遥感数字图像处理-第3章 空间域处理方法
三讲遥感图像处理3
原始图像
复合后图像 27
28
多源信息复合
1、遥感信息复合 2）不同时相的遥感数据复合
步骤 （1）配准 （2）直方图调整 （3）复合
29
多源信息复合
2、遥感与非遥感信息复合
步骤： 1、地理数据的网格化 （1） 网格数据生成 （2） 与遥感数据配准
1、n维多光谱空间
像元矢量
11多光谱变换1、n维多光谱间12多光谱变换
1、n维多光谱空间 每个像元点在多光谱空间中的位置都可以表示为一个N维向量X
x1
x2
X
xi
x1, x2 , xi , xn T
xn
13
多光谱变换
2、K-L变换[离散（Karhunen-Loeve）变换]
主 成 分 变 换 （ PCA, Principal Component Analysis）
数字图像增强
4 图像运算 5 多光谱变换
1
图像运算
两幅或多幅单波段图像，空间配准后可进行算术运算， 实现图像的增强。
1、差值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮 度（灰度）值相减。差值图像提供了不同波段或不同时相图 像间的差异信息。
2、比值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮 度（灰度）值相除（除数不为0）。比值图像，像元的亮度反 映了两个波段光谱比值的差异，常用来检测植被，消除“同 物异谱”现象。
2、最优遥感数据的选取：可选PCA变换后的前 两个波段。 3、复合
30
地层（R），化探（G）和重力（B）数据合成影像 31
遥感与地层，重力，化探融合影像
32
主要成矿地层影像
遥感数字图像处理复习资料(1-4章)
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（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。
图像显示：为了理解数字图像中的内容，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）2.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。
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生 的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2）答：遥感数字图像处理是通过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。
（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。
例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
第三章遥感图讲义像处理
大气顶层反射率再经 过大气校正后，就是 地物反射率，能本质 地反映地物的辐射特 性。
辐射亮温
日地距离（天文单位）
太阳天顶角
大气顶层的平均太阳光谱辐照度
大气顶层反射率
2）大气校正
大气是介于遥感传感器与地球表层 之间的一层有多种气体及气溶胶组成的 介质层。当电磁波由地球表层传至遥感 传感器时，必须经过大气。因而在消除 由遥感器灵敏度引起的畸变后，还需对 遥感影像进行大气校正。
3.1 遥感数据存储格式
1. 模拟影像与数字影像 2. 数字影像的特点 3. 遥感数据的存储格式
1.模拟影像与数字影像
模拟影像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的影像 数字影像：把模拟影像分割成同样形状的小单元，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 进行数字化的影像。
（2）BIL格式（band interleaved by line）
对每一行中代表一个波
段的光谱值进行排列，然 后按波段顺序排列各行， 最后对各行进行重复。
（3）BIP格式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进行排列，
然后对该行的全部像元进行这种波段次序排列， 最后对各行进行重复。
影像信息损失低：由于遥感数字影像是用二进制表示的， 因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失 信息，也不会因多次传输和复制而产生影像失真。而模拟 方法表现的遥感影像会因多次复制而使影像质量下降。
抽象性强：尽管不同类别的遥感数字影像，有不同的视觉 效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式 表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用遥感影 像专家系统。
把前一部分的空间离散化处理叫采样（sampling）， 而后一部分的亮度值的离散化处理叫量化（quantization）， 以上两种过程结合起来叫影像的数字化
遥感数字图像处理教程 期末复习整理
遥感数字图像处理教程第一章概论1.1图像和遥感数字图像1.1.1图像和数字图像本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。
可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。
不可见图像包括不可见光成像和不可测量值按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。
数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。
在计算机内，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。
模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。
利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。
把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换；数字图像最基本的单位是像素。
像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。
1.1.2遥感数字图像遥感数字图像是数字形式的遥感图像。
不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
遥感数字图像中的像素成为亮度值。
亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。
图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。
在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。
反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。
1.2遥感数字图像处理1.2.1遥感数字图像处理概述遥感数字图像处理是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。
遥感数字图像处理主要包括三个方面1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换K-T 变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。
第3章 遥感数字图像的表示与统计描述
3.2 遥感图像的数字表示
3.2.1 图像的确定性表示 1.图像的矩阵表示
• 离散化后的数字图像是一个整数阵列，在数学上把它描述 成一个矩阵F。数字图像中的每一个像素就是矩阵中相应的 元素。把数字图像用矩阵来表示，优点是便于应用矩阵理论 对图像进行处理分析。 • 设图像数据为N列，M行，K个波段。对于任一波段的数 据，可以表示为包括M*N个元素的矩阵:
3.2.1 图像的确定性表示 3.2.2 图像的统计性表示
7
3.2 遥感图像的数字表示
3.2.1 图像的确定性表示 一幅图像记录的是地物辐射能量的空间分布，可以表示成
f x, y , t , ,
对于多光谱图像(例如彩色图像或遥感图像)，观察到的像 场(图像函数)是对光谱响应的加权积分的模拟，因而对第i 个波段来说，图像函数可简化表示成空间坐标(x, y)与时间 t的函数。 对单波段图像来说，f (x, y, t)表示与空间坐标和时间有关 的图像。对于已经获取的一个单时段的图像，时间是个常 量，可以从图像函数中排除，这样，图像函数由三个变量 减少为二个变量，即图像是关于空间坐标点的函数f (x,y)。 经采样和量化后，连续的像场被离散化。
10
3.2 遥感图像的数字表示
3.2.1 图像的确定性表示 1.图像的矩阵表示
• 灰度图像是每个像素由一个量化的灰度值(灰度级)来描述的 图像。单波段图像为灰度图像。对于8位量化而言，灰度值。 为黑色，255为白色。
11
3.2 遥感图像的数字表示
3.2.1 图像的确定性表示 1.图像的矩阵表示
L x, y , t , , p x, y , t , , p I x, y , t ,
遥感图像处理的基本方法与算法解读
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
数字图像处理：第3章 图像处理中的正交变换第一讲
数字图像处理
F (u, v) R2 (u, v) I 2 (u, v)
(u, v) arctg I (u, v)
R(u, v)
E(u, v) R2 (u, v) I 2 (u, v)
(3—11) (3—12)
(3—13)
式中： F(u,v) 是幅度谱； (u,v) 是相位谱； E(u,v) 是能量谱。
N n0
(3—48) (3—49）
将正变换式（3—48）展开可得到如下算式
X (0) x(0)W00 x(1)W01 x( N 1)W0(N 1)
X (1) x(0)W10 x(1)W11 x( N 1)W1(N 1)
X (2) x(0)W20 x(1)W21 x( N 1)W2(N 1)
F * (u,v) 是 f (x, y) 傅里叶变换的
共轭函数， 那么
F(u, v) F * (u,v)
（４） 旋转性
如果空间域函数旋转的角度为 0 ，那么在变
换域中此函数的傅里叶变换也旋转同样的角度， 即
f (r, 0 ) F(k , 0 )
（５） 比例变换特性
如果 F(u, v) 是 f (x, y) 的傅里叶变换。a和b分 别为两个标量，那么
叫相位谱。
傅里叶变换广泛用于频谱分析。
例：求图3—1所示波形 f(x) 的频谱。
f(x) A
X
-
遥感图像处理技术及空间信息提取方法
遥感图像处理技术及空间信息提取方法摘要：遥感图像处理技术在地理信息系统（GIS）和遥感领域起着重要作用。
本文将介绍遥感图像处理技术的基本原理和常见方法，以及如何利用这些技术提取空间信息。
引言：随着遥感技术的快速发展和普及应用，遥感图像处理技术成为了空间信息提取的重要工具。
通过对遥感图像的处理和分析，可以获取并提取出各类地理空间信息，为环境监测、自然资源管理、城市规划等领域提供重要支持。
本文将从遥感图像处理技术的基本原理出发，具体介绍遥感图像处理的方法以及空间信息的提取方法。
一、遥感图像处理技术的基本原理1. 图像预处理图像预处理是指在进行后续处理之前，对原始遥感图像进行校正和增强，以提高图像质量和清晰度。
常见的预处理方法包括辐射校正、大气校正、噪声消除、几何校正等。
2. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取到某些特定目标或地物的特征信息。
通过图像分割、目标检测等方法，可以提取出地物的形状、大小、纹理等特征信息。
3. 数据融合数据融合是将多源、多感知角度的遥感数据进行融合，以得到更全面、更准确的信息。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
二、遥感图像处理的常见方法1. 监督分类监督分类是指通过事先标记好的训练样本，利用统计学方法将遥感图像中的像素分为不同的类别。
常见的监督分类方法包括最大似然法、支持向量机和随机森林等。
2. 非监督分类非监督分类是指无需事先标记训练样本，利用图像中像素之间的统计特征进行分类。
常用的非监督分类方法包括K-均值聚类、高斯混合模型和自组织映射等。
3. 目标检测目标检测是指从遥感图像中检测出某些特定类型的目标。
常见的目标检测方法包括基于特征的检测方法、基于深度学习的检测方法和基于卷积神经网络的检测方法等。
4. 图像分割图像分割是将遥感图像划分成若干个连通区域，以便进行进一步的分析和处理。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域增长和基于图论的分割算法等。
三、空间信息的提取方法1. 地物提取地物提取是指从遥感图像中提取出各类地物的位置、面积、形状等空间信息。
数字图像处理03_灰度变换及空间滤波
2020年5月28日
数字图像处理
13
频率域方法
在图像的某种变换域内，对图像的变换值进行处理。如， 先对图像进行二维傅立叶变换，再对图像的频谱进行某 种修正（滤波），最后将修正后的变换值逆变换到空间 域，从而获得增强后的图像。
2020年5月28日
数字图像处理
6
图像增强的主要方法
图像增强的处理方法
空间域方法:直接以图像中的像素操作为基础。
灰度变换（强度映射、点处理）
➢ 直接灰度变换(图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换) ➢ 直方图处理（直方图均衡化、直方图匹配、局部直方图） ✓ 关键是寻找一个合适的变换函数T
（b）模板系数以及与图像 像素对应位置关系
f(x,y-1) f(x, y) f(x, y+1) f(x+1,y-1) f(x+1, y) f(x+1,y+1)
（a）模板下的图像像素
ab
g(x, y) w(s,t) f (x s, y t) sa tb
空域滤波的基本原理
2020年5月28日
数字图像处理
例如,伪彩色图像增强：将不同灰度的图像赋以不同的彩色,以 增强人类的视觉感知,在医学图像处理中经常采用；
又如，假彩色增强：不同波段获取的图像赋以不同的彩色,用 在对多波段遥感图像的假彩色显示等
图像的增强是综合和一般性地改善图像质量，解决图像 由于噪声、模糊退化和对比度降低等三类问题,获得最 好的视觉效果。
低质量图像(低对比度、高噪声、低清晰度)
2020年5月28日
数字图像处理
3
3.1 背景知识
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理1. 概述遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星影像等，进行数字化处理和分析的过程。
遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。
2. 遥感数字图像处理的步骤遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤：2.1 数据获取数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理信息数据。
这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。
2.2 数据预处理数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
2.3 图像增强图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.4 特征提取特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。
常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。
2.5 图像分类图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。
常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。
2.6 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
2.7 地物提取地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。
常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。
2.8 结果评价结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。
常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。
3. 遥感数字图像处理的应用遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测，如水质监测、土壤污染监测等。
通过遥感图像，可以获取水体和土地的信息，分析水质和土壤的污染程度。
遥感数字图像处理基础 知识点
第一章数字图像处理根底1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规那么网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差3颜色空间模型：RGB 模型CMYK模型HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规那么映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
遥感数字图像处理：遥感数字图像处理(62页)
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
数字图像处理 第三章 空间域图像增强
图象增强的含义和目的
图象增强的含义和目的
三、目的：
（1）改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度； （2）将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识 别的形式，以便从图象中获取更有用的信息。
四、基本方法：
空间域处理：点处理（图象灰度变换、直方图均衡等）； 邻域处理（线性、非线性平滑和锐化等）； 频域处理 ：高、低通滤波、同态滤波等
输出灰度级
对数 s = c log(1 + r )
n次幂
s = cr γ
输入灰度级,r 用于图像增强的某些基本灰度变换函数
3.2 基本灰度变换
①反转变换 s = L − 1 − r (3.2 − 1)
适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色 细节,特别是当黑色面积占主导地位时.
灰度反转图像
3.2 基本灰度变换
Im=imread('rice.png'); Jm=imadjust(Im,[0.15,0.9],[0,1]); figure(1);subplot(211);imshow(Im);subplot(212); imhist(Im); figure(2);subplot(211);imshow(Jm);subplot(212); imhist(Jm);
1×1的邻域 T(r)产生两级(二值) 图像, 阈值函数
对比度拉伸 阈值处理
图像中(x,y)点的3×3邻域 对比度增强的灰度级函数
3.1 背景知识
更大的邻域会有更多的灵活性,一般的方法是利 用点(x,y)事先定义的邻域里的一个f值的函数来决 定g在(x,y)的值,主要是利用所谓的模板（也称为 滤波器,核,掩模）. 模板是一个小的(3×3)二维阵列,模板的系数值 决定了处理的性质,如图像尖锐化等. 以这种方法 为基础的增强技术通常是指模板处理或空域滤波.
遥感图像处理方法与技巧
遥感图像处理方法与技巧引言：遥感图像处理是指通过感知、获取地球表面信息的遥感数据，利用计算机技术和图像处理算法对遥感图像进行处理、分析、提取等操作的过程。
这一技术的发展不仅在地理信息系统领域有着广泛的应用，也在农业、环境保护、城市规划等诸多领域发挥着重要作用。
本文将介绍几种常见的遥感图像处理方法和技巧。
一、图像预处理技术在进行进一步的图像处理前，通常需要对原始遥感图像进行预处理，以消除图像中的噪声、增强图像的特定信息等。
图像预处理的主要方法有：1.空间滤波：通过利用滤波器，对图像进行平滑或锐化处理。
常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
2.辐射校正：由于不同地表物体对电磁波的反射率不同，遥感图像中的亮度值会受到光照和传感器等因素的影响。
辐射校正可消除这些因素对图像的影响，使得不同遥感图像具有一致的亮度分布。
3.几何校正：由于遥感图像通常受到地球自转、地形起伏等因素的影响，导致图像中的地理信息不准确。
几何校正可以修正图像的位置和形状，使其与真实地理坐标一致。
二、图像分类与分割方法图像分类与分割是遥感图像处理的核心环节，旨在将遥感图像中的不同地物或地物类别进行识别和分离。
常见的分类与分割方法有：1.基于像元的分类：将遥感图像中的每个像元（图像的最小单位）分配给不同的类别。
这种方法基于每个像元的统计特征进行分类，如亮度、颜色和纹理等。
2.分层分类：将遥感图像中的类别按照层级进行分类，从粗粒度到细粒度逐步区分不同地物。
3.聚类分割：通过对遥感图像中的像元进行聚类，将具有相似特征的像元划分到同一类别。
常用的聚类算法有K-means和基于区域的分水岭算法。
4.基于边缘的分割：提取遥感图像中物体的边缘信息，并利用边缘信息对图像进行分割。
这种方法适用于物体之间边缘明显的场景。
三、变化检测技术变化检测是指通过比较不同时期的遥感图像，寻找并分析地表上发生的变化。
变化检测技术在自然灾害监测、城市规划等方面有着广泛的应用。
(2021年整理)遥感数字图像处理-要点
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遥感数字图像处理—要点1．概论遥感、遥感过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量遥感图像的数字化、采样和量化通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP）遥感图像的模型：多光谱空间遥感图像的信息内容：遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容遥感图像的获取方式主要有哪几种？如何估计一幅遥感图像的存储空间大小？遥感图像的信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么？与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么?2。
遥感图像的统计特征2。
1图像空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用最大值、最小值、均值、方差的意义2.2多光谱空间的统计特征均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析主要遥感图像的统计特征量的意义两个重要的图像分析工具：直方图、散点图3。
遥感数字图像增强处理图像增强：概念、方法空间域增强、频率域增强3.1辐射增强：概念、实现原理直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理直方图均衡化、直方图匹配的应用3。
2空间增强邻域、邻域运算、模板、模板运算空间增强的概念平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用锐化、边缘增强概念方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点•计算图像经过下列操作后，其中心象元的值：–3×3中值滤波–采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强–域值为2的3×1平滑模板–Sobel边缘检测–Roberts边缘检测–模板3.3频率域处理高频和低频的意义图像的傅里叶频谱频率域增强的一般过程频率域低通滤波频率域高通滤波同态滤波的应用3。
数字图像处理及应用(MATLAB)第3章
程序运行结果如图（c）所示。
4.灰度非线性变换 当用某些非线性函数，例如平方、对数、指数函数等作为 映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。灰度的非线性 变换简称非线性变换，是指由这样一个非线性单值函数所确 定的灰度变换。 （1）对数变换 对数变换常用来扩展低值灰度，压缩高值灰度，这样可以使低值灰 度的图像细节更容易看清，从而达到增强的效果。对数非线性变换
[例] 假设一个图像由一个4×4大小的二维数值矩阵构成，如图（a）
所示，试写出图像的灰度分布，并画出图像的直方图。
灰度直方图计算示意图
经过统计图像中灰度值为0的像素有1个，灰度值为1的 像素有1个，…，灰度值为6的像素有1个。由此得到图像的 灰度分布如表所示，由表可得灰度直方图如图（b）所示。 图像的灰度分布
3.1.2 (rk)代表概 率密度函数，并且有下式成立：
nk Pr (rk ) 0 rk 1 n k 0,1,2,l 1
式中nk为图像中出现rk这种灰度的像素数，n是图像中像素 总数，nk/n就是概率论中的频数，l是灰度级的总数目。在直 角坐标系中作出rk与P(rk)的关系图形，就得到直方图
图 不同的图像其直方图却是相同的
图 直方图的叠加性质
由以上可知，尽管直方图不能表示出某灰度级的像素在什么位
置，更不能直接反映出图像内容，但是却能描述该图像的灰度分布
特性，使人们从中得到诸如图像的明亮程度、对比度等，成为一些 处理方法的重要依据。通常一幅均匀量化的自然图像由于其灰度直
方图分布集中在较窄的低值灰度区间，引起图像的细节看不清楚，
（a）反变换关系
（b） 原图 图像反转的效果
（c）变换后的图像
由直线方程截斜式可知当k =-1，b=L-1时，其表达式为：
遥感数字图像处理基础知识点
遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为若干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的基本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型：RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色 1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
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空间域处理方法
空间域处理方法
一、数值运算：单波段运算、多波段运算 二、集合运算：空间操作、波段操作 三、逻辑运算：求反、与、或、异或 四、数学形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
难点：邻域运算、数学形态学操作 重点：各种运算的原理及其在图像处理中的应用
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一、数值运算
单波段运算
包括点运算和邻域运算。
点运算是对单幅图像像元进行的逐像元数值运算，它将输入图 像映射为输出图像，输出图像每个像元的灰度值仅由对应的输入 像元点的灰度值决定，它不会改变图像内像元之间的空间关系。 若输入图像为g(x，y)，输出图像为f(x，y)，则点运算可表示为：
f (x, y) T[g(x, y)]
T为灰度变换函数，可为任意函数，根据灰度变换函数的不同，点 运算又可分为线性点运算、分段线性点运算和非线性点运算。
6
3
二、集合运算
空间操作
包括图像裁剪和图像镶嵌。
图像裁剪
图像裁剪的目的是为了保留图像中需要感兴趣的部分，将感兴趣区之 外的部分去除。
图像裁剪示意图
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三、逻辑运算
逻辑运算又称布尔运算，逻辑常量只有两个，即0和1，用来表示两个 对立的逻辑状态“假”和“真”。逻辑变量与普通代数一样，可以用字 母、符号、数字及其组合来表示，当进行逻辑运算时逻辑变量需先通过 某种规则转换为逻辑常量。
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四、数学形态学操作
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ数学形态学是以形态为基础对图像进行分析的数学工具， 在图像去噪声、图像增强、图像分割等处理中应用较广。
数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学，灰度 形态学是由二值形态学扩展而来。基于数学形态学的图像处 理有两个基本运算，即腐蚀和膨胀，而以腐蚀和膨胀为基础 又形成了开运算和闭运算。
求反运算
求反运算又称为非运算，可用如下数学表达式表示：
g(x,
y)
1 0
f (x, y) 0 f (x, y) 1
式中，f(x, y)为输入图像；g(x, y)为输出图像。
f(x, y) 0 0 1 1 g(x, y) 1 1 0 0
当输入图像像元的值为0时，通过求反 运算后，输出图像像元的值为1，当输 入图像像元的值为1时，通过求反运算 后，输出图像像元的值为0。