第一章 概论
1、 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。
数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。
模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。
2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
2、 遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。
1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。
图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。
图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。
2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。
注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。
3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。包括图像分割、分类等。
图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。分割的结果可作为监督分类的训练区。
图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。
3、 遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。
4、 数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域）
2. 遥感图像的获取和存储
1、 遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统
2、 遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
精品文档 知识共享 4.16 证明连续和离散二维傅里叶变换都是平移和旋转不变的。
首先列出平移和旋转性质：
002(//)00(,)(,)juxMvyNfxyeFuuvv (4.6-3)
002(//)00(,)(,)jxrMyvNfxxyyFuve (4.6-4)
旋转性质：
cos,sin,cos,sinxryruv
00(,)(,)frF (4.6-5)
证明：由式(4.5-15)得：
由式(4.5-16)得：
依次类推证明其它项。
4.17 由习题4.3可以推出1(,)uv和(,)1tz。使用前一个性质和表4.3中的平移性质证明连续函数00(,)cos(22)ftzAutvz的傅里叶变换是
0000(,)[(,)(,)]2AFuvuuvvuuvv
证明：
精品文档 知识共享 000000002()2()002()2()2()2()2()2()2((,)(,)cos(22)[]222jutvzjutvzjutvzjutvzjutvzjutvzjutvzjutvzjuFuvftzedtdzAutvzedtdzAeeedtdzAAeedtdzee)00000000(,)(,)22[(,)(,)]2tvzdtdzAAuuvvuuvvAuuvvuuvv
4.18 证明离散函数(,)1fxy的DFT是
1,0{1}(,)0,uvuv其它
证明：离散傅里叶变换
112(//)00(,)(,)MNjuxMvyNxyFuvfxye
112(//)00112(//)00{1}MNjuxMvyNxyMNjuxMvyNxyee
第四章 图像增强
1. 简述直方图均衡化处理的原理和目的。拍摄一幅较暗的图像，用直方图均衡化方法处理，分析结果。
原理：直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。也就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布
目的：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。它通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过直方图均衡化，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
Matlab程序如下：
clc;
RGB=imread('wxf.jpg'); %输入彩色图像，得到三维数组
R=RGB(:,:,1); %分别取三维数组的一维，得到红绿蓝三个分量
G=RGB(:,:,2); %为R G B。
B=RGB(:,:,3);
figure(1)
imshow(RGB); %绘制各分量的图像及其直方图
title('原始真彩色图像');
figure(2)
subplot(3,2,1),imshow(R);
title('真彩色图像的红色分量');
subplot(3,2,2), imhist(R);
title('真彩色图像的红色分量直方图');
subplot(3,2,3),imshow(G);
title('真彩色图像的绿色分量');
subplot(3,2,4), imhist(G);
title(' 的绿色分量直方图');
subplot(3,2,5),imshow(B);
title('真彩色图像的蓝色分量');
subplot(3,2,6), imhist(B);
数字图像处理的课程设计
一、课程目标
知识目标：
1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；
2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；
3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；
4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：
1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；
2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；
3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；
4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：
1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；
2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；
3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；
4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。 教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容
1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；
- 教材章节：第1章 数字图像处理基础
2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；
- 教材章节：第3章 图像增强
3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；
- 教材章节：第4章 图像复原
4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；
- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取
