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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。
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 。
遥感数字图像处理教程第一章概论1.1图像和遥感数字图像1.1.1图像和数字图像本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。
可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。
不可见图像包括不可见光成像和不可测量值按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。
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不连续、以离散数字原理表达的图像。
在计算机内，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。
模拟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。
利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。
把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换；数字图像最基本的单位是像素。
像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。
1.1.2遥感数字图像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长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
遥感数字图像中的像素成为亮度值。
亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。
图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。
在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。
反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。
1.2遥感数字图像处理1.2.1遥感数字图像处理概述遥感数字图像处理是利用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。
遥感数字图像处理主要包括三个方面1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换K-T 变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
遥感图像处理技术及空间信息提取方法摘要：遥感图像处理技术在地理信息系统（GIS）和遥感领域起着重要作用。
本文将介绍遥感图像处理技术的基本原理和常见方法，以及如何利用这些技术提取空间信息。
引言：随着遥感技术的快速发展和普及应用，遥感图像处理技术成为了空间信息提取的重要工具。
通过对遥感图像的处理和分析，可以获取并提取出各类地理空间信息，为环境监测、自然资源管理、城市规划等领域提供重要支持。
本文将从遥感图像处理技术的基本原理出发，具体介绍遥感图像处理的方法以及空间信息的提取方法。
一、遥感图像处理技术的基本原理1. 图像预处理图像预处理是指在进行后续处理之前，对原始遥感图像进行校正和增强，以提高图像质量和清晰度。
常见的预处理方法包括辐射校正、大气校正、噪声消除、几何校正等。
2. 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取到某些特定目标或地物的特征信息。
通过图像分割、目标检测等方法，可以提取出地物的形状、大小、纹理等特征信息。
3. 数据融合数据融合是将多源、多感知角度的遥感数据进行融合，以得到更全面、更准确的信息。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
二、遥感图像处理的常见方法1. 监督分类监督分类是指通过事先标记好的训练样本，利用统计学方法将遥感图像中的像素分为不同的类别。
常见的监督分类方法包括最大似然法、支持向量机和随机森林等。
2. 非监督分类非监督分类是指无需事先标记训练样本，利用图像中像素之间的统计特征进行分类。
常用的非监督分类方法包括K-均值聚类、高斯混合模型和自组织映射等。
3. 目标检测目标检测是指从遥感图像中检测出某些特定类型的目标。
常见的目标检测方法包括基于特征的检测方法、基于深度学习的检测方法和基于卷积神经网络的检测方法等。
4. 图像分割图像分割是将遥感图像划分成若干个连通区域，以便进行进一步的分析和处理。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域增长和基于图论的分割算法等。
三、空间信息的提取方法1. 地物提取地物提取是指从遥感图像中提取出各类地物的位置、面积、形状等空间信息。
