《遥感数学图像处理》考试重点.docx
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《遥感数学图像处理》考试重点
《遥感数学图像处理》
第一章
1、图像:
是对客观对象的一种相似性的描述或写真。
2、遥感数字图像:
是以数字形式表述的遥感影像。
其最基本的单元是像素
3、感数字图像的基本特点:
便于计算机处理与分析
便于计算机处理与分析
图像抽象性强
图像保存方便
4、遥感数字图像的类型:
按灰度值分为二值数字图像和多值图像
按波段量分为单波段、彩色和多波段数字图像
5、遥感数字图像的分辨率包括:
光谱分辨率、空间分辨率、亮度(灰度)分辨率、时间分辨率、温度分辨率
6、遥感数字图像处理:
利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。
7、遥感数字图像处理的内容:
图像转换
数字图像校正
数字图像增强
多源信息复合
遥感数字图像计算机解译处理
8、遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统,软件系统的特点有:
功能齐全、适用性强、灵活方便
第二章
1、遥感:
不直接接触物体本身,从远处通过各种传感器探测和接收来自目标物体的信息,经过信息的传输及其处理分析,来识别物体的属性及其分布等特征的综合技术。
2、遥感系统:
一个从地面到空中直至空间;从信息收集、存储、传输处理到分析判读、应用的完整技术系统。
3、遥感系统的组成:
遥感试验、遥感信息获取、遥感信息传输、遥感信息处理、遥感信息应用
4、传感器:
也称遥感器、探测器,是收集和记录电磁辐射能量信息的装置,是信息获
取的核心部件。
5、传感器的组成:
收集器、探测器、处理器、输出器
6、传感器的分类:
按工作方式可分为主动遥感和被动遥感
按数据的记录方式可分为成像方式和非成像方式两类
按成像原理可分为摄影成像和扫描成像两类
7、摄影成像:
摄影是通过成像设备获取物体的影像技术。
传统摄影是依靠光学镜头及放置在焦平面的感光胶片来记录物体影像。
数字摄影则通过放置的焦平面的光敏元件,经光/电转换,以数字信号来记录物体的影像,它可直接产生数字图像。
8、扫描成像的原理:
依靠探测元件和扫描镜对目标物体以瞬时视场为单位进行的逐点、逐行取样,以得到目标物的电磁辐射特性信息,形成一定谱段的图像。
其探测波段可包括紫外、红外、可见光和微波波段等。
9、扫描成像的分类:
按扫描方式可分为目标面扫描的方式和影像面扫描方式两种。
10、影像面扫描方式:
电视摄像机、固体扫描仪
11、按使用的工作波段,可将传感器分为紫外、可见光、红外、微波、多波段等类型。
不同传感器对应不同的电磁波段:
传感器
探测波段(μm)
紫外
50-380
可见光
380-760
红外
760-1.0x106
微波
1.0x106-1.0x109
多波段
可见波段和红外波段范围内的若干个窄波段
12、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。
辐射分辨率:
传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。
光谱分辨率:
传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。
空间分辨率:
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。
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。
13、采样:
将空间上连续的图像变换成离散点的操作,即把模拟图像分割成同样形状的小单元,进行空间离散化处理叫采样。
14、量化:
将离散采样后的图像进一步离散归并到各个区间的过程,即以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值,为亮度值的离散化处理,即量化。
15根据传感器选用波段的不同,遥感图像可分为:
不相干图像和相干图像两类。
不相干图像:
通过自然光或非相干辐射源等光学遥感所得到的图像。
相干图像:
微波遥感所产生的图像。
16、遥感数字图像数据格式划分:
0级产品:
未经任何校正的原始图像。
1级产品:
经过了初步辐射校正的图像。
2级产品:
经过了系统级的几何校正的图像。
3级产品:
经过了几何精校正的图像。
一般2级产品能够满足用户的需要。
17、通用数据格式:
BSQ数据格式特点:
按波段顺序依次排列
BIP数据格式特点:
每个像元按波段次序交叉排序
BIL数据格式特点:
逐行按波段次序排列
第三章
1、多源图像:
在同一地区,随时间、波段和极化方向不同而获得的多个图像的组合。
2、表示图像的基本方法有两类:
确定的与统计的;确定的表示法是用图像
函数表达式表示,统计的表示法是用一种平均特征表示。
图像的确定性表示
图像类别
表示方式
说明
二值图像
f(x,y)=0,1
文字、线图形、指纹等
灰度图像
0≤f(x,y)≤2n-1
普通照片。
量化位数n=6,…,24,一般为8位
彩色图像
{fi(x,y)},i=R、G、B
用彩色三原色表示
多光谱图像
{fi(x,y)},i=1,…,K
遥感图像,K为波段数
立体图像
fLfR
用于摄影测量和计算机视觉分析等。
L和R分别为左右图像
运动图像
{fi(x,y)},i=1,…,t
动态分析,视频制作。
t为时间
图像的向量表示
表示方法:
设图像数据为N列,M行,K个波段,则一个波段的矩阵表示为
(0≤f(i,j)≤LM)
3、单波段图像的统计特征:
1.反映像素值平均信息的统计参数
均值:
均值是刻画一组数字的算术平均值
中值:
表示了一组有序值的列里居中的那个值,即图像所有灰度级中处于中间的值。
众数:
图像中出现次数最多的灰度值,反映了图像中分布较广的地物反射能量。
2.反映像素值变化信息的统计参数
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。
变差:
像素最大值与最小值的差
反差:
色调间亮度差别的大小,反映图像的显示效果和可分辨性,也称对比度。
4、直方图的性质:
1.直方图反映了图像灰度的分布规律。
在图像处理中,可通过修改直方
图的方法来改变图像的反差。
2.任何一幅特定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。
3.一幅仅包括两个不相连区域的图像的直方图可进行和处理。
4.若图像像素数足够多且地物类型差异不是很悬殊,则遥感图像数据服
从或接近于正态分布。
5、累积直方图可看成是累积离散概率分布图。
表示方法:
以横轴表示灰度级,纵轴表示每一灰度级及其以下灰度级所具
有的像素数或此像素数占总像素数的比值。
计算公式为:
其中,I(i)为概率分布,i为灰度级,ni为灰度级i中的像素数,N为图像
中像素总个数。
6、多波段图像的统计特征
1.协方差
设f(i,j)和g(i,j)是大小均为MxN的两个波段的图像,则定义它们之
间的协方差为:
其中,和分别是图像f(i,j)和g(i,j)的均值。
将K个波段相互间的协方差排列在一起所组成的矩阵称为协方差矩阵,即
2.相关系数在图像中描述的是波段图像间相关程度的统计量,反映的是两波段图像所包含信息的重叠程度,即:
其中,和分别是图像f(i,j)和g(i,j)的标准差。
3.N个波段相互间的相关系数排列在一起组成的矩阵,即
7、窗口:
以图像中任一像素(x,y)为中心,按上下左右对称而设定的像素范围。
8、邻域:
中心像素周围的行列称为该像素的邻域。
如:
3x3窗口,5x5窗口等。
9、纹理一般描述性质:
均匀性、密度、粗细度、粗糙度、规律性、线性度、定向性、
方向性、频率和相位。
常用的特性主要包括粗细度、方向性、对比度
10、粗纹理的自相关函数随d的变化比较缓慢,细纹理则变化较快,若d不变,则粗纹理的自相关函数值较高。
11、了解共生矩阵的计算方法(P55)
第四章
1、颜色:
外界光作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,可分为非彩色(消色)和彩色两类。
2、常用的颜色空间模型:
RGB(红/绿/蓝)模型,CMYK(青/洋红/黄/黒)模型,LAB(CIELAB,目标色调说明标准)模型,HIS(色调/饱和度/强度)模型。
3、1.RGB颜色空间原理:
RGB是从颜色发光的原理来设计定的,通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯,当它们的光相互叠合的时候,色彩相混,而亮度却等于两者亮度之总和(两盏灯的亮度),越混合亮度越高,即加法混合。
4、CMYK颜色空间原理:
CMYK也称减色空间,因为墨水颜料当混合的时候“减去”光,或吸收某些颜色和反射另一些颜色,它被应用于印刷技术,印刷品通过反射光线的原理再现色彩。
5、RGB颜色模型:
R(红)G(绿)B(蓝)
基于笛卡尔坐标系统
(0,0,0)代表黑色,(1,1,1)代表白色
一种颜色
6、CMY颜色模型:
C(青)M(品红)Y(黄)
RGB是加色模型,CMY是减色模型
7、YIQ颜色模型:
用于电视监视器、彩色电视广播等。
Y(亮度)I(橙-青)Q(绿-品红)
优点:
去掉了亮度和颜色信息间的紧密联系,使得在处理图像亮度成分时,能在不影响颜色成分的情况下进行。
例如RGB不可以采用直方图均衡化技术来处理图像,而对于YIQ模型而言,我们就可以采用直方图均衡化的技术来处理图像。
8、HSI颜色模型:
彩色图像处理中最常用的颜色模型。
H(色调)S(饱和度)I(亮度)
特点:
由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度,为了便于色彩处理和识别,人的视觉系统经常采用HSI色彩空间,它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。
在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中方便地使用,它们可以分开处理而且是相互独立的。
因此,在HSI色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。
9、彩色显示
相加混色的基本规律:
红色+绿色=黄色;
红色+蓝色=紫色;
蓝色+绿色=青色;
红色+蓝色+绿色=白色。
其中,红、绿、蓝三色是基本色,青、紫、黄是补色。
相减混色的规律:
黄色=白色-蓝色;
紫色=白色-绿色;
青色=白色-红色;
黄色+紫色=白色-蓝色-绿色=红色;
黄色+青色=白色-蓝色-红色=绿色;
紫色+青色=白色-绿色-红色=蓝色;
黄色+紫色+青色=白色-蓝色-绿色-红色=黑色。
10、彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。
真彩色图像:
颜色与人眼视觉所看到的颜色基本一致。
假彩色图像:
图像色调与实际地物色调不一致。
11、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4种方法。
伪彩色合成:
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,显示成彩色图像的方法。
真彩色合成(P69的例题和P71的第二段)
12、模拟真彩色合成:
于蓝光易受大气的气溶胶影响,一些传感器舍弃蓝波段,无法得到真彩色图像,因此,通过某种运算得到模拟的红、绿、蓝3通道,再通过彩色合成近似产生的真彩色图像的方法。
13、模拟真彩色合成主要方法:
SPOTIMAGE公司提供的方法、ERDASIMAGING软件中的方法、不确定参数法。
14、SPOTIMAGE公司提供的方法:
原理是将原来的绿波段当作蓝波段,红波段仍采用原来的波段,绿波段则用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。
15、ERDASIMAGING软件中的方法:
原理是将原来的绿波段作为蓝波段,红波段仍采用原来的波段,绿波段用绿波段,红外波段按3:
1的加权算术平均值代替。
16、不确定参数法:
红色用(aP+(1-a)XS3)来表示,绿色用2P·XS2/(XS1+XS2)来表示,蓝色用2P·XS1/(XS1+XS2)表示。
其中P代表的是全色波段,a的取值为0.1-0.5之间。
此方法引入了全色波段,用此方法需要进行影像的配准,缺陷是若红波段和绿波段的像素值都为0,则结果会非常不合理。
17、灰度拉伸可分为线性拉伸和非线性拉伸两种方法。
18、线性拉伸和非线性拉伸(P76-P80)
19、直方图均衡化的中心思想:
把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
即对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,使一定灰度范围内的像元数量大致相同。
20、直方图均衡化的特点:
1.各灰度级中像素出现的频率近似相等;
2.原始图像上像素出现频率小的灰度级被合并,实现压缩,而出现频率高的灰度级被拉伸,突出了细节信息。
第五章
1、辐照度:
单位时间内单位面积上接受的辐射能量。
2、辐亮度、辐射度:
沿辐射方向、单位面积、单位立体角上辐射通量
3、反射率、吸收率和透射率:
反射率是反射能量与入射能量的比值;吸收率是吸收能量与入射能量的比值;透射率是透射能量与入射能量的比值。
4、反照率:
界面反射的辐照度与内部反射的辐照度之和与入射的辐照度的比值。
反照率的值介于0(完美的黑体)到1(完全反射)之间。
5、由于空气分子和悬浮颗粒的散射,可见光在大气层传输时会被削弱,因此一般
都很少选择可见光传输。
6、在红外光谱区域,各种气体(主要是水蒸气和二氧化碳)吸收的电磁波超过散射。
7、CO2、N2O、O2、H2O是主要的吸收气体。
8、辐射校正:
消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。
9、辐射误差产生的原因可分为两种:
传感器的响应特性
外界环境,如大气和太阳辐射等。
10、传感器的响应特性:
光学摄影机引起的辐射误差
光电扫描仪引起的辐射误差
11、散射的分类:
选择性散射和非选择性散射。
12、太阳位置:
指太阳高度角和方位角
13、由光学系统的特性引起的畸变校正:
在使用透镜的光学系统中,例如在摄像面中,存在着边缘部分比中心部分发暗的现象(边缘减光)。
如果以光轴到摄象面边缘的视场角为θ,则理想的光学系统中某点的光量与cosnθ几乎成正比,利用这一性质可以进行校正(cosnθ校正)。
14、条纹原因:
主要是由于检测器引起的
15、条纹校正方法:
平均值法、直方图法及在垂直扫描线方向上采用最近邻点法或三次褶积法等。
16、斑点原因:
主要是由于噪声或磁带的误码率等造成的。
17、斑点的校正:
可采用邻域像素亮度值的平均值代替需校正的斑点亮度,或用三
次褶积法进行修正。
18、灰度一致化常用方法:
等概率变换和线性灰度变换。
19、线性灰度变换的操作方法:
在两张图像的重叠部分取出相对应的n个点,利用这些点建立线性回归方程,然后利用建立的方程,以其中一幅图像为标准计算另一幅图像的值即可。
特点:
简单易行,n足够大时能达到一定的精度要求。
20、图像的灰度级:
图像上的像素值;是相对的,不能用于图像间的比较
21、图像的辐亮度:
实际的电磁波辐射强度;可用于图像间的比较。
22、大气校正方法:
统计学方法、辐射传递方程计算法和波段对比法三种。
23、统计学方法主要包括内部平均法、平场域法、经验线性法、实测光谱回归方法等。
24、内部平均法:
用图像DN值除以整幅图像波段平均值(即图像的平均辐射光谱值)得到相对反射率的值为校正后的值。
25、平场域法:
图像中找到一块亮度高而光谱响应曲线变化平缓的区域,用图像DN值除以该区域的平均辐射光谱值得到图像的相对反射率。
26、经验线性法校正后的值为绝对反射率值。
27、辐射传递方程计算法:
辐射源经大气层到达传感器的过程中电磁波能量变化的数学模型。
即设地面目标的辐射能量为E0,它通过高度为H的大气后,传感器收集到的电磁波能
量为E,则可由辐射传递方程得到E=E0·e-T(0,H),其中e-T(0,H)为大气衰减系数。
28、波段对比法有两种计算方法:
回归分析法和直方图法。
29、太阳辐射校正:
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。
30、太阳辐射校正的公式法和波段比值法(P107)
31、遥感图像的几何误差可分为静态误差和动态误差两大类。
静态误差可分为内部误差和外部误差两类
32。
、外部误差:
传感器本身处在正常工作的条件下,由传感器以外的各因素所造成
的误差,即由于遥感平台的高度变化、速度变化、轨道偏移及姿态变化引起的图像
误差。
33、几何精校正的具体步骤:
准备工作
输入原始数字图像
确定工作范围
选择地面控制点
选择地图投影
匹配地面控制点和像素位置
评估纠正精度
坐标变换
重采样
输出纠正后的图像
34、重采样(P115-P118)
第六章
1、图像变换的过程:
正变换、逆变换
2、图像变换的方法:
傅里叶变换、主成分变换、缨帽变换、代数运算、彩色变换
3、傅里叶变换的实质是将图像函数展开成具有不同空间频率的正余弦函数的线性组合,将空间域的图像数据变换到频率域,对图像数据实施不同频率成分的提取。
4、傅里叶变换的基本性质:
对称性:
即傅立叶变换的奇偶性与原函数的奇偶性相同。
加法定理:
即两个函数的傅立叶变换或逆变换等于它们各自变换之和。
位移定理:
原函数的坐标位移,导致傅立叶变换的相位改变。
同样,傅立叶变换的相位发生改变,可以实现原函数的坐标位移。
相似性定理:
若原函数伸展a倍,则傅立叶变换函数坐标收缩a倍,振幅也变换1/|a|倍。
卷积定理:
即时间域中的函数卷积对应于频域中的函数卷积,或,两个函数卷积的傅里叶变换等于它们各自傅里叶变换的乘积。
共轭性
Rayleigh定理:
即傅里叶变换前后的函数具有相同的能量。
5、二维傅立叶变换除具备一维傅立叶变换的线性迭加性、对称性、位移性、共轭性等性质外,还具备:
可分离性、旋转性
6、快速傅里叶变换的思想:
一般,进行傅里叶变换所需内存是图像大小的8倍左右,为减少运算步骤和节省时间,一般遥感图像处理系统都采用快速傅里叶变换方法,用两次一维的傅里叶变换进行快速运算处理。
7、频率域图像:
在空间域图像中,线性地物表现为高频成分,大块面状的地物为低频成分。
频率域图像的中心是原始图像的平均亮度值,频率为0,频率从中心向外增高,亮度越高表明频率特征越明显。
频率域图像中明显的频率变化方向与原始图像中地物分布方向垂直。
8、主成分变换也称K-L变换,它的特点:
变换后的主分量空间与变换前的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度。
新坐标系的坐标轴一定指向数据量较大的方向。
可实现数据压缩和图像增强。
9、主成分变换的性质:
(1)是多波段图像的线性变换(原图像*线性矩阵);
(2)是从仿射空间到正交空间的变换;
(3)线性变换矩阵的行是原图像空间的特征向量;所以变换后第i个结果图像是原图像空间各个分量以第i个特征分量为权重的加权和。
(4)变换后图像的协方差矩阵是一个对角阵,对角线上的元素是原图像空间协方差矩阵的特征值,而且对角线上的元素按从大到小顺序的排列。
(5)设原图像的维数是N,取M 10、K-T变换也称缨帽变换,它的应用: 主要针对TM图像数据和MSS数据.对于扩大陆地卫星TM影像数据分析在农业方面的应用有重要意义. 11、K-T变换的性质: (1)仅适用于TM图像1~5、7波段的线性变换; (2)线性变换矩阵为6×6的常数矩阵,而且是经验矩阵; (3)变换后依然得到6个图像。 12、彩色变换的应用: 不同分辨率图像的融合 增强合成图像的饱和度 通过对I成分处理进行图像增强 多源数据综合显示 其他应用 第七章 1、图像滤波的分类: 空间域滤波、频率域滤波 2、空间域滤波是在影像的空间变量内进行的局部运算,使用空间二维卷积方法。 主要包括平滑和锐化。 3、均值平滑和中值滤波(P156-P158) 4、四种滤波器的比较(P172-P175)
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