大学遥感数字图像处理教案
大学遥感数字图像处理教案
课程名称：遥感数字图像处理
课时数：48学时
课程设计：王老师
教材：
1. 《数字图像处理》(第3版) - 冈萨雷斯 / 伍兹
2. 《数字遥感图像处理》 - Mather / Koch
教学目标：
1. 熟悉遥感数字图像处理的基本原理和流程，了解数字图像的基本概念和处理方法。
2. 掌握数字图像处理软件的使用，学习图像增强、分割、融合等处理方法。
3. 熟悉常用的遥感数据格式，能够读取、转换遥感数据。
4. 运用遥感数字图像处理技术，对不同类型的遥感数据进行处理，获得有用的信息。教学内容：
第一章数字图像基础知识
1.1 数字图像的定义和特点
1.2 图像采集和表示方法
1.3 图像处理的基本概念和分类
1.4 图像文件格式
第二章数字图像增强
2.1 空间域增强方法
2.2 频域增强方法
2.3 灰度变换
2.4 直方图处理
第三章数字图像分割
3.1 基本概念和流程
3.2 阈值分割
3.3 区域分割
3.4 模型分割
第四章数字图像融合
4.1 基本概念和流程
4.2 像元级融合
4.3 特征级融合
4.4 决策级融合
第五章遥感数据格式
5.1 常用遥感数据格式
5.2 遥感数据的读取和转换方法
第六章遥感数字图像处理实例
6.1 单波段图像处理实例
6.2 多波段图像处理实例
6.3 地物分类实例
6.4 遥感图像融合实例
教学方法：
1. 讲授理论知识，辅以实例分析，使学生能够理解和掌握处理方法。
2. 实验操作，让学生在软件中进行图像处理和数据读取等相关操作，以加深理解和掌握处理技能。
3. 课堂讨论，通过分析学生操作的结果，针对处理方法中的问题进行讨论，促进学生思考和交流。
评估方法：
1. 实验报告：学生根据作业布置的题目进行实验操作，提交一份实验报告。
2. 课堂讨论：对学生在课堂中的问题解答和参与情况进行评估。
3. 期末考试：对学生整个学期的知识掌握水平进行综合评估。
教学建议：
1. 建议学生提前学习相关的数字图像处理和遥感知识，提高学习效果。
2. 建议学生多进行实验和课堂讨论，积极参与教学活动。
3. 建议教师多进行互动式教学，引导学生自主学习和探究。
结语：
通过本课程的学习，学生将会掌握遥感数字图像处理的基本知识和技能，能够运用相关软件进行图像增强、分割、融合等处理，熟悉遥感数据格式，能够读取、转换遥感数据。本课程的学习将有利于学生在遥感领域的研究和应用中发挥更大的作用。
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?
第一讲 1.用Layer Stacking将多个波段影像合成为一个多波段影像，然 后用Resize Data裁剪。注意，这个时候裁剪，如果是用矢量边界进行裁剪，是按照矢量边界上下左右所在的方形区域进行裁剪，而不是按照矢量边界进行裁剪。 2.用Masking操作，达到按照矢量边界进行影像裁剪的目的。（1）Build Mask，建立掩膜。 （2）Apply Mask，应用上一步建立的掩膜。 第二讲地表反射率 1.地表反射率概念 2.利用6S模型进行大气辐射校正，进而得到计算地表反射率的 三个参数。（MODTRAN，它和6s是遥感辐射校正最常用到的两种软件。 打开mtl头文件 打开6s教程（6s.txt文件） 打开6smanv2.0_p1文件35页36,37。。。IGEOM 运行6s.exe 公式 3.了解下6s的计算模式和操作方法。
第三讲计算植被覆盖度 1.数据准备：第3波段与第4波段的地表反射率影像数据。 2.计算NDVI（归一化植被指数）： NDVI=(r4-r3)/(r4+r3) (-1≤NDVI≤1) 其中，r4和r3分别为影像第4和第3波段的地表反射率。 Band math中(b4-b3)/(b4+b3) 注：不能用r表示 B3：tm3 b4:tm4命名为２０００＿ｎｄｖｉ 4.计算FVC（植被覆盖度）： FVC=[(NDVI-NDVI s)/(NDVI v-NDVI s)]2 其中，FVC是植被覆盖度；NDVI v和NDVI s分别是植被和裸土的NDVI 值，由于缺乏详细的区域植被和土壤光谱数据，取值NDVI v=0.70和
NDVI s=0.05来进行植被覆盖度的近似估计。 FVC=[(NDVI-0.05)/(0.7-0.05)]2 用ｂ１代替ＮＤＶＩ [(b1-0.05)/(0.7-0.05)]* [(b1-0.05)/(0.7-0.05)] B1:2000_ndvi 命名为2000_fvc 5.计算出来FVC后进行后续的数据处理。 原因：1≥FVC≥0 DN：影像上每个象元的灰度值 FVC影像中有FVC值大于1或者小于0的情况，必须处理这些象元。 用ENVI的“Band Math”功能处理掉不符合1≥FVC≥0要求的象元。并且处理完后，要用“Build Mask”将黄石市边界以外的象元值处理为0。 处理FVC值大于1或者小于0的像元： (b1 lt 0)*0+(b1 gt 1)*1+(b1 le 1 and b1 ge 0)*b1 关于逻辑符号的说明：
毕节学院 教师教案 （2012～2013学年第1学期） 课程名称：遥感数字图像处理 英文名称：Remote sensing digital image processing 课程编号：2812230 课程类别： 专业方向选 修课 学分： 1 总学时：34 理论学时：实验学时：34 授课班级：地理科学2010级 任课教师：任金铜职称: 助教 所在学院：地理与生命科学学院
一、实验项目、内容及学时分配
二使用教材及主要参考书目、参考文献等 1、教材： 邓书斌.ENVI遥感图像处理方法[M].北京:科学出版社,2010.06 2、主要参考书： [1]李小娟、刘晓萌等.ENVI遥感影像处理教程[M]. 北京：中国环境科学出版社，2007 [2]赵文吉、段福州等.ENVI遥感影像处理专题与实践[M]. 北京：中国环境科学出版社，2007 三成绩考核办法 1、成绩考核采用百分制记分， 60分以上取得该实验课程的学分 2、平时成绩70%（包括考勤、预习、实验操作、实验报告等） 3、期终考核30% 4、综合考核成绩=平时成绩×70%+学期考核×30%
教学进度计划表
实验一软件基础（一）（2学时） 一、实验类型 基础性 二、实验目的 1、了解遥感数字图像处理软件的背景、软件的功能及特点 2、了解软件的文件系统和存储 3、掌握软件常用系统配置 三、实验原理 ENVI作为遥感数字图像处理的主流软件之一，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类等。 ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一个简单的二进制文件和一个相关的ASCII的头文件。 常用系统配置包括常用参数的选择、用户自定义文件、默认文件目录的配置等。这些配置可以方便用户对软件的定制，选择合适的配置适合用户的使用习惯。 四、实验仪器设备、实验材料及药品 计算机、ENVI4.8软件 五、实验重点 软件的文件系统和存储；软件常用系统配置 六、实验难点 文件的存储及软件常用系统配置 七、实验内容、方法及步骤 1、实验内容： （1）遥感数字图像处理软件的背景、软件的功能及特点 （2）遥感数字图像处理软件的文件系统和存储 （3）遥感数字图像处理软件的软件常用系统配置 2、实验方法 讲授法、启发式教学法、多媒体演示教学法、实验法 3、实验步骤 （1）通过讲授法介绍遥感数字图像处理软件的背景、软件的功能及特点
数字图像处理教案. 难点：1、理解图像的采样和量化过程； 2、了解图像处理的应用和发展趋势。 本次课程将介绍数字图像处理的发展简史和图像处理的任务。同时，我们将掌握常用数字图像处理术语，如像素、采样、量化、图像增强等。此外，我们还将了解基本的图像处理系统以及图像各种形式的表示。 数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行处理的过程。数字图像处理系统包括图像采集、图像处理、图像输出三个部分。图像处理的任务包括图像增强、图像编码与压缩、图像恢复和重建、图像分割等。 在本次课程中，我们将重点掌握图像处理、数字图像处理、数字图像处理系统的概念和它们之间的相互关系。同时，我们还将明确图像处理的目的和任务。理解图像的采样和量化过程以及了解图像处理的应用和发展趋势也是本次课程的难点。
互动：请同学在黑板上推导Huffman编码和Shannon编码的步骤。 课堂练、作业： 课堂练：计算平均码长、编码效率、压缩比； 作业：题5.1、5.2、5.4 课后小结： 本章主要介绍了图像编码与压缩的基本概念和方法，包括预测编码、正交变换编码、统计编码和二值编码等。其中，Huffman编码和Shannon编码是两种常用的统计编码方法，需要掌握其步骤和计算方法。在实际应用中，需要根据不同的压缩需求选择合适的编码方法和参数。 第5章图像编码与压缩 第1次课 2学时授课时间：2021.10.1 教学目的与要求： 1、了解数字图像的基本概念； 2、掌握数字图像的采样、量化、编码等基本过程； 3、了解数字图像的压缩技术及其分类。
教学重点、难点： 重点：数字图像的采样、量化、编码等基本过程； 难点：数字图像的压缩技术及其分类。 解决：通过实例演示和讲解，加深学生对数字图像的基本概念和压缩技术的理解。 教学方法及师生互动设计： 教学方法：多媒体+板书 互动：通过提问和回答，引导学生思考数字图像的采样、量化、编码等基本过程。 课堂练、作业： 课堂练：计算一幅256×256的灰度图像的总像素数； 作业：题5.1 课后小结： 使学生了解数字图像的基本概念和采样、量化、编码等基本过程，掌握数字图像的压缩技术及其分类，为后续的研究打下基础。
遥感数字图像处理 1. 概述 遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星 影像等，进行数字化处理和分析的过程。遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。 2. 遥感数字图像处理的步骤 遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤： 2.1 数据获取 数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理 信息数据。这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。 2.2 数据预处理 数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。 2.3 图像增强 图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。常用的图像增强方法包括 直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.4 特征提取 特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。 2.5 图像分类 图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。 2.6 图像分割 图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。 2.7 地物提取 地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。 2.8 结果评价 结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。 3. 遥感数字图像处理的应用 遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：
大学遥感数字图像处理教案 大学遥感数字图像处理教案 课程名称：遥感数字图像处理 课时数：48学时 课程设计：王老师 教材： 1. 《数字图像处理》(第3版) - 冈萨雷斯 / 伍兹 2. 《数字遥感图像处理》 - Mather / Koch 教学目标： 1. 熟悉遥感数字图像处理的基本原理和流程，了解数字图像的基本概念和处理方法。 2. 掌握数字图像处理软件的使用，学习图像增强、分割、融合等处理方法。 3. 熟悉常用的遥感数据格式，能够读取、转换遥感数据。 4. 运用遥感数字图像处理技术，对不同类型的遥感数据进行处理，获得有用的信息。教学内容： 第一章数字图像基础知识 1.1 数字图像的定义和特点 1.2 图像采集和表示方法 1.3 图像处理的基本概念和分类 1.4 图像文件格式 第二章数字图像增强 2.1 空间域增强方法 2.2 频域增强方法 2.3 灰度变换
2.4 直方图处理 第三章数字图像分割 3.1 基本概念和流程 3.2 阈值分割 3.3 区域分割 3.4 模型分割 第四章数字图像融合 4.1 基本概念和流程 4.2 像元级融合 4.3 特征级融合 4.4 决策级融合 第五章遥感数据格式 5.1 常用遥感数据格式 5.2 遥感数据的读取和转换方法 第六章遥感数字图像处理实例 6.1 单波段图像处理实例 6.2 多波段图像处理实例 6.3 地物分类实例 6.4 遥感图像融合实例 教学方法： 1. 讲授理论知识，辅以实例分析，使学生能够理解和掌握处理方法。 2. 实验操作，让学生在软件中进行图像处理和数据读取等相关操作，以加深理解和掌握处理技能。 3. 课堂讨论，通过分析学生操作的结果，针对处理方法中的问题进行讨论，促进学生思考和交流。
遥感数字图像处理课程教学大纲 一、基本概况 课程名称：遥感数字图像处理(Remote Sensing Digital Image Processing) 课程代码：234010054 课程类别：专业核心课 学时/学分：52/3.0（其中理论32学时，实验20学时） 需预修课程：遥感技术概论、计算基础、自然地理 适用专业：适用地理信息科学专业的本科教学 课程简介 本课程为地理信息科学专业本科生的专业核心课。课程针对遥感图像处理中的基本理论与实际应用问题，在讲解基本概念与原理的同时，结合课程的内容进行图像处理上机实验。通过本课程学习，使大家了解遥感图像处理的基本原理，掌握遥感图像处理的一般流程和基本方法，并对遥感技术的前沿领域和未来发展趋势有一定了解。课程要求学生理解遥感数字图象处理的基本理论与研究方法，初步掌握进行遥感数字图象处理的基本技术，具备一定的实际处理能力与技巧，提高综合处理、分析与理解遥感数字图像的能力，奠定开展遥感数字图象处理深入研究的理论与技术基础。 二、教学目标 学生通过本课程的学习，在知识和能力等方面达到以下要求： 1.理论、知识目标：掌握遥感图像处理的基本知识。掌握主要处理方法的基本原理；熟悉并掌握遥感图像信息增强、校正、提取等各种单元操作的基本原理；熟悉重要图像处理方法的主要步骤和计算过程。 2.能力目标：培养学生分析和解决遥感图像处理有关单元操作的能力及运用基础理论分析和上机操作实践解决实际问题的能力。 3.达成目标：本课程对应人才培养方案中毕业要求的专业知识、专业技能、协作能力和创新性思维。 三、教学内容及教学要求 第一章概论（讲课2学时；实验0学时） 教学内容： 1.课程介绍（研究内容，对象，特点，学习方法）； 2.图像、遥感数字图像、遥感数字图像处理等基本概念； 3.基础理论和基本知识要求。 教学要求： 通过本章的学习，认识图像和遥感数字图像，理解遥感数字图像处理的主要内容及遥感数字图像的发展和两个观点。了解对学生关于学习该门课程的基础理论和基本知识要求。本章重点、难点：遥感数字图像处理的内容，数字图像处理的发展和两个观点。 第二章遥感数字图像的获取和存储（讲课2学时；实验2学时） 教学内容： 1.遥感图像的获取和数字化； 2.常用遥感平台及其传感器特征； 3.遥感图像的类型； 4.遥感数字图像的级别和数据格式； 5.数字图像分辨率。
《数字图像处理》教学大纲 电子信息工程专业（本科） 课程编号：（） 课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10 说明部分 1．课程的地位、性质和任务 数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。 本课程是电子信息工程专业的专业课。 本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。 2．课程教学的目的及意义 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。 3．教学内容及教学要求 教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。（3）重点介绍图像的增强方法，包括空间域方法和变换域方法。（4）图像恢复和重建基本原理与方法。（5）图像压缩编码的基本原理与方法以及一些国际标准。（6）图像的分析和模式识别基本原理。 教学要求：本课程的目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念，熟练使用分析数字图像处理编程的基本工具，了解数字图像处理的发展和应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果及其工程应用前景。 1、了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2、理解视觉成像原理、视觉特性及彩色模型。 3、深刻理解图像的采样和量化方法。 4、掌握图像变换，包括傅里叶变换、沃尔什变换、哈达码变换、离散余弦变换及霍特林
遥感数字图像处理 教 案 主讲：（讲师） 授课学期：
地理信息系统教研室
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 第1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。 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 ) ,(y x F I =⎥⎥⎥⎥⎦ ⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==------1,11,10,11,11,10,11,01,00,0],[N M M M N N i i i i i i i i i n m I I
像素或像元的属性：具有特定的空间位置和灰度。 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。 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 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。 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、性质和应用。 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。 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。 图像分割 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。 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
《遥感数字图像处理》教学大纲 课程名称(英文）：遥感数字图像处理（Remote Sensing Digital Image Processing）课程代码:0806A03 课程类别：专业主干课程 学时：51学时（51上机学时) 学分：3学分 考核方式:考查 适用对象:2009级摄影测量与遥感专业 一、课程简介 本课程是摄影测量与遥感学生必修的一门的专业主干课，是以理论联系实践为主，注重运用,重视上机实践的一门课程。该课程以地理科学为背景，在学习了遥感技术的基本理论、基本知识的基础上；着重介绍遥感信息处理的一般原理、过程与方法；掌握遥感数字图像处理技术的发展动态与实际应用。主要内容包括：遥感数字图像的获取和存储、表示和描述，遥感数字图像的各种变换（遥感图像几何校正、遥感图像辐射变换、遥感图像增强变化、K-L 变换、遥感图像计算机分类等)等。通过本课程的教学，可以使学生树立正确遥感数字图像处理的概念,培养学生良好的计算机实践习惯。本课程授课一学期，每周3学时，总计为51学时。 二、教学目的及要求 本课程主要教学目的是使学生了解和掌握遥感信息处理的基本知识、方法、基本技能和发展动态，初步掌握应用遥感信息处理技术分析和解决实际问题的能力。通过理论学习、上机实践等环节，进一步增强学生对本课程的理解，并在此基础上使学生进一步掌握遥感图像成像的基本原理、基本理论和这些理论在遥感图像处理中的应用，掌握遥感数字图像处理的基本方法,能够熟练使用常用的遥感数字图像处理软件（ERDAS、ENVI等）进行图像处理. 三、教学重点及难点 1)遥感图像的预处理； 2)遥感图像增强处理的基本原理、基本方法;根据图像自身特点选择图像增强方式; 3）利用监督分类和非监督分类实现遥感图像计算机分类，掌握监督分类和非监督分类的区别和具体操作的方法；监督分类训练区的选择和图像后处理方法； 4)根据对图像的理解，利用图像计算机分类处理方法实现遥感图像分类。
遥感数字图像处理-要点 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（遥感数字图像处理-要点）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为遥感数字图像处理-要点的全部内容。
遥感数字图像处理—要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种？ 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小？ 遥感图像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？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么? 2。遥感图像的统计特征 2。1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义 波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3。遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3。2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念 方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点 •计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： –3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板
《遥感数字图像处理》课程教学大纲 一、课程的性质和目的 遥感数字图像处理是一门专业基础课，是以理论联系实践为主，注重运用，重视上机实践的一门课程。学生通过遥感数字图像处理课程的学习，可以打牢遥感数字图像处理的基础知识，进而可以运用到实践中。通过本课程的教学，使学生树立正确遥感数字图像处理的概念，培养学生良好的计算机实践习惯，实事求是的科学态度和严谨细致的工作作风，为后继课程的学习和将来参加社会生产实践打下基础。 二、课程的基本要求 通过本课程的教学，要求学生掌握遥感数字图像基础知识、遥感数字图像处理的数学基础、遥感数字图像的几何处理、遥感图像处理的辐射校正、遥感数字图像增强处理、遥感图像的计算机分类、遥感数字图像分析方法、遥感数字图像处理软件简介等内容。经过上机实践训练，使学生掌握基本遥感图像处理流程，具有遥感图像分析基本的能力。 三、课程内容与要求 第一章绪论（2学时） 1、学习目的和要求 通过学习了解遥感数字图像处理的任务和作用及发展史，知道遥感数字图像储存格式，明白本课程的学习方法。 2、课程内容 （1）遥感数字图像 （2）遥感数字图像处理的基本概念 （3）遥感数字图像处理系统 （4）遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系 3、考核知识点和考核要求 （1）识记：遥感数字图像处理的基本概念 （2）领会：遥感数字图像处理系统
第二章遥感数字图像处理的数学基础（4学时） 1、学习目的和要求 通过本章学习，掌握遥感数字图像处理中常用的数学知识。 2、课程内容 （1）向量与矩阵（N维向量、向量的线性相关性、矩阵的概念、矩阵的运算、矩阵的求逆、特征值和特征向量、矩阵的迹与直积）； （2）随机变量及分布（随机变量、数学期望、协方差和相关系数、协方差矩阵）； （3）常用函数的介绍（矩阵函数、三角函数、函数、高斯函数、sinc函数）； （4）傅立叶变换（傅立叶级数、傅立叶积分、傅立叶变换、傅立叶变换的基本性质、快速傅立叶变换） （5）卷积与相关函数（一维卷积的定义、一维卷积的运算、一维卷积的性质、卷积定理、二维卷积、相关函数） 3、考核知识点和考核要求 （1）识记：向量的线性相关性、傅立叶级数、傅立叶积分、傅立叶变换、傅立叶变换的基本性质、快速傅立叶变换、卷积定理。 （2）领会：一维卷积的定义、一维卷积的运算、一维卷积的性质、二维卷积、相关函数。 第三章遥感数字图像的几何处理（6学时） 1、学习目的和要求 通过本章学习，掌握遥感数字图像几何矫正原理与方法。 2、课程内容 （1）遥感数字图像几何处理概述（遥感图像的几何变形误差的影响因素、遥感数字影像几何纠正的一般过程）； （2）中心投影构像的几何纠正（中心投影构像原理、空间直角变换、中心投影构像方程、中心投影的数字正射纠正）； （3）多中心投影数字图像几何纠正（CCD直线阵列推扫式传感器的构像方程、全景摄影机的构像原理与构像方程、红外和多光谱扫描仪的构想原理与构像方程、多中心投影构像的几何纠正）； （4）侧视雷达图像的几何纠正（侧视雷达图像的几何特点、合成孔径侧视雷达（SAR）的构像方程、合成孔径侧视雷达图像的几何处理）。 3、考核知识点和考核要求 （1）识记：遥感图像的几何变形误差的影响因素、遥感数字影像几何纠正的一般过程中心投影构像原理、空间直角变换、中心投影构像方程、中心投影的数字正射纠正、多中心投
《遥感数字图像处理》课程教学大纲 一、基本信息 二、教学目标（对应毕业要求：4.3、5.2、7.1） 遥感数字图像处理是遥感专业的一门学科基础课。它是遥感图像解译、模式识别、计算机视觉、遥感应用等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科，近年来取得了大量的新进展。学习本课程后，使学生具有遥感数字图像处理的基本知识和基本能力，为该领域的研究工作（如遥感图像解译）打下坚实的基础。 通过本课程理论教学和数据处理训练，使学生具备下列能力，实现以下课程目标： 课程目标1: 认识遥感数字图像处理在现代测量数据处理中的应用，了解遥感数据处理的特点和趋势;理解遥感数字图像的来源、性质、分布、数字特征，掌握遥感数字图像处理的基本理论。（对应毕业要求4.3） 课程目标2: 掌握遥感数字图像处理的基本方法，以及各种处理方法的优缺点。能够利用高级编程语言（vc++，c#、python）等进行编程实现。（对应毕业要求5.2） 课程目标3: 掌握遥感图像处理算法的各种适用范围，结合遥感的实际应用，能够将遥感图像处理应用于国土测绘、城市规划、气象、农业、生态、环保等领域（对应毕业要求7.1）
课程目标与毕业要求对应关系表 三、教学内容与要求
四、学时分配表 五、主要教学方法 《遥感数字图像处理》课程对理论与实践的要求都相当高，并且内容多、难度大。因此在教学方法上，需要将课堂教学、实验教学、课外答疑或网络课程等方式有机地结合起来，并充分利用多媒体教学手段提高教学效率和教学效果。在教学过程中，要注重基本理论、基本概念和基本算法。培养学生采用规范化的方法解决实际问题的能力。 1-知识传授 通过课堂讲授、答疑、做练习、综合训练进行教学，传授遥感图像处理基本知识。 2-能力培养
第二章： 1 遥感的投影方式：中心投影，全景投影，斜距投影，平行投影。 2 遥感成像按成像原理可分为：摄影成像和扫描成像 3 传感器分辨率指标：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率和时间分辨率。 4 Landsat4-7见课本18页 5 数字化的过程包括：采样和量化。 6 通用数据格式：BSQ，BIL，BIP。 第三章 7 均值：像素值的算术平均，反映的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中主题地物的光谱信息绝定。 8 中值：指图像所有灰度级处于中间的值，当灰度级为偶数时，则取中间两灰度值的平均值，由于灰度级一般连续变化，中值可由最大灰度值和最小灰度值决定。 9 方差：像素值与平均值差异的平方和，表示像素值的离散程度。 10 变差：像素值最大值与最小值的差。 11 反差：反映头像的显示效果和可分辨性，有时又称对比度。反差越小，地物之间的可分辨性越小。图像处理的一个基本目的就是提高图像的反差。 12 直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。图像的灰度值是离散变量，直方图表示离散的概率分布。可分为频数直方图和累积直方图。假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的 13 会看直方图P46+P44
13.1 直方图均衡化 将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。 13.2 直方图均衡化的效果为：
（1）各灰度级出现的频率近似相等； （2）原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的图像得到改善，增强图像上大面积地物与周围地物的反差。 13.3 均衡化后图像的最小灰度值0，最大灰度值为L-1像元总数为N。(L-1)/N称为拉伸因子。具体计算用拉伸因子和累计像元统计值相乘即可以得到变换后的值 13.4 对一幅图像进行直方图均衡化的具体步骤： （1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数； （2）根据变换函数式计算每一灰度级x a均衡化后对应的新值，并对其四舍五入取整，得到新灰度级x b； （3）以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像； （4）根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图； 直方图均衡化后的图像每个灰度级的像元频率，理论上应相等。实际上均衡化后的直方图呈现参差不齐的外形，这时由于图像是离散函数，各灰度级可能的像元个数有限造成的。在一些灰度级处可能没有像元，在另外一些灰度级处则像元很拥挤。 13.5直方图规定化 是指使一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行变换的增强方法。规定的直方图可以是一幅参考图像的直方图，通过变换，使两幅图像的亮度变换规律尽可能地接近；规定的直方图也可以是特定函数形式的直方图，从而使变换后图像的亮度变换尽可能地服从这种函数分布。 直方图规定化的原理是对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图。以此均匀直方图起到媒介作用，再对参考图像做均衡化的逆运算即可。 13.6 14 直方图匹配： 15 共生矩阵法：图P55 灰度共生矩阵（GLCM，又称为灰度联合概率矩阵法）描述了当图像中像素（i , j）处灰度为
遥感数字图像处理教程 第一章 名词解释 1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像 2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换 3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换 简答题 1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答 表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别 颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成 产生 多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7） 答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。 1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。与该方法相关的一个概念是空间域。空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。 2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。与该方法相关的一个主要概 念是频率域。频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是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，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。 四、论述题 1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2） 答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。 （1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合 照片 来自于模拟方式 通过摄影系统产生 没有像素 没有行列结构 没有才」推行 o 表示投有数据 任何点，都没有编号 摄影受电黑波谱的成像范围限制 遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。是数值.不表示没有数据 每个点都有瑜定的数字编号 可以是电隧波谱的任意范圉 一 3获取了照片，颜色就是蘸定的 具有红、绿，蓝二个通道
课程名称：遥感数字图像处理 英文名称：Remote Sensing Digital Image Processing 一、课程简介 本课程针对遥感数字图像处理的三大内容（质量改善、特征提取与选择、信息提取）及其处理流程，由浅入深系统地介绍了遥感数字图像处理的基础知识，其中不仅包括常用的经典方法，也包括近几年新提出的方法。在内容设计上，本课程特别强调从图像含义的角度来理解遥感数字图像处理各种算法的物理意义，尽量避免对数学公式的罗列与推导，而是借助生活中一些通俗易懂的案例来引导学生理解各种算法。在内容讲解上，本课程针对遥感图像处理中的具体问题，综合遥感原理和数字图像处理中的理论知识，借助遥感软件进行系统的实践训练，使学生掌握基本的遥感图像处理原理及操作过程，为学生将来从事遥感在空间信息、资源、环境、生态、地理等领域的研究和应用奠定基础。 二、课程目标 通过对本课程的学习，使学生能够理解遥感数字图像处理的基本原理，掌握常用的图像处理算法，并能借助遥感软件（如ENVI/IDL）开展实践操作，为利用遥感数据解决科学研究与业务应用问题奠定基础。 三、教学内容和学时分配 （一）课程概述2学时（2学时课堂讲授） 主要内容：遥感图像处理的应用需求、遥感图像处理在3S技术中的定位、遥感图像处理的内容体系 教学要求：启发学生初步了解遥感数字图像处理的内容体系，培养学生的学习热情 课前学习要求：了解遥感图像处理在各领域中的应用 重点：遥感数字图像处理内容体系 难点：遥感数字图像处理各内容之间的联系 其它教学环节：课堂讨论：为什么要学习遥感图像处理？ （二）第一章数字图像基础3学时（2学时课堂讲授+1学时上机实习）
遥感数字图像处理 1.图像（image）是对客观对象(de)一种相似性(de)描述或写真.图像包 含了这个客观对象(de)信息.是人们最主要(de)信息源. 2.数字图像指数字存储(de)、用计算机直接处理(de)图像,是空间坐标和 图像数值不连续(de)、用离散数值表示(de)图像,在计算机内部,数字图像表现为二维阵列（网格）,属于不可见图像. 3.什么是遥感数字图像,模拟图像（图片）与遥感数字图像有什么区别 遥感数字图像是以数字形式存储和表达(de)遥感图像. 模拟图像：又称光学图像,以胶片、相纸等硬拷贝形式存储(de)图像. 图像是自然景物(de)反映,人眼感知(de)景物一般是连续(de),照相机（非数码式）拍摄形成(de)照片也是连续(de),两者均称之为模拟图像. 广义(de)模拟图像还包括绘画. 区别： 模拟图像(de)显着特点是连续性：①空间位置(de)变化是连续(de) ②每一空间位置上(de)亮度、色彩变化是连续(de) ③符合数学上微积 分连续性(de)定义 数字图像(de)特点：便于计算机处理与分析；图像信息损失低；抽象性强. 4.什么是遥感数字图像处理它包括那些内容 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列(de)操作,以求达到预期结果(de)技术,称作遥感数字图像处理. 其内容有：
①图像转换.包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换.图像转换(de) 另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目(de)而实施(de)图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等. ②数字图像校正.主要包括辐射校正和几何校正两种. ③数字图像增强.采用一系列技术改善图像(de)视觉效果,提高图像 (de)清晰度、对比度,突出所需信息(de)工作称为图像增强.图像增强处理不是以图像保真度为原则,而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣(de)信息,抑制一些无用(de)信息,以提高图像(de)使用价值. ④多源信息复合（融合）. ⑤遥感数字图像计算机解译处理. 5..什么是图像增强主要目(de)是什么主要有哪些方法 图像增强：使用多种处理方法压抑、去除噪声,增强显示图像整体或突出图像中特定地物(de)信息,使图像更容易理解、解译和判读. 主要目(de)：1.采用一系列技术改善图像(de)视觉效果,提高图像(de)清晰度； 2.将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理(de) 形式. 主要方法：彩色合成、图像拉伸、波段运算、图像平滑、锐化、图像融合等 6.数字图像最基本(de)单位是像素