《遥感数字图像处理》复习要点.doc

如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流遥感数字图像处理复习要点【精品文档】第 6 页图像的定义：是对客观对象的一种相似性的描述或写真，包含了被描述或写真对象的信息。数字图像的定义：指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数字表示的图像。数字图像的最基本单位是像素。相互转换：模拟图象转变成数字图像成为模/数转换，记作A/D转换；数字图像转变成模拟图象称为数/模转换，记作D/A转换。遥感数字图像：是以数字形式存储和表达的遥感图像。遥感数字图像中的像素值又称为亮度值（灰度值、灰度级）。亮度值的高低由遥感传感器探测到的地物电磁波辐射强度决定。遥感数字图像处理的内容（1）图像增强（2）图像校正（3）信息提取p2遥感：是通过非接触式传感器获取测量对象信息的过程分类：根据是否具有人工辐射源分为 主动式/被动式 根据数据记录方式，传感器类型分为 成像方式/非成像方式 成像方式中根据成像传感器原理分为 摄影成像/扫描成像 传感器按工作波段可分为 紫外、可见过、红外、微波、多波段等传感器分辨率指标：辐射分辨率、谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率1. 辐射分辨率：是传感器区分所接收到的电磁波辐射强度差异的能力。2. 谱分辨率：是传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。波长范围越窄，波段数越多，谱分辨率越高。3. 空间分辨率：是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，通常用像素大小、解像力或视场角来表示。4. 时间分辨率：传感器对同一空间区域进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。图像的数字化过程：采样和量化。 P23采样主要涉及 波普采样 和 空间采样。前者生成像素值，后者产生像素点。量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程，可用量化位数定量描述。遥感图像可以分为 不相干图像/相干图像不相干图像：光学遥感产生，通过自然光源或非相干辐射源得到，包括多光谱图像、高光谱图像、和高分辨率图像。光学遥感属于被动遥感，受大气状况影响大。相干图像：微波遥感图像；微波遥感属于主动遥感，穿透力强不受天气影响全天候工作。元数据：关于图像数据特征的数据，是关于数据的数据。数据产品级别：0级产品：未经过任何校正的原始图像数据1级产品：经过了初步辐射校正的图像数据2级产品：经过了系统级的几何校正（利用卫星轨道、姿态、地面系统的参数几何校正）3级产品：进过了精几何校正（利用地面控制点对图像进行了校正）遥感图像的通用数据格式：基本通用格式：BSQ/BIL/BIP p28BSQ：像素按波段顺序依次排列的数据格式BIL：像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。BIP:以像素为核心，同一像素不同波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。图像文件大小=图像行数*图像列数*每个像素的字节数*波段数*辅助参数传感器最大信息容量与其空间分辨率、波普分辨率、时间分辨率、辐射分辨率有关典型的遥感应用包括：（1） 陆地遥感：陆地植被、土壤、地质地貌、矿物、地表覆盖等，图像的识别。分类和生化成分的反演。（2） 水色遥感：水体中光学活性物质的反演计算。（3） 大气遥感：大气中气体成分浓度的反演计算。反应图像平均信息的统计参数：（1） 均值：像素值的算术平均值，反应图中地物的平均反射强度（2） 中值：所有灰度级按顺序排列后中间的值，偶数时取中间两个平均数（3） 众数：出现次数最多的灰度值，反应了图中分布较广的地物的能量（4） 矩：常用矩有两种 原点矩/中心矩 分别是统计均值、统计方差反应图像变化信息的统计参数：（1） 方差：像素值与平均值差异的平方和，表示像素值的离散程度，衡量图像信息量大小（2） 变差：像素最大值与最小值的差，反应灰度值的变化程度，间接反映了图像信息量（3） 反差：又称对比度，反应图像的显示效果和可分辨性。可用像素值的最大值/最小值、最大值-最小值、方差等表示。图像处理的一个基本目的就是提高图像的反差直方图的性质：1.反映了图像中的灰度分布规律，描述了每个灰度值具有的像素个数2.任何图像的直方图唯一，不同图像直方图可以相同3.若一幅图仅仅包括两个相连通的区域，且每个区域直方图已知，则整图的直方图时两个区域直方图之和4.由于遥感图像数据的随机性，在像素数足够多且地物类型差异不是非常悬殊的情况下，遥感图像数据服从或接近正态分布直方图的应用：可以大致推断图像的反差，然后可有目的改变直方图形态来改善图像对比度。一般如果图像的直方图形态接近正态分布则反差适中；直方图峰值偏向灰度值大的一边，图心爱那个偏亮；如果峰值位置偏向灰度值小的一次，图像偏暗；峰值变化过陡、过窄，说明图像灰度过于集中，反差小。遥感数字图像处理在三个空间上进行：图像空间、光谱空间、特征空间。P53图像空间：图像具有二维坐标，是数字的直观表述，地物在图像空间中能直观的表现出来。利用图像合成可以产生不同的表示方式，便于进行视觉对比。光谱空间：不同波段的灰度构成了光谱。光谱是区分、识别地物的基本依据。特征空间：图像特征是图像的基本属性和测度，从不同角度描述了图像的性质纹理：遥感图像中，像素仅提供了强度信息，纹理提供了强度值的局部变异信息，即结构信息。描述纹理的性质由 均匀性、对比度密度、粗细度、粗糙度、规律性、线性度、定向性、方向性、频率、相位。其中常用的是粗细度、方向性、对比度。传统的纹理特征描述方法主要包括：统计方法、结构方法两类。P59数字图像的显示：图像显示的过程是将数字图像从一组离散数据还原为一副可见图像的过程。色彩：色彩是物体的性质，是光的性质；色彩与观察有关，是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉。色彩的三个相关要素是：光源、物体和观察者。色彩分为两个系统：显色系统、混色系统 p65三个颜色要素：色相、明度、色度。常用色彩模型：RBG、CMYK、HIS(色调/饱和度/强度)、LAB。光学遥感中使用的是RGB/HES。HIS模型用于多光谱和灰度图像融合彩色图像分为真彩色图像、家彩色图像。真彩色图像的颜色与人眼视觉所看到的真实地物颜色基本一致。假彩色图像是图像上的色相与实际地物色相不一致的图像。彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成、模拟真色彩合成。P74 伪色彩合成：将单波段灰度图像转变成彩色图像真彩色/假彩色合成：是彩色合成方法模拟真彩色合成是通过模拟产生近似真彩色的彩色合成方法这些方法统称为彩色增强 伪彩色合成的目的：通过数据的彩色表达来增强区分地物的能力。P75通过密度分割方法进行伪彩色合成。密度分割是将单波段遥感图像按灰度分集，对每级赋予不同色彩。假彩色：人工合成的非物体原有天然颜色的颜色，是最常用的一种图像合成方法。与伪彩色的区别：假彩色合成使用的数据来自多个波段。图像拉伸（p82）：最基本的处理方法，主要用来改善图像显示的对比度，按照波段进行，通过改变波段中单个像素值的显示范围来实现增强现实的效果。对于多波段图像，需要对每个波段分别啦身后再进行彩色合成显示。图像校正包括对图像像素位置的校正和图像像素值的校正两部分（p92）辐射校正的目的是：尽可能消除传感器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声引起的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量之间的差异，尽可能恢复图像本来信息，为遥感图像分割、分类、解译等后续工作奠定基础。P93 立体角：一个锥面所围成的空间部分成为立体角。辐射通量：单位时间内通过某一表面的辐射能量称为辐射通量，单位为W。辐照度E：指单位时间内单位面积上接受的辐射能量，单位w/m2辐亮度L和辐射度含义相同，是辐射校正中使用的基本单位，指沿辐射方向的、单位面积、单位立体角上的辐射通量，单位W*m-2*sr-1反射率：反射能量与入射能量的比值吸收率：吸收能量与入射能量的比值透射率：透射能量与入射能量的比值图像的辐射误差传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量之间的差值称为辐射误差。辐射误差造成了遥感图像的失真。辐射误差产生的原因有两种：传感器本身的响应特性（系统辐射校正）和传感器外界环境（用户辐射校正）的影响散射分为选择性散射和非选择性散射（对波长的选择）选择性散射中，按颗粒大小分为瑞利散射和米氏散射p101瑞利散射又远小于入射波长的气体分子引起，散射程度与波长的四次方成反比；米氏散射由直径与波长相当的颗粒引起，也成为气溶胶散射，散射程度与波长成反比。大气校正主要的三种方法：1.统计学方法：通过将野外现场波普测试获得的无大气影响的辐射值与卫星传输传感器同步观测结果进行回归分析计算，以确定校正量2.辐射量产生方程法：测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐射量3.暗像原法：在一定条件下，利用不受大气影响或影响很小的波段来校正其他波段按照校正方式，大气校正包括：1.相对大气校正2.基于模型大气校正3.绝对大气校正相对大气校正主要1.内部平均法2.平场域法 校正后图像的像素值是绝对值。P106遥感图像的几何误差分为1.静态误差2.动态误差 两大类p113静态误差可分为1.内部误差和2.外部误差两类。内部误差主要是由于传感器自身的性能、技术指标偏离标称数值导致。外部变形误差是传感器本身处在正常工作的条件下，由于传感器以外的个因素所造成的误差。几何校正属于图像的空间变换，像素坐标被映射到新的值1. 图像配准：指两幅图之间的对准，它体现了同一位置的两个不同传感器或不同波段间的采样关系。（同名采样点的对准）2. 图像校正：将图像与地图的同名地物点对准，使图像与地图仪器使用（地理参考）3. 地理编码：对校正后图像的像素进行编码匹配，以便于其他数据进行叠加分析4. 正射校正：对图像逐像素进行地形校正，其结果对于每个像素如何从空中进行垂直成像，即对图像进行正射投影5. 图像匹配：利用特则还能干点寻找两幅图像中相同地物点的过程，或计算两个图像相似性的过程*几何精校正*p116基本原理：回避成像的空间几何过程，直接利用地面控制点数据对遥感图像的几何畸变进行数学模拟，并认为遥感图像的总体畸变可以看作是挤压、扭曲、缩放、偏移等基本变形综合作用的结果。因此，校正前后图像相应点的坐标关系可以用一个适当的数学模型表示。操作步骤：（1）准备工作（2）输入原始数字图象（3）确定工作范围（4）选择地面控制点（5）选择地图投影（6）匹配地面控制点和像素位置（7）评估纠正精度（8）坐标变换（9）重采样（10）输出纠正后图像地面控制点数：对于多项式方法，一阶多项式有6个系数，需要六个方程才能求解，所以需要三个控制点的三个坐标值，即六个坐标数*多项式纠正方程*p119重采样 p120 是对离散数据组成的数字图像按所需的像原位置或像元间进行插值计算，以构成新新图像的过程 常用方法：最近邻方法、双线性内插方法、三次卷积内插法图像滤波p156：可以强化空间尺度信息，突出图像的细节或主体特征，压抑其他无关信息，过着去除图像的某些信息，恢复其他信息。图像滤波也是一种图像增强方法。图像滤波可分为空间域滤波和频率域滤波两种方法图像平滑：为抑制噪声和改善图像质量所做的处理称为图像平滑。图像锐化：为了把图像中热河方向伸展的边缘和模糊的轮廓变得清晰，可以对图像进行逆运算，如微分运算，从而使图像清晰化，这个过程称为锐化*梯度法*p167图像分割：是按照特定的原则根据图像特征对图像像素进行划分标记的过程。定义：图像分割是把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程，是按照特定的原则对图像像素进行划分标记的过程。从数学角度看，图像分割时将数字图像划分成不相交域的过程。图像分割是一个标记过程，即将属于同一区域的像素赋予相同编号的过程。从应用角度，图像分割是遥感信息提取方法。利用图像分割，可以提取感兴趣的目标对象。图像分割原则：（1） 依据像素值的不连续性进行分割。假定不同区域的像素值具有不连续性，因而可以对图像进行分割（2） 一句区域内部像素具有最大相似性的原则进行分割。假定同一区域内像素具有最大相似性，区域之间的差异最大。这种方法一般从一个像素出发，逐渐将其临域中满足相似性测量准则的像素进行合并，最后完成分割。*灰度阈值法*p187 梯度法p192、边缘检测