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对于夜间灯光数据tif格式，如何利用某个省份的矢量shp数据进行掩膜提取。提取后的，灯光数据进行转换，然后链接到相关属性表中去。

2.1.3 亮度适应和鉴别  2.2 光和电磁波音 2.3 图像感知和获取  2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用带状传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型  2.4 图像取样和量化  2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像的表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 混淆的水纹图样 2.4.5 放大和收缩数字图像  2.5 像素间的一些基本关系  2.5.1 相邻像素  2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量  2.5.4 基于像素的图像操作  2.6 线性和非线性操作 小结 参考资料 习题  第3章 空间域衅像增强  3.1 背景知识 3.2 某些基本灰度变换  3.2.1 图像反转 3.2.2 对数变换 3.2.3 幂次变换 3.2.4 分段线性变换函数  3.3 直方图处理  3.3.1 直方图均衡化 3.3.2 直方图匹配（规定化） 3.3.3 局部增强  3.3.4 在图像增强中使用直方图统计学  3.4 用算术逻辑操作增强  3.4.1 图像减法处理 3.4.2 图像平均处理  3.5 空间滤波基础 3.6 平滑空间滤波器  3.6.1 平滑线性滤波 3.6.2 统计排序滤波器  3.7 锐化空间滤波器  3.7.1 基础  3.7.2 基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子 3.7.3 基于一阶微分的图像增强——梯度法  3.8 混合空间增强法 小结  参考资料 习题  第4章 频率域图像增强  4.1 背景  4.2 傅里叶变换和频率域的介绍  4.2.1 一维傅里叶变换及反变换 4.2.2 二维DFT及其反变换 4.2.3 频率域滤波  4.2.4 空间滤波和频率滤波之间的对应关系  4.3 平滑的频率域滤波器  4.3.1 理想低通滤波器 4.3.2 巴特沃斯低通滤波器 4.3.3 高斯低通滤波器 4.3.4 低通滤波的其他例子  4.4 频率域锐化滤波器  4.4.1 理想高通滤波器 4.4.2 巴特沃斯高通滤波器。。。。。。。。。。

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