遥感数字图像处理概述PPT课件
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遥感数字图像处理-课件内容.
遥感数字图象处理1．概论遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术遥感过程：遥感过程是指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程遥感图象、遥感数字图象、遥感图象的数据量遥感图象：是指遥感传感器通过检测、度量地物的电磁波辐射能并进行记录所得到的图象遥感数字图象：是指以数字化形式表述的遥感影像。
遥感图象的数据量：H=M ×N ×b ×n ( bit ) M、N 为行列数， b 为波段数， n=lnG/ln2遥感图象的数字化、采样和量化遥感图象的数字化：指光学图象(物理图象)到数字图象的转换过程，包括采样和量化两个过程采样：将空间上连续的图象变换为离散的点的操作量化：将测量的灰度值用一个整数表示通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP)BSQ，波段序列格式BIL，波段行交替格式BIP，波段像元交替格式遥感图象的模型：多光谱空间多光谱空间：对于 n 个波段的多光谱图象，这 n 个波段构成一个 n 维多光谱空间，多光谱空间就是一个 n 维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。
描述像素在各个波段中亮度值的分布。
多光谱空间中，像元点在坐标系中的位置可以表示成一个 n 维向量，其中每一个分量 xi 表示该点在第 i 个坐标轴上的投影，即亮度值。
多光谱空间只表示各波段光谱之间的关系，而不包括任何该点在原图象中的位置信息，它没有图象空间的几何意义。
遥感图象的信息内容：波谱信息：指遥感图象上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异空间信息: 通过图象亮度值在空间上的变化反映出来的信息时间信息: 指不同时相遥感图象的光谱信息与空间信息的差异遥感数字图象处理、遥感数字图象处理的内容遥感数字图象处理: 利用计算机对遥感数字图象进行一系列操作，以求达到预期目的遥感数字图象处理的内容：图象增强、图象校正、信息提取遥感图象的获取方式主要有哪几种?摄影成像、扫描成像、雷达成像如何估计一幅遥感图象的存储空间大小?遥感图象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？与通用图象处理技术比较，遥感数字图象处理有何特点？遥感数字图象处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？2.遥感图象的统计特征2.1 图象空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用概念：用来描述图象中每一灰度级与其浮现频率间的关系的图表类型：直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为等于各个灰度级像元的浮现频率(像元数)累计直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为小于等于各灰度级的像元的浮现频率 (像元数) 性质：直方图反映表示不同灰度像元的浮现频率，不包含像元的位置信息同一图象的直方图惟一，同向来方图可以对应不同的图象一幅图象的直方图等于其各部份图象直方图之和同类地物的直方图接近正态分布应用： 1.直方图是图象分析的重要工具。
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信息查看
• 鼠标右键菜单Cursor Location/Value，查看 鼠标所在位置的基本信息
信息查看
• 鼠标右键菜单Z Profile (Spectrum) ，查看 鼠标所在位置的光谱曲线
信息查看
• 在任一主窗口中点击鼠标右键，选择弹出 菜单中的Link Displays，可以将两个显示窗 口连接在一起。
1.遥感影像对比度拉伸基本方法
具体步骤： • 打开实验数据: bhtmref.img • 1.采用交互式拉伸工具分别对影像进行以下对比度拉
伸： • 线性拉伸 • 均衡化拉伸均衡化
2.遥感影像直方图匹配方法 • 打开两个波段数据或两景影像进行直方图匹配操
三、实习仪器与数据 ENVI 或 ERDAS、PCI等通用遥感图像处理软
件（本实习指导书以ENVI为例来加以说明）、 TM遥感影像数据。
图1 研究区示意图
四、实习步骤
1. 数据预处理 首先对TM影像进行几何校正和辐射校正，辐
射校正包括辐射定标和大气校正。
2. 确定分类系统 结合研究区的实际地物分布特点以及分类需
选取地面控制点
选取地面控制点
• 点击Show List按钮，可以查看每一个控制 点的信息
校正影像
• Ground Control Points Selection窗口菜单 Options > Warp File，根据刚才选择的地面 控制点对TM影像进行几何校正。
• Method选择多项式Polynomial法，Degree 选择2阶
动态聚类法流程：
控制参数:
K : 类别数(近似值)
N : 每类的的最小样本数 s : 类内的分散程度参数(如类的标准差) c : 类间距离参数(最小距离)
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减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光而产 生色彩的方法。
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）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。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。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
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.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）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。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。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
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.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
遥感图像分析与处理ppt课件
14
以Landsat TM的7个波段为例
常用主成分分析法（PCA）来压缩数据
15
主成分分析前（左）后（右）的效果图
原图像432RGB合成
主成分分析后的123RGB合成图像
16
子集提取
• 子集是整个遥感影像中显示研究区域的部分。
• 子集的选择要和其他数据进行配准。保证预备子集的精度
17
§2 辐射预处理
8
二、数字图像的统计特征
• 1、直方图：描述
了图像中每个像元 亮度值的像元数量 的统计分布。
• 2、峰值 • 3、中值 • 4、均值
9
• 5、亮度范围 • 6、方差 • 7、协方差 • 8、相关系数
10
§3 遥感图像处理软件
目前国内常用的遥感图像处理软件有： Erdas：美国ERDAS公司集遥感和GIS于一身的软件 Envi：美国ITTVIS 公司开发的遥感图像处理软件 Idris：美国Diamond Consulting Services Ltd开发 Er-mapper：澳大利亚 Earth Resource公司开发的图像处理软件 PCI：加拿大PCI公司的产品，处理遥感图像
44
简述卫星遥感图像几何精校正的方法和步骤
• 几何精校正主要是利用地面控制点和多项式内插模 型进行校正，主要步骤有：
• （1）调整像元的空间位置：选定几何校正的数学模 型；在卫星图象上选择均匀分布的明显地物 点为校 正控制点（数量依所采用的校正模型有关）；由这 些控制点求解校正系数，得出校正方程；用校正方 程对全图象进行校正；
11
常用遥感图像处理软件的一般功能
• 图像文件管理 • 图像操作功能 • 基本图像处理功能 • 遥感图像处理功能 • 矢量、栅格混合处理以及与地理信息系统的接口
以Landsat TM的7个波段为例
常用主成分分析法（PCA）来压缩数据
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主成分分析前（左）后（右）的效果图
原图像432RGB合成
主成分分析后的123RGB合成图像
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子集提取
• 子集是整个遥感影像中显示研究区域的部分。
• 子集的选择要和其他数据进行配准。保证预备子集的精度
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§2 辐射预处理
8
二、数字图像的统计特征
• 1、直方图：描述
了图像中每个像元 亮度值的像元数量 的统计分布。
• 2、峰值 • 3、中值 • 4、均值
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• 5、亮度范围 • 6、方差 • 7、协方差 • 8、相关系数
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§3 遥感图像处理软件
目前国内常用的遥感图像处理软件有： Erdas：美国ERDAS公司集遥感和GIS于一身的软件 Envi：美国ITTVIS 公司开发的遥感图像处理软件 Idris：美国Diamond Consulting Services Ltd开发 Er-mapper：澳大利亚 Earth Resource公司开发的图像处理软件 PCI：加拿大PCI公司的产品，处理遥感图像
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简述卫星遥感图像几何精校正的方法和步骤
• 几何精校正主要是利用地面控制点和多项式内插模 型进行校正，主要步骤有：
• （1）调整像元的空间位置：选定几何校正的数学模 型；在卫星图象上选择均匀分布的明显地物 点为校 正控制点（数量依所采用的校正模型有关）；由这 些控制点求解校正系数，得出校正方程；用校正方 程对全图象进行校正；
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常用遥感图像处理软件的一般功能
• 图像文件管理 • 图像操作功能 • 基本图像处理功能 • 遥感图像处理功能 • 矢量、栅格混合处理以及与地理信息系统的接口
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i 1 n
rij （美国查维茨提出的）
i 1
特征提取（feature extraction）
特征提取是在特征选择后，利用特征提取算法从原始特征中求出最能反映地物类别 性质的一组新特征，由此既可以压缩数据，又提高特征类别间的可分性。
第22页/共61页
4）图像分类运算
依据你选择的特征变量和图像的分类对象的实际情况以及选择适当的分类 方法和相应的分类参数进行图像分类。
碎斑处理——处理办法主要是进行滤波处理，用计算机手段 去掉分类图中过于孤立的类别像素，或将它归并到包围相邻 较连续分布的那些类中。比如：ENVI的多数/少数分析、聚 块和筛除等。 类别合并——ENVI中有类别合并处理的模块，主要将其颜色 和编码更改一致即可。
第26页/共61页
b）分类结果检验分析
统计分类结果——包括各类地物在各波段的平均值、标准差、min、max、协方差矩 阵、相关系数矩阵、特征值、各类像素数和所占像素百分比、精度检验等等统计指 标的说明。
•
分类的基本原理
•
分类的方法
•
分类的工作流程
•
非监督分类方法
•
监督分类方法
•
图像分类的相关问题
第31页/共61页
6.4 非监督分类法
非监督分类法是指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识，而仅凭遥感图像 中地物的光谱特征进行分类，分类过程就是自然的聚类特性。
这样的分类的结果从效果上讲，只区分了图像上存在的差异，并不能确定该类别 的属性，具体的属性尚需要通过目视判读或实地调查针对性的确定。
监督分类法的基本原理！
做分类时，常把图像中某一类地物称为模式，而把属于该类中的像素称为样 本，其中某位置的像元在不同波段或不同特征空间中的像素值，则可以称为该样 本的观测值。
遥感图像处理 ppt课件
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。
28
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。
13
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
遥感导论数字图像处理ppt课件
——辐射定标确定传感器入瞳处的辐射数值。
星上内定标
探测器元件老化或工作温度变化都会影响 传感器的响应，因此需要传感器的星上内 定标。
星上内定标主要是绝对辐射定标，在可见 光和反射红外区采用点光源和太阳光作为 高温标准辐射源，热红外区采用标准黑体 作为高温标准辐射源，以宇宙空间作为低 温标准辐射源。
太阳高度角和地形引起的辐射误差校正
具有地形坡度的地面，对进入传感器的太 阳光线的辐射亮度有影响，但地形坡度引 起的辐射亮度校正需要知道成像地区的数 字地面模型，校正不易，因此一般用比值 图像来消除影响。
传感器定标
传感器定标是指建立传感器每个探测元件 所输出信号的数值量化值与该探测器对应 像元内地实际地物辐射亮度值的定量关系。
大气校正
大气校正是消除影像在大气传输中引起的质量退 化的一种图像处理方法。对于一幅经过绝对辐射 标定的遥感影像，还必须经过大气校正才能得到 地表目标的正确信息。
大气影响：
（1）目标反射辐射能量被衰减 （2）与目标物无关的大气散射进入传感器
大气校正方法
实验方法
—直方图调整法 —黑暗固定法 —固定目标法 —对比减少法 —查找表法LUT
如果得到地面同步的地面观测反射率数据，该 方法为绝对大气校正方法。
理论方法
LOWTRAN、MODTRAN、SHARC、6S
大气校正实验方法
直方图调整（Histogram Matching）
假设清楚目标与模糊目标反射率直方图是 一样的，在图像中找到清楚目标，用清楚 目标的反射率直方图来调整模糊目标的反 射率直方图，为PCI、ERDAS等软件使用。
优点：简单，实用。 缺点：对具有不同反射特征的目标物组成
在摄影类传感器中，由于光学镜头的非均 匀性，成像时图像边缘会比中间部分暗， 可以通过测定镜头边缘与中心的角度加以 改正。
星上内定标
探测器元件老化或工作温度变化都会影响 传感器的响应，因此需要传感器的星上内 定标。
星上内定标主要是绝对辐射定标，在可见 光和反射红外区采用点光源和太阳光作为 高温标准辐射源，热红外区采用标准黑体 作为高温标准辐射源，以宇宙空间作为低 温标准辐射源。
太阳高度角和地形引起的辐射误差校正
具有地形坡度的地面，对进入传感器的太 阳光线的辐射亮度有影响，但地形坡度引 起的辐射亮度校正需要知道成像地区的数 字地面模型，校正不易，因此一般用比值 图像来消除影响。
传感器定标
传感器定标是指建立传感器每个探测元件 所输出信号的数值量化值与该探测器对应 像元内地实际地物辐射亮度值的定量关系。
大气校正
大气校正是消除影像在大气传输中引起的质量退 化的一种图像处理方法。对于一幅经过绝对辐射 标定的遥感影像，还必须经过大气校正才能得到 地表目标的正确信息。
大气影响：
（1）目标反射辐射能量被衰减 （2）与目标物无关的大气散射进入传感器
大气校正方法
实验方法
—直方图调整法 —黑暗固定法 —固定目标法 —对比减少法 —查找表法LUT
如果得到地面同步的地面观测反射率数据，该 方法为绝对大气校正方法。
理论方法
LOWTRAN、MODTRAN、SHARC、6S
大气校正实验方法
直方图调整（Histogram Matching）
假设清楚目标与模糊目标反射率直方图是 一样的，在图像中找到清楚目标，用清楚 目标的反射率直方图来调整模糊目标的反 射率直方图，为PCI、ERDAS等软件使用。
优点：简单，实用。 缺点：对具有不同反射特征的目标物组成
在摄影类传感器中，由于光学镜头的非均 匀性，成像时图像边缘会比中间部分暗， 可以通过测定镜头边缘与中心的角度加以 改正。
遥感数字图像处理教学ppt
80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
02
03
04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
31_遥感图像处理课件
居民地信息提取 居民地的反射光谱特征应该是表现为混合物的 反射光谱特征，居民地大部分是由水泥物质构 成，然后是居民地由于人居住的比较集中，活动 量较大，所以其温度会比周围其它地物的要高。 房屋的尺寸高矮不同，所以表面会有星星点点的 纹理。在图上显示为浅蓝色，表面有星星点点的 纹理，不规则分布的区域我们判断为居民地，其 中，有大片的较集中的居民地，可以判断为城镇 地区，也有小面积的零星分布的，可判断为乡村 的居民地。
彩
色
色
合
图
成
像
色分量
假彩色合成（False color composition；Pseudocolor）只是在三个通道内输入其它波 段影像数据，合成的图像就是假彩色图像
真彩色合成： 3R2G1B 假彩色合成： 4R3G2B
4R3G2B：遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准 假彩色图像。它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合 成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿 色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合 成的结果。
321真彩色 合成影像
真彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 相一致的图像；
假彩色图像是指影像上地物的色调与地物的实际色调 不一致的图像。432假彩色合成影像是标准的假彩色图 像，大片红色是植被，因为植被在近红外4波段的反射 率非常的高，因此，呈现红色，而且可以通过红色的 饱和度和亮度反映出植被的健康状态和年龄等隐性信 息,纯净的水体呈黑色。
上并用黄色表示出来；按住shift键的同时分别单 击red green blue三个字段，则该字段将分别从选 择中被清除；单击apply按钮分类属性表中显示的 字段发生变化。如图
在Viewer窗口中点击 ，打开Raster工具面板 选择 按钮，进入多边形AOI绘制状态，在图像上选择深蓝 色
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采集装置都包括下面两个部件： •光敏感器件 •模/数转换装置
22
（2） 图像显示模块 图像显示的主要形式：
• 软拷贝形式 • 硬拷贝形式 （3）图像存储模块 • 常用硬盘、软盘、U盘、活动硬盘、光盘、磁带等 • 在海量图像存储备份系统中，采用磁盘阵列、磁带库、 光 盘塔等存储设备。
23
（4） 图像通信模块
12
1.2 遥感数字图像处理
图像处理
模拟图像处理 数字图像处理
14
1.2.1 遥感数字图像处理的内容
它是研究图像的获取、传输、存储，变换、显示、 理解与综合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图 像分析和图像理解。如图1.2.1所示。
高
抽 象语 程义 度 低
高层 中层 低层
展 数字图像处理的两种观点： （1）离散方法 在空间域内进行处理，以图像平面本身作为参考，直接
对图像中的像素进行处理，其算法易于实现。 （2）连续方法 在频率域内进行处理，即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 25
• 往要变换至空间域进行图像的显示和对比。
26
1.4 基础理论和基本知识要求
性质和应用。
16
• 图像增强 介绍各种增强方
法及其应用。增强图 像的有用信息，消弱 噪声的干扰。
• 图像的恢复与重建
把退化、模糊了的图像复原.包 括图像辐射校正和几何校正等内容。
由断层扫描重建二、三维图像。
17
• 图像编码
简化图像的表示，压缩图像的数据，便于存储和传 输。
256K
21k
• 图像分割
遥感数字图像处理是多学科相互渗透的产物，它 与模式识别、计算机图形学、计算机视觉等学科既相 互联系又相互区别。
图像分割是指将一幅图像划分为互不重叠的区域的 处理。重点介绍图像分割的方法及其应用。
18
• 二值图像处理与形状分析
介绍二值图像的几何概念、二值图像连接成分的各种 变形算法和二值图像特征提取与分析的各种方法。
检测或去掉小成分
骨架提取
19
边界提取
• 纹理分析 主要介绍影像纹理的概念、特征提取与分析的一些方
i0,0
I I[m,n]
i1,0
iM1,0
i0,1 i1,1
iM1,1
i0,N1
i1,N1
iM1,N1
10
像素或像元的属性：具有特定的空间位置和灰度。
11
•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 或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性遥感系统可以产生不 同的遥感数字图像。 •三种典型地物的波谱反射特性
3
教学目的
掌握和了解
• 遥感图像的机理 • 遥感图像的处理方法和过程 • 如何从遥感数据中获取自己所需要的信
息
4
第1讲
课 题： 遥感数字图像处理概述 目的要求：了解数字图像处理的概念、遥感数字图像
处理系统的构成、数字图像处理的应用 教学重点： 遥感数字图像处理的应用 教学难点：遥感数字图像处理系统的构成 教学课时：2课时 教学方法：授课为主、鼓励课堂交流 本次课涉及的学术前沿：数字图像处理的发展方向
24
1.3数字图像处理的发展和两个观点
• 最早应用于报纸业（20世纪20年代） • 20世纪60年代美国利用计算机技术改善了空间探测器
发回的图像效果 • 20世纪60年代末70年代初，图像处理技术开始应用于
医学影像、地球遥感监测和天文学等领域。 • 20世纪90年代遥感数字图像处理得到了迅速普及和发
图像理解 图像分析
狭义处理 图 1.2.1
符号 目标 象素
小 操 作数 对据 象量
大
15
具体而言，遥感数字图像处理的内容包括：
• 图像的数字化
如何由一幅模拟图 像获取一幅满足需求的 数字图像，使图像便于 计算机处理、分析。
• 图像变换 图像变换目的在于：处理问题简化、有利于特征
提取、加强对图像信息的理解。 图像变换算法很多，重点学习傅立叶变换的算法、
546.1nm
单波段、多波段和超波段图像
红外光
700nm
780nm
7
彩色与非彩色图像
8
•光与色
9
图像的类别：模拟图像和数字图像（根据图像的明暗程度和 空间坐标的连续性）
1)模拟图像
模拟图像可用连续函数来描述。
IF(x,y)
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。 2)数字图像
可用矩阵或数组来描述
法与应用。
• 图像识别 对图像中的不同对象进行分类、描述和解译。
20
1.2.2遥感数字图像处理系统概述
遥感数字图像处理系统由硬件和软件组成。具体分 为以下几个模块：
• 采集 • 显示 • 存储 • 通信 • 主机 • 图像处理软件
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（1） 图像采集模块 获取数字图像的设备即采集装置。
• 扫描仪 • 数码照相机 • 数码摄像机
遥感数字图像处理
1
整体概述
概况一
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概况二
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概况三
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2
使用教材及参考书
使用教材： 《遥感数字图像处理教程》科学出版社 韦玉春、汤国安、 杨昕编著。
参考书： [1] 《遥感与图像解译》（第四版）电子工业出版社 [2]《遥感应用分析原理与方法》赵英时 科学出版社 [3]《遥感导论》梅安新 高等教育出版社 [4]《遥感影像地学理解与分析》周成虎等 科学出版社 [5]《遥感图象处理应用与分析》戴昌达 清华出版社 [6]《遥感物理》徐希孺，北大出版社 [7]《 ERDAS IMAGE遥感图像处理方法》党安荣 清华 大 学出版社
图像通信就是把图像传送到远方终端。
按传输图像种类分为
• 静止图像通信，如电报、传真和图文电视等
• 活动图像通信，如电视、可视电话等。
（5）主机
• 以微机或工作站为主，配以图像卡和外设构成微型图像 处理系统
•采用大型机
（6） 图像处理软件
由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
常用的有ERDAS和ENVI这两种遥感图像处理软件
5
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
图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的 写真或描述。
图像的类别：可见图像和不可见图像（根据人眼的视觉可
视性）
图像
物 数学 体
函数
可见的图像
照片、
光 图
图与画
像
不可见的 物理图像
6
可见光成像和不可见光成像
紫外光
400nm
435.8nm
22
（2） 图像显示模块 图像显示的主要形式：
• 软拷贝形式 • 硬拷贝形式 （3）图像存储模块 • 常用硬盘、软盘、U盘、活动硬盘、光盘、磁带等 • 在海量图像存储备份系统中，采用磁盘阵列、磁带库、 光 盘塔等存储设备。
23
（4） 图像通信模块
12
1.2 遥感数字图像处理
图像处理
模拟图像处理 数字图像处理
14
1.2.1 遥感数字图像处理的内容
它是研究图像的获取、传输、存储，变换、显示、 理解与综合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图 像分析和图像理解。如图1.2.1所示。
高
抽 象语 程义 度 低
高层 中层 低层
展 数字图像处理的两种观点： （1）离散方法 在空间域内进行处理，以图像平面本身作为参考，直接
对图像中的像素进行处理，其算法易于实现。 （2）连续方法 在频率域内进行处理，即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 25
• 往要变换至空间域进行图像的显示和对比。
26
1.4 基础理论和基本知识要求
性质和应用。
16
• 图像增强 介绍各种增强方
法及其应用。增强图 像的有用信息，消弱 噪声的干扰。
• 图像的恢复与重建
把退化、模糊了的图像复原.包 括图像辐射校正和几何校正等内容。
由断层扫描重建二、三维图像。
17
• 图像编码
简化图像的表示，压缩图像的数据，便于存储和传 输。
256K
21k
• 图像分割
遥感数字图像处理是多学科相互渗透的产物，它 与模式识别、计算机图形学、计算机视觉等学科既相 互联系又相互区别。
图像分割是指将一幅图像划分为互不重叠的区域的 处理。重点介绍图像分割的方法及其应用。
18
• 二值图像处理与形状分析
介绍二值图像的几何概念、二值图像连接成分的各种 变形算法和二值图像特征提取与分析的各种方法。
检测或去掉小成分
骨架提取
19
边界提取
• 纹理分析 主要介绍影像纹理的概念、特征提取与分析的一些方
i0,0
I I[m,n]
i1,0
iM1,0
i0,1 i1,1
iM1,1
i0,N1
i1,N1
iM1,N1
10
像素或像元的属性：具有特定的空间位置和灰度。
11
•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 或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性遥感系统可以产生不 同的遥感数字图像。 •三种典型地物的波谱反射特性
3
教学目的
掌握和了解
• 遥感图像的机理 • 遥感图像的处理方法和过程 • 如何从遥感数据中获取自己所需要的信
息
4
第1讲
课 题： 遥感数字图像处理概述 目的要求：了解数字图像处理的概念、遥感数字图像
处理系统的构成、数字图像处理的应用 教学重点： 遥感数字图像处理的应用 教学难点：遥感数字图像处理系统的构成 教学课时：2课时 教学方法：授课为主、鼓励课堂交流 本次课涉及的学术前沿：数字图像处理的发展方向
24
1.3数字图像处理的发展和两个观点
• 最早应用于报纸业（20世纪20年代） • 20世纪60年代美国利用计算机技术改善了空间探测器
发回的图像效果 • 20世纪60年代末70年代初，图像处理技术开始应用于
医学影像、地球遥感监测和天文学等领域。 • 20世纪90年代遥感数字图像处理得到了迅速普及和发
图像理解 图像分析
狭义处理 图 1.2.1
符号 目标 象素
小 操 作数 对据 象量
大
15
具体而言，遥感数字图像处理的内容包括：
• 图像的数字化
如何由一幅模拟图 像获取一幅满足需求的 数字图像，使图像便于 计算机处理、分析。
• 图像变换 图像变换目的在于：处理问题简化、有利于特征
提取、加强对图像信息的理解。 图像变换算法很多，重点学习傅立叶变换的算法、
546.1nm
单波段、多波段和超波段图像
红外光
700nm
780nm
7
彩色与非彩色图像
8
•光与色
9
图像的类别：模拟图像和数字图像（根据图像的明暗程度和 空间坐标的连续性）
1)模拟图像
模拟图像可用连续函数来描述。
IF(x,y)
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。 2)数字图像
可用矩阵或数组来描述
法与应用。
• 图像识别 对图像中的不同对象进行分类、描述和解译。
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1.2.2遥感数字图像处理系统概述
遥感数字图像处理系统由硬件和软件组成。具体分 为以下几个模块：
• 采集 • 显示 • 存储 • 通信 • 主机 • 图像处理软件
21
（1） 图像采集模块 获取数字图像的设备即采集装置。
• 扫描仪 • 数码照相机 • 数码摄像机
遥感数字图像处理
1
整体概述
概况一
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概况三
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使用教材及参考书
使用教材： 《遥感数字图像处理教程》科学出版社 韦玉春、汤国安、 杨昕编著。
参考书： [1] 《遥感与图像解译》（第四版）电子工业出版社 [2]《遥感应用分析原理与方法》赵英时 科学出版社 [3]《遥感导论》梅安新 高等教育出版社 [4]《遥感影像地学理解与分析》周成虎等 科学出版社 [5]《遥感图象处理应用与分析》戴昌达 清华出版社 [6]《遥感物理》徐希孺，北大出版社 [7]《 ERDAS IMAGE遥感图像处理方法》党安荣 清华 大 学出版社
图像通信就是把图像传送到远方终端。
按传输图像种类分为
• 静止图像通信，如电报、传真和图文电视等
• 活动图像通信，如电视、可视电话等。
（5）主机
• 以微机或工作站为主，配以图像卡和外设构成微型图像 处理系统
•采用大型机
（6） 图像处理软件
由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
常用的有ERDAS和ENVI这两种遥感图像处理软件
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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
图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的 写真或描述。
图像的类别：可见图像和不可见图像（根据人眼的视觉可
视性）
图像
物 数学 体
函数
可见的图像
照片、
光 图
图与画
像
不可见的 物理图像
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可见光成像和不可见光成像
紫外光
400nm
435.8nm