遥感数字图像处理：第二章 基本概念
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第二章 基本概念
2.1 数字图像
• 数字图像的性质与特点 • 什么是数字图像？
– 模拟图像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的 图像
– 数字图像：而是以数字形式表示的遥感影像。包括把 模拟图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 进行数字化的图像。
• 随着计算机技术的发展，如今遥感数字 图像可存储在光盘上，或通过网上传递。
• 黑白图像和彩色图像通过扫描产生单波 段数字图像。也可将彩色胶片通过红、 绿、蓝三个滤色镜数字化后成为三个波 段的数字图像。
数字图像的性质与特点
由于传感器上探测元件的灵敏度直接影响 有效量化的级数，因此，不同传感器提供 的有效量化的级数是不同的。
• 3 4 23 23 5 6 8 9 45 8
• 6 5 12 6 45 34 5 34 34 23
• 9 9 23 34 34 5 6 45 67 56
• 在遥感图像处理中, 既需要将光学图像转 换为数字图像进行计算机处理,也需要将 处理后的数字图像变成光学图像输出。
光学图像为模拟量，数字图像又称数字 量，它们之间的转换称模/数转换，记作 A/D, 反之称数/模转换，记D/A
数字图像的性质与特点
数字图像的性质与特点
像素的属性特征采用亮度值来表达，在不同波段上， 相同地点的亮度值可能是不同的，这是因为地物在不同 波段上辐射电磁波的特征不同造成的。
遥感数字图像中像素的数值是由传感器所探测到的 地面目标地物的电磁辐射强度决定的。入射到传感器中 的电磁波被探测器元件转化为电信号，经过模/数转换， 成为绝对辐射亮度值R。为便于应用，R又被转换为能 够表征地物辐射亮度的相对值。
• 该数组由对连续变化的空间图像作等间 距抽样所产生的抽样点——像元（像素） 组成。
采样
采 样 的 原 理
• 采样过程中的像元的形状可以是正三角形、方 形、正六角形等各种形状，但为方便图像输入
输出及计算机处理，最好采用正方形特别是正 方形的形状。
正方形点阵
正三角形点阵
正六角
• 实际采样时，选择采样点的间隔是个非 常重要的问题。如果间隔大原图像还原 性差，反之间隔小，采样数据的精度提 高（分辨率提高）但数据量增加。因此， 最佳的采样间隔，用香农采样处理 （Shannon’s sampling theorem）解释为：
• 香农采样处理（Shannon’s sampling theorem）解释为：以原模拟波形中所含 最大频率的倒数的1/2为间隔进行采样， 将不产生信息损失。
1 τ≤
2s0
τ为采样间隔，s0为最大频率。
量化
量 化 的 概 念
• 像元的量值，通常为抽样区间内连续变 化的景物的均值化量值，一般为亮度值
由于传感器从空间观测地球表面，因此每个像素 含有特定的地理位置的信息，并表征一定的面积。 对于多光谱扫描仪提供的数字图像来说，一个像 素对应的地表面积是由传感器上瞬间视场角所决 定的，瞬间视场角在地表的投影面称地面分辨率 （或空间分辨率），由于传感器种类不同，它的 瞬间视场角也不同，因此，对应的地面分辨率是 不同的。
常用的遥感数字图像有效量化级数。
传感器类型 MSS TM
HRV(S) HRV(PA) AVHRR
卫星名称 Landsat Landsat
Spot Spot NOAA
有效量化级数 64 256 256 64 1024
信息量/bit 6 8 8 6 10
数字图像的性质与特点
像素（像元）是遥感数字图像最基本的单位，是 成像过程的采样点，也是计算机图像处理的最小 单元。像素具有空间特征和属性特征。
或灰度值，它们的最大、最小值区间代 表该数字图像的动态范围。
• 0<=f(x, y)<=G
• x belong to [0, xmax], y belong to [0, ymax] • 式中, G为灰度值的上界. • 因此, 一幅图像可用M(行)N(列)的矩阵函
数表示: • 1 2 7 12 34 56 3 4 56 12
• 遥感卫星地面站（气象Βιβλιοθήκη Baidu星接受站）提 供计算兼容的数字磁带，输入计算机图 像处理系统，形成数字图像。
记录在胶片上的影像可在专用设备
上进行数字化。也可以使用胶片，即透 明正片，用一束强度固定的光束扫描， 透射光用光电增强管进行量度，通过抽 样和量化而成为一连串的数字，可以存 储在磁盘上或记录磁带上，成为数字图 像文件。
–图像信息损失低：由于遥感数字图像是用二进制表示 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图像 失真。而模拟方法表现的遥感图像会因多次复制而使 图像质量下降。
–抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，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 和运用遥感图像专家系统。
• 以一景Landsat 4 或5的TM数字图像为例， 共7个波段，其中6个波段有6166行， 6166列，代表地面约185 km x 185 km 的 范围。每一个波段约有6166x6166=38M 个像元，则7个波段共(6x38M)+24M = 252M个像元，即需要252M字节存储空间 才能存下一景全部的TM数据。
数字图像的性质与特点
像素有正像素和混合像素之分。
正像素：像素内只包含一种地物。如水体，它
的亮度值代表了水体的光谱特征。
混合像素：像素内包括两种或两种以上地物。
如出苗不久的麦田，它的一个像素亮度位内 包含麦苗和土壤的光谱特征。
数字图像的性质与特点
• 数字图像的特点
–便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理 各种数据的。采用数字形式表示遥感图像，便于计算 机处理。因此，与光学图像处理方式相比，遥感数字 图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。
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图像的数字化 （digitization）。
• 数字图像又称数字化图像，是一种以二 维数组（矩阵）形式表示的图像。或者 称为相应区域内地物电磁辐射强度的二 维分布。
2.1 数字图像
• 数字图像的性质与特点 • 什么是数字图像？
– 模拟图像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的 图像
– 数字图像：而是以数字形式表示的遥感影像。包括把 模拟图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 进行数字化的图像。
• 随着计算机技术的发展，如今遥感数字 图像可存储在光盘上，或通过网上传递。
• 黑白图像和彩色图像通过扫描产生单波 段数字图像。也可将彩色胶片通过红、 绿、蓝三个滤色镜数字化后成为三个波 段的数字图像。
数字图像的性质与特点
由于传感器上探测元件的灵敏度直接影响 有效量化的级数，因此，不同传感器提供 的有效量化的级数是不同的。
• 3 4 23 23 5 6 8 9 45 8
• 6 5 12 6 45 34 5 34 34 23
• 9 9 23 34 34 5 6 45 67 56
• 在遥感图像处理中, 既需要将光学图像转 换为数字图像进行计算机处理,也需要将 处理后的数字图像变成光学图像输出。
光学图像为模拟量，数字图像又称数字 量，它们之间的转换称模/数转换，记作 A/D, 反之称数/模转换，记D/A
数字图像的性质与特点
数字图像的性质与特点
像素的属性特征采用亮度值来表达，在不同波段上， 相同地点的亮度值可能是不同的，这是因为地物在不同 波段上辐射电磁波的特征不同造成的。
遥感数字图像中像素的数值是由传感器所探测到的 地面目标地物的电磁辐射强度决定的。入射到传感器中 的电磁波被探测器元件转化为电信号，经过模/数转换， 成为绝对辐射亮度值R。为便于应用，R又被转换为能 够表征地物辐射亮度的相对值。
• 该数组由对连续变化的空间图像作等间 距抽样所产生的抽样点——像元（像素） 组成。
采样
采 样 的 原 理
• 采样过程中的像元的形状可以是正三角形、方 形、正六角形等各种形状，但为方便图像输入
输出及计算机处理，最好采用正方形特别是正 方形的形状。
正方形点阵
正三角形点阵
正六角
• 实际采样时，选择采样点的间隔是个非 常重要的问题。如果间隔大原图像还原 性差，反之间隔小，采样数据的精度提 高（分辨率提高）但数据量增加。因此， 最佳的采样间隔，用香农采样处理 （Shannon’s sampling theorem）解释为：
• 香农采样处理（Shannon’s sampling theorem）解释为：以原模拟波形中所含 最大频率的倒数的1/2为间隔进行采样， 将不产生信息损失。
1 τ≤
2s0
τ为采样间隔，s0为最大频率。
量化
量 化 的 概 念
• 像元的量值，通常为抽样区间内连续变 化的景物的均值化量值，一般为亮度值
由于传感器从空间观测地球表面，因此每个像素 含有特定的地理位置的信息，并表征一定的面积。 对于多光谱扫描仪提供的数字图像来说，一个像 素对应的地表面积是由传感器上瞬间视场角所决 定的，瞬间视场角在地表的投影面称地面分辨率 （或空间分辨率），由于传感器种类不同，它的 瞬间视场角也不同，因此，对应的地面分辨率是 不同的。
常用的遥感数字图像有效量化级数。
传感器类型 MSS TM
HRV(S) HRV(PA) AVHRR
卫星名称 Landsat Landsat
Spot Spot NOAA
有效量化级数 64 256 256 64 1024
信息量/bit 6 8 8 6 10
数字图像的性质与特点
像素（像元）是遥感数字图像最基本的单位，是 成像过程的采样点，也是计算机图像处理的最小 单元。像素具有空间特征和属性特征。
或灰度值，它们的最大、最小值区间代 表该数字图像的动态范围。
• 0<=f(x, y)<=G
• x belong to [0, xmax], y belong to [0, ymax] • 式中, G为灰度值的上界. • 因此, 一幅图像可用M(行)N(列)的矩阵函
数表示: • 1 2 7 12 34 56 3 4 56 12
• 遥感卫星地面站（气象Βιβλιοθήκη Baidu星接受站）提 供计算兼容的数字磁带，输入计算机图 像处理系统，形成数字图像。
记录在胶片上的影像可在专用设备
上进行数字化。也可以使用胶片，即透 明正片，用一束强度固定的光束扫描， 透射光用光电增强管进行量度，通过抽 样和量化而成为一连串的数字，可以存 储在磁盘上或记录磁带上，成为数字图 像文件。
–图像信息损失低：由于遥感数字图像是用二进制表示 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图像 失真。而模拟方法表现的遥感图像会因多次复制而使 图像质量下降。
–抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，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 和运用遥感图像专家系统。
• 以一景Landsat 4 或5的TM数字图像为例， 共7个波段，其中6个波段有6166行， 6166列，代表地面约185 km x 185 km 的 范围。每一个波段约有6166x6166=38M 个像元，则7个波段共(6x38M)+24M = 252M个像元，即需要252M字节存储空间 才能存下一景全部的TM数据。
数字图像的性质与特点
像素有正像素和混合像素之分。
正像素：像素内只包含一种地物。如水体，它
的亮度值代表了水体的光谱特征。
混合像素：像素内包括两种或两种以上地物。
如出苗不久的麦田，它的一个像素亮度位内 包含麦苗和土壤的光谱特征。
数字图像的性质与特点
• 数字图像的特点
–便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理 各种数据的。采用数字形式表示遥感图像，便于计算 机处理。因此，与光学图像处理方式相比，遥感数字 图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。
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图像的数字化 （digitization）。
• 数字图像又称数字化图像，是一种以二 维数组（矩阵）形式表示的图像。或者 称为相应区域内地物电磁辐射强度的二 维分布。