遥感数字图像处理

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1、第二章：1遥感的投影方式：中心投影，全景投影，斜距投影，平行投影。2遥感成像按成像原理可分为：摄影成像和扫描成像3传感器分辨率指标：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率和时间分辨率。4Landsat4-7见课本18页5数字化的过程包括：采样和量化。6通用数据格式：BSQ，BIL，BIP。第三章7均值：像素值的算术平均，反映的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中主题地物的光谱信息绝定。8中值：指图像所有灰度级处于中间的值，当灰度级为偶数时，则取中间两灰度值的平均值，由于灰度级一般连续变化，中值可由最大灰度值和最小

2、灰度值决定。9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。10变差：像素值最大值与最小值的差。11反差：反映头像的显示效果和可分辨性，有时又称对比度。反差越小，地物之间的可分辨性越小。图像处理的一个基本目的就是提高图像的反差。12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。图像的灰度值是离散变量，直方图表示离散的概率分布。可分为频数直方图和累积直方图。假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的13会看直方图P46+P4413.1直方图均衡化将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图

3、，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。13.2直方图均衡化的效果为：（1）各灰度级出现的频率近似相等；（2）原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的图像得到改善，增强图像上大面积地物与周围地物的反差。13.3均衡化后图像的最小灰度值0，最大灰度值为L-1像元总数为N。(L-1)/N称为拉伸因子。具体计算用拉伸因子和累计像元统计值相乘即可以得到变换后的值13.4对一幅图像进行直方图均衡化的具体步骤：（1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元

4、数；（2）根据变换函数式计算每一灰度级xa均衡化后对应的新值，并对其四舍五入取整，得到新灰度级xb；（3）以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像；（4）根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图；直方图均衡化后的图像每个灰度级的像元频率，理论上应相等。实际上均衡化后的直方图呈现参差不齐的外形，这时由于图像是离散函数，各灰度级可能的像元个数有限造成的。在一些灰度级处可能没有像元，在另外一些灰度级处则像元很拥挤。13.5直方图规定化是指使一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行变换的增强方法

5、。规定的直方图可以是一幅参考图像的直方图，通过变换，使两幅图像的亮度变换规律尽可能地接近；规定的直方图也可以是特定函数形式的直方图，从而使变换后图像的亮度变换尽可能地服从这种函数分布。直方图规定化的原理是对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图。以此均匀直方图起到媒介作用，再对参考图像做均衡化的逆运算即可。13.614直方图匹配：15共生矩阵法：图P55灰度共生矩阵（GLCM，又称为灰度联合概率矩阵法）描述了当图像中像素（i,j）处灰度为Ik的同时沿着任意方向与（i,j）相距位移d的像素（I’，j’）

6、出的灰度级为Ie的概率。该方法对图像中所有像素进行统计，以便描述其灰度的分布。应用表明GLCM是性能很好的方法，不但适用于文理识别，而且用于图像分割时效果也很好。第四章16彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。17彩色合成包括伪彩色合成，真彩色合成，假彩色合成和模拟真彩色合成。又称为彩色增强。18密度分割法：对单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像。19标准假彩色合成：LandastTM2绿3红4近红分别赋予红绿蓝就成为标准假彩色图像。MSS选择421，spot321。在标准假彩色

7、合成图像中，突出植被，水体，城乡，山区，平原，植被为红色，城镇为深色，地物类型信息丰富。20拉伸：是最基本的图像处理方法，主要用来改善图像显示的对比度，以波段为处理对象，图像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。21灰度拉伸（对比度变换）：分为线性拉伸和非线性拉伸。22能够区分哪一波段被拉伸，哪一波段被压缩。P76-83第五章23可见光和红外传输受什么影响？气体的吸收，气体分子和微粒的散射大气的透射率降低。大气中分子散射对波长较短的电磁波（UV紫外光和蓝光）有影响，对红外线没有影响。悬浮颗粒散射量的大小和角度的变化

8、取决于悬浮颗粒的总容量、粒径分布、介电常数和微粒的形状。P89在红外光谱区各种气体（主要是水蒸气和CO2）吸收的电磁波超过散射。24辐射误差：论述P94定义：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亮度等物理量之间的差值称为辐射误差，会造成遥感图像的失真，影响人们对遥感图像的判读，解释。25辐射误差产生的原因：传感器的响应特性和外界（自然）环境，其中后者包括大气