描述每个点位的高程数据而已，没有其他附加信息，更不会包含影像图，单独展示是看不出什么名堂的。DEM数据在ArcGIS中打开只能看到是灰度图。

其次，如何展示呢？地形数据需要结合影像图或者普通瓦片来展示才能看到地球表面的高低起伏状态；结合影像图展示效果最佳。

下面我将从获取DEM数据到最后成功展示到Cesium中，详细描述其中的各个步骤，希望对大家有所帮助。

7运行页面，打开之后，定位到有地形数据的地方。

从正上方俯视，地形数据已经很明显了

按住Ctrl键，旋转地球，从地平线方向看，地形数据更明显，效果更好。

最后再重复一下，地形数据单独是没法展示出来看的，只是一堆高程数据而已。结合影像图来展示，效果最佳。

注意：最好把项目服务和高程数据服务部署在同一个服务器和端口下，避免跨域。

本文主要参考了 >

灰度地形图生成技术的基本原理是利用MxN的网格表示地形，同时提供一副对应尺寸的灰度图,根据灰度图中每个像素的灰度来确定网格中顶点的海拔,黑色像素(RGB各个色彩通道的值为0)代表海拔最低的位置,白色像素(RGB中各个色彩通道的值为255)代表海拔最高的位置，实际开发中用如下公式来计算某像素顶点的海拔高度：

实际海拔=最低海拔+最大高差x像素值/2550

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