遥感图像处理的发展与应用
计算机视觉技术在遥感图像处理中的应用
计算机视觉技术在遥感图像处理中的应用遥感图像处理是指利用遥感技术获取的图像进行后续处理和分析，以提取图像中的有关信息。
随着计算机视觉技术的发展，它在遥感图像处理中的应用也越来越广泛。
计算机视觉技术可以对遥感图像进行自动化的处理和分析，提高图像处理效率和精确度。
本文将重点介绍计算机视觉技术在遥感图像处理中的应用。
一、遥感图像分类与识别遥感图像分类与识别是遥感图像处理中的重要应用场景之一。
传统的分类方法主要依赖于人工提取特征和设计分类器。
而计算机视觉技术可以通过深度学习网络自动学习遥感图像中的特征，并且可以根据不同的任务进行迁移学习。
这使得遥感图像分类与识别的准确率大幅提升，还能应用于更多复杂场景。
例如，利用深度学习网络可以实现对地表覆盖类型、农田分类、城市建设和森林植被分类等多个领域的遥感图像处理。
二、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是对遥感图像序列进行分析，目的是识别两幅或多幅图像之间的变化。
计算机视觉技术可以通过对遥感图像进行像素级别的差异检测来实现变化检测。
通过利用卷积神经网络等深度学习方法，可以自动学习变化检测的特征表示，并且能够对遥感图像中微小的变化进行精确的检测。
这对于城市规划、环境监测和灾害评估等应用领域非常重要。
三、遥感图像目标检测遥感图像目标检测是指在遥感图像中准确地定位和识别感兴趣的目标。
计算机视觉技术可以通过目标检测算法来实现遥感图像中目标的自动识别。
利用深度学习技术，可以通过构建高效的卷积神经网络来实现目标检测任务。
这种方法能够在大规模的遥感图像数据库中进行目标检测，并且能够应用于城市规划、交通监测、土地利用规划等多个领域。
四、遥感图像超分辨率遥感图像的超分辨率是指提高图像的空间分辨率，从而得到更多细节信息的处理技术。
计算机视觉技术可以通过卷积神经网络等深度学习方法，实现遥感图像的超分辨率处理。
利用深度学习网络可以学习图像的高频和低频信息，并且能够生成更高分辨率的图像。
这对于提高遥感图像的解析度、地物识别和道路检测等应用非常有帮助。
遥感影像处理技术的最新进展
遥感影像处理技术的最新进展遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，已经在众多领域得到了广泛应用，如国土资源调查、环境监测、城市规划等。
而遥感影像处理技术则是从海量的遥感数据中提取有用信息的关键环节。
近年来，随着计算机技术、传感器技术等的不断发展，遥感影像处理技术也取得了显著的进展。
一、高分辨率遥感影像的获取与处理随着卫星技术的不断进步，高分辨率遥感影像的获取变得越来越容易。
高分辨率意味着能够捕捉到更细微的地物特征，为更精确的分析和应用提供了可能。
然而，高分辨率影像也带来了数据量巨大、处理难度增加等问题。
在处理高分辨率遥感影像时，图像配准和融合技术显得尤为重要。
图像配准是将不同时间、不同传感器获取的影像进行精确对齐，以实现信息的综合利用。
而图像融合则是将多源影像的优势结合起来，生成一幅更具信息量和准确性的影像。
为了提高配准和融合的精度，研究人员提出了许多新的算法和模型，如基于特征点的配准方法、多尺度融合算法等。
二、多光谱和高光谱遥感影像分析多光谱遥感影像包含了多个波段的信息，能够反映地物在不同波长下的反射特性。
高光谱遥感影像则具有更高的光谱分辨率，可以提供更详细的地物光谱特征。
在多光谱和高光谱遥感影像分析中，光谱特征提取和分类是重要的研究方向。
传统的基于像素的分类方法往往忽略了地物的空间相关性，导致分类精度不高。
近年来，基于对象的分类方法逐渐兴起，它将影像分割成具有相似特征的对象，然后对对象进行分类，有效地提高了分类精度。
此外，深度学习技术也被应用于光谱特征提取和分类中，取得了较好的效果。
三、雷达遥感影像处理技术雷达遥感具有全天时、全天候的观测能力，在灾害监测、地形测绘等领域发挥着重要作用。
雷达遥感影像的处理面临着斑点噪声去除、几何校正、目标检测等挑战。
针对斑点噪声问题，研究人员提出了多种滤波算法，如均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
在几何校正方面，精确的轨道模型和地面控制点的选取是提高校正精度的关键。
遥感图像处理的基本原理与方法
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
遥感图像处理
遥感图像处理1. 简介遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星或无人机等遥感图像数据进行处理和分析的过程。
遥感图像处理可以应用于多个领域，包括地理信息系统（GIS）、环境监测、农业、城市规划等。
本文将介绍遥感图像处理的基本概念、常用方法和应用案例。
2. 遥感图像处理的基本概念遥感图像处理涉及多个概念和技术，以下是一些常用的基本概念：2.1 遥感图像遥感图像是通过遥感设备获取的图像数据，可以是卫星图像、航空摄影图像或无人机图像等。
遥感图像通常包含多个波段，每个波段代表不同的光谱信息。
2.2 遥感图像预处理遥感图像预处理是指对原始遥感图像数据进行校正、矫正和增强的过程。
预处理的目的是提高图像质量、减少噪声和伪影，并使得图像更适合进行后续处理和分析。
2.3 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像根据像素的特征或属性进行划分和分类的过程。
常见的遥感图像分类方法包括基于统计学的分类、基于机器学习的分类和基于深度学习的分类。
2.4 遥感图像变化检测遥感图像变化检测是指对多个时间点的遥感图像进行比较，以检测地物、景观或环境发生的变化。
遥感图像变化检测可以用于监测自然灾害、环境变化等。
2.5 遥感图像分析遥感图像分析是指对遥感图像进行解译和分析，提取图像中的有用信息和特征。
遥感图像分析可以用于土地利用/覆盖分类、植被指数计算等应用。
3. 遥感图像处理的常用方法遥感图像处理常用的方法包括图像增强、图像配准、图像融合和目标检测等。
3.1 图像增强图像增强是指通过对图像进行滤波、对比度拉伸、直方图均衡化等处理，以增强图像的可视化效果和信息提取能力。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波（如中值滤波、高斯滤波）和锐化等。
3.2 图像配准图像配准是指将两幅或多幅遥感图像在坐标系、旋转、尺度和形变等方面进行校正和匹配的过程。
常用的图像配准方法包括特征点匹配、地物匹配和基于控制点的配准方法。
3.3 图像融合图像融合是指将多幅具有不同光谱或分辨率的遥感图像融合成一幅多光谱和高分辨率的遥感图像。
卫星遥感技术的应用和发展趋势
卫星遥感技术的应用和发展趋势卫星遥感技术是指利用卫星进行非接触式、远距离、全方位的数据采集和信息获取技术。
该技术作为一项全新的技术手段，在环境监测、灾害预警、资源管理、城市规划等方面，发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨卫星遥感技术的应用及其发展趋势。
一、卫星遥感技术的应用1.环境监测卫星遥感技术可以实现对地球表面及大气环境的全方位监测。
例如通过卫星图像可以检测出自然灾害等一系列环境问题，同时也可以监测大气温度、雾霾、污染物等，从而帮助政府和相关部门制定环境保护规划并采取相应的环境保护措施。
2.资源管理卫星遥感技术可以对土地覆盖、自然资源、能源资源等进行监测与分析，促进对资源的科学管理与合理利用。
例如卫星遥感图像可以检测土地变化，预测未来的土地利用情况，并制定相应的保护政策，同时也可以有效地监测能源资源，如矿物燃料、气体等，以科学合理的方式开发利用这些资源。
3.城市规划卫星遥感技术可以对城市空间结构、人口分布和建筑物分布进行监测与分析，以帮助城市规划部门更有效地规划城市公共设施和基础设施。
例如卫星遥感图像可以检测城市基础设施建设的进度和覆盖范围，同时也可以对城市中的建筑物分布情况进行监测，帮助规划部门更好地规划城市的新增建设项目。
二、卫星遥感技术的发展趋势1.超高分辨率卫星遥感技术的发展趋势是向高分辨率方向不断发展，目前的民用卫星已经可以获得亚米级分辨率的数据。
超高分辨率数据的获得可以更精细地识别建筑物、植被、水体等地貌特征，同时也可以对城市交通、排污口等进行更精细的监测。
2.多谱段遥感目前卫星遥感技术的数据获取主要还是针对可见光谱段，但是可见光谱段的数据并不能满足所有需求。
因此，未来卫星遥感技术将会向多谱段方向不断发展，包括红外波段、微波波段等，以获取更全面的数据，并促进卫星遥感技术的广泛应用。
3.算法目前卫星遥感数据需要经过多次处理才能得到可用结果，而这些数据处理算法的研究和开发已经逐渐成为成熟的领域。
遥感图像的分析与应用
遥感图像的分析与应用一、遥感图像的概述遥感图像是从卫星、飞机等高空或远距离设备采集的地表信息图像。
与传统地面测量方法相比，遥感图像获取速度快、覆盖范围广、多样性强，可以涵盖不同时期、不同地域、不同尺度的地表信息，因此被广泛应用于地球科学、环境科学、农业与林业、城市规划与管理等领域。
遥感图像可分为多种类型，包括红外图像、多光谱图像、高光谱图像等。
其中，多光谱图像被广泛应用于土地利用与覆盖分类、地表温度监测、植被生长研究、水资源评估等领域。
二、遥感图像的分析方法1.图像预处理图像预处理是遥感图像分析的第一步，用于去除图像中的噪声、改善图像的质量。
预处理包括图像的辐射定标、大气校正、几何校正等。
2.特征提取特征提取是将遥感图像转化为可供分析的特征信息的过程。
常用的特征提取方法包括像元分析、纹理分析、形态学分析等。
3.分类分类是将遥感图像中的像元按照其所代表的地物类型进行划分和分类的过程。
分类方法包括像素级分类、对象级分类、混合分类等。
三、遥感图像的应用1.土地利用土地利用与覆盖分类是遥感图像应用的主要领域之一，它可以为城市规划、农业管理、自然资源保护等提供重要的信息基础。
2.植被生长研究遥感图像可以用于植被生长的监测和分析，比如农业作物的生长、森林的更新等。
综合利用多光谱图像的叶绿素指数、植被指数等信息，可以实现植被生长的定量分析。
3.环境监测遥感图像可以用于环境监测，包括水污染、土壤质量监测等。
通过分析遥感图像中的水质、土壤含沙量等信息，可以及时发现环境的变化，并采取相应的措施加以治理。
4.城市规划遥感图像可以为城市规划与管理提供重要的基础数据，如土地利用类型、土地覆盖情况、房屋密度等信息。
基于遥感图像的城市规划不仅可以提高城市规划的准确性，还可以优化城市规划方案，提高城市的可持续发展水平。
四、发展趋势未来遥感图像的发展趋势是向高空高分辨率方向演进。
随着高分辨率遥感卫星的不断推出，遥感技术将更加适应现代化城市建设和自然资源管理的需要。
卫星遥感图像处理的关键技术与应用
卫星遥感图像处理的关键技术与应用随着科技的不断进步，卫星遥感技术已经成为一种非常重要的手段，用于获取地球表面的相关信息。
卫星遥感图像处理技术是对卫星获取的图像进行处理和分析，以获得更准确和清晰的地球表面信息。
本文将重点探讨卫星遥感图像处理的关键技术与应用。
一、关键技术1. 遥感图像的预处理遥感图像的预处理是卫星遥感图像处理的第一步，包括图像增强、噪声去除、几何校正、辐射校准等。
图像增强技术旨在提高图像的质量和可视性，常用的增强技术包括直方图均衡化、空间滤波等。
噪声去除技术通过降低图像中的噪声水平，改善图像的质量。
几何校正是为了消除图像中由于地表坡度、地球曲率等因素造成的形变影响，使图像在空间上具有准确的几何性质。
辐射校准是调整图像的辐射亮度，以使其能够反映地表上不同物质的辐射特性。
2. 特征提取与目标识别特征提取与目标识别是卫星遥感图像处理中的关键环节。
特征提取是指通过计算和分析图像中的纹理、形状、颜色等特征来描述地物。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、主成分分析等。
目标识别是指根据提取到的特征，将图像中的地物进行分类和识别。
常见的目标识别方法包括支持向量机、人工神经网络等。
3. 数据融合与时序分析数据融合是指将多源、多尺度、多时相的遥感数据进行融合，以获取更全面和准确的地表信息。
常用的数据融合方法包括像素级数据融合、特征级数据融合和决策级数据融合。
时序分析是利用多时相的遥感影像进行变化检测和监测，以了解地表变化的情况。
常见的时序分析方法包括差异图像法、频域分析法等。
二、应用领域1. 环境监测与灾害评估卫星遥感图像处理技术在环境监测与灾害评估方面具有重要的应用价值。
通过对遥感图像进行处理和分析，可以实时监测和评估地表水质、土地利用、植被覆盖等环境因素的变化情况，为环境保护、资源管理等提供可靠的数据支持。
同时，在自然灾害的预警和应急响应中，卫星遥感图像处理技术可以提供灾害范围、类型和程度等关键信息，为抢救和救援工作提供科学依据。
遥感图像处理与分析技术的发展趋势
遥感图像处理与分析技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展和进步，越来越多的遥感数据被获取到并被应用到各种领域中。
然而，在大量的遥感影像中，如何提取出所需的信息和数据，进一步研究遥感图像的信息，是遥感图像处理与分析技术的重要方向。
本文将从影像处理与分析两个角度来讨论遥感图像处理与分析技术的发展趋势。
一、遥感图像处理技术的发展趋势1. 数字化数字化是遥感图像处理的基础，也是其发展的前提。
在遥感图像的获取过程中，通常需要使用许多成像传感器，获取到大量的数据后，需要进行数字化处理才能获得高质量的遥感图像。
数字化技术能够移除遥感图像中的噪声和不必要的信息，还能够提高遥感图像处理的效率。
2. 智能化智能化处理是遥感图像处理的一大发展趋势。
随着计算机应用的发展以及人工智能技术的进步，人工智能技术已经被应用到遥感图像处理中。
智能化处理能够利用计算机算法进行遥感图像自动分析，如目标自动检测、红外图像处理等。
智能化处理不仅可以提高遥感图像分析精度，也能够提高分析处理的效率。
3. 高分辨率遥感图像处理随着国内外遥感图像技术的快速发展，高分辨率遥感图像已经成为遥感图像处理发展的重要标志。
高分辨率遥感图像处理技术的目标是提取大量详细的空间信息，如地图、城市规划、资源研究、环境监测等方面。
高分辨率遥感图像处理技术因其高精度、高分辨率和强大可靠性，在城市规划、林业、水资源和农业等领域已有广泛应用。
二、遥感图像分析技术的发展趋势1. 特征提取特征提取是遥感图像分析的重要环节，该技术能够从大量的遥感影像中提取出具有重要意义的信息和数据。
遥感图像的特征提取可以通过遥感影像自动解算和特征选择工具实现，提高遥感图像分析的精度和效率。
在这个过程中，通常会使用计算机视觉技术和机器学习技术。
2. 遥感图像分类遥感图像分类是将特定的地物或目标从遥感图像中抽象出来，进行半自动和自动识别。
遥感图像分类可以分为监督和非监督两种方法。
监督的分类方法是根据已知的地物类型和特性建立分类模型，然后将这个模型用于其他遥感数据的分类。
遥感影像处理技术的研究与应用
遥感影像处理技术的研究与应用随着技术的不断发展，遥感影像处理技术在许多领域中得到了广泛应用。
遥感是利用卫星、飞机等远距离传感器和图像处理技术，获取地球表面及其大气圈上的物理、化学和生态信息，以获得关于地球自然地理、人文地理、社会经济等多方面信息的科学技术。
本文将就遥感影像处理技术的研究与应用进行探讨。
一、遥感影像处理技术的研究遥感影像处理技术是将遥感图像数字化、处理、分析和应用的技术，是遥感技术的重要组成部分。
目前，遥感影像处理技术主要包括以下几个方面：1. 遥感数据的获取与处理遥感技术是通过遥感卫星或飞机等探测器获取遥感数据，然后在计算机中对数据进行处理。
数据的处理包括数据的几何纠正、大气校正、检验、拼接、归一化等，以获得质量更高、更准确的数据。
2. 遥感图像分类将遥感图像进行分类，即将不同区域的像元分为不同的类别，是遥感图像处理的重要步骤。
遥感图像分类的方法有许多，如最大似然分类、支持向量机分类、神经网络分类、回归分类等。
3. 遥感变化检测遥感变化检测是通过对不同时间的遥感图像进行比较和分析，以确定不同时间点的地形、土地利用和覆盖状况等发生的变化。
这种技术在城市规划、资源管理、环境保护和自然灾害监测等领域中得到广泛应用。
4. 遥感摄影测量遥感摄影测量是遥感技术的一项重要应用。
它通过对遥感图像中的特征点进行测量和定位，以获得遥感图像中各种地物的几何信息。
这项技术在测绘、城市规划、交通运输等领域中也得到了广泛应用。
二、遥感影像处理技术的应用遥感影像处理技术在许多领域中都得到了广泛应用。
以下是几个应用领域的介绍：1. 土地利用和土地覆盖监测通过对遥感图像进行分类和遥感变化检测，可以了解土地利用和土地覆盖的变化情况，可用于城市规划、生态环境保护等领域。
2. 农业生产智能化利用遥感图像进行快速调查、实地查勘和农田分类，可以实现农业的精准管理和农业智能化的实现。
例如，可以在种植季节内，通过对农田遥感图像的监控和变化检测，及时发现作物生长变化，实现对农田生产的实时监控。
遥感图像影像处理技术在环境监测中的应用
遥感图像影像处理技术在环境监测中的应用随着科技的快速发展，遥感技术逐渐成为环境监测领域的重要工具。
遥感图像的获取和处理使得环境监测工作更加高效和精确，为环境保护提供了有力的支持。
本文将探讨遥感图像影像处理技术在环境监测中的应用，并分析其在不同方面中的优势和挑战。
一、土地利用与覆盖监测土地利用和覆盖是环境监测中最基本且关键的指标之一。
借助遥感图像获取的高空间分辨率数据，可以对土地进行分类、检测和变化监测。
影像处理技术可以提取特征和纹理信息，以及进行分类和分析，从而实现数字化和定量化的土地利用分布图。
这对于规划城市、保护生态环境、合理利用土地资源起到了重要作用。
二、水资源保护与管理遥感技术在水资源的监测和管理中也发挥着重要作用。
遥感图像可以获取水体的时序数据，以实现水体变化的监测。
影像处理技术可以识别和分类水体，计算水体覆盖的面积和比例。
同时，遥感图像可以检测和测量水质参数，如浊度、叶绿素含量等，为水资源保护和管理提供科学依据。
三、环境污染和排放监测环境污染和排放对于环境保护具有重要意义。
遥感图像影像处理技术可以帮助监测和评估空气污染源、工业废物排放、水体污染等。
例如，通过分析红外遥感图像中的热点，可以定位和监测工业废气的释放情况。
同时，通过多光谱图像的处理和分析，可以识别和分类污染物，并对其进行定量测量。
这些信息有助于制定环境保护策略和措施。
四、自然灾害监测与预警自然灾害频繁发生对环境和人类造成严重影响。
遥感图像影像处理技术可以实现对自然灾害的监测与预警。
例如，在地震中，可以利用遥感图像进行地表形变和地裂缝的监测；在洪涝灾害中，可以通过分析遥感图像中的水体变化，预测洪水的扩散和蔓延。
这些监测与预警信息能够提前通知相关部门和民众，以减轻灾害造成的损失。
然而，遥感图像影像处理技术在环境监测中也面临一些挑战。
首先，遥感图像需要进行大量的预处理和校正，以消除大气、地表反射等因素的影响。
其次，图像分类和分析是一个复杂的问题，需要考虑地物的复杂分类和混合像元的处理。
图像处理技术在遥感中的应用
图像处理技术在遥感中的应用遥感技术是指对地球表面采用卫星、飞机等遥感器进行观测、测量和记录，然后对所获取的数据进行处理、分析和解释的一种技术。
遥感技术广泛应用于环境监测、灾害预警、农业生产、城市规划等领域，其中图像处理技术是遥感技术中的重要组成部分，它可以对采集到的遥感图像进行数字化处理和分析，从而揭示出地表物体的信息和特征。
本文将从图像的获取和处理两个方面来介绍图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像的获取1. 卫星遥感图像卫星遥感图像是遥感技术中最常用的图像，它可以通过卫星传输到地面站点进行接收和处理。
卫星遥感图像的主要特点是具有高时空分辨率和广覆盖范围。
高时空分辨率可使我们更加清晰地观察地表物体的细节，广覆盖范围则可以让我们对地球表面进行全面的观测和研究。
卫星遥感图像处理的主要技术包括图像去噪、图像增强、特征提取等。
2. 无人机遥感图像无人机遥感图像是近年来出现的新型遥感图像，与卫星遥感图像相比，无人机遥感图像的时空分辨率更高，能够更加准确地观测和记录地表物体的信息和特征。
无人机遥感图像可以应用于快速应急响应、高精度地理空间数据采集、精准农业等领域。
与卫星遥感图像不同，无人机遥感图像的处理技术更加灵活和个性化，可以根据不同的任务需求进行处理和分析。
二、图像的处理1. 图像去噪遥感图像经常出现一些“噪点”，它们会影响到图像的质量和准确性，因此进行图像去噪是遥感图像处理的重要步骤。
图像去噪的方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
通过图像去噪，可以使遥感图像更加清晰，有利于后续的图像处理和分析。
2. 图像增强遥感图像往往受到许多复杂因素的干扰，如云层、雾霾、大气折射等，这些因素会影响到遥感图像的亮度、对比度、色彩等方面。
因此，进行图像增强是遥感图像处理中的重要环节之一。
图像增强的方法有直方图均衡化、对比度拉伸、色彩增强等。
通过图像增强，可以使遥感图像更具有可读性和可视性，方便用户的观察和分析。
3. 特征提取遥感图像中包含着大量的地表物体信息和特征，如河流、道路、建筑物等等。
遥感图像增强的目的及应用
遥感图像增强的目的及应用遥感图像增强的目的是通过一系列的数字图像处理技术，改善获取的遥感图像质量，使得图像更加清晰、具备更丰富的信息，以便更好地反映地物表面的特征和变化，提高对地物目标的识别和提取能力。
遥感图像增强的目标是以较低的成本和较少的数据，获取更准确、更丰富的信息。
遥感图像增强的应用非常广泛，涵盖了农业、林业、地质、环境、城市规划、水资源等多个领域。
下面分别介绍一些具体的应用案例：1. 农业：通过遥感图像增强技术，可以更好地提取农田的土壤类型、植被信息和作物生长情况，对农业生产进行监测和评估。
如可以准确识别出农田的植被覆盖度，为农业精细化管理提供数据支持，实现农田水分、化肥的准确施用。
2. 水资源管理：通过对遥感图像进行增强处理，可以提取水体边界和水体类型，实时监测水体的变化，评估水资源的利用状况。
例如，可以对湖泊、河流等水体进行动态监测，及时发现水质异常和水体污染问题。
3. 灾害预警和防治：遥感图像增强可以帮助提取地质灾害、森林火灾、洪涝灾害等灾害的前兆信号，为灾害预警和防治提供及时有效的数据支持。
例如，可以通过增强处理提取出植被覆盖度等指标，评估和预测森林火灾的潜在风险。
4. 城市规划：通过遥感图像增强，可以提取出城市的道路网络、建筑物分布情况、绿地覆盖等信息，为城市规划和土地利用提供准确的基础数据。
例如，可以通过增强处理提取出建筑物的形状和高度信息，用于城市建筑物的三维模型构建和城市景观设计。
5. 环境监测：遥感图像增强可以监测大气、水体和土地等环境污染情况，提取环境参数，评估环境状况和污染程度。
例如，可以通过增强处理提取出水体的叶绿素-a浓度，用于评估水体的富营养化程度。
6. 地质勘探：遥感图像增强可以提取地表地貌、岩性、构造等地质信息，用于地质勘探和矿产资源的评估与开发。
例如，可以通过增强处理提取出岩性差异，找出潜在的矿产资源区域。
综上所述，遥感图像增强在农业、水资源管理、灾害预警和防治、城市规划、环境监测和地质勘探等领域具有重要的应用价值，能够提高数据的质量和精度，为相关领域的研究和决策提供准确的数据支持。
遥感图像处理知识点总结
遥感图像处理知识点总结一、遥感概述遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。
遥感图像处理就是处理遥感数据，进行信息提取的过程.二、遥感图像处理流程遥感图像处理的基本流程包括：数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感数据。
2. 预处理预处理是遥感图像处理的重要步骤，主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程，目的是消除数据中的噪声和误差，保证数据质量。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，提高遥感图像的视觉效果，突出图像中的信息，以便进行后续的分析和应用。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
4. 特征提取特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息，常见的特征包括形状、纹理、光谱等。
5. 分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
6. 应用遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标，如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。
三、遥感图像处理相关算法1. 监督分类监督分类是指在给定训练样本的情况下，采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。
常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是指在不需要人工干预的情况下，利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。
常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。
3. 特征提取特征提取是为了描述地物的形态、光谱、纹理等特性，从而区分不同地物。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
4. 联合处理联合处理是指将多幅遥感影像进行融合，或者将遥感影像与其他数据进行联合处理，从而获取更多的地物信息。
常用的联合处理方法包括影像融合、多源数据融合等。
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。
遥感图像处理及应用
遥感图像处理及应用近年来，随着科技的日新月异，遥感技术在各行各业的应用中越来越广泛。
遥感图像处理是遥感技术应用的重要领域之一，它通过有效的遥感图像处理方法，将遥感获取的信息转换成数字图像或其他形式的数据，进行分析、处理和解释。
在农业、地质、城市规划、环境监测、车辆导航等领域的应用中，遥感图像处理发挥着不可替代的作用。
遥感图像处理的研究内容可以分为以下几个方面：一、图像增强和滤波图像增强是指对图像进行空域或频域处理，改善图像质量的过程。
滤波是通过对图像进行平滑或锐化等操作，提取图像中的特定信息。
图像处理中，常用的增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化等。
在滤波方面，中值滤波、高斯滤波等常用方法，在不同的应用场景中发挥着重要的作用。
二、图像分类和分割图像分类和分割是遥感图像处理的一个重要研究方向。
图像分类指对图像进行分类，将不同类别的物体区分开来，常用的方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
图像分割是将图像分成多个不同的块，以方便对每个块进行分别处理，常用的方法有边缘检测法、区域生长法、水平线法等。
三、信息提取和分析遥感图像处理的最终目的是提取其中有用的信息，以达到特定的应用目的。
这些信息可以是建筑物的高度、土地利用情况、植被状况等。
在这方面的研究中，包括计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等领域。
应用：遥感图像处理在各个领域的应用也越来越广泛。
在农业生产中，通过利用可见光和红外线等多种遥感数据，对土地作物覆盖、土地干旱程度、土地环境等进行划分和评估。
例如，在南繁所的科研团队，通过采用多光谱遥感图像处理技术，对南繁到处传说的榴莲黑心病因素进行搜寻和筛选，为解决榴莲黑心病提供了重要的科学依据。
在城市规划中，遥感图像处理可用来检测城市用地利用现状，以及预测城市未来的扩张趋势，从而更好地安排和规划城市的建设。
在环境监测中，遥感图像处理可用来对不同环境中的污染源进行检测，如空气污染、水污染、土壤污染等，进而诊断污染问题，从而采取预防和控制措施。
遥感数据的图像处理与应用
遥感数据的图像处理与应用遥感技术是通过利用卫星、飞机等遥感平台获取地表信息，进行信息处理、分析和应用的一种技术。
遥感数据的图像处理是其中的重要部分，可以为后续的遥感应用提供更加精确和可靠的数据支持。
本文将从遥感数据的获取、图像处理的方法和遥感数据的应用三个方面，介绍遥感数据的图像处理与应用的相关内容。
一、遥感数据的获取遥感数据的获取是遥感技术的前提，而卫星、飞机是获取遥感数据的主要平台。
目前，国内外的遥感数据主要来源于美国、法国、加拿大、德国、日本等国家和地区的卫星。
这些卫星涵盖了大部分的地球表面，可以提供高分辨率的遥感数据。
另外，一些自主研发的卫星和无人机等遥感平台也能够获取遥感数据。
遥感数据的获取一般分为两种方式，即主动传感和被动传感。
主动传感是指利用雷达、激光等设备向地面发射能量，利用接收到的回波数据获取地面信息；被动传感是指利用卫星等设备接收地面某一波段的辐射能量，根据反射或辐射能量的强度、频率、偏振等特征判断地表的属性和变化情况。
二、图像处理的方法遥感数据的图像处理是指对遥感数据进行处理和分析，以提取和解释地表信息的一系列方法。
其中，数字图像处理技术是遥感图像处理的核心技术，包括图像增强、分类、变换等。
下面分别介绍一些常用的图像处理方法。
（一）图像增强图像增强是指将遥感图像中的一些细节信息加强，以更加清晰地展示地表物体和地貌等特征。
图像增强的方法主要包括直方图均衡化、边缘增强、空间点运算等。
直方图均衡化是一种线性变换方法，它通过对图像像素的灰度分布进行均衡，来提高图像的对比度和亮度等。
边缘增强则是在保留图像主要信息的基础上，利用高通滤波器等技术对图像边缘进行强化。
（二）图像分类图像分类是将遥感图像中的信息按照某种标准归纳并分成类别的过程。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是利用已知分类样本进行分类，例如利用人工标注的矢量数据来进行分类。
无监督分类则是利用统计学方法对像元数据进行分类，比如聚类的方法，将相似性的像元划分成一个类。
遥感数据处理技术在测绘中的创新与发展探究
遥感数据处理技术在测绘中的创新与发展探究遥感数据处理技术在测绘领域中具有广泛应用，并且在近年来经历了许多创新与发展。
本文将对遥感数据处理技术在测绘中的创新与发展进行探究。
一、遥感数据的获取与处理遥感技术是通过卫星、航空器等远距离获取地球表面信息的一种手段。
通过遥感仪器获得的图像数据可以提供海量的空间和时间信息，为测绘工作提供了强有力的支持。
在遥感数据处理中，首先需要进行图像的预处理，包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
这些预处理的目的是消除图像中的几何畸变和辐射畸变，使得数据更符合实际场景。
此外，还可以利用遥感图像进行特征提取、分类与识别，从而实现对地物的自动检测和分析。
二、遥感数据在测绘中的应用遥感数据处理技术在测绘领域中有着广泛的应用。
首先，遥感数据可以用于地形测量和地貌分析。
通过利用遥感图像中的高程信息，可以获取地表的高程数据，进而生成数字高程模型（DEM）和数字地形模型（DTM），为地形测量和地形分析提供依据。
其次，遥感数据还能够用于地物分类与土地利用研究。
通过对遥感图像进行特征提取和分类，可以较为准确地识别出不同类型的地物，如建筑物、道路、农田等。
这对于土地利用规划和资源管理非常重要，也为城市规划、环境保护等提供了有效的支持。
此外，遥感数据还可以用于测绘数据更新和变化监测。
由于遥感图像具有时间信息，可以通过对时序图像的对比分析，追踪地表的变化，如建筑物的增减、土地利用的变化等。
这对于城市更新、资源调查和自然灾害监测等具有重要意义。
三、遥感数据处理技术的创新与发展随着遥感技术和计算机技术的不断进步，遥感数据处理技术也迎来了创新与发展。
一方面，从传感器的角度来看，传感器的分辨率、幅宽以及光谱范围不断提高，使得获取的遥感数据更加精确和全面。
这大大提高了数据的质量，为后续的处理提供了有力的基础。
另一方面，遥感数据处理技术本身也在不断创新。
例如，近年来机器学习技术的兴起，为遥感图像的分类与识别带来了新的方法。
数字图像处理技术在遥感中的应用
数字图像处理技术在遥感中的应用随着数字化时代的到来，遥感技术从传统的航空摄影演变为数字遥感，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
在遥感领域，数字图像处理技术可以分为三类：图像增强、特征提取和目标识别。
下面将详细介绍数字图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像增强图像增强是指通过一些数字图像处理方法使图像的质量得到提升或者说让人类更容易观察和分析图像。
在遥感领域，由于航拍或卫星拍摄的图像不可避免地存在一些噪声或者扭曲形变，因此图像增强成为了一项关键技术。
一般来说，图像增强可以分为两类：空域滤波和频域滤波。
空域滤波是通过改变像素之间的数值来调整图像的像素值，如中值滤波、均值滤波等。
而频域滤波则是通过改变图像的傅里叶变换谱来调整图像的像素值，比如高通滤波、低通滤波等。
一般而言，频域滤波的效果更好，但是空域滤波的速度更快。
除了常见的滤波方法，还有一些特殊的图像增强方法。
比如，波尔多（Bordeaux）大学曾经提出了一种基于小波变换的图像增强方法，可以在直通波束和散射波束中实现噪声过滤和反射率估计。
二、特征提取特征提取是指从图像中提取出更具信息含量和区分力的特征。
例如，提取植被指数（NDVI）、离散点（blight）指数、道路网图及车辆一系列特征等。
遥感图像的特征提取常常是复杂且繁琐的，可以通过数字图像处理方法简化和优化。
特征提取大致分为两步：一是预处理，二是特征计算。
预处理包括图像分割、去噪等操作。
特征计算则是对分割后的图像进行特征计算，例如感兴趣区域（ROIs）内的植被覆盖率、沙漠化率、土地变化率、道路交通状况等。
特征提取常常是其他应用的基础，例如在目标识别任务中，特征提取就是提高分类正确率的关键。
因此特征提取技术的改进是遥感图像分析技术发展的核心任务。
三、目标识别目标识别是指利用遥感图像中的信息来识别特定的目标，例如建筑物、水体、植被覆盖等。
通过数字图像处理技术的应用，可以提高遥感图像目标识别任务的准确率和自动化水平。
遥感图像处理就业前景
遥感图像处理就业前景遥感图像处理是指利用遥感技术获取的图像数据进行分析、处理和解释的过程。
随着卫星遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感图像处理的就业前景也变得越来越广阔。
首先，遥感图像处理在环境保护、资源管理、城市规划等领域有着广泛的应用需求。
随着全球环境问题的日益突出，各国政府对环境监测和保护的需求越来越高。
遥感图像处理技术可以用于监测大气污染、土地利用变化、水资源管理等方面，因此在环境保护领域有着巨大的就业前景。
其次，遥感图像处理在农业领域也有着广泛的应用。
随着全球人口的增长和农业现代化的推进，农业生产的精细化管理和智能化需求不断增加。
遥感图像处理技术可以用于监测农作物的生长状态、土壤质量等关键信息，为农业生产决策提供准确的数据支持，因此在农业领域也具有良好的就业前景。
此外，在城市规划、交通管理、电力线路监测等领域，遥感图像处理技术也有着广泛的应用。
随着城市化进程的加快和基础设施建设的不断扩大，对于城市规划和管理的需求也越来越高。
遥感图像处理技术可以用于提取城市建筑物的高程、形状、构造等信息，为城市规划和交通管理提供科学依据，因此在城市规划和交通管理领域也有着良好的就业前景。
最后，随着人工智能技术的快速发展，遥感图像处理也正在向着智能化方向发展。
自动化、机器学习和深度学习等技术的应用，使得遥感图像处理在大数据时代具有更大的应用潜力。
因此，具备相关技术和能力的专业人才在遥感图像处理领域的就业前景更加广阔。
总之，随着遥感技术的不断发展和应用领域的拓宽，遥感图像处理领域的就业前景越来越广阔。
无论是在环境保护、农业、城市规划还是人工智能等领域，对于具备相关技术和能力的人才都有着良好的就业机会。
因此，有兴趣的人们可以通过学习和专业培训，不断提升自己的技能和能力，把握遥感图像处理的就业机会。
测绘领域中遥感图像处理技术的应用
测绘领域中遥感图像处理技术的应用摘要：遥感图像处理技术是近些年新兴起的一种技术，主要包含光谱、微博、摄像等手段。
这种技术可以用于大部分需求“可见”的区域，在人类的进步中起到了巨大的作用。
遥感技术的发展是计算机、空间、通信、电子学等新兴技术和传统的物理、地学、数学、生物等科学的交叉、渗透、融汇和集成形成的一个新兴科学技术领域。
具有宏观、动态、综合、快速、多层次、多时相的优势。
关键词：遥感图像处理技术；测绘；应用1 引言测绘技术是跟随人类社会发展的一门科学技术，在人类在未知领域探索的途中，提供了重要的工具作用。
伴随着信息时代的到来，测绘成果的重要慢慢的显现出来，在经济生产、军用、民用等领域，精确地测绘结果都是不可或缺的。
2 遥感技术的概述遥感分为广义和狭义之分，广义的遥感指的是一切无接触的远距离探测；狭义的遥感是通过使用探测仪器，不与探测目标想接触，把探测目标的电磁波特性记录下来，在进行分析，得出探测物体的特征性质和变化情况的一种综合性探测技术。
现阶段遥感技术最普遍的应用手段就是动态监测。
动态监测是图像形成的直接来源，从技术层面上来讲，动态遥感技术有以下几个步骤，分别是：数据选择、数据处理、信息变化获取、精度校检和评定。
从具体操作来讲，动态遥感获取的信息必须是连续的，只有连续的信息才能保证组成图片的信息的全面和精确。
通常来说，获取信息重要通过两种途径，第一种是使用法国的地球观测卫星采集的数据。
第二种是采用美国的陆地探测卫星采集的数据。
然而信息是变化的，所以对信息的采集就必须是对变化信息的采集。
这样就必须在一段固定的时间内，对采集目标进行变化的信息采集，着力于所采集资料在量上的变化。
在测绘领域内动态监测是十分重要的应用，主要是通过对不同的监测时间内所采集信息在量上的变化，来分析预测采集目标的变化规律。
为了保证所采集信息是可靠的，就要对采集数据的精度进行严格的控制，信息的精度的控制可以通过与其他资料进行对比来得以实现。
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3S导航与定位（INS、 GPS 、 RS ） BL OK—109B战斧巡航导弹 惯性导航 航迹规 划 GIS 地形匹配（中段）20---50M 下视影 像匹配（末段） RS/GPS 1 0 M 前视影像匹配
办公室自动化：公文和图纸读取、邮件自动分检、 文字识别、 O CR、问卷调查数据自动处理、运动员 号码自动识别。处理多为二值图像。 O C R（ O ptical Character Reader）：源于 1970年 出现 的邮政编码自动读取。主要包括图像输入、文 字区 域提取、区域分割和文字识别等环节，而识别 又由 预处理、特征提取、分类等组成。 遥感：如农业估产、资源环境调查、气象预报、灾 害检测、地质分析、城市规划、地形测绘（摄影测 量与制图）。 其它：可视电话、电视会议、图像的远距离通讯、 多媒体计算机系统、数字电视（数字编辑、动画片 制作）、文物资料的复制、修复、运动员训练动作 分析和评分等。
－ 矿产资源调查
三峡大坝影像图
－ 地下水资源勘查
－ 地质结构填图
地质构造解译图
水库库容动态定量监测
尼日尔内陆水域蓄水量的估算与监测
水文模型 ( 水 量 平 衡)
水深 模 型
29/10/88 04/01/89 13/03/89 146.2 ha 107.9 ha 86.4 ha
在环境灾害方面的应用
二、目的和主要内容
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目的
提高图像的视感质量，以达到赏心悦目目的。如去除噪声 ， 改变亮度、颜色，几何变换等，都是为了某种期望的效 果。 包括用一个估计来恢复图像，即图像复原。 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分 析。如常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。这些特征 包括很多方面， 如频域特性、灰度／颜色特性、边界／区 域特性、 纹理特性、 形状／拓扑特性以及关系结构等。 对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于图像的存储和 传输。
1998 年洞庭湖地区洪水前后对比
1998 年5 月
1998 年8盐碱地成因
天然盐碱 地： 与当地的土壤 状 况 有 关， 如 低洼地
GIS
实地调查
盐碱地分 布 图： 按程度不 同 分 为4 类
人为造成盐碱地 ：如用含盐井水 灌 溉 土 地， 一 般 在灌渠终端易形 成盐碱
巴西90.000公顷林地监测 1986 年 : 毁 林 21.000 公 顷 1989 年 : 毁 林 41.000 公 顷 86 年 至 89 年: 共 毁 林20.000 公 顷
© CNES 1989 . 处 理 后 的 变 化 信 息 图
© CNES 1986 . 15 July 1986
© CNES 1989 . 22 July 1989
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图像压缩编码：图像压缩的目的就是压缩数据量。 图像融合：将多源信道所采集到的同一目标图像进行处理, 提取各自 信 道信息,形成一幅图像以获取更丰富的目标信息。
遥感图像处理
遥感图像处理
遥感图像处理
三、发展历史及现状
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遥感图像处理开始于 50 年代，美国在太空探测计划的推动 下，开始了这项技术的研究。 诞生的重要标志 :1964年美国JPL(喷气推进实验室) 正式使用 计算机对 “旅行者七号” 宇宙飞船发回的4316张月球相片进 行处理，校正飞船上电视摄象机产生的各种不同形式的图像 畸变，并取得了前所未有的清晰像片。 50’s 末→60’s: 美 国 MIT (Massachusetts Institute of Technology) 、 JPL、南加州大学、马里兰大学等，率先开展增强、校正、编 码、边缘检测等研究。 N A S A (National Aeronautics and Space Administration) 美国宇航局是美国航天遥感和图像研究与应用的重要机构。
在环境灾害方面的应用
森林火灾动态监测
利 用SPOT 卫 星 编 程 接 收， 实时跟踪火灾蔓延趋势
印度尼西亚1997 年森林大火灾
© CNES 1997 . 8 Sept. 1997
© CNES 1997 . 6 June 1997
© CNES 1997 . 29 July 1997
在环境灾害方面的应用
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Low Resolution
Medium Resolution
High Resolution
Very High Resolution
Microwave Remote Sensing Satellites
高分辩率遥感影像 美国IKONOS卫星（1米）
同时采集的全色波段色片 .45-.90 microns(微米) (1m)
红波段 .63-.69 microns (4m)
美国QuickBird卫星图像（0.61米）
德国TerraSAR-X雷达卫星
（1米，2007.6发射）
四、应用
数字图像处理在其短短的历史中，以不同的程度成功地应 用于几乎所有与成像相关的领域: 医学领域： 如 X 线图像、显微镜图像、 CT、RI （放射性同位 素）、N M G (核磁共振) 、 EIT（电阻抗断层图像技术）、冠 状 动脉x射线图像三维重构、超声波图像的处理、染色体分 析、 血球分类、生物进化分析„。 医学图像处理奠定了早期处理方法的基础。 正逐步用数字 技 术取代模拟技术,而影像获取和显示最为关键。大部分内 容同 时涉及到图像重建、特征提取和模式识别。 总之，是个颇受关注和极具潜力的领域。
什么是一个operator？ 特定算子-线性算子
图像处理的方法：模拟法和数字法。
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模拟法： 计算机出现以前，均采用模拟处理方法，利用 光 学、照像和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图 像处 理。光学图像处理方法已经有很长的历史，典型 的例子 如：天文学、摄影测量学、粒子物理学。光学图 像处理的 特点是处理速度快，信息容量大，分辨率高 ，又非常经 济，但精度不够高，稳定性差，操作不方便。
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数字法（数字图像处理）：就是利用计算机或其它数
字硬件，对数字图像进行系列操作，从而获得某种 预期结果的技术。数字图像处理的特点是处理精度 高，而且可以通过改进处理软件来优化处理效果， 操作方便。现在所指的“图像处理”主要指“数字图 像处理”。但不应排除可能的发展（如“光学--- 数 字”处理方式）。
一、基本概念
图像（Image/Picture） 定义1：给定条件下目标的电磁波表现形式（反射、辐射、 透射等） 定义2：以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可 直接或间接作用于人眼并产生视知觉的实体。 ▪ 数字图像（Digital Image） 适合于计算机处理的、以离散（数字）形式表示的图 像。 本质上，是由图像经采样和量化后形成的二维离散函数。 一幅单色图像就是一个二维的光强函数，表示为 f (x, y) ； 一幅彩色图像是一个向量，每个分量代表该点颜色通道的 亮度值。
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主要内容
图像获取、表示和表现（ Image Acquisition ， Representation and Presentation）：把模拟图像信号转化为计算机能接受的数字形式 。 图像复原（ Image Restoration ）： 将退化的图像（图像品质下降） 进 行复原。 图像增强（Image Enhancement）：改善图像的视感效果。 图像分割（Image Segmentation）：把图像分成区域的过程就是图像 分 割，目的是提取感兴趣的目标。 图像分析：依据不同的应用，实现图像的分类、识别和理解。 图像重建：图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据 ， 而经过处理后得到的结果是图像， CT 就是图像重建处理的典型应 用实 例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合 成三维 图像，经各种渲染技术，生成各种具有强烈真实感高质量图像。
工业领域：生产过程监控、交通管制、CAD/CAM、 表面缺损自检、外观检查和挑选、装配/生产线自 动化„„ 大规模集成电路检测：高精度对准标准图像和被 检图像、分块生成标准图像（二值图像和轮廓图 像）、逐块匹配。 电子器件内部检测：利用X射线CT技术。 机器人 障碍物识别：障碍物定义与判断、障碍物 分离、预处理、边界生成、距离信息获取。 军事、公安：可用于飞行器目标识别与制导、侧视 雷达的地形侦察、运动目标跟踪、反伪装侦察、指 纹自动识别、罪犯脸型合成、过期档案复原„„
70’s: 资 源 卫 星 遥 感 图 像 处 理 ， 出 现 大 批 商 业 化 软 件。 ▪ 80’s: 处 理 系 统 微 机 化 和 工 作 站 化 ， 出 现 了 许 多 ▪ 90’s : 论 向更多的领域渗透； 更廉价 新的理 和 算法：形态学 、小波理论、人工智能 等。 的硬件和软件； 新方法的更 深入研究和应用； 更强大的 系统； 网络化处理。 ▪ 21世纪：海量数据处理，专业应用软件不断发展。 ▪ 上述事实说明，数字图像处理产生于空间探测的需要，它是 随着空间技术、成像技术以及计算机科学技术的发展而发展 起来的一个密切结合应用的学科。 ▪ 目前数字图像处理已经成为心理学、生理学、医学、计算机 科学等诸多方面的学者研究视觉感知的有效工具。另外，图 像处理在军事、气象、工业、海洋探测等应用中有不断增长 的需求。 ▪ 已 是 各 个 学 科 竞 相 研 究 在 各 个 领 域 广 泛 应 用 的 一 门 科 学 。
土地利用变化动态监测
－动态监测城市扩展状况
－及时发现非法用地
－辅助制定城市发展规划
农 业 、 林 业方 面 的 应 用
农作物分类及分布图 植被覆盖状况动态跟综
植被（VEGETATION）探测农作物 by 40 kms (SPOT image and classification)
地质方面的应用
参考书
1 冈萨雷斯等，《数字图像处理 》第二版， 电子工业出版社，2003 2 Kenneth R.Castleman ,《Digital Image Processing》， 清华大学出版社 3 朱志刚等译，《数字图像处理》， 电子工业出版社