遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感数字图像处理考试知识点整理遥感第⼀章1遥感数字图像；遥感数字图像的分类⽅式和对应类别。可见图像和不可见图像单波段和多波段，超波段数字图像和模拟图像2遥感图像的成像⽅式（三⼤种：摄影、扫描、雷达）。雷达：由发射机向侧⾯发射⼀束窄波段，地物反射的脉冲，由⽆线接收后被接收机接收3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两⼤过程：采样、量化，名词解释。采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。（或彩⾊）仍是连续的，还不能⽤计4遥感数字图像的存储空间⼤⼩的计算。图像的灰度级有：2,64,128,256存储⼀幅⼤⼩为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit)1B=8bit1KB=1024B1MB=1024KB1GB=1024MBTM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30⽶，6为120⽶5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）；时间分辨率：指对同⼀地点进⾏遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地⾯范围的⼤⼩，空间分辨率愈⾼，像素所代表的范围愈⼩光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈⾼辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能⼒。⾼辐射分辨率可以区分信号强度的微⼩差异。17-18页6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义）数据级别：2级产品：经过了系统级的⼏何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地⾯系统中的有关参数对原始数据进⾏⼏何校正。产品的⼏何精度由上述参数和处理模型决定。不同点：不同级别的产品使⽤条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。⼀般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。3级产品。存储格式：BSQ（bandsequential）数据格式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，在每个波段块内，再按照⾏列顺序排列。同⼀波段的像素保存在⼀个块中，这保证了像素空间位置的连续性。排序规律：第⼀波段为第⼀块，第⼆波段为第⼆块，…….第k波段为第k块。每个波段块中，像素按⾏列顺序存储。BIP（bandinterleavedbypixel）数据格式：每个像元按波段次序交叉排序。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。保持⾏的顺序不变，在列的⽅向上按列分块，每个块内为当前像素不同波段的像素值。排序规律：第⼀个像素第⼀波段第⼀⾏，第⼀个像素第⼆波段第⼀⾏，以此类推。BIL（bandinterleavedline）数据格式：逐⾏按波段次序排列。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。同⼀⾏不同波段的数据保存在⼀个数据块中。像素的空间位置在列的⽅向上是连续的。排序规律：第⼀⾏第⼀波段，第⼀⾏第⼆波段，第⼀⾏第k波段，…..第M⾏第⼀波段，第M⾏第⼆波段，第M⾏第K波段。元数据（meta元数据与图像数据同时发布，或嵌⼊图像⽂件中，或单独列出。其多为⽂本格式，或⼆进制格式存储。7遥感数字图像处理的主要内容（包括含义要理解）和处理的特点。主要内容：数字图像变换：a光学图像变成数字图像b数字图像转变成光学图像c图像变换⼯作如：彩⾊空间转换、⼆维傅⾥叶变换、沃尔什—哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和⼩波变换等数字图像校正：a辐射校正b⼏何校正（⼏何粗校正和⼏何精校正）数字图像增强：采⽤⼀系列技术改善图像的视觉效果，提⾼图像的清晰度、对⽐度，突出所需信息的⼯作称之为图像增强。.通⽤性⼴，灵活性⾼遥感数字图像处理系统（软件）。硬件系统的组成（五⼤部分）：计算机平台、数字化器、⼤容量存储器、显⽰器和输出设备及操作台核⼼：计算机平台遥感数字图像处理的软件系统：ERDASIMAGINE（美国莱卡）、ENVI、PCIGeomatica(加拿⼤)、ERMapper(澳⼤利亚)第⼆章;a多波段图像（多光谱图像）b多时相图像（）c多极化图像对于某⼀景单波段遥感图像，t,r,p三个参数均以固定的，故这景图像的数学物理模型可以简化为：(x,y)这2参数的模型，t为多时段，r为多极化，p为多极化遥感图像的统计学描述特征（单波段、多波段的参数计算）：（1）单波段——平均信息（均值、中值、众数）；变化信息（反差对⽐度、变差、⽅差）；直⽅图及累积直⽅图（定义、绘制⽅法、直⽅图性质）均值：中值：众数：⽅差：变差（反差差）：反差（图像对⽐度）：C1=像素最⼤/最⼩C2=像素最⼤-最⼩值C3=标准差（⽅差的平⽅根）统计灰度级2统计灰度级像素的个数3建⽴直⾓坐标系横轴为灰度级，纵轴为灰度级像素个数45了解灰度分布状态直⽅图反映了图像灰度的分布规律；b形态多与正态分布的曲线形态类似；c图像与直⽅图相对应，但直⽅图可对应多个图像；d图像中包括两个不相连的区域，则直⽅图=这两区域的直⽅图之和。——协⽅差、相关系数累计直⽅图与直⽅图纵轴的意义不同第三章11（1）图像显⽰的⽅法（单波段——灰度图像显⽰+伪彩⾊显⽰；多波段——全⾊显⽰+彩⾊显⽰（真彩⾊、假彩⾊合成））；补充：加⾊法原理。（RGB）1100(,)NMjifijfMN--===∑∑maxminmed(,)(,)(,)2fijfijfij+=modmaxef率之灰度值112002[(,)]MNijfijfMNσ--==-=∑∑maxmin(,)(,)rangeffijfij=-(pseudocolor)合成显⽰⽅法。它将单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩⾊，再将其显⽰出来，以此突出某些特殊的地物信息，准确区分地物的类别。(trueRGB相对应）假彩⾊(falsecolor)：选择任意3个波段，分别赋予RGB三种颜⾊，既合成彩⾊图像。(选择任意波段不与RGB对应）R+B=⽩⾊12可以举出例⼦证明什么样的显⽰符合上述图像的显⽰⽅法，⽐如对于TM数据来说，7个波段的对应表达。（1）TM:1(0.45-0.52)蓝波段，2(0.52-0.60)绿波段，3(0.63-0.69)红波段，4(0.76-0.90)近红外波段，5(1.55-1.75)近红外波段，7(2.08-2.35)近红外波段（2）真彩⾊：TM321假彩⾊：TM432，TM741等（3）SPOT5：Band1：0.5-0.59um(绿波段)Band2：0.61-0.68um(红波段)20mBand3：0.79-0.89um（近红外）Band4：1.58-1.75um（短波红外）Pan：0.51-0.73um(全⾊波段)10m第四章13图像校正，它包括两部分（辐射校正、⼏何校正）；（存在降质现象）。图像校正是针对数字影像的，因为数字影像存在误差（空间，量度）。遥感传感器本⾝bcd其他bc14什么是辐射校正？辐射误差产⽣的主?定义：针对遥感图像产⽣的辐射失真产⽣的误差，做订正进⾏的校正。消除图像和数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程。（⾃然）条件，后者包括太阳照射（位置和⾓度）和⼤⽓传输（雾和云）等条件。其他原因引起的辐射误差】辐射校正的主要内容包括？（对辐射校正产⽣该怎么做）依据童庆禧的流程或讲课时介绍的思路。1）光学摄影机内部辐射误差校正：（定量或者半定量）光学摄影机内部辐射误差主要是由镜头中⼼和边缘的透射光的强度不⼀致造成的，它使得在图像上不同位置的同⼀类地物有不同的灰度值。设通过透镜达到像平⾯o点的光强度为Eo，与主光轴成⾓通过透镜到达像平⾯P点的光强度为Ep，则有:2）光电扫描仪内部辐射误差的校正:（1）光电转换误差探测器增益变化引起的误差。消除⽅法：楔校准模型和和增益校准模型；⼤⽓校正⽅法主要有3种：——包括内部平均法、平场域法、经验线性法（实测光谱回归⽅法）等；辐射传递⽅程计算法；——分为回归分析法和直⽅图最⼩值去除法两类。太阳⾼度⾓引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。θθ=sin?·sinδ±cos?·cosδ·cost（3）太阳⾼度⾓的校正是通过调整⼀幅图像内的平均灰度来实现的。特别是对于多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的⽐值予以消除。⽐值图像是⽤同步获取的相同地区的任意两个波段图像相除⽽得到的新图像。太阳光线和地表作⽤以后再反射到传感器的太阳光的辐射亮度和地⾯倾斜度有关。（2）若处在坡度为α的倾斜⾯上的地物影像为g（x，y），则校正后的图像f（x，y）为：由上式看出，地形坡度引起的辐射校正⽅法需要有图像对应地区的DEM数据，校正较为⿇烦，⼀般情况下对地形坡度引起的误差不做校正。遥感影像中有时因各检测器特性的差别、⼲扰、故障等原因引起不正常的条纹斑点误差主要由噪声或磁带的误码率等原因造成，具有分散和孤⽴的特点15⼤⽓校正的常⽤⽅法有？——包括内部平均法、平场域法、经验线性法（实测光谱回归⽅法）等；辐射传递⽅程计算法：测量⼤⽓参数，按理论公式求得⼤⽓⼲扰辐射量——分为回归分析法和直⽅图最⼩值去除法两类。LAia和b为回归系数；系数a为⼤⽓散射引起对辐射的⼲扰部分：(公式)式中，Si为系统增益因素；Lbi为⼤⽓路径辐射率；系数b表⽰辐射率Lai随地⾯反射率Ri递增⽽增长的程度⼤⼩：（公式）式中，Ti为⼤⽓透射率；Hi为太阳辐照度；θ为太阳天顶⾓；回归分析法：⽤长波数据来校正短波数。作法：在不受⼤⽓影响的波段（如TM5）和待校正的某⼀波段图像中，选择由最亮⾄最暗的⼀系列⽬标，将每⼀⽬标的两个待⽐较的波段灰度值提取出来进⾏回归分析。iAibRaL+=例如：式中，X为TM5波段的亮度均值；Y为TM1亮度均值；a1,b1计算如下：T1、T5表⽰TM1与TM5波段灰度值,为TM1波段校正后的灰度值。6)直⽅图最⼩值去除法:通过灰度直⽅图对⽐找出校正量。16⼏何畸变；影响图像⼏何畸变的因素（6⼤因素）；定义：遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中⽬标物相对位置的坐标关系图像中发⽣变化。a)b斜距投影变形，侧视雷达属斜距投影传感器外⽅位元素变化畸变地球⾃转的影响：地球⾃转对于瞬时光学成像遥感⽅式没有影响，对于扫描成像则造成图像平⾏错动。2、产⽣的误差原理与航空像⽚像点位移相同。地球起伏的影响：地形起伏在中⼼投影影像上造成的像点位移是远离原点向外移动的，⽽在雷达影像上则是向内变动的中⼼投影成像时⼤⽓折射的影响R-R）⼏何精校正；⼏何精校正的基本原理；⼏何精校正的⼯作流程（20题）；核⼼步骤。图对图：相对，以⼀景图像作为基础，纠正其他图像图对标准数据：绝对，以地图作为标准，纠正图像⼏何精纠正的操作步骤流程：XbaY11+=)T(T)T)(TT[(Tb5511551---=∑∑5111TbTa-=11'1aTT=='1T核⼼步骤：建⽴纠正函数、选择地⾯控制点以及图像重采样（包括⼏何位置变换和灰度重采样两步）。包括：像素空间坐标的变换（⼏何位置变换）和像元值⼤⼩的变换（灰度重采样）⼏何位置变换：变换⽅法分直接法（或正解法）和间接法（或反解法）纠正。灰度值的重采样校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。某像元P’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，我们将这种内插获得灰度值的过程称为数字图像的灰度值重采样。常⽤的重采样⽅法有：最近邻⽅法、双线性内插⽅法、三次卷积内插⽅法（⽴体卷积）、双像素重采样法等。GCP的基本出发点（原则）？易识别和定位且不易发⽣变化的的明显地物点:(n+1)(n+2)/2,n为多项式次数。分布⽐较均匀d)(<)（直接法、间接法）4⼤种：最近邻⽅法、双线性内插⽅法、三次卷积内插⽅法（⽴体卷积）、双像素重采样法。包括：像素空间坐标的变换（⼏何位置变换）和像元值⼤⼩的变换（灰度重采样）b)⼏何位置变换：变换⽅法分直接法（或正解法）和间接法（或反解法）纠正。b)灰度值的重采样校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。某像元P’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，我们将这种内插获得灰度值的过程称为数字图像的灰度值重采样。常⽤的重采样⽅法有：最近邻⽅法、双线性内插⽅法、三次卷积内插⽅法（⽴体卷积）、双像素重采样法等。（纠正后）{(,)(,)xyxyXFxyYF==间接法：从空⽩图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，Y）在原始图像中的位置P（x,y），然后把该点的灰度值计算后返送给P(X,Y)。其纠正公式为：式中，x,y为P点原始图像的⾏数和列数；X，Y为P在新图像中的坐标（即地⾯坐标系），并把P（x,y)的灰度值重新计算后送到P（X，Y）位置上去。区别：直接法：像素坐标位置发⽣变化，但像素值不变（灰度重配置）间接法：不仅空间位置发⽣变化，⽽且灰度值采⽤周围内插⽅法重新分配（灰度重采样）x=INT(x+0.5),y=INT(y+0.5)处的像素值4个相邻像元灰度值，并根据各⾃权重计算输出像元灰度值，公式简述为：16个像元灰度值计算输出像元灰度值，公式为：（了解即可）试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤。多项式纠正法纠正卫星图像，⼀般有7⼤步骤，如下：为输出像元灰度值''yxg的灰度值为邻近点igi()1/,iiiippdd=为邻近点对投影点的权重表⽰邻点到投影点的距离为输出像元灰度值''yxg的灰度值为邻近点igi()离表⽰邻点到投影点的距重为邻近点对投影点的权iiiiddpp,/1={),(),(YXGxYXGyyx==∑∑===++++++=4141432144332211''iiiiiyxpgpppppgpgpgpgpg∑∑===161161''iiiiiyxpgPg其中核⼼步骤3个为：建⽴纠正函数、选择地⾯控制点以及图像重采样（包括⼏何位置变换和灰度重采样两步）。第五章20图像增强的主要⽬的是什么?包含的主要内容有哪些?点运算和邻域运算(空间域增强的两⼤种⽅式)图像增强的主要⽬的：改变图像的灰度等级提⾼图像对⽐度消除边缘和噪声，平滑图像突出边缘或线状地物，锐化图像合成彩⾊图像压缩图像数据量，突出主要信息主要内容：图像拉伸——对⽐度增强图像变换：代数运算多光谱变换图像空间滤波增强空间域增强：点运算和邻域运算(空间域增强的两⼤种⽅式)21图像拉伸的⽅式主要有？直接：对灰度线性1）全域线性拉伸2）分段线性变换3）灰度窗⼝切⽚⾮线性：1.指数变换2.对数变换多波段拉伸间接：对直⽅图1.直⽅图均衡化（计算书P82）直⽅图均衡化就是对图像进⾏⾮线性拉伸，重新分配图像像素值，使⼀定灰度范围内的像素数量⼤致相同，使图像的直⽅图分布改变成“均匀”分布直⽅图分布；最终达到增强图像显⽰的效果。2.直⽅图规定化（计算书P84）：依据直⽅图均衡化，先对⽬标直⽅图和参考直⽅图均作均衡化，使⼆者都变成归⼀化均匀的直⽅图，再以此为中介，在对参考图像作均衡化逆运算即可。做出原图像的直⽅图。Zb=T（xa），对原图像进⾏均衡化变换。做出参考图像的直⽅图或确定参考直⽅图。Zb=G（yc），进⾏均衡化变换。xaZbG（yc）；如果G为数学公式可直接计算求值，则得到对应的新灰度值yc。ycxa，形成均衡化后的新图像。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，实现规定化。按照新的规定化后的直⽅图进⾏图像显⽰。82页统计原图像每⼀灰度级的像元数和累积像元数。xaxb。以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像。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。?图像代数运算⽅法主要有？灰度值，从⽽体现某些⾃⼰感兴趣的信息，压抑不感兴趣的信息。是提取地物的主要⽅法加法运算；乘法运算；⽐值运算；植被指数⽐值植被指数（RVI）、归⼀化植被指数（NDVI,）、差值植被指数（DVI）、正交植被指数（PVI）等。RVI=IR/RDVI=IR*RNDVI=(IR-R)/(IR+R)波段：传感器IR波段（近红外）R波段（红外）LANDSATTM43LANDSATMSS7532SPOTXSNOAAAVHRR2121TERRA/AQUAMODIS⼀景TM影像，求植被信息:⽐值：RVI=IR/R=TM4/TM3彩⾊三基属性；彩⾊空间变换流程。彩⾊三个基本属性：⾊调(Hue)、明度(强度,Intensity)和饱和度（⾊度,Saturation）。模型:IHS⼯作流程为五⼤步骤：选择波段进⾏RGB合成显⽰——>进⾏彩⾊变换（RGB-IHS）——>进⾏其他图像处理——>进⾏彩⾊逆变换（HIS-RGB）——>RGB重新合成显⽰。RGB->IHS称为:IHS正变换IHS->RGB称为:IHS逆变换RGB-HIS之间的变换⽅法主要有：球体变换和圆柱体变换两⼤类。多光谱空间（名词）；K-T。n维坐标系，每⼀多光谱变换的本质是对遥感图像实⾏数学上的线性变换，使多光谱空间的坐标系按⼀定得规律进⾏旋转，以此得到变换后（保留主要信息，分离噪声，增强或提取有⽤信息，降低数据量）。PCA：1）K-L变换原理Y=AXX为变换前多光谱空间的像元⽮量Y为变换后多光谱空间的像元⽮量A为⼀个n×n的线性变换矩阵流程：主成分正变换——主成分逆变换2）K-L交换分析分类前预处理K-T变换：Y=BX其中，X为变换前多光谱空间的像元⽮量，Y为变换后的新坐标空间的像元⽮量，B为变换矩阵。K-T变换同样是旋转坐标空间，但旋转后的坐标轴不同于PCA中的指向主成分的⽅向，⽽是指向另外的⽅向。这些⽅向和地⾯n个新分量（TM我们常常仅取前三个分量。为湿度，对⼟壤湿度和植被湿度最为敏感3分量也实现了信息压缩。此⽅法常应⽤在农业监测和农作物估产⽅⾯。?K-L变换⼜称为主成分变换componentanalysis）n个波段的多光谱图像实⾏⼀个线性变XAYn个波段的多光谱图像。其表达式为Y=AX式中：X为变换前多光谱空间的像元⽮量；Y为变换后多光谱空间的像元⽮量；A为⼀个n×n的线性变换矩阵。根据以上的分析可将K-L变换的应⽤归纳如下。100%，因此可以只取前⼏个主分量，既获得了绝⼤部分的TM373个，数据量减少到43%，实现了数据压缩。MSS数据中的条纹）。因此，主成分变换突出了主要信息，抑制了噪声，达到了图像的⽬的。（多种梯度算⼦）】）。特别注意，图像154161页?Laplace算法的特点。图象锐化处理的⽅法：梯度法Roberts梯度Prewitt和Sobel梯度Laplace算法Laplace算法的特点Laplace算⼦检测的是变化率的变化率，是⼆阶微分，在图像上灰度均匀和变化均匀的部分，根据Laplace算⼦计算出的值为),(2yxf为0。因此，它不检测均匀的灰度变化，产⽣的图像更加突出灰度值突变的部分