【学习课件】第四章遥感图像处理
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遥感图像分析与处理ppt课件
19
仪器所引起 的条带噪声
• 引起辐射畸变的原因：是由于探测器的不正常功能 或不同敏感度、地形因素和大气因素等造成的。
20
二、大气引起的辐射预处理
大气引起的辐射变化
21
大气引起的辐射预处理方法
• 1、物理模型法 ：
• 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模。 • 优点：具有严密、准确和适用广。 • 缺点：模型复杂，而且需要大量难以获得的参数，所以可
较大区域或整幅影像 较小区域或局部影像
28
§3 几何校正
• 原始遥感图像上常存在各种像元位置误差，使图像表现出旋 转、中心偏离、偏扭、梯形变化、纵横向比例尺不一致、边 缘与中心比例尺不一致等变形，因此需要进行几何校正。
数学变换
29
简述引起遥感影像几何变形的原因？
30
一、导致几何畸变的原因：
• 遥感平台姿态变化、地球自转和球面弯曲、大气折 射、地形起伏等外部因素综合作用导致几何变形。
x=fx(u,v) y=fy(u,v)
上述数学关系常表示为二元多项式（一次、二次、三次或更高 次）表达，其中二元二次多项式可以表示为：
x a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2
y
b00
b10u
a01v
b11uv
b20u 2
b02v 2
• 1、地面控制点的选取方法
• 控制点分布均匀，边界、四角要有，以避免图像校正不能满 幅，地形起伏大的区域要多选；所选点在图像上要易辨认且 目标较小，如道路的交叉点、河流的分叉处或弯曲处、飞机 场等，而且这些特征在研究时间范围内没有变化。
道路交叉口
仪器所引起 的条带噪声
• 引起辐射畸变的原因：是由于探测器的不正常功能 或不同敏感度、地形因素和大气因素等造成的。
20
二、大气引起的辐射预处理
大气引起的辐射变化
21
大气引起的辐射预处理方法
• 1、物理模型法 ：
• 根据辐射通过大气层时的物理原理进行建模。 • 优点：具有严密、准确和适用广。 • 缺点：模型复杂，而且需要大量难以获得的参数，所以可
较大区域或整幅影像 较小区域或局部影像
28
§3 几何校正
• 原始遥感图像上常存在各种像元位置误差，使图像表现出旋 转、中心偏离、偏扭、梯形变化、纵横向比例尺不一致、边 缘与中心比例尺不一致等变形，因此需要进行几何校正。
数学变换
29
简述引起遥感影像几何变形的原因？
30
一、导致几何畸变的原因：
• 遥感平台姿态变化、地球自转和球面弯曲、大气折 射、地形起伏等外部因素综合作用导致几何变形。
x=fx(u,v) y=fy(u,v)
上述数学关系常表示为二元多项式（一次、二次、三次或更高 次）表达，其中二元二次多项式可以表示为：
x a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2
y
b00
b10u
a01v
b11uv
b20u 2
b02v 2
• 1、地面控制点的选取方法
• 控制点分布均匀，边界、四角要有，以避免图像校正不能满 幅，地形起伏大的区域要多选；所选点在图像上要易辨认且 目标较小，如道路的交叉点、河流的分叉处或弯曲处、飞机 场等，而且这些特征在研究时间范围内没有变化。
道路交叉口
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法，使其 能够自动识别和分类地物，提高遥感 数据的利用价值和精度。同时，人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理，提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时，还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性，以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展，人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中，原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作，以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如，辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性；图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力；分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取，以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节，能够提高遥感数据的精度和可 靠性，为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理，可以提取出更多 有用的信息，为决策提供科学依据， 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声，提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变，使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐，以便于后续的图像分析和
第四章遥感图像处理二北京大学.ppt
Nhomakorabeaf
(m i, n
j)
iZ jZ
(m,n-1) (m,n) (m,n+1)
(m+1,n- (m+1,n) (m+1,n+1) 1)
1 9
R f (i) 9 i1
1 11 1 1 1 1 9 1 11
均值平滑滤波 (a) 原始图像； (b)滤波后的结果
(a)原图像 (c)3×3模板
(b) 添加噪声的图像 (d) 5×5模板
例如，采用3×3的模板对图像进行均值平滑滤波，对于像素 （m,n)，其邻域像素如下：
(-1,-1) (-1,0) (-1,1)
1 11
(0,-1) (0,0) (0,1)
1 11
(1,-1) (1,0) (1,1)
1 11
(m-1,n-1) (m-1,n) (m-1,n+1)
则有：
g(m, n)
1 9
g ra d( x,
y)
f
' x
f
' y
f f
(x,y) x (x,y) y
梯度是一个矢量，其大小和方向为
grad(x,y)
f
'2 x
f
' y
2
( ) ( ) f (x,y) 2 x
f ( x, y) 2 y
arctan(
f
' y
/
f
' x
)
arctan(
f
(x, y
y
)
/
) f (x, y) x
课堂练习：平滑处理
1 11 1 11 1 11
54321 12345 33223 44552 15141
(m i, n
j)
iZ jZ
(m,n-1) (m,n) (m,n+1)
(m+1,n- (m+1,n) (m+1,n+1) 1)
1 9
R f (i) 9 i1
1 11 1 1 1 1 9 1 11
均值平滑滤波 (a) 原始图像； (b)滤波后的结果
(a)原图像 (c)3×3模板
(b) 添加噪声的图像 (d) 5×5模板
例如，采用3×3的模板对图像进行均值平滑滤波，对于像素 （m,n)，其邻域像素如下：
(-1,-1) (-1,0) (-1,1)
1 11
(0,-1) (0,0) (0,1)
1 11
(1,-1) (1,0) (1,1)
1 11
(m-1,n-1) (m-1,n) (m-1,n+1)
则有：
g(m, n)
1 9
g ra d( x,
y)
f
' x
f
' y
f f
(x,y) x (x,y) y
梯度是一个矢量，其大小和方向为
grad(x,y)
f
'2 x
f
' y
2
( ) ( ) f (x,y) 2 x
f ( x, y) 2 y
arctan(
f
' y
/
f
' x
)
arctan(
f
(x, y
y
)
/
) f (x, y) x
课堂练习：平滑处理
1 11 1 11 1 11
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第4章遥感图像处理课件
② 具体步骤 1）计算校正后每一点所对应原图中的位 置；
2）计算每一点的亮度值。 ③ 计算方法
1）建立两图像像元点之间的对应关系； 2）求出原图所对应点的亮度：最近邻法、 双线性内插法、三次卷积第4章内遥感图插像处理法。
④ 地面控制点（ GCP：Ground Control Point ）的选取 ➢ 数目的确定:最小数目[n次多项式的点不得 少于(n+1)(n+2)/2个]；6倍于最小数目。 ➢பைடு நூலகம்选择的原则
第四章 遥感图像处理
第4章遥感图像处理
第一节 数字图像的校正
➢ 遥感数字图像处理：利用计算机对遥感图像
及其资料进行的各种技术处理。
➢ 数字图像处理的优点
✓ 快捷、准确、客观地提取遥感信息 ✓ 适应地理信息系统的发展
第4章遥感图像处理
一、数字图像及其直方图
1. 数字图像：遥感数据有光学图像和数据图像之
第4章遥感图像处理
第二节 光学原理与光学处理
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程
度。改变对比度，可以提高图象的视觉效果。
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色
的相互影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果， 使每种颜色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边 界，对比现象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同
① 遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。
② 地形起伏的影响：产生像点位移。 ③ 地球表面曲率的影响：一是像点位置的移
动；二是像元对应于地面宽度不等，距星 下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。 ④ 大气折射的影响：产生像点位移。 ⑤ 地球自转的影响：产生影像偏离。
2）计算每一点的亮度值。 ③ 计算方法
1）建立两图像像元点之间的对应关系； 2）求出原图所对应点的亮度：最近邻法、 双线性内插法、三次卷积第4章内遥感图插像处理法。
④ 地面控制点（ GCP：Ground Control Point ）的选取 ➢ 数目的确定:最小数目[n次多项式的点不得 少于(n+1)(n+2)/2个]；6倍于最小数目。 ➢பைடு நூலகம்选择的原则
第四章 遥感图像处理
第4章遥感图像处理
第一节 数字图像的校正
➢ 遥感数字图像处理：利用计算机对遥感图像
及其资料进行的各种技术处理。
➢ 数字图像处理的优点
✓ 快捷、准确、客观地提取遥感信息 ✓ 适应地理信息系统的发展
第4章遥感图像处理
一、数字图像及其直方图
1. 数字图像：遥感数据有光学图像和数据图像之
第4章遥感图像处理
第二节 光学原理与光学处理
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程
度。改变对比度，可以提高图象的视觉效果。
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色
的相互影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果， 使每种颜色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边 界，对比现象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同
① 遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。
② 地形起伏的影响：产生像点位移。 ③ 地球表面曲率的影响：一是像点位置的移
动；二是像元对应于地面宽度不等，距星 下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。 ④ 大气折射的影响：产生像点位移。 ⑤ 地球自转的影响：产生影像偏离。
第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件
22
三种内插方法比较
方法 1
优点 简单易用，计算量小
缺点
处理后的影像亮度具有不连 续性，影响精确度
精度明显提高，特别是对亮度 计算量增加，且对影像起到
2
不连续现象或线状特征的块状 平滑作用，从而使对比度明
化现象有明显的改善。
显的分界线变得模糊。
3
更好的影像质量，细节表现更 为清楚。
工作量很大。
23
18
像元灰度值重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引 起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
x X
P(X,Y) Y
纠正后影像
p(x,y) y
纠正前影像
19
最近邻法
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
影像中两相邻点的距离为1，即 行间距△x＝1，列间距△y=1，取与 所计算点(x,y)周围相邻的4个点，比 较它们与被计算点的距离，哪个点距 离最近，就取哪个的亮度值作为 （x,y）点的亮度值f（x，y）。设该 最近邻点的坐标为（k,l）,则
一是指平台在运行过程中，由于姿态、地球曲 率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传 感器自身性能所引起的几何位置偏差。
二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间的差异。
3
引起遥感图像几何变形的因素
一、遥感平台位置和运动状态变化的影响
旁向位移的影响 速度变化即航向位移的影响
高度变化的影响—地面分辨率不均匀 俯仰变化的影响
21
三次卷积内插法
取与计算点（x，y）周 围 相 邻 的 16 个 点 ， 与 双 向 线 性内插类似，可先在某一方 向上内插，每4个值依次内插 4次，求出f（x，j-1），f(x， j ） ， f(x,j+1) ， f(x,j+2) ， 再根据这四个计算结果在另 一 方 向 上 内 插 ， 得 到 f(x ， y）。
三种内插方法比较
方法 1
优点 简单易用，计算量小
缺点
处理后的影像亮度具有不连 续性，影响精确度
精度明显提高，特别是对亮度 计算量增加，且对影像起到
2
不连续现象或线状特征的块状 平滑作用，从而使对比度明
化现象有明显的改善。
显的分界线变得模糊。
3
更好的影像质量，细节表现更 为清楚。
工作量很大。
23
18
像元灰度值重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引 起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
x X
P(X,Y) Y
纠正后影像
p(x,y) y
纠正前影像
19
最近邻法
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
影像中两相邻点的距离为1，即 行间距△x＝1，列间距△y=1，取与 所计算点(x,y)周围相邻的4个点，比 较它们与被计算点的距离，哪个点距 离最近，就取哪个的亮度值作为 （x,y）点的亮度值f（x，y）。设该 最近邻点的坐标为（k,l）,则
一是指平台在运行过程中，由于姿态、地球曲 率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传 感器自身性能所引起的几何位置偏差。
二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间的差异。
3
引起遥感图像几何变形的因素
一、遥感平台位置和运动状态变化的影响
旁向位移的影响 速度变化即航向位移的影响
高度变化的影响—地面分辨率不均匀 俯仰变化的影响
21
三次卷积内插法
取与计算点（x，y）周 围 相 邻 的 16 个 点 ， 与 双 向 线 性内插类似，可先在某一方 向上内插，每4个值依次内插 4次，求出f（x，j-1），f(x， j ） ， f(x,j+1) ， f(x,j+2) ， 再根据这四个计算结果在另 一 方 向 上 内 插 ， 得 到 f(x ， y）。
遥感图像处理基础课件.pptx
图像预处理——图像裁剪
图像裁剪的目的是将工程之外的区域去除，常用的是按照行政区划 边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。
关键技术
✓ 裁剪区的确定
信息。
Nearest Neighbor Diffusion pan sharpening算法，输入图像
NNDiffuse pan sharpening（NND）
支持标准地理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置 （无空间坐标系）几种地理信息元数据类型；支持多线程计算， 能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能
用这种投影。 人口、民族、气候、水系、土地利用、农业、工业和矿产
等分布图也都采用这种投影。
图像预处理——图像镶嵌
镶嵌
✓ 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或 多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
关键技术
✓ 颜色的平衡 ✓ 接边处理 ✓ 位于上层图像的背景值处理
融合方法
适用范围
IHS变换
纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。
Brovey变换
光谱信息保持较好，受波段限制。
乘积运算（CN）
对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。
PCA变换
无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，ห้องสมุดไป่ตู้调发生 较大变化，
改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持 Gram-schmidt（GS）空专间为纹最理新信高息空，间尤分其辨能率高影保像真设保计持，光能谱较特好征保持。影像的纹理和光谱
✓ 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系 （3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个 参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地 基准面。
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• The 'drift' was different for each of the six detectors, causing the same brightness to be represented differently by each detector.
• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
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• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
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7
3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
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③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
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11
颜色相加实验
加色法示意图
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12
3、颜色相减原理 ❖减色过程:白色光线先后通过两块滤光片的过程.
❖颜色相减原理:ห้องสมุดไป่ตู้两块滤光片组合产生颜色混合时,
入射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的 光是经过多次减法的结果.
3. 数字图像的表示：矩阵函数
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22
4. 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中
各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
5. 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、
峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲 线可以反映图像的质量差异。
✓ 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像
的结果，使每种颜色会向其影响
色的补色变化。在两种颜色的边
界，对比现象更为明显。因此，
颜色的对比会产生不同的视觉效
果。
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例如，在一块品红的 背景卜放一小块白纸 或灰纸，用眼睛注视 白纸中心几分钟，白 纸会表现出绿色。
3
2、颜色的性质
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的 结果。
中的某些特定信息而作的处理；最后介绍
不同信息源数据的使用。
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第一节 光学原理与光学处理
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背
景的的明亮程度。改变对比度， 可以提高图象的视觉效果。
（2）颜色对比：在视场中，相
邻区域的不同颜色的相互影响叫
做颜色对比。两种颜色相互影响
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三、光学增强处理
1. 彩色合成
➢ 加色法彩色合成 ➢ 减色法彩色合成
2. 光学增强处理 3. 光学信息的处理
➢ 图像的相加和相减 ➢ 遥感黑白影象的假彩色编码
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第二节 数字图像的校正
➢ 遥感数字图像处理：利用计算机对遥感图像及
其资料进行的各种技术处理。
➢ 数字图像处理的优点
当一幅图像的目视效果不太好，或者有用的信息突 出不够时，就需要作图像增强处理。例如，图像对比 度不够，或希望突出的某些边缘看不清。就可用计算 机图像处理技术来改善图像质量。
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地 物更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理 的重要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效 率高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
✓ 快捷、准确、客观地提取遥感信息 ✓ 适应地理信息系统的发展
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一、数字图像及其直方图
1. 数字图像：遥感数据有光学图像和数据图
像之分。数字图像是能被计算机存储、处理和 使用的用数字表示的图像。
2. 数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽
样和量化。通常是以像元的亮度值表示。 数字 量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。
❖加色法与减色法的区别：蓝黄滤光片分别透过白
光而将透过的光混合在白屏幕时，由于黄与蓝是互补色， 因而当强度调整适当时，可以出现白色，这就是加色法原 理，而白光依次透过黄、蓝滤光片后却得到绿色，这是减 色法原理，前者是相加混合，后者是相减混合。
❖减法三原色:黄、品红、青
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三、光学增强处理
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二、加色法与减色法
1. 颜色相加原理
① 三原色：若三种颜色，其中的任一种都不能由 其余二种颜色混合相加产生，这三种颜色按一 定比例混合，可以形成各种色调的颜色，则称 之为三原色。红、绿、蓝。
② 互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这 两种颜色就称为互补色。黄和蓝、红和青、绿 和品红。
第四章 遥感图像处理
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1
本章主要介绍遥感光学影像和数字影
像在分析、判读、理解、识别前的处理过
程。首先介绍光学原理和光学处理方法。
随着计算机硬件价格的降低和软件水平的
提高，计算机图像处理越来越深入遥感领
域，介绍计算机处理的原理和方法。后者
分为：图像校正，可以认为是图像处理前
的预处理部分；图像增强，为了突出影像
颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。
物体反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。
（3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。对于光源，发出的若是单色光就是最饱和的 彩色，如激光，各种光谱色都足饱和色。对于物体颜色，如果物体 对光谱反射有很高的选择件，只反射很窄的波段则饱度高。
质量高。
✓ 偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。
小结 图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在图像处理中，
可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增 强的目的。
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二、辐射校正（Radiometric correction ）
1. 辐射畸变： 地物目标的光谱反射率的差异在
• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
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• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
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3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
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③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
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11
颜色相加实验
加色法示意图
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3、颜色相减原理 ❖减色过程:白色光线先后通过两块滤光片的过程.
❖颜色相减原理:ห้องสมุดไป่ตู้两块滤光片组合产生颜色混合时,
入射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的 光是经过多次减法的结果.
3. 数字图像的表示：矩阵函数
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4. 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中
各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
5. 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、
峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲 线可以反映图像的质量差异。
✓ 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像
的结果，使每种颜色会向其影响
色的补色变化。在两种颜色的边
界，对比现象更为明显。因此，
颜色的对比会产生不同的视觉效
果。
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例如，在一块品红的 背景卜放一小块白纸 或灰纸，用眼睛注视 白纸中心几分钟，白 纸会表现出绿色。
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2、颜色的性质
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的 结果。
中的某些特定信息而作的处理；最后介绍
不同信息源数据的使用。
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第一节 光学原理与光学处理
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背
景的的明亮程度。改变对比度， 可以提高图象的视觉效果。
（2）颜色对比：在视场中，相
邻区域的不同颜色的相互影响叫
做颜色对比。两种颜色相互影响
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三、光学增强处理
1. 彩色合成
➢ 加色法彩色合成 ➢ 减色法彩色合成
2. 光学增强处理 3. 光学信息的处理
➢ 图像的相加和相减 ➢ 遥感黑白影象的假彩色编码
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第二节 数字图像的校正
➢ 遥感数字图像处理：利用计算机对遥感图像及
其资料进行的各种技术处理。
➢ 数字图像处理的优点
当一幅图像的目视效果不太好，或者有用的信息突 出不够时，就需要作图像增强处理。例如，图像对比 度不够，或希望突出的某些边缘看不清。就可用计算 机图像处理技术来改善图像质量。
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地 物更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理 的重要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效 率高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
✓ 快捷、准确、客观地提取遥感信息 ✓ 适应地理信息系统的发展
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一、数字图像及其直方图
1. 数字图像：遥感数据有光学图像和数据图
像之分。数字图像是能被计算机存储、处理和 使用的用数字表示的图像。
2. 数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽
样和量化。通常是以像元的亮度值表示。 数字 量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。
❖加色法与减色法的区别：蓝黄滤光片分别透过白
光而将透过的光混合在白屏幕时，由于黄与蓝是互补色， 因而当强度调整适当时，可以出现白色，这就是加色法原 理，而白光依次透过黄、蓝滤光片后却得到绿色，这是减 色法原理，前者是相加混合，后者是相减混合。
❖减法三原色:黄、品红、青
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三、光学增强处理
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二、加色法与减色法
1. 颜色相加原理
① 三原色：若三种颜色，其中的任一种都不能由 其余二种颜色混合相加产生，这三种颜色按一 定比例混合，可以形成各种色调的颜色，则称 之为三原色。红、绿、蓝。
② 互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这 两种颜色就称为互补色。黄和蓝、红和青、绿 和品红。
第四章 遥感图像处理
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本章主要介绍遥感光学影像和数字影
像在分析、判读、理解、识别前的处理过
程。首先介绍光学原理和光学处理方法。
随着计算机硬件价格的降低和软件水平的
提高，计算机图像处理越来越深入遥感领
域，介绍计算机处理的原理和方法。后者
分为：图像校正，可以认为是图像处理前
的预处理部分；图像增强，为了突出影像
颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。
物体反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。
（3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。对于光源，发出的若是单色光就是最饱和的 彩色，如激光，各种光谱色都足饱和色。对于物体颜色，如果物体 对光谱反射有很高的选择件，只反射很窄的波段则饱度高。
质量高。
✓ 偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。
小结 图像直方图是描述图像质量的可视化图表。在图像处理中，
可以通过调整图像直方图的形态，改善图像显示的质量，以达到图像增 强的目的。
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二、辐射校正（Radiometric correction ）
1. 辐射畸变： 地物目标的光谱反射率的差异在