(完整word版)遥感数字图像处理习题(地信)-2018

理论部分一、概念解释题1.数字图像：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、以离散数学原理表达的图像2.数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果3.扫描：将一个数学虚拟网格覆盖在一幅图像上，图像的平面空间被离散化成一个个的有序的格子，然后按照格子的排列顺序依次读取图像的信息的过程4数字化：一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程4.采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作5.量化：采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。

量变是将像素灰度值转化成整数灰度级的过程6.采样定理：说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据7.直方图：是灰度级的描述，描述的是图像中各个灰度级像素的个数8.邻域：中心像素的行列成为该像素的领域9.特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。

另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间10.几何纠正：将含有畸变的图像纳入到某种地图投影11.内方位元素：表示摄影中心与相片之间相关位置的参数12.外方位元素：确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数13.GCP点：多项式纠正法地面控制点14.灰度重采样：像元灰度值根据周围阵列像元的灰度确定15.正射校正：16.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程17.大气校正：消除主要由大气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程18.地形校正：19.图像镶嵌：将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像20.辐射增强：通过改变像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法21.空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像22.频率域增强：将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像23.直方图均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像的灰度级均匀分布24.直方图规定化：为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法25.中值滤波：将窗口内的所有像素值按大小排序后，取中值作为中心像素的新值26.同态滤波：减少低频增加高频，对照度进行低通滤波，对反射度进行高通滤波，从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法27.假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量28.HIS模型：色调H是描述纯色的颜色属性，而饱和度S提供了白光冲淡纯色程度的亮度29.植被指数：是基于植被叶绿素在红色波段的强烈吸收以及在近红外波段的强烈反射，通过红和近红外波段的比值或线性组合实现对植被信息状态的表达30.主成份变换：针对多波段图像进行的数学变换方法，常用于数据的压缩或噪声的去除31.缨帽变换：适用于LANDSAT图像的多波段经验性变换方法，变换结果可以较好的突出主体地物特征32.图像融合：采用一定的方法将不同类型的数据“融合”成一幅图像，可以同时达到高的光谱分辨率和空间分辨率33.计算机分类：对遥感图像上的地物进行属性的识别和分类34.模式识别：在图像分割的基础上提取特征，对图像中的内容进行判决分类35.监督分类：即先选择有代表性的验训练区，用已知地面的各种地物光谱特征来训练计算机，取得识别分类判别规则，并以此做标准对未知地区的遥感数据进行自动分类识别36.非监督分类：即按照灰度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别37.最大似然度：38.Mahalanobis距离：是一种加权的欧式距离，它通过协方差矩阵来考虑变量的相关性39.ISODATA法分类：迭代式自组织数据分析算法40.分类后处理：为了解决光谱类和地物类的关系以及其他一些专业及专业制图的技术问题，分类后还需进行的各种处理41.生产者精度：表示实际的任意一个随机样本与分类图上同一地点的分类结果相一致的条件概率，用于比较各分类方法的好坏42.用户精度：表示从分类结果图中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面的实际类型相同的条件概率，表示分类结果中各类别的可信度43.Kappa系数：测定两幅图之间吻合度或精度的指标二、简答题1.简述模拟图像处理和数字图像处理的区别。

遥感数字图像处理第一部分1。

什么是图像?并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。

答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真.图像包含了这个客观对象的信息。

是人们最主要的信息源。

按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像.模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像,它属于可见图像。

数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像,它属于不可见图像。

2。

怎样获取遥感图像？答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。

根据传感器基本构造和成像原理不同。

大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类.m=时的灰度情况。

3。

说明遥感模拟图像数字化的过程。

灰度等级一般都取2m(m是正整数），说明8答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。

①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样.空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度(或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像.②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度(或色彩）仍是连续的,不能用计算机处理。

应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。

m=时，则得256个灰度级.若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级,则灰度级别有256个。

当8用0—255的整数表示.这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。

由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值,因此称8bit量化。

彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿,蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。

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的操作,以求达到预期结果的技术，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。

1一幅灰度级均匀分布的图像,其灰度在0,255,则该图像的信息量为82图像与灰度直方图间的对应关心是：多对一3下列算法中属于图像锐化处理的是：高通滤波4下列算法中属于点处理的是：二值化A梯度锐化 b二值化 c傅立叶变换 d中值滤波5计算机显示器主要采用哪一种彩色模型RGB6下列算法中属于图像平滑处理的是：中值滤波A梯度锐化 b直方图均衡 c中值滤波 d laplacian增强7采用模版-1,1主要检测：垂直方向的边缘;8对衣服100X100像元的图像,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为40000bit,则图像的压缩比为：2：19维纳滤波器通常用于复原图像10图像灰度方差说明了图像的哪一个属性：图像对比度11下列算法中属于局部处理的是：中值滤波;12数字图像处理研究的内容不包括：数字图像存储;包括：图像数字化,图像增强,图像分割等13将灰度图像转换成二值图像的命令为： im2bw14图像的形态学处理方法包括：腐蚀15下列图像边缘算子中抗噪性能最好的是：Prewitt算子17二值图像中分支点的连接数为：3填空题1图像锐化除了在空间域进行外,也可以在：频率域进行;2对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是：色调、饱和度、亮度;3依据图像的保真度,图像压缩可分为：无损压缩和有损压缩;4存储一幅大小为1024X1024,256个灰度的图像,需要：8M bit;5一个基本的数字图像处理系统由：图像输入,图像存储,图像输出,图像通信,图像处理和分析 5个模块组成;6低通滤波法是使：高频成分受到抑制而让：低频成分顺利通过,从而实现图像平滑;7一般来说,采样间距越大,图像数据量：少,质量：差；反之亦然;8多年来建立了许多纹理分析法,这些方法大体可分为：统计分析法和结构分析两大类;9直方图修正法包括：直方图均衡和直方图规定化两种方法;10图像压缩系统是由：编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的;11图像处理中常用的两种领域是：4-领域和8-领域;12若将一股灰度图像中的对应直方图的偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替设灰度级为256,所得到的图像将亮度：增加,对比度：减少;13数字图像处理,即用：计算机对图像进行处理;14图像数字化过程包括3个步骤：采样,量化和扫描;15MPEG4标准主要编码技术有：DCT变换、小波变换等;16灰度直方图的横坐标是：灰度级,纵坐标是：该灰度出现的频率;17数据压缩技术应用了数据固有的：冗余性和不相干性,将一个大的数据文件转换成较小的文件;18基本形态学运算是：腐蚀和膨胀;先腐蚀后膨胀的过程为开运算,先膨胀后腐蚀的过程为闭运算;19在RGB彩色空间的原点上,三个基色均没有：亮度,即原点为：黑色,三基色都达到最高亮度时则表现为：白色;20数字图像是：图像的数字表示,像素是其最小的单位;21灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,没有彩色信息;22图像的数字化包括了空间离散化即：采样和明暗表示数据的离散化即:量化;23分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸;24直方图均衡化方法的基本思想是,对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数的灰度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的;25图像锐化的目的是加强图像中景物的：细节边缘和轮廓;26因为图像分割的结果图像为二值图像,所以通常又称图像分割为图像的：二值化处理; 27将相互连在一起的黑色像素的集合称为一个：连通域,通过统计：连通域的个数,即可获得提取的标物的个数;28腐蚀是一种消除连通域的边界点,使边界向内收缩的处理;膨胀是将与目标区域的背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理;29图像增强按增强处理所在的空间不同分为空域和频域;30常用的彩色增强方法有：真彩色增强技术,假彩色增强技术,伪彩色增强三种;31常用的灰度内插法有最邻近元法,双线性内插法和双三次内插法;名称解释1数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点或像元,各点或像元的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式;2图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录,是以物理能量为载体,以物质为记录介质的信息的一种形式;3数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理,以获取视觉,接口输入的软硬件所需要数字图像的过程;4图像增强：通过某种技术有选择的突出对某一具体应用有用的信息,削弱或抑制一些无用的信息;5无损压缩：可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据;6灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数;或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率;7细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作;8 8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q,如果q在集合N8p中,则称这连个像素是8-连通的;9中值滤波：是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;10像素的领域：领域是值一个像元x,y的邻近形成的像元集合;即{x=p,y=q}p,q为任意整数,像素的四领域：像素px,y的4-领域是：x+1,y,x-1,y,x,y+1,x,y-1.11无失真编码：无失真编码是指压缩图像经过解压可以恢复原图像,没有任何信息损失的编码技术;12直方图均衡化：通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图,以此来修正原图像的灰度值;13采样：对图像x,y的空间位置坐标x,y的离散化一获取离散点的函数值的过程称为图像的采样;14量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程,称之为量化,即采样点亮度的离散化;15图像锐化：是增强图像的边缘或轮廓;16直方图规定化匹配：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法;简答题：1图像锐化滤波的几种方法1直接移梯度值代替;2辅以门限判断;3给边缘规定一个特定的灰度级;4给背景规定灰度级;5根据梯度二值化图像2伪彩色增强和假彩色增强有何异同点;伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像,进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强是对一幅彩色图像进行处理得到与原图像不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同;相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点,将目标用人眼敏感的颜色表示;3图像编码的基本原理是什么数字图像的冗余表现有哪几种表现形式虽然表示图像需要大量的数据,但是图像数据是高度相关的,或者说存在冗余信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像,同时又不会损害图像的有效信息;数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余,时间冗余,视觉冗余,信息熵冗余,结构冗余和知识冗余;4什么是中值滤波,有何特点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;特点：它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊;5什么是直方图均衡化将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图修正原图像;图像均衡化处理后,图像的直方图是平直的,即各灰度级具有相同的出现频数,那么由于灰度级具有均匀的概率分布,图像看起来就更清晰了;6图像增强的目的是什么要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的的强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差异,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量,丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要;7图像锐化与图像平滑有何区别与联系区别：图像锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰；图像平滑用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊;联系：都属于图像增强,改善图像效果;8在彩色图像处理中,常使用HIS模型,它适于做图像处理的原因有：1在his模型中亮度分量与色度分量是分开的 2色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密9图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是一个客观过程,图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需要知道退化的机制和和过程等先验知识;10图像增强时,平滑和锐化有哪些实现方法平滑的实现方法：领域平均法,中值滤波法,多图像平均法,频域低通滤波法;锐化实现方法：微分法,高通滤波法、11简述直方图均衡化的基本原理直方图均衡化的基本思想是；对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的,因为灰度分布可在直方图中描述,所以图像增强方法是基于图像灰度直方图;12当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要适应一段时间,试述发生这种现象的视觉原理;人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的;即所谓的亮度适应范围;同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小;因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此需要适应一段时间,亮度适应级才能被改变;13说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系直方图的峰值集中在低端,则图像较暗,反之图像较亮;直方图的峰值集中在某个区域,图像昏暗,而图像中物体和背景差别很大的图像,其直方图具有双峰特性,总之直方图分布越均匀,图像对比度越好;14简述梯度法和laplacian算子检测边缘的异同点梯度算子和laplacian检测边缘对应的模版分别为：梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性,认为极大值对应于边缘点；而laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘是零交叉点;相同点是都能用于检测边缘,且都对噪声敏感;15对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好;椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同位置上,图像中不干净点也有污点;中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值,所以处理效果好,因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好的去除噪声;16什么是区域什么是图像分割区域可以认为是图像中具有相互联通、一致属性的像素集合;图像分割时把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术;17什么是图像运算,具体包括哪些图像的运算是之以像素点的幅度值为运算单元的图像运算,这种运算包括点运算,代数运算和几何运算;18图像编码的基本原理是什么数字图像的冗余表现有哪几种表现形式虽然表示图像需要大量的数据,但是图像数据是高度相关的,或者说存在冗余信息,去除这些冗余信息可以有效压缩图像,同时也不会损害图像的有效信息;数字图像的冗余主要表现为：空间冗余,时间冗余,视觉冗余,信息熵冗余,结构冗余和知识冗余;19什么中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某领域窗口内所有像素点灰度值的中值,中值滤波能够很好的处理脉冲状噪声,其优点主要在于去除图像噪声的同时,还能保护图像的边缘信息;计算题：。

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。

一 遥感图像处理考核方式（2018版）1. 平时成绩50%、期末考试成绩50%。

2. 平时成绩由每次上机报告25%、上机技能测试25%、考勤20%、课堂表现15%、 课程设计报告15%组成。

3. 上机报告评分标准： （100分，占25%）5. 技能测试评分标准（100分，占25%）5.1 考试内容：按规定建立自己的文件夹和文件名，完成规定的操作，记录具体的操作步骤，完成文档。

将处理的结果图输出为JPEG 文件（输出方法：在图像显示主窗口中，选择File-Save Image As-Image File-默认选择Resolution 为24-bit Color （BSQ ）-选择Output File Type 为JPEG-选择输出路径-OK ），将输出后的JPEG 文件插入到本文档中。

5.2 文档命名：文件夹和文档命名规则：末尾附上姓名学号，并将文档名重命名为自己的 学号_姓名，学号在前，姓名在后。

5.3 评分标准根据技能测试的项目总数、完成情况、文档等综合给分。

时间为2个学时。

6.课堂表现：（100 分，占15%）根据工程实践分组，每节课安排两组进行课堂内容复习、相关内容讨论，每组时间为5分钟。

根据团队、内容、材料、PPT制作、演讲5项打分，每项20分。

7. 考勤：（100分，占20%）上课与上机考勤，一次未到扣10分。

请事假一次扣5分，病假不扣分。

以辅导员的签字为准。

三次未到不时成绩按不及格处理。

二遥感图像处理上机实验教学计划三遥感图像处理上机实验报告内容成都信息工程大学遥感图像处理上机报告1.实验项目名称2.实验目的3.实验原理4.数据来源4.1数据来源4.2数据描述（下载源、波段数、对应的波长、分辨率、投影、地区）5.实验过程6.实验结果与分析7.心得、意见或建议命名规则：学号+姓名+实验报告1要求：正文：5号，1.5倍行距；图表丰富，排版整齐，图可以插入到表里，把表用虚框显示，如下：图1：成都信息工程大学遥感图像处理课程设计项目报告题目（不超过20字）1.研究背景及目的意义正文，5号字，行间距1.52.研究的国内外现状（至少要参考10篇学术论文或博士硕士论文）3.研究内容4.研究方法与技术路线4.1研究区域4.2数据基础4.3研究方法4.4技术路线（图）5.数据处理过程6.结果与分析7.结论命名规则：学号+姓名+遥感图像处理课程设计要求：正文：5号，1.5倍行距；图表丰富，排版整齐，图可以插入到表里，把表用虚框显示，如下：表1 MODIS波段数据表图1：。

3.5为什么离散的直方图均衡技术通常无法得到纯平的直方图.解答这是因为在离散的情况下, 我们永远也无法减小直方图在每一点的高度. 如果某个灰度上的象素值超过了纯平的直方图所需要的数量, 因为不能将这个灰度上的象素分散到几个灰度上去, 所以这样的均衡技术没有办法降低直方图的高度. (但可以将几个灰度映射到同一个灰度上增加某一点直方图的高度)3.13现有两幅图像a和b, 它们的灰度等级都分布在全部0~255之间.(1)如果我们不断的从图像a中减去b, 最终将得到什么结果.(2)如果交换两幅图像是否会得到不同的结果.解答(1)因为两幅图像灰度分布在全部0~255之间, 并且我们假设两幅图像是不相关的, 那么a-b的结果将分布在-255~255之间, 所以每次减法操作可以表示为下式:a(n+1) = [a(n)-b+255]/2如果随着n趋于无穷, a(n)趋于一个稳定的图像A, 那么A = (A-b+255)/2所以A = 255-b, 最终得到的是图像b的负像.(2)不同, 最终得到的是a的负像.3.14图像相减经常在工业中用来检测产品组装时缺少的部件. 方法是保存一幅正确组装的产品的”完美”图像, 然后在其他相同产品的图像中减去这个图像. 理想情况下, 如果产品正确组装, 得到的差应该是0. 如果缺失了某个部件, 则与”完美图像”的差分图像在相应位置不为0. 在实际中, 为了实现这个方法我们应该考虑那些条件.解答用g(x, y)表示完美图像, f(x, y)表示实际操作中得到的图像. 通过减法来实现差别检测是基于简单的计算差值d(x, y)=g(x, y)-f(x, y). 差值图像可以通过两种方法实现差别检测. 第一种是用逐个象素的分析. 在这种情况下, 如果所有差值图像中的象素落在区间[Tmin, Tmax]中, 则我们认为f(x, y)足够接近完美图像, Tmin<0, Tmax>0. 通常这两个值的绝对值大小一样, 即[-T, T]. 第二种方法是将所有象素差值的绝对值相加, 和某个阈值S比较. 这是一种很粗略的检测, 所以我们重点关注第一种方法.有三个因素需要我们控制: 1. 合适的配准(registration), 2. 可控的光照, 3. 噪声水平. 第一个是比较可以进行的基本条件. 两幅图像就算完全一样, 如果互相之间存在偏移, 那么比较的结果也没有意义. 通常特殊的标记会被标注在产品上用于机器对齐或图像处理时对齐.可控的照明很明显是很重要的, 因为光照的改变会强烈的影响差分图像的值. 通常和光照控制联合使用的方法是根据实际条件的灰度拉伸. 例如, 产品上存在一小块颜色严格控制的区域, 整个图像上的灰度都根据这个区域的颜色和它应该具有的颜色来进行修改.最后, 差值图像里的噪声需要足够小, 才不会影响比较结果. 好的信号强度对减小噪声的影响大有帮助. 另一种办法是通过图像处理的办法(例如图像平滑)去噪.很明显, 上面说到的每个方面都有多种不同的方法. 例如, 我们可以在检查的形式上有比逐个象素比较更智能的办法. 一种常使用的方法是将完美图像分割成不同区域, 再根据每个区域的内容不同进行多种不同的测试.3.18讨论如果不断的将一个3*3的低通滤波器应用到一幅数字图像上最终产生什么结果. 忽略边界效应.解答从空间上看将使图像越来越模糊, 最终整个图像将具有统一的灰度值. 从频域解释是不断的乘以低通滤波器的结果是形成一个Delta函数, 所对应的空间变换就是只有DC分量, 即只剩一个灰度值.3.19(a)单独的暗的或亮的象素块(和背景比较), 如果面积小于中值滤波器的一半, 可以被滤波消去(设置成背景的灰度值). 假设中值滤波器的大小为n×ｎ, 并且n为奇数, 解释一下为什么. (b) 一幅图像中存在不同的象素块. 假设一个块中的所有点都比背景亮或者暗(不会同时), 而且每一个块的面积都小于等于n2/2. 如果满足什么条件(用n表示), 则这些块不再被认为是单独的?(从问题(a)的角度考滤)解答(a)如果这个象素块中的点都比背景亮, 即对度大于背景, 在n×ｎ的中值滤波器中, 和背景的象素一起排序时, 因为它的面积小于一半, 则可以肯定它们都比排在第(n×ｎ+1)/2的象素要亮, 所以没有机会被选中, 都会被滤掉. 对于暗的象素块, 情况类似.(b)如果两个象素块足够接近, 而且又同时都大于或者都小于背景的灰度, 那么在进行中值滤波的时候, 这些象素块中的点将会有机会被选为中值. 在这种情况下, 这些象素块将无法被滤掉, 也就是不再被认为是单独的.我们假设象素块是正方形的,大小为n×ｎ一半. 它们的边长为sqrt(2)/2*n,离滤波器的最大边界距离[1-sqrt(2)/2]*n, 所以这些块单独存在的条件是它们之间的距离大于[1-sqrt(2)/2]*n.3.20(a) 提出一种计算n×ｎ大小的邻域的中值的算法.(b) 提出一种当邻域的中心移动一个象素时, 更新其中值的算法.解答(a)将这n×ｎ个灰度值排序并用链表连接, 第[(n×ｎ+1)/2]个值即为中值.(b)将从邻域出移出的灰度值从链表中删去, 将新加入的值插入链表的合适位置, 然后再读出中值.3.21(a) 在文字识别的应用中, 文本页通常用一个阈值将其二值化. 然后将字符细化成在背景0上由1组成的笔画. 由于噪声, 在二值化和细化的过程中, 可能造成笔画的断裂, 间隔为1到3个象素. 有一种修复断裂的办法是对二值图像进行一次平均滤波, 使之模糊, 从而形成连接断裂处的桥梁. 给出所需的平均滤波器的最小大小.(b) 在连接了断裂处以后, 需要重新用阈值对图像进行二值化. 对在(a)中给出的答案, 为了不使笔画再次断裂, 阈值的最小可能取值是多少.解答(a)因为最大的断裂长度是3个象素, 所以使用5×5大小的平均滤波器可以使断裂中点处也就是第二个象素有一定的灰度值.(b)断裂中点处分别受到来自两边的笔画的影响, 平均滤波后灰度值的大小为1/25 + 1/25, 所以阈值不能小于2/253.22下面三幅图像经过了方形的平均滤波器的滤波, 滤波器的大小分别为n=23, 25, 和45. (a)(c)图的左下部分的竖条都变模糊了, 但是之间依然有清晰的间隔. 但是这些竖条在图像(b)中完全混在了一起, 尽管(b)中使用的滤波器大小远小于(c). 解释为什么.解答滤波后的图像是否存在清晰的间隔取决于象素间是否有明显的灰度差异. 如下图所示, 分别代表了三个尺度的滤波器的情况. 其中每个尺度滤波器的上下两个方框表示了计算相邻象素点的灰度时所用到的邻域. b中的滤波器所产生的图像之所以完全混在了一起, 是因为它的滤波器的尺度恰好是原图像周期的整数倍. 这意位着当所计算的象素向右边移动时, 计算所涉及到的邻域把最左边的一列象素去掉了, 而右边加入了一列新的象素. 因为邻域的大小为周期的整数倍, 所以左边所去掉的象素灰度值和右边所加入的灰度值是相等的, 所以邻域内的灰度平均值没有变化, 计算所得的灰度值也没有变化, 整个部分混在了一起. 而对于a和c来说, 当所计算的象素向右移动时, 邻域的最左边去掉了一行黑色的象素, 右边加入了一行白色的象素, 因此在这个时候, 邻域内象素的平均值增大, 计算所得的象素点变亮. 从而产生了间隔的区域.4.7如图, 在频谱中那些水平轴上近似周期性的亮点是由什么原因产生的.解答是由于左下方的竖条, 上方的方块, 右边的噪声方块这样的具有周期性的图像形成的.4.8每一个图4.23所示的高通滤波器都在原点处存在一个尖峰, 解释为什么.解答这是因为这些滤波器在频域中的表达式都是1减去一个低通滤波器. 而1的傅立叶逆变换是一个冲激函数, 它在原点处为无穷大.4.12考虑下面的图像. 右边的图像由左边的图像先经过高斯低通滤波器, 再经过高斯高通滤波器滤波而得到. 图像的大小为420×344, 两个滤波器的截止频率D0都为25.(a)考虑右边的图像, 解释为什么戒指处的部分很亮而且是实心的, 而图像的其他部分只显示物体的轮廓边缘, 中间是黑色的区域. 换句话说, 为什么高通滤波器, 本应该消除掉图像的DC部分, 却没有将戒指中间的均匀区域部分变黑.(b)如果交换两个滤波器的顺序, 结果会不会不同.4.13给出一幅M*N大小的图像, 用截止频率为D0的高斯低通滤波器不断的对其进行滤波. 可以忽略计算误差. 用Kmin表示计算机上所能表示的最小正数.(a)用K表示滤波的次数. 当K足够大时, 最终得到的结果是什么.(b)推出得到这一结果的最小所需的K是多少.解答:4.16看下面的一系列图像. 最左边的是一幅印刷电路板的X光图像的一部分. 接下来分别是对原图像使用1, 10, 100遍高斯高通滤波器的结果. 截止半径D0为30. 图像大小为330*334. 每个象素为8bit灰度值.(a)这些结果似乎显示在经过一定次数的滤波后图像将不再变化. 证明事实是不是这样. 计算中可以忽略误差. 用Kmin表示计算机所能表示的最小正数.(b)如果确实是停止变化, 那么多少次滤波后图像不再变化.解答:(a)高斯高通滤波器和高斯低通滤波器不同的一点在于, 低通滤波器在D=0这一点上取值为1, 而高通滤波器在每一点上都小于1, 因此当K趋于无穷的时候, 每一点的取值都趋于0, 即图像最终趋于一片漆黑.4.17如图4.30所示, 结合高频增强和直方图均衡可以获得很好的边缘锐化和对比度拉伸的效果.(a)这两个处理的顺序有没有关系.(b)如果顺序有关, 解释原因.解答(a)(b) 有关. 例如我们有一幅变化缓慢但直方图分布已经很均衡的图像, 这时先进行高频增强将得到类次上面左下角的图像. 因为灰度变化缓慢, 所以高频部分的值很小, 从而整幅图像直方图分布在一个灰度较低的位置, 这时再进行直方图均衡将得到很好的效果. 而如果先进行直方图均衡, 对于原来直方图分布已经很均衡的图像将没有什么明显的改善, 再进行高频增强, 那么结果就只能使处在灰度较低的范围. 而且因为自然图像多为变化不是很剧烈的, 所以我们应当先进行高频增强, 再进行直方图均衡.4.18你能想出一种办法用傅立叶变换计算图像的差分来得到梯度的幅值吗? 如果可以, 写出方法, 如果不行, 解释为什么.解答:不行. 傅立叶变换是一种线性变换, 但是在计算梯度幅值时所涉及到的平方和开方的运算是非线性的. 傅立叶变换可以用来计算偏微分,但是平方, 开放或绝对值的运算必须直接在空间域中进行.(a)变长编码(variable-length coding)可以被用在直方图均衡处理后(histogram equalized)的图像中吗？为什么？(b)这样的图像中是否存在可用于数据压缩的像素间冗余(interpixel redundancies)？解答(a)变长编码的主要思想是对出现频率高的字符使用较短的编码，而对出现频率较低的字符使用较长的编码，从而降低平均编码长度。

《遥感数字图像处理》习题与答案第一部分1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。

答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。

图像包含了这个客观对象的信息。

是人们最主要的信息源。

按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。

模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。

数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。

2.怎样获取遥感图像？答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。

根据传感器基本构造和成像原理不同。

大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。

m=3.说明遥感模拟图像数字化的过程。

灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。

答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。

①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。

②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。

应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。

m=时，则得256个灰度级。

若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8度级别有256个。

用0—255的整数表示。

这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。

由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。

彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。

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的操作，以求达到预期结果的技术，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。

《遥感数字图像处理》复习题1名词解释：1.1.1电磁波谱：将各种电磁波按其波长(或频率)的大小依次排列所构成的图谱。

1.1.2维恩位移定律黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体的绝对温度成反比。

黑体的温度越高，其曲线的峰顶就越往左移，即往短波方向移动。

1.1.3大气窗口太阳辐射通过大气时，要发生反射、散射、吸收，从而使辐射强度发生衰减。

对传感器而言, 某些波段里大气的透射率高，成为遥感的重要探测波段，这些波段就是大气窗口。

1.1.4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。

1.1.5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。

1.1.6 遥感数字图像(digital image):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。

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。

1.1.7灰度直方图：反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。

1.1.8多波段遥感：探测波段在可见光与近红外波段范围内，再分为若干窄波段来探测目标。

1.1.9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。

1.1.10亮度温度和被测物体具有相同辐射强度的黑体所具有的温度。

1.1.11米氏散射指气中的粒子直径与波长相当时发生的散射现象。

1.1.12瑞利散射指当大气中的粒子直径比波长小得多的时候所发生的大气散射现象。

1.1.13黑体辐射黑体发出的电磁辐射。

它比同温度下任何其他物体发出的电磁辐射都强。

1.1.14辐射畸变与辐射校正图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他因素的影响而发生改变，这一改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。

遥感试题(中国地质大学)08一、名词解释1辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度的失真的过程 2 直方图均衡化：是将随机分布的图像直方图修改成为均匀分布的直方图，其实质是对图像进行非线性拉伸重新分配图像像充值，一定灰度范围内的像的数量大致相同。

3反差增强：在数字图像处理中，增强感兴趣目标和周围背景图像之间的反差。

4电磁波普：按电磁波在空中传播的波长或频率、递增或递减排列，则称为地电磁波普。

5光谱分辨率：是指传感器接收目标辐射波普时能分辨最小波长间隔。

间隔越小，分辨率越高。

6,直接解译标志：是指能够直接反映和表现目标地物信息的遥感图像的各种特征，它包括遥感摄影相片的色调，色彩，大小，形状，阴影，纹理，图型，解译者利用直接介意标志，可以直观识别遥感相片上的目标地物。

7 监督分类：是首先需要从研究区域内选取具有代表性的训练场地作为样本。

根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数来识别建立判别函数据此对样本像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本的归属类别的方法。

非监督分类：是在没有检验类别作为样本的条件下，即事先不知道类别的特征主要根据像元之间相似度的大小进行归类合并的方法。

二、问答题1、遥感数字图像定义及数学表示，举列说明？答：①遥感数字图像是以数字形式表示的遥感影像。

遥感数字图像基本的单位的像素。

像素是成像过程的采样点，也是计算机图像处理的最小单元。

像素具空间特征和属性特征。

②遥感数字图图像以二维数组表示。

一个元素代表一个像素，像素的坐标位置隐含，这个元素在数组中的行列位置所决定的。

元素的值表示传感器到像素对应面上目标地物电磁波波辐射强度，采用这一种方法可以将地球表面一定区域内目标地物信息记录在一个二维数据中。

如：F=f(xi,yi),i=1,2,3,…，mj=1,2,3,…,n 式中，i代表行号；j代表列号；f(xi,yi)值代表像素在(xi,yi)上目标地物的电磁辐射强度值 2 、地貌的判读标志？地貌的判读，主要任务是对地貌进行分类，识别各种地貌的形态，要素及其分布，地貌的判读主要用图形图形，包调，和明别，等判别标志，影像的图形包括；平面的轮廓及图案的及地表的高低起伏特征，色调和阴影可以帮助观察分析各种地貌形态，获得地貌形态，获得地貌的侧面影像及其物质组成方面的信息。

1.遥感是是指从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测仪器，通过摄影或扫描方式，对电磁波辐射能量的感应、传输和处理，从而识别地面物体和运动状态的现代化技术系统。

2.一个完整的遥感技术系统应包括地物电磁辐射信息的收集、传输、处理、存贮直至分析与解译（应用）。

由空间信息收集系统、地面接收和预处理系统和信息分析应用系统等三大系统构成。

3.遥感技术按照遥感平台不同可分为航天遥感、航空遥感、地面遥感；根据遥感工作波长分类可分为紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感和多波段遥感等；根据辐射源分类可分为被动遥感和主动遥感。

4.遥感技术主要的特点有哪些。

1、空间特性（探测范围大）——视野辽阔，具有宏观特性2、波谱特性（信息丰富）——探测波段从可见光向两侧延伸，大大扩展了人体感官的功能3、时相特性（周期短）——高速度，周期性重复成像4、收集资料方便，不受地形限制5、经济特性——工作效率高，成本低，一次成像，多方受益6、数字处理特性——使其与计算机技术融合在一起，实现了多元信息的复合5．遥感地质学作为遥感技术与地球科学结合的一门边缘学科，其理论是建立在物理学的电磁辐射与地质体相互作用的机理基础之上的；技术方法则是建立在“多”技术基础上的。

研究对象是是地球表面和表层地质体（如岩石、断裂）、地质现象（如火山喷发）的电磁辐射的各种特性。

研究的目的是为了有效识别地质体的物性与运动状态，在此基础上，为地质构造研究、矿产资源勘查、区域地质调查、环境和灾害地质监测等工作服务6.遥感地质学研究的主要内容是什么？•研究各类地质体的电磁辐射特性及其测试、分析与应用•研究遥感数据资料的地学信息提取原理与方法•研究遥感图像的地质解译与编图•研究遥感技术在地质各领域中的具体应用和实效评估10.世界遥感技术的形成与发展主要经历了早期阶段（航空摄影阶段）阶段、中期阶段（彩色摄影和非摄影方式）阶段和近期阶段（航天遥感）阶段。

1一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度在[0，255]，则该图像的信息量为82图像与灰度直方图间的对应关心是：多对一3下列算法中属于图像锐化处理的是：高通滤波4下列算法中属于点处理的是：二值化A梯度锐化b二值化c傅立叶变换d中值滤波5计算机显示器主要采用哪一种彩色模型RGB6下列算法中属于图像平滑处理的是：中值滤波A梯度锐化b直方图均衡c中值滤波d laplacian增强7采用模版[-1,1]主要检测：垂直方向的边缘。

8对衣服100X100像元的图像，若每像元用8bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为40000bit，则图像的压缩比为：2：19维纳滤波器通常用于复原图像10图像灰度方差说明了图像的哪一个属性：图像对比度11下列算法中属于局部处理的是：中值滤波。

12数字图像处理研究的内容不包括：数字图像存储。

包括：图像数字化，图像增强，图像分割等13将灰度图像转换成二值图像的命令为：im2bw14图像的形态学处理方法包括：腐蚀15下列图像边缘算子中抗噪性能最好的是：Prewitt算子17二值图像中分支点的连接数为：3填空题1图像锐化除了在空间域进行外，也可以在：频率域进行。

2对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是：色调、饱和度、亮度。

3依据图像的保真度，图像压缩可分为：无损压缩和有损压缩。

4存储一幅大小为1024X1024，256个灰度的图像，需要：8M bit。

5一个基本的数字图像处理系统由：图像输入，图像存储，图像输出，图像通信，图像处理和分析5个模块组成。

6低通滤波法是使：高频成分受到抑制而让：低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。

7一般来说，采样间距越大，图像数据量：少，质量：差；反之亦然。

8多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为：统计分析法和结构分析两大类。

9直方图修正法包括：直方图均衡和直方图规定化两种方法。

10图像压缩系统是由：编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。

1一幅灰度级均匀分布的图像,其灰度在0,255,则该图像的信息量为8 2图像与灰度直方图间的对应关心是：多对一3下列算法中属于图像锐化处理的是：高通滤波4下列算法中属于点处理的是：二值化A梯度锐化 b二值化 c傅立叶变换 d中值滤波5计算机显示器主要采用哪一种彩色模型RGB6下列算法中属于图像平滑处理的是：中值滤波A梯度锐化 b直方图均衡 c中值滤波 d laplacian增强7采用模版-1,1主要检测：垂直方向的边缘.8对衣服100X100像元的图像,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为40000bit,则图像的压缩比为：2：19维纳滤波器通常用于复原图像10图像灰度方差说明了图像的哪一个属性：图像对比度11下列算法中属于局部处理的是：中值滤波.12数字图像处理研究的内容不包括：数字图像存储.包括：图像数字化,图像增强,图像分割等13将灰度图像转换成二值图像的命令为： im2bw14图像的形态学处理方法包括：腐蚀15下列图像边缘算子中抗噪性能最好的是：Prewitt算子17二值图像中分支点的连接数为：3填空题1图像锐化除了在空间域进行外,也可以在：频率域进行.2对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是：色调、饱和度、亮度.3依据图像的保真度,图像压缩可分为：无损压缩和有损压缩.4存储一幅大小为1024X1024,256个灰度的图像,需要：8M bit.5一个基本的数字图像处理系统由：图像输入,图像存储,图像输出,图像通信,图像处理和分析 5个模块组成.6低通滤波法是使：高频成分受到抑制而让：低频成分顺利通过,从而实现图像平滑.7一般来说,采样间距越大,图像数据量：少,质量：差；反之亦然.8多年来建立了许多纹理分析法,这些方法大体可分为：统计分析法和结构分析两大类.9直方图修正法包括：直方图均衡和直方图规定化两种方法.10图像压缩系统是由：编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的.11图像处理中常用的两种领域是：4-领域和8-领域.12若将一股灰度图像中的对应直方图的偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替设灰度级为256,所得到的图像将亮度：增加,对比度：减少.13数字图像处理,即用：计算机对图像进行处理.14图像数字化过程包括3个步骤：采样,量化和扫描.15MPEG4标准主要编码技术有：DCT变换、小波变换等.16灰度直方图的横坐标是：灰度级,纵坐标是：该灰度出现的频率.17数据压缩技术应用了数据固有的：冗余性和不相干性,将一个大的数据文件转换成较小的文件.18基本形态学运算是：腐蚀和膨胀.先腐蚀后膨胀的过程为开运算,先膨胀后腐蚀的过程为闭运算.19在RGB彩色空间的原点上,三个基色均没有：亮度,即原点为：黑色,三基色都达到最高亮度时则表现为：白色.20数字图像是：图像的数字表示,像素是其最小的单位.21灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,没有彩色信息.22图像的数字化包括了空间离散化即：采样和明暗表示数据的离散化即:量化. 23分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸.24直方图均衡化方法的基本思想是,对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数的灰度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的.25图像锐化的目的是加强图像中景物的：细节边缘和轮廓.26因为图像分割的结果图像为二值图像,所以通常又称图像分割为图像的：二值化处理.27将相互连在一起的黑色像素的集合称为一个：连通域,通过统计：连通域的个数,即可获得提取的标物的个数.28腐蚀是一种消除连通域的边界点,使边界向内收缩的处理.膨胀是将与目标区域的背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理.29图像增强按增强处理所在的空间不同分为空域和频域.30常用的彩色增强方法有：真彩色增强技术,假彩色增强技术,伪彩色增强三种. 31常用的灰度内插法有最邻近元法,双线性内插法和双三次内插法.名称解释1数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点或像元,各点或像元的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式.2图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录,是以物理能量为载体,以物质为记录介质的信息的一种形式.3数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理,以获取视觉,接口输入的软硬件所需要数字图像的过程.4图像增强：通过某种技术有选择的突出对某一具体应用有用的信息,削弱或抑制一些无用的信息.5无损压缩：可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据.6灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数.或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率.7细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作.8 8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q,如果q在集合N8p中,则称这连个像素是8-连通的.9中值滤波：是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.10像素的领域：领域是值一个像元x,y的邻近形成的像元集合.即{x=p,y=q}p,q为任意整数,像素的四领域：像素px,y的4-领域是：x+1,y,x-1,y,x,y+1,x,y-1.11无失真编码：无失真编码是指压缩图像经过解压可以恢复原图像,没有任何信息损失的编码技术.12直方图均衡化：通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图,以此来修正原图像的灰度值.13采样：对图像x,y的空间位置坐标x,y的离散化一获取离散点的函数值的过程称为图像的采样.14量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程,称之为量化,即采样点亮度的离散化.15图像锐化：是增强图像的边缘或轮廓.16直方图规定化匹配：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法.简答题：1图像锐化滤波的几种方法1直接移梯度值代替.2辅以门限判断.3给边缘规定一个特定的灰度级.4给背景规定灰度级.5根据梯度二值化图像2伪彩色增强和假彩色增强有何异同点.伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像,进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强是对一幅彩色图像进行处理得到与原图像不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同.相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点,将目标用人眼敏感的颜色表示.3图像编码的基本原理是什么数字图像的冗余表现有哪几种表现形式虽然表示图像需要大量的数据,但是图像数据是高度相关的,或者说存在冗余信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像,同时又不会损害图像的有效信息.数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余,时间冗余,视觉冗余,信息熵冗余,结构冗余和知识冗余.4什么是中值滤波,有何特点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.特点：它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊.5什么是直方图均衡化将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图修正原图像.图像均衡化处理后,图像的直方图是平直的,即各灰度级具有相同的出现频数,那么由于灰度级具有均匀的概率分布,图像看起来就更清晰了.6图像增强的目的是什么要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的的强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差异,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量,丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要.7图像锐化与图像平滑有何区别与联系区别：图像锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰；图像平滑用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊.联系：都属于图像增强,改善图像效果.8在彩色图像处理中,常使用HIS模型,它适于做图像处理的原因有：1在his模型中亮度分量与色度分量是分开的 2色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密9图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是一个客观过程,图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需要知道退化的机制和和过程等先验知识.10图像增强时,平滑和锐化有哪些实现方法平滑的实现方法：领域平均法,中值滤波法,多图像平均法,频域低通滤波法.锐化实现方法：微分法,高通滤波法、11简述直方图均衡化的基本原理直方图均衡化的基本思想是；对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的,因为灰度分布可在直方图中描述,所以图像增强方法是基于图像灰度直方图.12当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要适应一段时间,试述发生这种现象的视觉原理.人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的.即所谓的亮度适应范围.同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小.因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此需要适应一段时间,亮度适应级才能被改变.13说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系直方图的峰值集中在低端,则图像较暗,反之图像较亮.直方图的峰值集中在某个区域,图像昏暗,而图像中物体和背景差别很大的图像,其直方图具有双峰特性,总之直方图分布越均匀,图像对比度越好.14简述梯度法和laplacian算子检测边缘的异同点梯度算子和laplacian检测边缘对应的模版分别为：梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性,认为极大值对应于边缘点；而laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘是零交叉点.相同点是都能用于检测边缘,且都对噪声敏感.15对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好.椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同位置上,图像中不干净点也有污点.中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值,所以处理效果好,因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好的去除噪声.16什么是区域什么是图像分割区域可以认为是图像中具有相互联通、一致属性的像素集合.图像分割时把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术.17什么是图像运算,具体包括哪些图像的运算是之以像素点的幅度值为运算单元的图像运算,这种运算包括点运算,代数运算和几何运算.18图像编码的基本原理是什么数字图像的冗余表现有哪几种表现形式虽然表示图像需要大量的数据,但是图像数据是高度相关的,或者说存在冗余信息,去除这些冗余信息可以有效压缩图像,同时也不会损害图像的有效信息.数字图像的冗余主要表现为：空间冗余,时间冗余,视觉冗余,信息熵冗余,结构冗余和知识冗余.19什么中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某领域窗口内所有像素点灰度值的中值,中值滤波能够很好的处理脉冲状噪声,其优点主要在于去除图像噪声的同时,还能保护图像的边缘信息.计算题：。

《遥感数字图像处理》习题第一部分1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。

2.怎样获取遥感图像？3.说明遥感模拟图像数字化的过程。

灰度等级一般都取2（m是正整数），说明m=8m时的灰度情况。

4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些内容？5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。

6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。

目前，比较著名的全数字摄影测量系统有哪些？第二部分1.说明遥感图像几何变形误差的主要类型。

2.简述遥感数字图像几何纠正的一般过程。

3.试述中心投影的航空像片、多光谱扫描仪图像、推扫式成像仪图像和真实孔径侧视雷达图像各自的几何特征。

4.为什么说中心投影构像是遥感影像构像的基础。

5.什么是内、外方位元素？6.什么是像空间辅助坐标系？7.试述ϕ,ω,κ转角系统的转角关系。

8.遥感图像几何纠正的目的是什么？9.试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤。

第三部分1.什么是辐射误差？辐射误差产生的主要原因是什么？2.因大气和太阳辐射引起的辐射误差，其相应的校正方法有哪些？3.简述SAR辐射校正的技术？4.简述遥感卫星辐射校正场的含义。

第四部分1.图像增强的主要目的是什么？它包含的主要内容有哪些？2.直方图均衡化的基本思想和采用何种变换函数？3.方图规定化的基本原理是什么？4.何谓图像平滑？试述均值平滑与中值滤波的区别。

5.何谓图像锐化？图像锐化处理有几种方法？试述Laplace算法的特点。

6.频率域锐化的基本思想是什么？常用的高通滤波器有哪些？有何特点？7.假彩色增强的基本原理是什么？最佳假彩色合成方案的原则是什么？8.试述彩色变换的原理，彩色变换的主要方法有哪些？9.什么是植被指数？常用的植被指数如何计算？10.以陆地卫星TM图像和SPOT的全色波段图像为例，说明TM图像和SPOT图像融合的优越性。

11.什么是多光谱空间？主成分变换的应用意义是什么？12.简述多光谱增强的方法和目的。

一、名词解释1、数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、以离散数学原理表达的图像。

2、遥感数字图像是数字形式的遥感图像。

3、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。

空间分辨率通常用像素大小、解像力或视场角来表示。

4、直方图均衡化指对原始图像的像素灰度进行某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度呈均匀分布，即变换后的灰度级均匀分布。

5、几何精纠正又称几何配准，是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。

几何校正指校正图像中存在的空间位置的变形等几何误差的过程。

6、辐射校正指消除数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程。

包括三部分：传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正。

7、开运算指使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀后进行膨胀的运算。

作用是消除细小目标，在纤细处分离目标，平滑较大目标的边界时不明显改变面积的作用。

8、闭运算指使用同一个结构元素对图像先进行膨胀后进行腐蚀的运算。

作用是填充目标内细小空洞，连接近邻目标，在不明显改变目标面积的情况下平滑其边界。

二、选择题1、遥感数字处理软件：ERDAS IMAGEINE、ENVI、PCI Geomatica2、侧视雷达图像的影像特征1）垂直飞行方向的比例尺由小变大2）造成山体前倾朝向传感器的山坡影像被压缩，而背向传感器的山坡被拉长与中心投影相反，还会出现不同地位点重影现象3）高差产生的投影差与中心投影影像差位移的方向相反，位移量不同4不同设站对同一地区获取的雷达图像也能构成立体影像。

3、航空像片几何特征：1）地物点通过摄影中心与其成像点共一条直线。

2）投影中心到像平面的距离为物镜主距f。

3）地面起伏使得各处影像比例尺不同。

4）地物由于成像平面倾斜其成像会发生变形。

5）高差的物体成像在像片上有投影差4、颜色叠加5、影像统计均值：像素值的算术平均值，反映的是图像中地物的平均反射强调，大小由图像中主体地物的光谱信息决定。

遥感数字图像处理教程考试题目答案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、以离散数字原理表达的图像，属于不可见图像。

2、模拟图像，又称光学图像，指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。

3、主动遥感：是具有人工辐射源，主动向目标发射强大的电磁波，然后传感器接收目标反射的回波，如各种形式的雷达，其工作波段集中在微波区4、被动遥感：以太阳辐射和地物自然辐射为辐射源，不需人工辐射源，其工作波段集中在可见光和红外区。

5、灰度直方图：根据图像像素的灰度级范围，以适当的灰度间隔为单位划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素数占总像素数的比例值，做出的统计图，即为灰度直方图。

6、累积直方图：以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级及其以下灰度级所具有的像素数或此像素数占总像素数的比值，做出的直方图即为累积直方图。

7、大气窗口：通常把电磁波通过大气层时较少被反射、散射或吸收的、透过率较高的波段称为大气窗口。

8、辐射误差：传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量之间的差值称为辐射误差。

9、几何误差：遥感图像的几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等变形。

10、几何精纠正：又称为几何配准，是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。

11、空间域滤波：是通过窗口或卷积核进行，它参照相邻像素改变单个像素的灰度值，这是当前主要的滤波方法。

12、频率域滤波：是对图像进行图像进行傅里叶变换，然后对变换后的频率域图像中的频谱进行滤波。

13、非监督分类：指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识，而仅凭遥感图像中地物的光谱特征，即自然聚类的特性进行分类。

14、监督分类：通过对工作地区图像的目视判读、实地勘查或结合GIS，我们可以获得部分地物的分类信息利用已知地物的信息对未知地物进行分类的方法。

第一章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、以离散数学原理表达的图像，2、模拟图像：又称光学图像，指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。

3、数字图像和模拟图像的区别：模拟图像连续可见，不便于用计算机处理，也不便于图像的储存、传输；数字图像不连续可见。

4、遥感数字图像处理的主要内容：（详细见P2-P3）（1）图像增强（2）图像校正（3）信息提取5、遥感数字图像处理系统的典型功能（1）由不同传感器获得的不同图像数据的存取和转换（2）几何校正（3）辐射校正（4）图像增强处理（5）统计分析（6）特征提取（7）图像分类和分类后处理（8）专题制图（9）专业工具第二章1、遥感系统的主要构成：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。

2、什么是图像的采样和量化？量化级别有什么意义？将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作称为采样。

采样时，连续的图像空间被划分为网格，并对各个网格内的辐射值进行测量。

通过采样，才能将连续的图像转换为离散的图像，供计算机进行数字图像处理。

采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。

量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。

采样影响着图像细节的再现程度，间隔越大，细节损失越多，图像的棋盘化效果越明显。

量化影响着图像细节的可分辨程度，量化位数越高，细节的可分辨程度越高；保持图像大小不变，降低量化位数减少了灰度级会导致假的轮廓。

3、当前常用的传感器有哪些？P12当前常用的传感器有：资源卫星的专题制图仪TM、增强型专题制图仪ETM+、高分辨率几何成像仪HGR、高分辨率立体成像系统HRS、植被传感器VEGETATION、高级空间热辐射热反射探测器、中等高分辨率成像光谱辐射仪MODIS、甚高分辨率辐射仪AVHRR、艾克诺斯IKONOS2、快鸟QuickBird、海岸带影色扫描仪CZCS、海洋宽视场观测传感器SeaWIFS。

遥感数字图像处理测试试卷遥感图像的空间分辨率由哪些因素决定？（）【多选】 *波段叠加要求具备哪些条件？（）【多选】 *进入传感器的邻近反射受哪些因素影响?（）【多选】 *大气辐射传输过程的6S模型通常包括哪些部分?（）【多选】 *几何畸变会给以下哪些遥感图像应用环节带来影响?（）【多选】 *卫星遥感影像的空间分辨率是基本不变的。

[判断题] *任何一幅图像都有自己对应的直方图，但相同的直方图可能对应于不同的图像。

[判断题] *图像直方图可以用于辅助判断图像获取时的质量。

[判断题] *图像显示时的屏幕分辨率等同于图像空间分辨率。

[判断题] *图像空间分辨率小于显示器的屏幕分辨率时，原图可识别的细节得到了增强。

[判断题] *图像辐射分辨率小于图像显示的灰度分辨率时，原图的显示质量得到了增强。

[判断题] *颜色空间模型最多能显示4个波段的信息。

[判断题] *数字图像在计算机上是以二进制方式存储的。

[判断题] *数字图像若以小端方式存储，则应该用小端方式读取才能正常显示。

[判断题] *若某一幅多波段遥感图像的大小为2G，计算机的内存为8G，无法将这幅遥感图像一次性全部读入内存进行处理，如果我们的目的是浏览这幅图像以查看上面的地物类型及其分布，此时BIP存储方式优于BSQ存储方式。

[判断题] *对于只有一个波段的遥感图像来说，BSQ、BIL、BIP三种存储方式无任何差别。

[判断题] *遥感数字图像读取时的投影类型设置错误，会影响图像的正常显示。

[判断题] *一幅本身为字节型的数字图像，如果另存为整形数据，现在若以字节型来读取这幅整形存储的数字图像，其显示正常。

[判断题] *一幅有颜色查找表的单波段图像，如果在读取时不设置相应的颜色查找表，图像显示时无法看到地物的正常空间分布。

[判断题] *一幅以BSQ存储的单波段图像，若设置成BIP存储方式来读取，其图像显示正常。

[单选题] *Tiff格式的图像文件是封装存储格式 [判断题] *指数变换用于增强图像中的亮细节，压缩图像中的暗细节。