遥感数字图像处理

第一章：图像（对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述）。

数字图像（被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和明暗程度都不连续的、用离散数学表示的图像）。

数字图像处理（将图像转换成一个数据矩阵存放在图像存储器中，然后再利用数字计算机，或其它的大规模集成数字器件，对图像信息进行数字运算或处理，以提高图像的质量或达到人们所预期的其它效果）。

数字化（将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程，包括“扫描”、“ 采样”与“量化”三个步骤）。

采样（在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值）。

量化（将采样时测量的灰度值转化成整数表示）。

第二章：直方图（以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图）。

邻域（对于任一像素（i，j），集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}叫做该像素的邻域）。

局部处理（对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(i,j)中的像素值确定。

这种处理称为局部处理）。

点处理（在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理）。

大局处理（在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理）。

特征空间（把从图像提取的m 个特征量y 1 ，y 2 ，…，y m，用m维的向量Y＝[y 1 y 2 …y m ]t表示称为特征向量。

对应于各特征量的m维空间叫做特征空间）。

特征提取（获取图像特征信息的操作称作特征提取）。

第三章：像点位移（地面起伏引起投影点相对于基准面上垂直投影点的像点产生的直线位移）。

全景面（红外机械扫描仪以及采用CCD 直线阵列作为检测器的推帚式传感器的每一条扫描线都相当于中心投影，其成像面相当全景缝隙摄影机的投影面，是一个圆柱面，称之为全景面）。

内方位元素（表示摄影中心与相片之间相关位置的参数，如像主点在像平面坐标系中的坐标x 0，y 0，摄影中心到相片的垂距f）。

第一章绪论1．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：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。

2．遥感数字图像——以数字的形式存储的、离散的、适合于计算机处理的影像数据。

——数字图像的特点：（1）表现为二维阵列（网格），属于不可见图像（2）数字化、离散化（空间离散、亮度离散）3．遥感数字图像处理系统遥感数字图像处理：利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，以求达到预期目的的技术。

主要技术过程：遥感图像输入存储——〉增强——〉校正——〉解译遥感图像的数字化：指光学图像（物理图像）到数字图像的转换过程，包括采样和量化两个过程。

采样——将空间上连续的图像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遥感图像的数据量估算：4．遥感数字图像的基本特点：（1）便于计算机处理和分析（2）信息损失少（3）图像抽象性强（4）图像保存方便遥感数字图像处理的特点：（1）图像信息损失小，处理精度高（2）抽象性强，再现性好（3）通用性强，灵活性高第三章遥感图像及其特征1．遥感图像的模型：可以表示为目标发射辐射量和反射辐射量之和。

2．遥感数字图像可以用多维空间来描述遥感图像空间：描述多波段遥感影像中的像素亮度值的空间分布的三维离散空间。

（行坐标X、列坐标Y、波段Z；坐标系内的每一个点代表一个像元亮度值）多光谱空间：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。

3．遥感图像的信息内容——包括波谱信息、空间信息、时间信息三个方面。

（1）波谱信息：指遥感图像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。

（2）空间信息：通过图像亮度值在空间上的变化反映出来的信息。

一般包括空间频率信息，边缘和线性信息、结构或纹理信息以及几何信息等。

（3）时间信息：指不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异。

遥感数字图像处理1.图像(image)就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。

就是人们最主要的信息源。

2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像,就是空间坐标与图像数值不连续的、用离散数值表示的图像,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。

3.什么就是遥感数字图像,模拟图像(图片)与遥感数字图像有什么区别？遥感数字图像就是以数字形式存储与表达的遥感图像。

模拟图像:又称光学图像,以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。

图像就是自然景物的反映,人眼感知的景物一般就是连续的,照相机(非数码式)拍摄形成的照片也就是连续的,两者均称之为模拟图像。

广义的模拟图像还包括绘画。

区别:模拟图像的显著特点就是连续性: ①空间位置的变化就是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化就是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点:便于计算机处理与分析;图像信息损失低;抽象性强。

4.什么就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)转换与数模(D/A)转换。

图像转换的另一种含义就是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换与小波变换等。

②数字图像校正。

主要包括辐射校正与几何校正两种。

③数字图像增强。

采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度、对比度,突出所需信息的工作称为图像增强。

图像增强处理不就是以图像保真度为原则,而就是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。

④多源信息复合(融合)。

⑤遥感数字图像计算机解译处理。

5.、什么就是图像增强？主要目的就是什么？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的信息,使图像更容易理解、解译与判读。

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 。

遥感数字图像处理南京信息⼯程⼤学复习参考资料——数字图像处理绪论遥感数字图像：以栅格形式组织，每⼀个栅格即是⼀个象元，每⼀个象元有⼀个值，记录地表反射发射的能量。

数字图像：⼀种空间坐标和灰度值均不连续，以离散数学原理表达的图像。

模拟图像：⼀种空间坐标和灰度连续变化，计算机⽆法直接处理的图像。

分辨率：在显⽰设备上的象元数或影像中单个象元所代表的地物⾯积。

相同空间分辨率的影像可以⽤不同的⽐例尺表⽰。

数字图像处理：⽤计算机处理或解译图像从⽽获得某种预期效果。

包括：1.图像校正2.图像增强3.图像分类、参数反演第⼀章图像校正图像校正定义：机载和星载传感器记录的影像数据包含有⼏何和象元灰度的误差，纠正这些误差的过程叫做图像校正。

辐射误差：象元值不能真实反映地表物反射、辐射的能量。

辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度⾥的各种失真的过程。

影响因素：1.传感器故障或灵敏度2.地形影响3.⼤⽓影响⼏何校正：在象元相对位置和地物相对位置的不正确产⽣的误差，对这个误差校正的过程。

产⽣⼏何畸变的因素：1.传感器：内部因素（像主点偏移等，属⼏何粗校正）、姿态、运⾏状态（⾏⾼、航速、俯仰、侧滚、偏航）2.⼤⽓折射和太阳不同季节的⼊射辐照度不同3.地⾯因素：地形起伏、地球曲率、地球⾃转（消除⼏何误差需要数据处理中⼼的系统参数，如：地表曲率、传感器运动状态。

但仍有误差需要终端⽤户来消除）⼏何校正的步骤：1.准备⼯作和遥感影像的输⼊(确定GCPs的位置：影像上地理坐标已知的象元)2.计算并检测转换模型模型包括：仿射坐标模型（即共线⽅程，精密但复杂需要GCPs⾼程值）、多项式模型多项式模型阶数确定：在最⼩均⽅根误差的条件下尽量底次幂均⽅根误差（RMS）：输⼊与转换后的GCP坐标距离3.产⽣含有新坐标信息的头⽂件的输出影像4.重采样象元来形成新的格⽹5.核定结果6.校正后的影像输出GCPs选择标准：选择GCPs⽅法：已知地图或影像、GPS接收机1.在图像上有明显、清晰的定标位置2.GCP地物不随时间变化3.满幅均匀选择4.复杂地形多选，简单地形少选5.靠近图像边缘尽可能选6.⾜够多的点（>30，⾄少为（n+1）（n+2）/2；n为多项式阶数）（误差在0.5个象元以内）重采样：内插计算象元值的过程。

数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用摘要：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用变得越来越广泛。

数字图像处理技术可以提取和分析遥感图像中的各种信息，帮助用户更好地理解并解释遥感图像。

本文将介绍数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用，包括图像增强、目标检测和分类以及影像图像处理等方面的内容。

1. 引言遥感图像解译是对获取的遥感图像进行信息提取和分析，以获取地表或大气某些特征的过程。

数字图像处理技术作为一种重要的数据分析工具，可以在遥感图像解译中发挥重要作用。

数字图像处理技术可以对遥感图像进行增强、分割、分类等处理，从而提取出有用的信息。

2. 图像增强图像增强是数字图像处理技术中的一种重要操作，它可以改善遥感图像的视觉质量和信息内容。

图像增强技术主要包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波和频域滤波等方法。

通过这些方法，可以提高遥感图像的对比度、去除噪声以及增强图像的细节等。

例如，当遥感图像中存在较强的噪声时，可以应用空域滤波方法来抑制噪声并增强图像的细节。

3. 目标检测和分类目标检测和分类是遥感图像解译的重要任务之一。

数字图像处理技术可以用来检测和分类遥感图像中的地物目标。

目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位感兴趣目标的过程，而目标分类则是将感兴趣目标分为不同的类别。

目标检测和分类依赖于特征提取和分类器的选择。

数字图像处理技术可以通过应用边缘检测、纹理分析、颜色特征提取等方法来提取目标特征，并应用分类算法来自动识别和分类地物目标。

4. 影像图像处理影像图像处理是遥感图像解译中的一个重要方面。

遥感图像通常具有高分辨率和大量的信息，因此需要应用数字图像处理技术来处理和分析这些图像。

例如，图像拼接技术可以将多幅低分辨率图像拼接成一幅高分辨率图像，从而提高地物目标的识别能力。

图像匹配和配准技术可以将多幅遥感图像进行配准，以便进行地物变化监测和地表覆盖分类等应用。

5. 数字图像处理技术的挑战和发展方向虽然数字图像处理技术在遥感图像解译中取得了显著成果，但仍然存在一些挑战。

数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用引言：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术逐渐成为遥感信息分析中的核心应用之一。

数字图像处理技术可以对遥感图像进行预处理、特征提取、分类与分析，为遥感信息分析和应用提供基础支撑。

本文将详细介绍数字图像处理技术在遥感信息分析中的应用，包括图像预处理、特征提取与选择、遥感图像分类等方面。

1. 图像预处理图像预处理是数字图像处理技术在遥感信息分析中的首要步骤。

遥感图像通常受到大气、云层、阳光等因素的影响，会产生噪声、辐射校正问题、几何畸变等。

数字图像处理技术可以通过增强对比度、减少噪声、去除云层和阴影等操作来改善图像质量。

常见的图像预处理方法包括直方图均衡化、滤波、去噪、几何校正等。

通过图像预处理，可以提高遥感图像的质量，为后续的特征提取和分类分析打下基础。

2. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感信息分析中的重要环节，也是数字图像处理技术的核心任务之一。

遥感图像中包含大量的地物信息，如植被、水体、建筑等，通过提取和选择适当的特征，可以有效地描述这些地物的属性。

数字图像处理技术可以通过色彩模型转换、边缘检测、纹理分析等方法，提取出表征地物的特征。

此外，特征选择也是必要的，可以通过特征选择算法来筛选出最具有分类能力的特征子集，以降低计算复杂性和提高分类精度。

3. 遥感图像分类遥感图像分类是数字图像处理技术在遥感信息分析中的重要应用之一。

遥感图像分类的目标是将遥感图像中的像素划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。

数字图像处理技术可以通过机器学习算法、人工神经网络等方法来进行图像分类。

常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。

通过遥感图像分类，可以实现对遥感图像的自动解译，方便地获取地物信息和变化状况，为资源管理、环境监测等领域提供支持。

4. 图像变化检测图像变化检测是数字图像处理技术在遥感信息分析中的另一个重要应用。

遥感图像序列能够提供不同时间点的地物信息，通过比较不同时间点的遥感图像，可以检测到地物的变化情况，如植被生长、建筑物拆除等。

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+P4413.1 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。

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：3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测，如水质监测、土壤污染监测等。

通过遥感图像，可以获取水体和土地的信息，分析水质和土壤的污染程度。

测绘技术遥感数字图像处理流程一、引言随着科技的不断进步和数字化浪潮的涌现，测绘技术在遥感领域的应用日益广泛。

遥感数字图像处理流程作为测绘技术的关键环节之一，对于提取地理信息、进行环境监测和资源管理等方面具有重要意义。

本文将围绕测绘技术遥感数字图像处理流程展开论述，介绍其基本概念、相关技术和应用领域。

二、遥感数字图像处理流程的概念遥感数字图像处理流程是指利用遥感技术获取的数字图像进行预处理、特征提取、分类与识别等一系列处理的过程。

它主要包括数据获取、数据预处理、特征提取与选择、分类与识别等环节。

1. 数据获取数据获取是遥感数字图像处理流程的第一步，主要通过遥感卫星、航空遥感和无人机等平台获取遥感影像数据。

这些数据以数字形式记录了地球表面的各种信息，包括光谱信息、空间信息、时间信息等。

2. 数据预处理数据预处理是指对获取到的原始图像进行纠正、校正和增强处理，以消除影像中的噪声、提高影像的质量和可用性。

常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正和增强处理等。

3. 特征提取与选择特征提取与选择是遥感数字图像处理流程中的核心环节，旨在从遥感影像中提取出反映地物和地区信息的特征。

特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等多种类型，通过合理选择和组合这些特征，可以对不同地物进行分类和识别。

4. 分类与识别分类与识别是遥感数字图像处理流程中的最终目标，主要通过将图像中的像素点或区域划分为不同的类别或进行目标识别。

常用的分类方法有基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。

三、遥感数字图像处理流程的相关技术1. 辐射校正技术辐射校正技术是数据预处理环节中常用的一种技术，其目的是消除影像中的大气、地表反射等因素对光谱反射率的影响，使得不同数据源和不同时段的遥感影像具备可比性。

常用的辐射校正方法有大气校正模型、规范作用法等。

2. 图像分类技术图像分类技术是遥感数字图像处理流程中的重要环节，主要用于将遥感影像中的像素点或区域划分为不同的类别。

遥感数字图像处理1.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。

2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数值表示的图像，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的遥感图像。

模拟图像：又称光学图像，以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。

图像是自然景物的反映，人眼感知的景物一般是连续的,照相机（非数码式）拍摄形成的照片也是连续的,两者均称之为模拟图像。

广义的模拟图像还包括绘画。

区别:模拟图像的显著特点是连续性：①空间位置的变化是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点：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。

图像转换的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的而实施的图像变换工作，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的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。

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的信息，抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。

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？主要目的是什么?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的信息，使图像更容易理解、解译和判读。