遥感数字图像处理期末重点 南信大

1、数字图像：是指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数字表示的图像。

2、遥感数字图像处理的内容：1）图像增强2）图像矫正3）信息提取

3、遥感的传感器分类：1）按照工作方式是否具有人工辐射源，分为被动方式和主动方式两

种。

2）按照数据记录方式，分为成像方式和非成像方式两种。

4、传感器按使用的工作波段分类：紫外、可见光、红外、微波、多波段。

5、传感器的分辨率是指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。

6、辐射分辨率是传感器区分所接收的电磁波辐射强度差异的能力。

7、谱分辨率是传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。

8、按电磁波的波段范围分类：遥感可分为1）可见光-反射红外遥感（可见光遥感或光学遥

感）

2）热红外遥感

3）微波遥感

9、空间分辨率：是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间的最小距离，它表征图像分辨地面目标细节的能力

10、空间分辨率通常用像素大小，解像力或视场角来表示。

11、时间分辨率：传感器对同一空间区域进行重复探测时，相邻两次探测时间间隔。

12、采样涉及两个内容：波谱采样和空间采样。

13、重采样：是指从一个空间分辨率图像转变为另一个空间分辨率图像的过程。常用于图像的几何纠正或不同空间分辨率图像的匹配。

14、量化：是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。可用量化位数定量描述。n位量化，其量化后灰度级=2n-1

15、图像对比度:是一个单波段图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同灰度级的测量，指一幅图像灰度反差的大小，常用来表述图像灰度值的总体变化情况。

16、直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级的像素个数。

17、直方图的性质：1）反映图像中灰度的分布规律

2）任何图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的

直方图。

3）如果一幅图像仅包括两个相连通的区域，并且每个区域的直方图已

知，则整幅图像的直方图是这两个区域的直方图之和。

4）遥感图像数据服从或接近于正态分布。

18、计算：各个灰度级i的像素比例

H（i）=n i/N （i=0,1,...,L-1）

N为图像中像素总个数；L为最大灰度级；n i为灰度级i中的像素数。

19、纹理：由纹理基元按某种确定性的规律或只是按某种统计规律重复排列组成的。

20、伪彩色合成：按照特定的数学关系把单波段灰度图像的灰度级变成彩色，然后进行彩色显示的方法。

21、假彩色合成：是人工合成的非物体原有的天然颜色。是最常用的图像合成方法，用于提高图像对特定对象类型的显示效果。与伪彩色合成不同的是，其数据来自于多个波段。22、密度分割：将单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予不同的色彩，使之变为彩色图像

23、分段性线性拉伸：

24、反射率：是指一表面反射光通量与入射光通量的比率。

25、植被指数：是对地表绿色植物生长状况和分布特征的简单、有效和经验型的度量，是两个或多个光谱波段的线性或非线性的组合。-

26、常用的植被指数：1）比值植被指数

2）归一化植被指数

3）差值植被指数

4）土壤调整植被指数

5）增强植被指数

27、图像滤波：是利用图像的空间相邻信息和空间变化信息，对单个波段图像进行的滤波处理。

28、图像滤波可以强化空间尺度信息，突出图像的细节或主体特征，压抑其他无关信息，或者去除图像的某些信息，恢复其他信息。因此图像滤波也是一种图像增强方法。图像滤波每次仅对一个波段的图像进行处理。不同波段的图像特征不同，往往需要选用不同的模板进行滤波处理。

29、均值滤波：是最常用的线性低通滤波器，他均等的对待邻域中的每个像素。对于每个像素，取邻域像素值的平均值作为该像素的新值。

30、中值滤波：是一种常见的非线性平滑滤波器，他将窗口内的所有像素值按高低排序后，取中间值作为像素的新值。

31、中值滤波器与均值滤波器的比较：1）对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。

2）对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。

均值滤波算法简单，计算速度快，但在去掉尖锐噪声的同时造成图像模糊，特别是对图像的边缘和细节削弱很多。随着邻域范围的扩大，去噪能力增强的同时模糊程度越加严重。

中值滤波在抑制噪声的同时能够有效地保留边缘，减少模糊。

32、图像分割：把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程，是按照特定的原则对图像像素进行划分标记的过程。

33、图像分割的数学定义：1）R R N

i == 1i

； 2）对所有的i 和j ，j ≠i ，有=j i R R ∅；

3）对i =1,2，...，N ，有true R i =P )(；

4）对false R R j j =P ≠）（有 i ,i ；

5）对i R N ,,...,2,1i =是连通的区域。

其中)(i R P 是集合i R 中元素的某种性质。

如果取消条件（5），那么像素集合的划分就称为分类。

34、根据是否需要分类人员提供已知类别及其训练样本，以及对分类器进行训练和监督，可将遥感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。 监督分类：事先已知分类的部分信息（即类别的先验知识），对未知类别的样本进行分

非监督分类：事先没有类别的先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法。

35、像素间的相似性用“距离”来度量。

36、常用的距离度量：1）绝对距离：是像素到类中心的直接距离。

2）欧氏距离：是平面上两点之间的绝对距离。

3）马氏距离：是一种加权的欧氏距离。是欧氏距离正态分布的多维

延展，它通过协方差矩阵来兼顾变量的变异性。

4）相似系数：（余弦距离）表明了当前像素的向量与类向量之间的夹

角。

5）光谱角法

37、图像判读的八要素：图像中目标物的大小、形状、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置及与周围的关系。

38、非监督分类的主要流程：

1）确定初始类别参数，即确定最初类别数和类别中心（即群中心）；

2）计算每个像素对应的特征向量到各群中心的距离；

3）选取距离最短的类别作为这一向量的所属类别；

4）计算新的类别均值向量；

5）比较新的类别均值与初始类别均值，如果发生了变化，则以新的类别均值作为聚类中心，再从第二步开始进行迭代；

）如果点群中心不再变化，计算停止。

、混淆矩阵：由n行n列组成的矩阵，用来表示分类结果的经度。n代表类别数，该矩阵

生成正确的误差矩阵的考虑因素：1）参考数据收集2）分类方案3）采样方案4）空间的自相关性5）样本量和样本单元

混淆矩阵中的元素是分属各类的像素数或其占总像素数的百分比。显然，矩阵主对角线（左上到右下）上的数字就是分类正确的像素数或其百分比。主对角线上的像素数越大或百分比越高，分类精度就越高。主对角线以外的数字就是错分的像素数或其百分比，这些数字越小。错分率就越小，精度就越高。主对角线上像素数的和除以参与计算混淆矩阵的像素总数，就是分类精度的初步估计。