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数字图像处理重点

数字图像处理重点
数字图像处理重点

什么是数字图像?图像:是物理场景或另外一个图像的表示,数字图像:以二维数字组形式表示的图像,其数字单元为像元

什么是数字图像处理?用计算机处理图像。

像素间的关系:

邻域Neighbors,相邻的像素点。

邻接Adjacency,4-邻接:如果q 是N4(p) ,且p 和q 属于V;8-邻接:如果q 是N8(p) ,且p 和q 属于V;m-邻接:p 和q 属于V ,如果是m-adjacent,则:(1)q 是N4(p) ,或者(2)q 是Nd(p) 且N4(p) 与N4(q)的交集没有属于V的像素.

连通Connectivity,区域Region,

集合S中任意像素p, 所有连接到p的像素称为S的connected component连通组分. 如果S 中只有一个组分, S就称为连通集connected set,S 也称为图像的一个Region区域

边界Boundary/边缘edge

区域R的boundary (border or contour) 是区域中像素的集合,这些像素的邻域像素有一个或多个不再R中. 这是闭合通路closed path, 是一个全局概念“global”.

Edges are 是像素的导数derivative值形成的,是一个局部概念“local”.

三、

点运算: 输出图像某坐标点的输出值只依赖于输入图像相同坐标点的值。

γ)

ar

y

x

s=指数> 1 压缩低灰度级,扩展高灰度级

x

,

(

)

(y

,

指数< 1 扩展低灰度级,压缩高灰度级

对比度Contrast: 对象的平均亮度与其周围背景的差异量.

对比度拉伸Contrast stretching: 对比度拉伸(也加正则化normalization) 是一种通过拉伸亮度的跨度范围的图像增强技术。

直方图均衡:使原直方图变换为具有均匀密度分布的直方图,然后按该直方图调整原图像的一种图像处理技术

4-2 频域滤波

1 DFT: (1) Multiply the input image by (-1)^(x+y)

(2)Compute DFT using eq.(1)

2. Filtering. e.g:

3 iDFT: (1)compute iDFT of G(u,v)

(2)Extract the real part

(3)Multiply the result by (-1)^(x+y)

5 图像复原:即利用退化过程的先验知识,去恢复已被退化图像的本来面目(理想图像)

图像复原的基本任务:消除模糊。

图像退化:成像系统受各种因素的影响,导致了图像质量的降低,称之为图像退化。

因素包括:传感器噪声、摄像机聚焦不佳、物体与摄像机之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的象差、成像光源和射线的散射等。

退化基本表现:图像模糊。

图像复原的基本思路:先建立退化的数学模型,然后根据该模型对退化图像进行拟合。

建模:图像复原模型可以用连续数学和离散数学处理,处理项的实现可在空间域卷积,或在频域相乘。

5.11 几何变换

两要素(算法):几何变换;插值(内插);

简单变换(仅仅)复制、平移、比例、旋转;复合变换:多项式变换

插值:增加像素,如放大;非整数位置

最近临域插值:也叫零阶插值:输出像素的灰度值等于离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值

图像配准:对一幅图像F(浮动图像)寻找一个或一系列的空间变换,使其与另一幅图像R(参考图像)上对应点达到空间上的一致

9形态学图像处理:

形态学:一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支

数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具

基本思想:是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的

膨胀和腐蚀(Dilation & Erosion):产生滤波器作用

开操作和闭操作(Opening & Closing):产生滤波器作用

击中或击不中变换(Hit-or-Miss Transform)

形态学的主要应用:边界提取、区域填充、连通分量的提取、凸壳、细化、粗化等

膨胀:使集合扩大

A和B是两个集合,A被B膨胀定义为:

上式表示:B的反射进行平移与A的交集不为空;B的反射:相对于自身原点的映象;

B的平移:对B的反射进行位移

实现过程如下:

对结构元素B反射B‘

将结构元素B‘的原点移动到集合A所在的空间的任意位置:

将结构元素中点与集合A中对应点相与,再将与的结果相或,得到对集合中一点的膨胀运算结果

膨胀在数学形态学运算中的作用是增加物体边界点。

将非对象0像素变成对象1像素,所以集合扩大

如果结构元素取3×3的像素块,膨胀将使物体的边界沿周边增加一个像素。

如果两个物体之间有细小的空洞,那么当结构元素足够大时,通过膨胀运算可以将两个物体链接。

腐蚀:使集合缩小

A和B是两个集合,A被B腐蚀定义为:

集合B称为结构元素

将结构元素B相对于集合A进行平移, 只要平移后结构元素都包含在集合中, 那么这样的平移点都是

算法实现过程如下:

将结构元素B的原点移动到集合A所在的空间的任意位置:

将结构元素中点与集合A中对应点相与,再将与的结果相与,得到对集合中一点的腐蚀运

算结果

将对象1像素变成对象0像素,所以集合缩小(和膨胀相反)

开操作:使图像的轮廓变得光滑,断开狭窄的间断和消除细的突出物

闭操作:同样使图像的轮廓变得光滑,但与开操作相反,它能消除狭窄的间断和长细的鸿沟,消除小的孔洞,并填补轮廓线中的裂痕

连通分量的提取:实现目的:在二值图像中提取连通分量

令Y 表示一个包含于集合A 中的连通分量,并假设Y 中的一个点p 是已知的。用下列迭代式生成Y 的所有元素:

Xk =(Xk ?1 ⊕B)∩A k =1,2,3,...

X0=p,如果Xk=Xk-1,算法收敛,令Y=Xk

区域填充:

定义:设所有非边界(背景)点标记为0,则将1赋给p 点开始,

实现目的:从边界内的一个点开始,用1填充整个区域

X0=p ,如果Xk=Xk-1,则算法在迭代的第k 步结束。Xk 和A 的并集包含被填充的集合和它的边界

条件膨胀:如果对上述公式的左部不加限制,则上述公式的膨胀将填充整个区域。利用Ac 的交集将结果限制在感兴趣区域内,实现条件膨胀

连续性:同一区域内像素一般具有灰度相似性,据此找到 灰度值相似的区域;区域的外轮廓就是对象的边缘。

阈值:

???≤>=T y)f(x, 0T y)f(x, 1),(y x g ;if(in(x,y)>T) out(x,y)=1;else out(x,y)=0; 区域生长实现的步骤如下:

1. 对图像顺序扫描!找到第1个还没有归属的像素, 设该像素为(x0, y0);

2. 以(x0, y0)为中心, 考虑(x0, y0)的4邻域像素(x, y)如果(x0, y0)满足生长准则, 将(x, y)与(x0, y0)合并(在同一区域内), 同时将(x, y)压入堆栈;

3. 从堆栈中取出一个像素, 把它当作(x0, y0)返回到步骤2;

4. 当堆栈为空时!返回到步骤1;

5. 重复步骤1 - 4直到图像中的每个点都有归属时。生长结束。

(完整word版)遥感数字图像处理习题(地信)-2018

考试时间:6月21日晚上19:00-21:00 地点:待定 题型:选择、填空、判断、简答、计算 1.考核方式:闭卷考试+ 平时成绩。 2.总成绩评定:闭卷卷面成绩(满分100分)占考核成绩的70%,平时成绩(满分100分)占30%。 3.平时成绩评定 (1)实验完成情况(80分):。根据学生实验报告提交次数及完成质量进行评定。 (2)作业完成情况(10 分):根据学生平时作业提交次数及完成质量进行评定。 (3)课堂考勤(10分):旷课一次扣3分,请假一次扣1分,扣完为止。 2018遥感数字图像处理习题 第1章概论 1.理解遥感数字图像的概念 2.理解遥感数字图像处理的内容 3.了解遥感数字图像处理与分析的目标和指导思想 4.了解遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系 第2章遥感数字图像的获取和存储 1. 理解摄影成像和扫描成像传感器的成像方式 2. 熟练掌握摄影成像和扫描成像影像的几何投影方式和影像特性 3. 掌握遥感常用的电磁波波段 4. 熟练掌握传感器的分辨率 5. 掌握数字化过程中的采样和量化 第3章遥感数字图像的表示和度量 1. 理解遥感图像的数字表示 2. 熟练掌握灰度直方图 第4章图像显示和拉伸 1. 熟练掌握图像的彩色合成 2. 熟练掌握灰度图像的线性拉伸 3. 熟练掌握直方图均衡化,理解直方图规定化

第5章图像校正 1.理解辐射误差产生的原因及辐射校正的类型 2.理解遥感数字图像大气校正的主要方法 3.理解几何畸变的类型与影响因素 4.熟练掌握多项式几何校正的原理与方法 第6章图像变换 1.理解傅立叶变换的原理 2.理解波段运算 3.理解K-L变换 4.理解缨帽变换 5.理解彩色变换 6.了解数字图像融合 第7章图像滤波 1.理解图像噪声与卷积、滤波的原理 2.掌握图像平滑 3.掌握图像锐化 4.掌握频率域滤波 第8章图像分割 1.了解图像分割的概念、方法和流程; 2.了解灰度阈值法; 3.了解梯度和区域方法。 第9章遥感图像分类 1.了解遥感图像的计算机分类的一般原理; 2.熟练掌握非监督分类和监督分类方法; 3.熟练掌握分类精度评估方法; 4.了解计算机分类新方法。 部分习题 几何校正 一、填空题: 1、控制点数目的最小值按未知系数的多少来确定。k阶多项式控制点的最少数目为___。 2、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求,一次项最少需要__个控制点,二次项最少项需要__个控制点,三次项最少需要___个控制点。

遥感数字图像处理实习1

(1)以多波段组合方式将GeoTIFF格式的白银市TM原始数据转换为ENVI Standard 格式: 利用Basic Tools/Layer Stacking弹出对话框然后Import File,弹出对话框,导入GeoTIFF格式的TM原始数据,选择波段1、2、3、4、5和7, 点击OK,利用Choose选择输出路径及文件名,同时可以利用Reorder Files对输入的文件根据自己的需要进行调换顺序,点击OK输出ENVI Standard格式的数据。 (2)查询并记录影像文件的基本信息、投影信息,以及各个波段直方图信息,然后编辑头文件: 利用Basic Tools/Resize Data弹出对话框里面选择要查看的影像,左 边会出现其基本信息,如图所示:也有投影信息,既可以用来看单波段的也可以看合成后整个影像的信息。在对话框下,合成影像的名字上右击,选择Quick Statistics弹出对话框,在此对话框中点击Select Plo下拉菜单,选择单波段或者多波段的直方图,相应的对话框中会出现直方图(在结果与分析中记录),还可以右击选择edit修改横、纵坐标的单位。 同样的在合成影像的名字上右击,选择Edit Head,弹出对话框

然后点击Edit Attributes/Band Name弹出对话框,选中波段输入修改 后名字,点击OK即可进行波段名字的修改。点击Edit Attributes/Wavelengths弹出进行相应的波长的修改。 (3)在View视窗中,利用影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型: 可以结合当地的google earth上高分辨率的遥感影像,进行识别,利用Viewer视窗下Tools/SPEAR/Google Earth/Jump to Location可以在google earth上显示View主视窗中相应选中地物对应的位置。 (4)利用Viewer视窗打开影像,分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成,观察实习内容中所要求地物的色调变化: 利用File/Open Image File,选择第1步合成的ENVI Standard 格式的数据,弹出对话框,在其中选择RGB Color,将R、G、B分别设为4、3、2波段,点击Load Band,在Viewer#1中出现了4、3、2波段组合的假彩色图像,再在此窗口中,点击Display/New Display,弹出Viewer#2,选择RGB Color,将R、G、B分别设为7、4、2波段,点击Load Band,在Viewer#2中出现了7、4、2波段组合的假彩色图像,在Viewer窗口中右击选择Link Displays,弹出对话框,点击OK,可以把两个窗口中同一位置进行连接起来, 即其中一个窗口放大、缩小、漫游到某个位置,另外一个也跟着漫游到其相对应的位置。这样可以进行地物色调变化的对比。 (5)提取6种地物在不同波段的数值(Digital Number,DN),做光谱剖面图: 在Viewer视窗中Tools/Profile/Z Profile(Spectrum)弹出对话框,在其 Options下拉菜单中勾选Plot Key,对话框中出现了Viewer视窗中选中的目标地物的X,Y坐标,然后勾选Collect Spectra,鼠标箭头变为十字箭头,在目标地物中取九个点(本来图上就有一个,总共是十个点),然后在选择File/Save Plot As/ASCII弹出对话框 ,点击Select All Items,利用Choose选择输出路径和文件名,点击 OK,将其保存为.txt格式。选六种地物,重复以上操作,提取不同波段的数值(Digital Number,DN)。将.txt格式的文件用excel打开,然后用插入函数中的average函数求出每种地物的平均DN值,然后做出光谱剖面(光谱图如结果与分析中所示)。 (6)使用Excel制作6种地物的样本特征光谱统计表: 在Excel中分别使用插入函数中的AVERAGE、VAR、STDEV、MAX和MIN函数求出各地物样本DN值在各个波段的平均值、方差、标准差、最大值和最小值。然后,在07版Excel 的“Microsoft Office 按钮”,单击“Excel 选项”。“加载项”,然后在“管理”框中,选择“Excel 加载项”,单击“转到”弹出“加载宏”,在弹出来的对话框中选择“分析工具库”,并点击确定。然后从“工具”中找到“数据分析”,从“数据分析”对话框中选择“协方差”,并导入某种地物需求协方差的数据区域并选择“逐行”进行,最后选择数据输出区域并确定,则可得该地物的协方差矩阵。同理,在从“数据分析”对话框中选择“相关系数”,进行相应操作,可求得相关系数矩阵。(在结果与分析中附有个地物的样本特征光谱统计表)(7)制作散点图: 在Excel中,打开6种地物的样本DN数据(5步骤产生的),选择band2和band4做散

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章. 遥感概念 遥感(Remote Sensing,简称RS),就是“遥远的感知”,遥感技术是利用一定的技术设备和系统,远距离获取目标物的电磁波信息,并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射(辐射)和反射电磁波,并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理,利用一定的技术设备和装置,来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取,如照相机、镜子、望远镜、显微镜等;也可以人为创作,如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图像以数字形式存储。因而,有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像:图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像:图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么?(简答) 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的:提高图像的视感质量,提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,进行图像的重建,更好地进行图像分析,图像数据的变换、编码和压缩,更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

遥感数字图像处理

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 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型:真彩色、假彩色、伪彩色

遥感数字图像处理重点

遥感数字图像处理重点 第一章概论 图像:对客观对象的一种相似性的描述或写真。 数字图像:是以数字形式存储和表达的遥感图像。 根据人眼的可视性,图像可分为可见图像和不可见图像。 图像具有空间坐标和数值,根据其连续性,图像可分为数字图像和模拟图像。 数字图像最基本的单位是像素,像素的基本属性特征为像素值,其高低反映了图像的明暗程度和能量高低。像素的属性是位置和灰度值; 遥感数字图像处理的内容: (1)图像增强:目的是压抑和去除噪声,增强显示图像整体,使图像更容易理解、解译和判读。方法:彩色合成、图像拉伸、图像平滑、锐化、图像融合。 (2)图像校正:主要是对传感器和环境造成的图像退化进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。方法:辐射校正和几何校正。 (3)信息提取:根据地物光谱特征和几何特征,确定提取规则,并以此为基础从校正后的遥感图像的中提取各种有用信息的过程。方法:图像分割、图像分类。 遥感数字图像处理系统的典型功能包括: ○1不同传感器图像数据的测存取和转换○2几何校正○3辐射校正○4图像增强处理○5统计分析○6图像变换○7图像分类○8专题制图○9专业工具,如雷达图像处理工具。 第二章遥感数字图像的获取和储存 遥感图像是通过遥感平台上的传感器获取的,不同的传感器具有不同的辐射、电磁波谱、时间、空间分辨率。 遥感是通过非接触传感器获取测量对象信息的过程,是信息的获取、传输、处理以及判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统。 传感器又称遥感器,是收集和记录电磁辐射能量信息的装置,是信息获取的核心部件。 传感器的分辨率: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。分为:(1)辐射分辨率:传感器区分所接受到的电磁波辐射强度差异的能力。 (2)光谱分辨率:传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。 (3)空间分辨率:遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。 (4)时间分辨率:传感器对同一空间区域进行重复探测时,相邻两次探测的时间间隔。图像数字化:数字化的两个过程是采样和量化。 (1)采样:分波谱采样和空间采样,通过空间采样,空间上连续的图像变换成离散点。 (2)量化:将像素灰度级转换成整数灰度级的过程。量化后,图像像素的原有灰度值转换为灰度级。 元数据:关于图像数据特征的表述,是数据的数据,主要参数包括:图像获取的日期和时间、投影参数、几何纠正精度、图像分辨率、辐射校正参数等。

数字图像处理期末复习题2教学总结

第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 2. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 3. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 4. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 5. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 6. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 7. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。(填“增强”或“削弱”) 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。(填“增强”或“削弱”) 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。(填“能”或“不能”) 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些?一般细节反映在图像中的什么地方? 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时,有什么异同? 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为:,请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况,包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点,画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界,反映的边界信息较少,但是所反映的边界 比较清晰;二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息,但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为:,Sobel算子的作用模板为: 。 设图像为:

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像:数字影像又称数字图像,即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵,每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化,且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样:指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。 像素:像素是A/D转换中的取样点,是计算机图像处理的最小单元 二、填空题: 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:___采样___和__量化___。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量____小____,质量____低_____;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的

《遥感数字图像处理》试卷

东南大学2008—2009学年考试试题 课程名称:遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题(2分×20=40分) 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波()或()辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于()波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上()呈现黑色,而()呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括()。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定()。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是()。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是()。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是()。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有()。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像,在()属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵()扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.()只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.()是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了()。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以()表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有()。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的()和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征

数字图像处理期末考题

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种,除GIF格式外,还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。(不考) 5、图像中每个基本单元叫做图像元素;在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。(不要) 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。(不要) 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。(不要) 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为: a. 0 .255 c ( c )2.采用模板[-1 1]主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后,512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为: .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,则图象的压缩比为: :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.下列算法中属于局部处理的是: a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子

数字图像处理期末复习试题3

1、数字图像:指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 数字图像处理:指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义:对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图:指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波:指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即{(x=p,y=q)}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 ): 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换:设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数,它将输入图象Ii(x,y)转换为输出图象Io(x,y),输入图象的直方图为Hi(r),输出图象的直方图为Ho(s),则根据直方图的含义,经过灰度变换后对应的小面积元相等:Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像,共有6 4(6 4个象素,8个灰度级,进行直方图均衡化处理。 根据公式可得:s2=0.19+0.25+0.2l=0.65,s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.00 由于这里只取8个等间距的灰度级,变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此,根据上述计算值可近似地选取: S0≈1/7,s 1≈3/7,s2≈5/7,s3≈6/7,s4≈6/7,s5≈1,s6≈l,s7≈1。 可见,新图像将只有5个不同的灰度等级,于是我们可以重新定义其符号: S0’=l/7,s1’=3/7,s2’=5/7,s3’=6/7,s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1/7,所以有n0=790个象素取sO这个灰度值;由rl=3/7映射到sl=3/7,所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值;依次类推,有850个象素取s2=5/7这一灰度值;由于r3和r4均映射到s3=6/7这一灰度值,所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值;同理,有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096,便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程,并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余? 答:分块->颜色空间转换->零偏置转换->DCT变换->量化->符号编码。颜色空间转换,减少了心理视觉冗余;零偏置转换,减少了编码冗余;量化减少了心理视觉冗余;符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码,因此即减少了编码冗余(霍夫曼编码)又减少了像素冗余(行程编码)。 JPEG2000的过程:图像分片、直流电平(DC)位移,分量变换,离散小波变换、量化,熵编码。3、Canny边缘检测器 答:Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下:1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑,从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g(x,y)=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α(x,y)=arctan(Gy/Gx)。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后,算法追踪所有脊的顶部,并将所有不在脊的顶部的像素设为零,以便在输出中给出一条细线,这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理,其中T1

数字图像处理复习整理

《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本容:图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取(图像获取、表示与描述)、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域: 无线电波(1m-10km)可以产生磁共振成像,在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像 ☆微波(1mm-1m)用于雷达成像,在军事和电子侦察领域十分重要 红外线(700nm-1mm)具有全天候的特点,不受天气和白天晚上的影响,在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光(400nm-700nm)最便于人理解和应用最广泛的成像方式,卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线(10nm-400nm)具有显微镜方法成像等多种成像方式,在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线(1nm-10nm)应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线(0.001nm-1nm)主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I(I—光强△I—光照增量),韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来,也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像:是指图像的每个像素只能是黑或白,没有中间的过渡,一般又称为二值图像 (黑白图像一定是二值图像,二值图像不一定是黑白图像) 灰度图像:是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值,没有彩色信息。 彩色图像:彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像,其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特b=M×N×k 例如,对于一幅600×800的256灰度级图像,就需要480KB的储存空间(1KB=1024Byte 1Byte=8bit) 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节,主要由采样间隔值决定,反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数),比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说,对其进行采样的空间分辨率越高,采样间隔就越小,图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率(灰度级通常是2的整数次幂) 8.在图像空间分辨率不变的情况下,采样数越少,图像越小。同时也证实了,在景物大小不变的情况下,图像阵列M×N越小,图像的尺寸就越小;

遥感数字图像处理考试知识点整理

'. 遥感 第一章 1遥感数字图像;遥感数字图像的分类方式和对应类别。 (1)定义: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。 (2)可见图像和不可见图像 单波段和多波段,超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式(三大种:摄影、扫描、雷达)。 (1)摄影,扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 (2)摄影:根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制,将卤化银物质均匀涂在片基上,制成感光胶片 扫描:扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达:由发射机向侧面发射一束窄波段,地物反射的脉冲,由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化(模数转换)过程——两大过程:采样、量化,名词解释。 采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样,即:图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到由M×N个像素点组合表示的图像,但其灰度(或彩色)仍是连续的,还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,这称之为量化,即:图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点:亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有:2,64,128,256 存储一幅大小为M*N,灰度量化位数G的图像,所需要的存储空间(图像数据量)为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨:1,2,3,4,5,7为30米,6为120米 5遥感数字图像的分辨率(时间、空间、光谱、辐射分辨率); (1)时间分辨率:指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率,也称重访周期空间分辨率:指图像像素所代表的相应地面范围的大小,空间分辨率愈高,像素所代表的范围愈小 光谱分辨率:光谱分辨率是指成像的波段范围,分得愈细,波段愈多,光谱分辨率愈高 辐射分辨率:是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 (2)常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据(数据级别、数据存储格式、元数据定义) (1)数据级别: 0级产品:未经过任何校正的原始图像数据

数字图像处理复习题

第一章绪论 一.选择题 1. 一幅数字图像是:( ) A、一个观测系统 B、一个有许多像素排列而成的实体 C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示:考虑图像和数字图像的定义 2. 半调输出技术可以:( ) A、改善图像的空间分辨率 B、改善图像的幅度分辨率 C、利用抖动技术实现 D、消除虚假轮廓现象。 提示:半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 一幅256*256的图像,若灰度级数为16,则存储它所需的比特数是:( ) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示:表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于:( ) A、图像的灰度级数不够多造成的 B、图像的空间分辨率不够高造成 C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示:平滑区域内灰度应缓慢变化,但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃,图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的:() A、图像的幅度分辨率过小 B、图像的幅度分辨率过大 C、图像的空间分辨率过小 D、图像的空间分辨率过大 提示:图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是:()(图像合成输入是数据,图像分类输出 是类别数据) A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。 提示:对比较狭义的图像处理技术,输入输出都是图像。 解答:1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC 二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。 2. 什么是图像识别与理解? 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感 第一章 1遥感数字图像;遥感数字图像的分类方式和对应类别。 (1)定义: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。 (2)可见图像和不可见图像 单波段和多波段,超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式(三大种:摄影、扫描、雷达)。 (1)摄影,扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 (2)摄影:根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制,将卤化银物质均匀涂在片基上,制成感光胶片 扫描:扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达:由发射机向侧面发射一束窄波段,地物反射的脉冲,由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化(模数转换)过程——两大过程:采样、量化,名词解释。 采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样,即:图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到由M×N个像素点组合表示的图像,但其灰度(或彩色)仍是连续的,还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,这称之为量化,即:图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。遥感图像数字化过程两个特点:亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有:2,64,128,256 存储一幅大小为M*N,灰度量化位数G的图像,所需要的存储空间(图像数据量)为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨:1,2,3,4,5,7为30米,6为120米 5遥感数字图像的分辨率(时间、空间、光谱、辐射分辨率); (1)时间分辨率:指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率,也称重访周期 空间分辨率:指图像像素所代表的相应地面范围的大小,空间分辨率愈高,像素所代表的范围愈小 光谱分辨率:光谱分辨率是指成像的波段范围,分得愈细,波段愈多,光谱分辨率愈高 辐射分辨率:是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 (2)常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据(数据级别、数据存储格式、元数据定义) (1)数据级别: 0级产品:未经过任何校正的原始图像数据 1级产品:经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品:经过了系统级的几何校正,即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中

数字图像处理计算题复习精华版

30452计算题复习 一、直方图均衡化(P68) 对已知图像进行直方图均衡化修正。 例:表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像(即灰度级数为8),各灰度级(出现的频率)分布列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正(变换),并画出修正(变换)前后的直方图。 表1 解:对已知图像均衡化过程见下表:

r 7=7 81 7 7→7 画出直方图如下: (a )原始图像直方图 (b )均衡化后直方图 **以下部分不用写在答题中。 其中: ① r k 、n k 中k = 0,1,…,7 ② p r (r k ) = n k /n ,即计算各灰度级像素个数占所有像素个数的百分比,其中∑==k j j n n 0 ,在此题中n =64×64。 ③ ∑== k j j r k r p s 0 )(计,即计算在本灰度级之前(包含本灰度级)所有百分比之和。 ④ ]5.0)1int[(+-=计并k k s L s ,其中L 为图像的灰度级数(本题中L = 8),int[ ]表示对方括号中的数字取整。 ⑤ 并k k s s = ⑥ n sk 为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的n k 之和。 ⑦ n n s p sk k s /)(=,或为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的p r (r k )之和。

二、 模板运算 使用空间低通滤波法对图像进行平滑操作(P80) 空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一个像素进行局部处理。模板(或称掩模)就是一个滤波器,它的响应为H (r ,s ),于是滤波输出的数字图像g(x ,y )用离散卷积表示为 )6.2.4() ,(),(),(∑∑-=-=--= l l s k k r s r H s y r x f y x g 式中:x ,y = 0,1,2,…,N -1;k 、l 根据所选邻域大小来决定。 具体过程如下: (1)将模板在图像中按从左到右、从上到下的顺序移动,将模板中心与每个像素依次重合(边缘像素除外); (2)将模板中的各个系数与其对应的像素一一相乘,并将所有的结果相加; (3)将(2)中的结果赋给图像中对应模板中心位置的像素。 对于空间低通滤波器而言,采用的是低通滤波器。由于模板尺寸小,因此具有计算量小、使用灵活、适于并行计算等优点。常用的3*3低通滤波器(模板)有: 模板不同,邻域内各像素重要程度也就不同。但无论怎样的模板,必须保证全部权系数之和为1,这样可保证输出图像灰度值在许可范围内,不会产生灰度“溢出”现象。 1 7 1 8 1 7 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 5 5 5 1 1 7 1 1 5 5 5 1 8 1 8 1 1 5 1 1 1 1 8 1 1 5 1 1 8 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 7 1 8 1 7 1 1 解:低通滤波的步骤为: (1)将模板在图像中按从左到右、从上到下的顺序移动,将模板中心与每个像素依次重合(边缘像素除外);

考试遥感数字图像处理理论考试复习题(答案)

第一章 一、名词解释 1.数字图像: 指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度均不连 续的、用离散数学表示的图像。 2.遥感数字图像: 是以数字形式表述的遥感图像。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。 3.像素: 数字图像最基本的单位是像素,像素是A/D转换中的取样点,是计 算机图像处理的最小单元;每个像素具有特定的空间位置和属性特征 4.遥感数字图像处理: 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的系列操作过程。 5.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。 二、简答 1.怎样理解图像处理的两个观点:离散方法的观点和连续方法的观点 答:(1)离散方法的观点认为,一幅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)连续方法的观点认为,我们感兴趣的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。 2.遥感数字图像处理需要掌握哪些基本知识: 答:(1)物理学中电磁辐射、光学和电子光学等方面的基本知识; (2)地理学知识是有效利用遥感图像处理技术,认识地球客观世界的基本条件; (3)遥感数字图像处理是信息处理的主要组成部分,只有掌握了信息论的基础和方法,才能保证遥感数字图像处理工作在正确的理论指导下进行; (4)计算机技术和地理信息系统的理论和知识。 三、填空 1.遥感数字图像处理的主要内容包括(图像增强)、(图像校正)、(信息 提取)。 2.图像校正也称图像恢复、图像复原,校正的方法除了图像增强中的一些方 法外,主要包括(辐射校正)和(几何纠正)。 3.遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分,其中硬件系统 主要由计算机、(数字化器)、(大容量存储器)、(显示器)和(输出设备)、操作台。 4.在计算机中,基本的度量单位是(比特(位))。存储一幅1024字节的8 位图像需要(1MB)的存储空间。一景正常的包括7个波段的LANDSAT5的TM图像文件,至少占用(200MB)的存储空间。

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