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三，其他光学图像处理
对遥感影像母片作不同的曝光处理可制成影像密度 各不相同的正、负模片(拷贝)。同一地区可以有不同遥 感器，不同波段以及不同时间等各种模片。对不同组 合的相关模片进行处理可获得不同增强效果的新图像。 上述彩色合成即是其中最常用的方法。此外，还常采用 以下几种处理方法。
1 反差增强： 通常是利用高反差的感光材料和冲 洗液作反复拷贝，来扩大原模片中的影像密度差异。 它有利于增强一些低反差的地物影像，突出大的轮廓， 也可使彩色合成获得更丰富的层次，但同时会丢失部分 细节，故处理时要适可而止。
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假彩色等密度分割：即通过光电仪器将胶片上 不同的密度等级以色彩的变化显示成彩色的图像。这 种仪器通常称彩色等密度分割仪，一般将胶片的影像 密度分割为8、12、24、32，64等级，不同密度级的 色别可在64色内任意选调变换，并在数秒钟内显示在 彩色监视器的屏幕上，通过反复调节变换色彩，选择 最佳的处理结果。
光学处理的仪器和技术手段： 摄影处理、光电处 理和相干光处理等等。
处理方法： 密度分割、彩色合成、边缘增强、反 差增强、光学图像比值、光学变换、光学编码等，其中 最常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。
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一、光学等密度分割处理
(一)影像密度的概念： 对于黑白胶片，影像密度通常 以胶片透光率(T)倒数的对数表示。
密度分割：任何一幅遥感图像都可以看作是地物电 磁波辐射强度的二维分布函数。对于胶片影像。可用影 像密度值的二维分布来表征，对于像片，则为灰度值的 二维分布。与地形图的等高线相仿，照例可按一幅图像
中密度(或灰度)值的变化 范围，将其划分为若干个 等级，以等值面对影像密 度(或灰度)函数进行分层， 用等值线图来表示图像各 部分的密度(灰度)差异变 化。在遥感图像处理中称 此为密度分割，或密度分 割技术。
三，其他光学图像处理
对遥感影像母片作不同的曝光处理可制成影像密度 各不相同的正、负模片(拷贝)。同一地区可以有不同遥 感器，不同波段以及不同时间等各种模片。对不同组 合的相关模片进行处理可获得不同增强效果的新图像。 上述彩色合成即是其中最常用的方法。此外，还常采用 以下几种处理方法。
1 反差增强： 通常是利用高反差的感光材料和冲 洗液作反复拷贝，来扩大原模片中的影像密度差异。 它有利于增强一些低反差的地物影像，突出大的轮廓， 也可使彩色合成获得更丰富的层次，但同时会丢失部分 细节，故处理时要适可而止。
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假彩色等密度分割：即通过光电仪器将胶片上 不同的密度等级以色彩的变化显示成彩色的图像。这 种仪器通常称彩色等密度分割仪，一般将胶片的影像 密度分割为8、12、24、32，64等级，不同密度级的 色别可在64色内任意选调变换，并在数秒钟内显示在 彩色监视器的屏幕上，通过反复调节变换色彩，选择 最佳的处理结果。
光学处理的仪器和技术手段： 摄影处理、光电处 理和相干光处理等等。
处理方法： 密度分割、彩色合成、边缘增强、反 差增强、光学图像比值、光学变换、光学编码等，其中 最常用的是假彩色等密度分割和假彩色合成。
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一、光学等密度分割处理
(一)影像密度的概念： 对于黑白胶片，影像密度通常 以胶片透光率(T)倒数的对数表示。
密度分割：任何一幅遥感图像都可以看作是地物电 磁波辐射强度的二维分布函数。对于胶片影像。可用影 像密度值的二维分布来表征，对于像片，则为灰度值的 二维分布。与地形图的等高线相仿，照例可按一幅图像
中密度(或灰度)值的变化 范围，将其划分为若干个 等级，以等值面对影像密 度(或灰度)函数进行分层， 用等值线图来表示图像各 部分的密度(灰度)差异变 化。在遥感图像处理中称 此为密度分割，或密度分 割技术。
【学习课件】第四章遥感图像处理
• The 'drift' was different for each of the six detectors, causing the same brightness to be represented differently by each detector.
• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
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• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
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3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
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③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
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• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
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• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
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3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
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③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
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02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
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去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
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像元对应于地面宽度的不等 HOME 36
＞ L3-L1 ，距星下点越远畸变 越大，对应地面长度越长。
遥感影像变形的原因
• 地表曲率的影响
全景畸变：即当传感 器扫描角度较大时 ， 影响更加突出，造成 边缘景物在图像显示 时被压缩 。假定原地 面真实景物是一条直 线，成像时中心窄 、 边缘宽， 但图像显示 时像元大小相同 ，这 时直线被显示成反 S形 弯曲。
X F1 ( x, y ) Y F2 ( x, y )
（1）
• 式中的x、y为像元在原始图像上的坐标，X、Y为 像元在校正后的图像（目的图像，即参考图像） 上的坐标。得到函数F1(x,y)和F2(x,y)的方法是选择 原始图像和目的图像同名点对，采用多项式逼近 法求得。
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• 即：
无论是卫星还是飞机，运动过程中都会由于种种原因产 生飞行姿势的变化从而引起影像变形。
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遥感影像变形的原因
• 地形起伏的影响
当地形存在起伏时， 会产生局部像点的位 移，使原来本应是地 面点的信号被同一位 置上某高点的信号代 替。由于高差的原因， 实际像点 P 距像幅中 心的距离相对于理想 像点P0距像幅中心的 距离移动了△r。
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2、几何畸变校正
（1）基本思路
校正前的影像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的，但实际上，由 于某种几何畸变，影像中 像元点间所对应的地面距 离并不相等（图 a ）。校 正后的影像亦是由等间距 的网格点组成的，且以地 面为标准，符合某种投影 的均匀分布（图 b ），影 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。校正的最 终目的是确定校正后影像 的行列数值，然后找到新 影像中每一像元的亮度值。
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磁带
输入 数字化 扫描 几何校正 图像复原 辐射校正 反差增强 数字图像处理
《遥感图像预处理》课件
傅里叶变换
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
03
04
05
遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
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04
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遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
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主要有两种方法：K-L变换（主成分变换）和 k-T变换（缨帽变换）。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
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5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
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5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
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5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
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5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
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5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
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5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
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• 不透明地物：对可风见光的吸收和反射
• 物体对可见光的各波段具有选择性的吸收和反射，则 产生了彩色
• 物体对可见光的各波段不具有选择性的吸收的反射， 即对各波段具有等量吸收和反射，则产生非彩色
• 所有颜色都是对某段波长有选择的反射而对其它波段
吸收的结果。
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颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
合，产生不同的中间色（光），如：
红（多）+绿（少）→橙；红（少）
+绿（多）→黄绿等。
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加色法示意图 20返回
加色法与减色法
2、色度图
• 色度图可以粗略推算两种 颜色相混合得到的中间色， M和N两种颜色按照一定比 例合成，一定能得到MN连 线上的中间色K（只要比例 合适，MN上其他的点也可 得到）
三原色：分析各种颜色可以找到三种颜色，其中的任一 颜色都不能由其余颜色（两种）混合相加产生，这三种 颜色可以按一定的比例混合形成各种色调的颜色。则称 之为三原色。实验证明：红、绿、蓝三种颜色是最优的 三原色。混合后的颜色只是视觉上效果上的颜色，已完 全失去了颜色的光谱意义。
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两种颜色相互影响的结果，使每种颜色会向其影响色的 补色变化。
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颜色视觉
• 2、颜色的性质 明度(Luminance)：色彩的相对明暗，指的是接收到 光的物理表面的反射程度，实为人眼对光源或物体明 亮程度的感觉。 – 物体反射率越高，明度越高（色彩越明亮） – 光源亮度越大，明度越高
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孟塞尔颜色立体，使颜 色的划分更为标准化。
➢中央轴代表无彩色的 明度等级。
➢水平坡面上是色调。
➢颜色离开中央轴的水 平距离代表饱和度的变 化。
任何颜色在孟塞尔系统 中都可以用三个坐标值： 色调、明度和饱和度表 示。
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孟塞尔颜色立体:世界上使用最广泛的颜色系统，有物理 样品集。
• 亮度对比（对象相对于背景的明亮程度） 是视场中对象与背景的亮度差与背景亮度之比。记作：
C＝|L对象－L背景| / L背景。选择适宜的对象及背景
亮度，可以提高对比，从而提高视觉效果。在遥感影 像中，亮度对比主要用于单色黑白影像。
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颜色视觉
• 颜色对比 在视场中，相邻区域的不同颜色的相互影响叫做颜色对 比。颜色的对比受视觉的影响很大。在两种颜色的边 界，对比现象更为明显。
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❖加色法
➢①大圆颜色代表色光的三原色。 两圆相交的的部分为两种色光等量
相加的混合颜色，显然是第三种颜 色的补色；即红+绿→黄；红+蓝 →品红；蓝+绿→青。黄、品红、 青称为补色（光）。
➢②三圆相交的部分是三种颜色等 量相加的结果，一定是白色。即：
红+绿+蓝→白（光）。
➢③非互补色（光）不等量相加混
颜色视觉
• 2、颜色的性质 饱和度(Saturation)：是彩色纯洁的程度。即光谱中波 长段是否窄，频率是否单一的表示。对于光源：若发 出的若是单色光就是最饱和的彩色，如激光。各种光 谱色都是饱和色。对于物体颜色，如果物体对反射具 有很高的选择性，只反射很窄的的波段则饱和度高。 若光源或物体反射光在某波段中混有许多其他的波长 的光或混有白光，则饱和度变低。白光成分过大时， 彩色消失成白光。
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• 明度不等于亮度。根据光度学的概念，亮度是可以用 光度计测量的、与人视觉无关的客观数值，而明度则 是颜色的亮度在人们视觉上的反映，明度是从感觉上 来说明颜色性质的。
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颜色视觉
• 2、颜色的性质 色调(Hue)：是色彩彼此相互区分的特性。可见光谱段的 不同波长刺激人眼产生了红橙黄绿青蓝紫等彩色的感觉。 多数情况下刺激人眼的光波不是单一的波长，而常常是一 些波长的组合，对于光源，则是不同波长的亮度组合，对 于反射物体是不同反射率的不同波长的组合，共同刺激人 眼产生组合后的颜色感觉。
• 物体的色调决定于物体向外辐射的光谱组成，不透明物
体的颜色是怎么来的呢?是因为物体对照射在物体上的光物体
看起来是红色，如果物体反射0. 5 左右的辐射，这一物体
看起来是绿色。所有颜色都使对某段波长有选择地反射而
对其他波长吸收的结果。 精选ppt
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• 物体色的饱和度取决于该物体表面选择性反射光谱辐 射能力。物体对光谱某一较窄波段的反射率高，而对
其它波长的反射率很低或没有反射，则表明它有很高
的选择性反射的能力，这一颜色的饱和度就高。如下 图，分光反射率曲线A比曲线B显示的颜色饱和度高。
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明度、色调、饱和 度关系
饱和度
孟塞尔色相：10个色调区，每 个区10等份，中间(5)为主色系 色相；孟塞尔光值（明度）： 11级0-10。孟塞尔彩度：到中 心的距离26级。
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加色法与减色法
• 1、颜色相加原理 互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这两种颜色 就称为互补色。如：黄和蓝、红与青、绿与品红均互为 互补色。
第4章 遥感图像处理
4.1 光学原理与光学处理 4.2 数字图像的校正 4.3 数字图像增强 4.4 多源信息复合
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• 光学辐射：可见光波段、紫外、红外波段来自于原子 和分子的发光辐射，成为光学辐射。
• 紫外线使眼睛产生疼痛感，红外线产生灼热感，都不 会使人的视觉产生如颜色、形状等的视觉印象。
饱和度为零时色调
色
无意义。
亮度为零时饱和度、 色调均无意义。
调
亮 精选ppt
度
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最小明度
精选ppt
最大明度
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颜色视觉
• 3、颜色立体 颜色的三个属性在某种
意义上是各自独立的，但 在另外意义上又是互相制 约的。一个颜色的某一个 属性发生了改变，那么， 这个颜色必然要发生改变。 为了便于理解颜色三特征 的相互关系，可用颜色立 体来表示一种理想化的示 意关系。
• 严格的说，只有能够被眼睛感觉到的、并产生视觉现 象的辐射才是可见辐射或可见光，简称光。
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4.1 光学原理与光学处理
• 1、颜色视觉 • 2、加色法与减色法 • 3、光学增强处理
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3
颜色视觉
• 物体的颜色取决于：
– 发光体：发出光所具有的波长
– 非发光体：对可见光各波段的吸收、 反射和透射
• 物体对可见光的各波段具有选择性的吸收和反射，则 产生了彩色
• 物体对可见光的各波段不具有选择性的吸收的反射， 即对各波段具有等量吸收和反射，则产生非彩色
• 所有颜色都是对某段波长有选择的反射而对其它波段
吸收的结果。
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颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
合，产生不同的中间色（光），如：
红（多）+绿（少）→橙；红（少）
+绿（多）→黄绿等。
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加色法示意图 20返回
加色法与减色法
2、色度图
• 色度图可以粗略推算两种 颜色相混合得到的中间色， M和N两种颜色按照一定比 例合成，一定能得到MN连 线上的中间色K（只要比例 合适，MN上其他的点也可 得到）
三原色：分析各种颜色可以找到三种颜色，其中的任一 颜色都不能由其余颜色（两种）混合相加产生，这三种 颜色可以按一定的比例混合形成各种色调的颜色。则称 之为三原色。实验证明：红、绿、蓝三种颜色是最优的 三原色。混合后的颜色只是视觉上效果上的颜色，已完 全失去了颜色的光谱意义。
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两种颜色相互影响的结果，使每种颜色会向其影响色的 补色变化。
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• 2、颜色的性质 明度(Luminance)：色彩的相对明暗，指的是接收到 光的物理表面的反射程度，实为人眼对光源或物体明 亮程度的感觉。 – 物体反射率越高，明度越高（色彩越明亮） – 光源亮度越大，明度越高
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孟塞尔颜色立体，使颜 色的划分更为标准化。
➢中央轴代表无彩色的 明度等级。
➢水平坡面上是色调。
➢颜色离开中央轴的水 平距离代表饱和度的变 化。
任何颜色在孟塞尔系统 中都可以用三个坐标值： 色调、明度和饱和度表 示。
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孟塞尔颜色立体:世界上使用最广泛的颜色系统，有物理 样品集。
• 亮度对比（对象相对于背景的明亮程度） 是视场中对象与背景的亮度差与背景亮度之比。记作：
C＝|L对象－L背景| / L背景。选择适宜的对象及背景
亮度，可以提高对比，从而提高视觉效果。在遥感影 像中，亮度对比主要用于单色黑白影像。
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颜色视觉
• 颜色对比 在视场中，相邻区域的不同颜色的相互影响叫做颜色对 比。颜色的对比受视觉的影响很大。在两种颜色的边 界，对比现象更为明显。
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❖加色法
➢①大圆颜色代表色光的三原色。 两圆相交的的部分为两种色光等量
相加的混合颜色，显然是第三种颜 色的补色；即红+绿→黄；红+蓝 →品红；蓝+绿→青。黄、品红、 青称为补色（光）。
➢②三圆相交的部分是三种颜色等 量相加的结果，一定是白色。即：
红+绿+蓝→白（光）。
➢③非互补色（光）不等量相加混
颜色视觉
• 2、颜色的性质 饱和度(Saturation)：是彩色纯洁的程度。即光谱中波 长段是否窄，频率是否单一的表示。对于光源：若发 出的若是单色光就是最饱和的彩色，如激光。各种光 谱色都是饱和色。对于物体颜色，如果物体对反射具 有很高的选择性，只反射很窄的的波段则饱和度高。 若光源或物体反射光在某波段中混有许多其他的波长 的光或混有白光，则饱和度变低。白光成分过大时， 彩色消失成白光。
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• 明度不等于亮度。根据光度学的概念，亮度是可以用 光度计测量的、与人视觉无关的客观数值，而明度则 是颜色的亮度在人们视觉上的反映，明度是从感觉上 来说明颜色性质的。
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颜色视觉
• 2、颜色的性质 色调(Hue)：是色彩彼此相互区分的特性。可见光谱段的 不同波长刺激人眼产生了红橙黄绿青蓝紫等彩色的感觉。 多数情况下刺激人眼的光波不是单一的波长，而常常是一 些波长的组合，对于光源，则是不同波长的亮度组合，对 于反射物体是不同反射率的不同波长的组合，共同刺激人 眼产生组合后的颜色感觉。
• 物体的色调决定于物体向外辐射的光谱组成，不透明物
体的颜色是怎么来的呢?是因为物体对照射在物体上的光物体
看起来是红色，如果物体反射0. 5 左右的辐射，这一物体
看起来是绿色。所有颜色都使对某段波长有选择地反射而
对其他波长吸收的结果。 精选ppt
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• 物体色的饱和度取决于该物体表面选择性反射光谱辐 射能力。物体对光谱某一较窄波段的反射率高，而对
其它波长的反射率很低或没有反射，则表明它有很高
的选择性反射的能力，这一颜色的饱和度就高。如下 图，分光反射率曲线A比曲线B显示的颜色饱和度高。
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明度、色调、饱和 度关系
饱和度
孟塞尔色相：10个色调区，每 个区10等份，中间(5)为主色系 色相；孟塞尔光值（明度）： 11级0-10。孟塞尔彩度：到中 心的距离26级。
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加色法与减色法
• 1、颜色相加原理 互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这两种颜色 就称为互补色。如：黄和蓝、红与青、绿与品红均互为 互补色。
第4章 遥感图像处理
4.1 光学原理与光学处理 4.2 数字图像的校正 4.3 数字图像增强 4.4 多源信息复合
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• 光学辐射：可见光波段、紫外、红外波段来自于原子 和分子的发光辐射，成为光学辐射。
• 紫外线使眼睛产生疼痛感，红外线产生灼热感，都不 会使人的视觉产生如颜色、形状等的视觉印象。
饱和度为零时色调
色
无意义。
亮度为零时饱和度、 色调均无意义。
调
亮 精选ppt
度
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最小明度
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最大明度
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颜色视觉
• 3、颜色立体 颜色的三个属性在某种
意义上是各自独立的，但 在另外意义上又是互相制 约的。一个颜色的某一个 属性发生了改变，那么， 这个颜色必然要发生改变。 为了便于理解颜色三特征 的相互关系，可用颜色立 体来表示一种理想化的示 意关系。
• 严格的说，只有能够被眼睛感觉到的、并产生视觉现 象的辐射才是可见辐射或可见光，简称光。
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4.1 光学原理与光学处理
• 1、颜色视觉 • 2、加色法与减色法 • 3、光学增强处理
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颜色视觉
• 物体的颜色取决于：
– 发光体：发出光所具有的波长
– 非发光体：对可见光各波段的吸收、 反射和透射