《遙感圖像處理》復習資料教學資料

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。遙感圖像處理復習資料-遙感圖像處理復習資料1，什么是模/數變換，數模變換？-A/D，D/A光學圖像又稱作模擬量，數字圖像又稱作數字量，它們之間的轉換稱模/數轉換，記作A/D轉換，或反之，稱數/模轉換，記作D/A轉換。2，圖像的數字化包括采樣和量化，什么是采樣？量化？采樣的實質就是要用多少點來描述一幅圖像量化是指要使用多大范圍的數值來表示圖像采樣之后的每一個點3，Envi等軟件哪個國家、公司開發(fā)的，三個窗口的名字？ENVI是由美國BetterSolutionsConsultingLimitedLiabil

2、ityCompany開發(fā)的；ENVI中的圖像顯示由一組三個不同的圖像窗口組成：主圖像窗口、滾動窗口和縮放窗口。4，遙感系統(tǒng)包括?目標物的電磁波特性_遙感信息源：任何目標物都具有發(fā)射、反射、吸收電磁波的性質。信息的獲?。旱匚锟臻g信息主要由搭載在遙感平臺上的遙感器來獲取。信息的接收：遙感器接收到地物目標的電磁波信息被記錄在膠片或數字磁帶上。信息的處理遙感衛(wèi)星地面站：接收、處理、存檔、分發(fā)各類地球資源遙感衛(wèi)星數據并進行相關技術研究，為遙感應用提供數據服務。信息的應用5，傳感器的成像方式?攝影成像：感光膠片掃描成像：光學機械掃描方式、固體掃描方式(推帚式、推掃式）雷達成像6，電磁波與傳感器:遙感常用電

3、磁波?紫外遙感可見光遙感紅外遙感微波遙感7，傳感器的分辨率包括哪幾個?概念?(空間、時間分辨率等)空間分辨率：能夠分辨出的最小單元尺寸或者說一個像元所代表的地面范圍時間分辨率：時間分辨率指對同一地點進行采樣的時間間隔，即采樣的時間頻率，也稱重訪周期光譜分辨率：傳感器記錄的電磁光譜中特定波長的范圍和數量輻射分辨率：是指傳感器接收波譜信號時，能分辨的最小輻射度差。在遙感圖像上常用像元的量化位數來表述8，軌道周期，軌道高度，軌道傾角？軌道周期：指一顆行星(或其他天體)環(huán)繞軌道一周需要的時間。環(huán)繞太陽運行的星體有很多種不同的軌道周期軌道高度：衛(wèi)星在太空繞地球運行的軌道距地球表面的高度軌道傾角：簡稱傾角

4、。指航天器繞地球運行的軌道平面與地球赤道平面之間的夾角9，哪些是傳感器名稱，哪些是衛(wèi)星名稱？發(fā)射國家是？大致的空間分辨率？SPOT衛(wèi)星及圖像特征-系列有幾顆衛(wèi)星？軌道高度：832公里軌道傾角：98度一天繞地球：14又5/26圈軌道周期：101分鐘重復周期：26天LANDSAT衛(wèi)星及圖像特征-系列有幾顆衛(wèi)星？LaunchedbyDateoflaunchDateofterminationAltitudeSensorRecurrentperiodLANDSAT-1NASA1972.7.231978.1.6915kmRBV/MSS18daysLANDSAT-2NASA1975.1.221982.2.2

5、5915kmRBV/MSS18daysLANDSAT-3NASA1978.3.51983.3.31915kmRBV/MSS18daysLANDSAT-4NASA1982.7.162001.6.15705kmMSS/TM16daysLANDSAT-5NASA1984.3.1Operating*1705kmMSS/TM16daysLANDSAT-6NASA1993.10.51993.10.5-ETM16daysLANDSAT-7NASA1999.4.15Operating*2705kmETM+16daysLANDSAT7：軌道周期：98分鐘軌道高：705千米軌道傾角：98.2度軌道類型：太陽同步重

6、訪頻率：16天IKONOS衛(wèi)星及圖像特征軌道周期：98分鐘軌道高：681千米軌道傾角：98.1度影像采集時間：每日上午10:30重訪頻率：1米分辨率為2.9天；1.5米分辨率為1.5天軌道類型：太陽同步1米全色；4米多光譜（4個波段）QUICKBIRD衛(wèi)星及圖像特征軌道高：450千米軌道傾角：98度軌道類型：太陽同步0.61全色；2.5米多光譜（4個波段）MODIS及其圖像特征-在哪顆衛(wèi)星上？有多少個波段？Orbit:705km,10:30a.m.(Terra)or1:30p.m.(Aqua),sun-synchronous,near-polarQuantization:12bitsSpati

7、alResolution:250m(bands1-2)500m(bands3-7)1000m(bands8-36)DesignLife:6yearsASTER及其圖像特征-在哪顆衛(wèi)星上？Launched:December1999Expectedlifetime:6+yearsNumberofbands:14Numberoftelescopes:3(VNIR,SWIR,TIR)Pixelsize:15m(VNIR)30m(SWIR)90m(TIR)Stereo:yesRepeatfrequency:1-16days10，數據級別一般有幾個？Level0：原始圖像Level1：初步輻射校正Leve

8、l2：幾何粗校正Level3：幾何精校正11，元數據的概念？12，通用遙感圖像數據格式有哪3個？BSQ/BIP/BIL13，單波段圖像的統(tǒng)計特征設單波段圖像為f(x,y)，其大小為M行*N列基本統(tǒng)計特征：均值，中值，眾數，方差，變差，反差直方圖14，中值，眾數，反差的定義？15，多波段圖像的統(tǒng)計特征相關系數協(xié)方差16，相關系數的大小代表什么意義？協(xié)方差作為描述X和Y相關程度的量，在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量采用不同的量綱使它們的協(xié)方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念：定義：XY=COV(X,Y)/D(X)D(Y)，稱為隨機變量X和Y的相關系數。17，窗口、鄰域和卷積

9、18，卷積運算如何計算？設窗口大小為m*n，(i,j)是中心像素圖像坐標，f(x,y)是圖像像素值，g(i,j)是運算結果，h(x,y)是窗口模板，則公式為：數字圖像的顯示。人眼對彩色的分辨能力遠遠大于對黑白亮度值的分辨能力。彩色的基本屬性：色調、明度和飽和度。色調是色彩彼此相互區(qū)別的特性；明度是人眼對光源或物體明亮程度的感覺；飽和度是彩色純潔的程度。互補色：當兩種顏色混合產生白色或灰色時，這兩種顏色稱為互補色（例如：紅色與青色、綠色與品紅色、藍色與黃色）。紅、綠、藍是加色法的三原色，黃、品紅、青是減色法的三原色。顏色立體：將描述顏色屬性的3個獨立參數與空間中的三維坐標軸對應起來。圖像的彩色合

10、成包括偽彩色合成、真彩色合成和假彩色合成。真彩色合成：根據彩色合成原理，可選擇同一目標的單個多光譜數據合成一幅彩色圖像，當合成圖像的紅綠藍三色與三個多光譜段相吻合，這幅圖像就再現了地物的彩色原理。假彩色合成：根據加色法或減色法，將多波段單色影像合成為假彩色影像的一種彩色增強技術。合成彩色影像常與天然色彩不同，且可任意變換，故稱假彩色影像。合成方法主要有光學法、電子光學法、染印法等。偽彩色合成：是把黑白圖像的各個不同灰度級按照線性或非線性的映射函數變換成不同的彩色，得到一幅彩色圖像的技術。使原圖像細節(jié)更易辨認，目標更容易識別。合成方法主要有密度分割法、空間域灰度級彩色變換、頻率域偽彩色增強等。密

11、度分割法：將圖像的亮度值變化范圍按一定規(guī)則進行分割，劃分成若干等級；每個等級賦予一種顏色。圖像顯示與拉伸。直方圖：直方圖是對影像每一亮度間隔內像元頻數的統(tǒng)計，亮度間隔可人為確定，既可以是均勻的，也可以是不均勻的。常用的直方圖調整方法有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。累計直方圖：代表圖像組成成分在灰度級的累計概率分布情況，每一個概率值代表小于等于此灰度值的概率。直方圖均衡化又稱直方圖平坦化，是將一已知灰度概率密度分布的影像，經過某種變換，變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新影像，其結果是擴展了像元取值的動態(tài)范圍。例如：對6464的灰度范圍為07的一幅影像進行直方圖均衡化。其中，xb為圖像變化后的值，

12、N為總像元數，L為變化后的灰度級數。原灰度xa出現次數出現概率累計概率新灰度xb新灰度xb新灰度xbr0=07900190.191/71.331r1=110230250.443/73.083r2=28500210.655/74.555r3=36560160.816/75.676r4=43290080.896/76.236r5=52450060.9516.657r6=61220030.9816.867r7=7810021.00177應合并的集合：r0、r1、r2、r3,r4、r5,r6,r7；合并后像素數：790、1023、850、985、448。直方圖規(guī)定化是指將一幅圖像變成具有特定形狀直方圖

13、而對圖像進行變化的增強方法。通過一個灰度映像函數，將原灰度直方圖改造成所希望的直方圖。線性拉伸分為全域線性拉伸、分段線性拉伸和灰度窗口切片。g(x,y)f(x,y)g(x,y)=a*f(x,y)+b0g(x,y)f(x,y)dcbad-ca-b，則亮度范圍擴大，圖像被拉伸；d-ca-b，則亮度范圍縮小，圖像被壓縮。全域線性拉伸：例如：將所給圖像依照以上公式全域線性拉伸到0255范圍。分段線性拉伸：。f(x,y)MgMg0灰度窗口切片：g(x,y)f(x,y)0Mgg(x,y)f(x,y)0MgMfbaMfa變換前變換后傅里葉變換是一種正交變換，它廣泛地應用于很多領域，并取得了良好的效果。由于它

14、可將傅里葉變換前的空間域中的復雜的卷積運算轉化為傅里葉變換后的頻率域的簡單乘積運算，同時它還可以在頻率域中簡單而有效地實現增強處理和進行特征抽取，故而在影像處理中也得到了廣泛的應用。頻率域圖像中低頻在什么位置？圖像經過二維傅里葉變換后，其變換系數矩陣表明：若HYPERLINK/search?word=%B1%E4%BB%BB%BE%D8%D5%F3&fr=qb_search_exp&ie=utf8變換矩陣Fn原點設在中心，其頻譜能量集中分布在變換系數矩陣的中心附近(圖HYPERLINK/search?word=%D6%D0%D2%F5&fr=qb_search_exp&ie=utf8中陰影區(qū))

15、；若所用的二維傅里葉HYPERLINK/search?word=%B1%E4%BB%BB%BE%D8%D5%F3&fr=qb_search_exp&ie=utf8變換矩陣Fn的原點設在左上角，那么圖像信號能量將集中在HYPERLINK/search?word=%CF%B5%CA%FD%BE%D8%D5%F3&fr=qb_search_exp&ie=utf8系數矩陣的四個角上。這是由二維傅里葉變換本身性質決定的，同時也表明一幅圖像的能量集中在低頻區(qū)域。變換后的頻率域圖像中，在原點平移之前四角是低頻且最亮，平移之后中間部分是低頻且最亮，亮度大說明低頻的能量大（幅角比較大）。K-L變換也叫主成分分析

16、或主分量分析，是在統(tǒng)計特征基礎上的多維正交線性變換，而且是當取Y的前p個主成分經反變換而恢復的影像X和原影像X在均方誤差最小意義上的最佳正交變換。K-L變換消除了各分量之間的相關性，減少描述量的冗余性，主要用于降維與壓縮、構造參數模型、人臉識別、人臉圖像合成、特征量分析與提取等。K-T變換是通過分析陸地衛(wèi)星MSS影像反映農作物和植被生長過程的數據結構后提出的一種經驗性的多波段影像的正交線性變換，又稱纓帽變換。K-T變換主要用于植被和農作物的生長過程檢測：隨著植冠的發(fā)育、茂盛、衰落和枯萎，其點群分布構成從土壤線開始又回到土壤線上的纓帽狀，反映植被成長的“綠色”方向、植被枯萎的“黃色”方向和土壤線

17、三者互相垂直，它們的光譜特征互不相關而相對獨立，從而可以通過正交線性交換將它們變換到由這三個軸和另一個“其他”軸組成的新的特征空間中，而將它們分開來。變換后的四個分量分別稱為“亮度”、“綠色物”、“黃色物”和其他。26.代數運算。植被指數是指利用衛(wèi)星不同波段探測數據組合而成的，能反映植物生長狀況的指數。NDVI是指歸一化植被指數。NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或兩個波段反射率的計算。-1=NDVI=1，負值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對可見光高反射；NDVI=0表示有巖石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大。27.彩色變換。HIS顏色模型是從人的

18、視覺系統(tǒng)出發(fā)，用色調（Hue）、亮度（Intensity）和飽和度（Saturation）來描述色彩。HIS顏色模型可以用一個圓錐空間模型來描述。RGB-HIS變換的主要作用：可以進行不同分辨率遙感影像的合成顯示；可以使合成影像更加飽和；可以通過對亮度的濾波增強影像；便于多源數據的綜合顯示。空間域濾波包括：圖像卷積運算、平滑（均值平滑、中值濾波）、銳化（羅伯特梯度、索伯爾梯度、拉普拉斯算法、定向檢測）。均值平滑是將每個像元在以其為中心的區(qū)域內取平均值來代替該像元值，以達到去掉尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的。區(qū)域范圍取作MN時，求均值公式為：具體計算時常用33的模板作卷積運算，其模板為：或中值濾波是將每個像元在以其為中心的鄰域內取中間亮度值來代替該像元值，以達到去尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的。取值時，將窗口內所有像元按亮度值的大小排列，取中間值作為中間像元的值。羅伯特梯度的模板有兩個，表示為：相當于窗口22大小，用模板t1作卷積計算后取絕對值加上模板t2計算后的絕對值。計算出的梯度值放在左上角的像元f(i,j)的位置，成為r(i,j)。索伯爾梯度的模板改進成為：拉普拉斯算法的模板定義為：即上下左右4個鄰點的值相加再減去該像元值的4倍，作為這一像元的新值。當有目的地檢測某一方向的邊、線或紋理特征時，可選擇特定的模板卷積運算作定向檢測。常用