遥感数字图像处理期末复习资料(共9页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上第一章 概论1、 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,可以分为数字图像和模拟图像。数字图像:可用计算机存储和处理,空间坐标和灰度均不连续。模拟图像:计算机无法直接处理,空间坐标和明暗程度连续变化。2遥感数字图像中的像素值称为亮度值(灰度值/DN值),它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。2、 遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面:图像增强、图像校正、信息提取。1)图像增强:用来改善图像的对比度,突出感兴趣的地物信息,提高图像大的目视解译效果,它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换(KL/KT)、彩色合成、代数运算、融合等。图像显示:为了理解数字图像
2、中的内容,或对处理结果进行对比。图像拉伸:为了提高图像的对比度(亮度的最大值与最小值的比值),改善图像的显示效果。2)图像校正(恢复/复原):为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。注意:图像校正包括辐射和几何校正,前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率,后者利用已有的参照系修改像素坐标,使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。3)信息提取:从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。包括图像分割、分类等。图像分割:用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。分割的结果可作为监督分类的训练区。图像分类:按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行
3、划分。3、 遥感数字图像处理系统:硬件系统(输入、存储、处理、显示、输出),软件系统。4、 数字图像处理的两种观点:离散方法(空间域)、连续方法(频率域)第二章 遥感图像的获取和存储1、 遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统2、 遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间,从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系,主要包括遥感试验、信息获取(传感器、遥感平台)、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。3、 传感器按是否具有人工辐射源,可分为被动方式和主动方式;按数据记录方式,可分为成像方式(摄影成像、扫描成像)和非成像方式。按成像原理分
4、为摄影成像和扫描成像两类。a) 摄影成像:其传感器主要为摄影机,其基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光,聚焦到胶片上成为一幅影像,并记录下来。b) 扫描成像:其特点逐点逐行地收集信息。4、 传感器分辨率指标主要有4个:辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。A. 辐射分辨率:是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率意味着可以区分信号强度的微小差异。在可见、近红外波段用噪声等效反射率表示,在热红外波段用噪声等效温差、最小可探测温差和最小可分辨温差表示。B. 光谱分辨率:是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围越窄,光谱分辨率越高
5、;波段数越多,光谱分辨率越高。C. 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,即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。它是表征图像分辨地面目标细节能力的指标。通常用像素大小、解像力或视场角来表示。D. 时间分辨率:对同一目标进行重复探测时,相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。5、 数字化包括两个过程:采样和量化。6、 采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔越小,图像越接近真实,但所需存储空间也越大;采样间隔越大,细节损失越多,图像的棋盘化效果越明显。7、 量化:将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。*图像所需的存储空间=
6、M*N*g / 8字节,M N为图像数据的行列,g为图像的量化位数*。量化影响着图像细节的可分辨程度,量化位数越高,细节的可分辨程度越高;保持图像大小不变,降低量化位数减少灰度级会导致假轮廓的出现。8、 遥感图像的类型根据传感器选用的波长范围不同分为:相干图像、不相干图像。a) 不相干图像 光学遥感属于被动遥感,图像受大气状况影响很大。b) 相干图像 微波遥感属于主动遥感,其穿透能力强,不受天气影响,可以全天时全天候工作。9、 遥感数字图像数据级别:0级产品:未经过任何校正的原始图像数据;1级产品:经过初步辐射校正的图像数据;2级产品:经过系统级的几何校正;3级产品:经过几何精校正。10、 通
7、用遥感图像数据格式:BSQ、BIL、BIP(详细解释见教材P30-32)A. BSQ:是像素按波段顺序依次排列的数据格式。即先按照波段顺序分块排列,在每个波段内,再按照行列顺序排列。B. BIL:像素先以行为单位分块,在每个快内,按扎波段顺序排列像素。C. BIP:以像素为核心,像素的各个波段数据保存在一起,打破了像素空间位置的连续性。11、 特殊遥感图像数据格式:陆地资源卫星L5的数据格式、HDF数据格式、TIFF图像格式、GeoTIFF图像格式。第三章 遥感图像的表示和统计描述1、 遥感图像的数字表示:确定性表示(图像的矩阵表示、图像的向量表示)、统计性表示。注意:二值图像:每个像素的取值
8、为0或1的图像。2、 单波段图像的统计特征:a) 反映像素值平均信息的统计参数:均值、中值、众数;b) 反映像素值变化信息的统计参数:方差、变差、反差;3、 直方图:是灰度级的函数,描述的是图像中各个灰度级像素的个数。Hi=ni/Na) 性质:1)反映了图像灰度的分布规律2) 任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应,但不同的图像可以有相同的直方图。3) 如果一幅图像仅包括连个不相连的区域,并且每个区域的直方图已知,则整幅图像的直方图就是这两个区域的直方图之和。4) 直方图的形态与正态分布的曲线形态类似。b) 应用:根据直方图的形态可以大致推断图像的反差,然后可通过有目的地改变直方图形态来改
9、善图像的对比度。(如果图像的直方图形态接近正太分布,则这样的图像反差适中)4、 多波段图像的统计特征(考虑了波段间存在的关联)协方差、相关系数、直方图匹配5、 窗口:对于图像中的任一像素(x,y),以此为中心,按上下左右对称所设定的像素范围。6、 滤波:指从含有干扰的接受信号中提取有用信号的一种技术。主要应用在频率域图像处理中。在空间域,滤波即为卷积运算。7、 传统的纹理特征描述方法:统计方法(包括空间自相关函数法和灰度共生矩阵法等)、结构方法。a) 空间自相关函数法:可用来对纹理的粗糙度进行描述b) 灰度共生矩阵法:对图像中所有像素进行统计,以描述其灰度分布。它不但用于纹理的识别,而且用于图
10、像分割 第四章 图像的显示和拉伸1、 颜色模型:RGB颜色模型、CMY颜色模型、YIQ颜色模型、HIS颜色模型。2、 彩色的3个基本属性:色调、亮度、饱和度。3、 图像的彩色合成目的:为了充分利用色彩在遥感图像判读中的优势。4、 图像的彩色合成分为3中:伪彩色合成(将单波段灰度图像变换成彩色图像密度分割)、真彩色合成(用波长与红绿蓝相同或相似的波段来进行彩色合成)、假彩色合成(用多波段图像合成的彩色图像)和模拟真彩色合成a) 植被在近红外波段有较高的反射率,其次是在绿色波段。进行真彩色合成时,绿色分量(对应于植被在绿色波段的反射)在整个像素的3个分量中占得比重最大,所以该像素表现为绿色;而进行
11、假彩色合成时,红色分量(对应于植被在近红外波段的反射)在整个像素的3个分量中占得比重最大,所以该像素表现为红色。假彩色增强图像可以有效地突出植被要素,有利于植被的判读。b) TM图像中,波段2为绿波段,波段3为红波段,波段4为近红外波段,对4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色合成的假彩色图像称为标准假彩色图像。对于MSS图像,选择波段4、2、1分别赋予红、绿、蓝色合成可得标准假彩色图像。SPOT图像的标准假彩色合成方案为3(红)、2(绿)、1(蓝)。在标准假彩色图像中,突出了植被、水体、城乡、山区、平原等特征,植被为红色,水体为黑色或蓝色,城镇为深色,地物类型信息丰富。5、 拉伸:以波段为处理对
12、象,它通过处理波段中单个像素值来实现增强的效果。图像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。6、 灰度拉伸分为线性拉伸(全域线性拉伸、分段线性拉伸、灰度窗口切片)和非线性拉伸(指数变换、对数变换)外加多波段拉伸7、 图像图像均衡化:使图像灰度的动态范围增加,使原图像的灰度直方图修正为均匀分布的直方图,从而提高图像的对比度。但它也同时增加了图像的颗粒感。8、 直方图均衡化得特点:a) 各灰度级中像素出现的频率近似相等。b) 原图像上像素出现频率小的灰度级被合并,实现压缩;像素出现频率高的灰度级被拉伸,突出了细节信息。9、 直方图规定化(匹配):修改一幅图象的直方图,使得它与另一幅图象的直方图匹配或具
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