基于信息量遥感图像最佳波段选择
《基于信息量遥感图像最佳波段选择研究》简介开始：基于信息量遥感图像最佳波段选择研究摘要：本文介绍基于信息量最佳波段选择中的单波段信息特征量、相关性系数、熵和联合熵、最佳指数、协方差矩阵特征值、波段指数的计算方法及特点，以石家庄市的TM影像为例，分析单波段信息特征量，相关性，最佳指数法，找出了最佳波段组合为1、4、5。关键词：信息量，最佳指数，波段指数，最佳波段组合。1引言随着空间技术，数字图像处理技。。此内容文章属于《工业论文→ 电子论文》栏目，以上内容为《基于信息量遥感图像最佳波段选择研究2011-6-8 4:25:20》简单介绍，正文正式开始》》》
基于信息量遥感图像最佳波段选择研究
摘要：本文介绍基于信息量最佳波段选择中的单波段信息特征量、相关性系数、熵和联合熵、最佳指数、协方差矩阵特征值、波段指数的计算方法及特点，以石家庄市的TM影像为例，分析单波段信息特征量，相关性，最佳指数法，找出了最佳波段组合为1、4、5。
关键词：信息量，最佳指数，波段指数，最佳波段组合。
1 引言随着空间技术，数字图像处理技术和计算机技术的不断发展，遥感技术得到突飞猛进的发展多光谱和高光谱技术的出现，是21世纪遥感技术的发展前沿和当今世界遥感关注的焦点之一，多光谱遥感数据的最佳波段选取是遥感图像增强处理的关键部分，直接影响到目视解译和研究对象的信息提取。目前遥感图像解译在相当的程度上仍依赖于目视解译．由于人眼对彩色比较敏感且分辨能力强，故应充分利用信息丰富的彩色合成图像进行目标判读．一般的数字图像处理系统都采用三色合成原理形成彩色图像，即在3个通道上安置3个波段图像，然后分别赋以红、绿、蓝色，叠合在一起形成彩色图像[1]。因此，如何从遥感提供的多光谱数据中快速、准确选取最佳波段，以便于图像的目视解译和信息的有效提取，是遥感数字图像处理的关键问题之一。本文是基于TM图像信息量的最佳波段选择。
通常选择最佳波段的原则有3点[2]：(1)所选的波段信息量要大；(2)波段间的相关性要小；(3)波段组合对所研究地物类型的光谱差异要大。那些信息含量多、相关性小、地物光谱差异大、可分性好的波段组合就是最佳组合，据此，可以认为相关性较强的波段组合在一起不会是最佳组合，高光谱遥感数据波段间的存在着不同程度的信息量重复和冗余。
一般选择波段的主要依据是：波段辐射量的方差应尽可能大，因为方差的大小体现了所含信息的多少，但由于地物在各波段的辐射特性之间存在相关性，用3个方差最大的波段合成的效果并不一定能获得更多的信息。当三者相关性很强时，各波段所包含的信息之间有可能出现大量的重复和冗余。因此，选择三个波段进行组合时，必须同时考虑方差要大而相关性要小这样两个条件[3]。
2 最佳波段选择的理论模型[4] 目前应用比较广泛的选取方法有各波段信息量的比较、波段间相关性比较、最佳指数法（OIF）、各波段数据的信息熵和联合熵、协方差矩阵特征值法、波段指数法。
2.1单波段信息量的比较根据遥感图像各波段包含的信息量进行数值评价来选择波段是进行波段组合的第一步[5]。通过分析，可以确定哪几部分或哪几个波段(即波段子集)包含信息量的多少。各波段的标准差反映了图像各像元灰度值与平均值总的离散度，一定程度上反映了各波段的信息量，其值越大，所包含的信息量越大。TM 图像各波段所包含的地物信息量，一般采用该波段图像覆盖的辐
射量化级，即亮度值范围或称亮度差(最大亮度值最小亮度值)来衡量[6]。
标准差公式为 S= 某幅图像为Aij,(i =1，2，3…… ；j=l，2，3……)，其图像矩阵大小为MxN，Ao代表整幅图像的平均灰度值。亮度差反映灰度值的变化程度，其大小等于最大亮度值减去最小亮度值，公式:frange(i,j)=fmax(i,j)fmin (i,j)。均值向量则表征图像中地物的平均反射强度，f= 。
2.2波段间相关性比较信息量最大的三个波段组合的图像，不一定信息量最大，因为在多光谱影像间存在着谱间冗余和空间冗余，所以我们在基于信息量的最佳波段选择时，应该考虑到波段间的相关性。相关系数描述了波段图像间的相关程度，反映了波段图像所包含信息的重叠程度.反映了的是各通道之间的相关性。因为图像数据的标准差越大，所包含的信息量也越大，而波段间的相关系数越小，表明各波段图像数据的独立性越高，信息的冗余度越小。多光谱影像各波段包含的地物信息量固然多寡不一，但基本上有一定的顺序。各波段之问信息的重迭与分异程度也表现出明显的规律。相关系数的大小反映的是各通道之间的相关性。波段间的相关系数反映了两个波段间的信息重叠度，如果两个波段间的相关系数大，则说明它们的信息重叠度高，因此可将相关性大的两个通道合二为一或者取其中一个[7]。波段问的相关系数公式如下：
R=Sij2 /SijSjj 式中：Sij=COV(i,j)= (Yjk )
其中i、j为1，2,3，4，5，7为波段数，Sij为第i波段与第j 波段的协方差；为第i波段的光谱灰度均值，为第i波段的第k个像元灰度值，Yjk 为第j 波段的第k个像元灰度值，为第j 波段的光谱灰度均值；k=l，2，3……，n为实验样区的像元数。R越大，说明波段问信息重叠越大。波段相关系数矩阵计算相对比较简单，一般的图像处理软件都有该功能。相关系数分析成了波段选择的基础，相关系数的计算也是最佳指数法的法所必需的。
2.3 最佳指数法（OIF）因为图像数据的标准差越大所包含的信息量也越大，波段间的相关系数越小，表明各波段图像数据的独立性越高，信息的冗余度越小。故也可采用美国查维茨提出的最佳指数(OIF)的概念。
OIF= /
其中：Si为第i个波段的标准差，Sij为i、j两波段的相关系数。OIF越大，则相应组合图像的信息量越大. 对OIF值进行由大到小排列，最大OIF值对应的波段为最佳波段组合。此方法是目前最常用的波段选择方法。计算方法简单，易于操作，且更接近于波段选择的原则[8].
2.4 各波段数据的信息熵和联合熵一种既全面、效果又较好且较简便的方法。信息熵定义来源于信息论和信号处理，它是对信息内容的客观评估[9]。近年来在遥感数据融合[7][10]处理研究中，信息熵常作为对融合图像信息质量的客观评价指标。
联合熵表征了多个波段组合的信息量，联合熵最大的组合波段即“信息量最大”这个意义上的最佳波段。但联合熵方法计算量相当大，一般不易操作。计算时需要编写程序实现。
根据仙农信息论的原理[11]，一幅8bit表示的图像X的熵为：
H(x)= (比特)
式中为图像像素灰度值为i的概率。
同理， 23幅图像的联合熵分别为：
H(x1,x2)=
H(x1,x2,x3)=
式中Pi1i2i3表示图像X1中像素灰度值为i1 ；图像X2中同名像素灰度值为i2 与图像X3中同名像素灰度值为i3的联合概率。一般来说，H (x)和H (x1 ，x2 ，x3)越大，图像(或图像组)所含信息越丰富。用熵和联合熵可以得出信息量大的波段及波段组合。
2.5 协方差矩阵特征值法在多波段遥感图像的波段组合选择中，章孝灿等、Charles [3，12]引提出了用计算Ⅳ维数据熵值原理进行优选最佳波段组合的方法，最后选出了包含信息量丰富的波段组合。其公式为：H=
由于要选取的是三个波段，所以式中Ms= 为三阶方阵。其中对角线上的元素分别为各波段的方差，非对角线上的元素为两个不同波段的协方差。因为图像的熵(信息量)H随着变量协方差矩阵行列式的值变化，所以计算任意三波段组合的协方差矩阵行列式的值并进行由大到小排序，就可选出包含信息量丰富的三波段组合。由协方差矩阵进一步可计算波段间的相关系数矩阵，波段间相关系数由下式计算：Rij= 式中．Sij为波段间的协方差。利用协方差矩阵特征值法可得到包含信息量丰富的波段，但是它是在完全服从正态分布的情况下得出的模型，选出的波段组合并非完全按照信息量大小排列。另外这种模型的缺点是计算数据量大，处理速度慢。
2.6 波段指数法
波段指数[7] 的定义：设 Rij为通道i与j 之间的相关系数，高光谱数据被分为k组，每组的波段数分别为n1,n2…….nk 。定义波段指数Pt= ，其中Rt =Rw +Ra，Rw = (i≠j)。式中Si为第i波段的标准差， Rw为第i波段与所在组内其他波段相关系数的绝对值之和的平均值，Ra 为第i波段与所在组外的其他波段之间的相关系数的绝对值之和。从公式可以看出，它综合考虑了波段的信息量和相关性两个因素。标准差越大，表明波段的离散程度越大，所含的信息量越丰富，而波段的总体相关系数的绝对值越小，表明通道数据的独立性越强，信息冗余度越小。波段指数是从高光谱数据具有的特点出发，综合考虑了图像的信息量和相关性两个因素，并且是在分组成块的情况下设计的模型，而且还发现选出的最佳波段组合与由最佳指数法(考虑光谱特性后)得出的基本一致。波段指数能综合地反映波段的信息含量和相关性两个因素，可作为波段选择的依据[13]。因此，波段指数法对高光谱数据来说是一种较理想的最佳波段选择方法。从波段指数公式可以看出，分子是关于标准差的，分母是关于相关系数的，这与最佳指数很相似，最佳指数的计算简单于波段指数，所以在波段选择时，最佳指数法用的更多。
3 基于信息量的最佳波段选择实验研究
3.1 试验背景选择一景轨道号12434的TM影像，时间为1993年10月19日。ERDAS IMAGINE中的AOI工具切出石家庄市影像。所有实验在微机上进行，所用软件为ERDAS IMAGINE8.6。由于TM6是与热有关的波段，所以在波段组合时不考虑，但一起计算了出来。从信息量和信息冗余这两方面来考虑，最佳指数为最优方法。各波段组合的最佳指数值同各波段的均方差之和成正比、与各波段间相关系数之和成反比。满足最佳波段组合选择的基本原则。又由于其简单的计算方法，所以本文以最佳指数法为例。
3.2 单波段信息量比较从ERDAS中LAYER INFOR 可以得到各波段的统计信息，
表1。
表1 TM各波段光谱信息统计表
项目TM1TM2TM3TM4TM5TM6TM7
MAX1407496103250145254
MIN481716961154
亮度差9257809424430250
均值向量64.81029.65935.32841.28760.613128.80534.436
标准差4.7833.4456.0267.67613.9123.7439.638
从表中可以看出（1）标准差大小顺序为TM6> TM1〉TM5>TM4>TM3>TM7> TM2（2）亮度差TM7> TM5〉TM4〉TM1>TM3>TM2> TM6(3) 标准差与亮度差大小顺序不一样（4）如果仅仅考虑单波段，TM1信息量最丰富，TM5波段相对也较丰富。TM1、TM5是理想的波段子集，用此方法仅仅只能判断出单波段所包含的信息量的大小，仅供最佳波段选择时候作参考用。三个信息量都比较大的波段组合，往往组合后的信息量不一定大。因为波段间包含有信息量重复。
3.3 相关性分析波段间的相关性用相关系数大小来表示，其计算是用ERDAS IMAGINE8.6中MODEL模块进行。通过计算可得出波段间相关性矩阵表。从相关性矩阵可以看出：（1）1、2、3波段相关性比较好， 1、2波段相关系数为0.8539，2.3波段相关系数为0.9426，1、3波段相关系数相对较小，为0.7565。（2）TM4和所有波段相关性比较小，与1、2、3、4、5、7波段的相关系数分别为0.0588、0.2993、0.25956、0.5387、0.0104、0.3301。所以TM4是比较孤立的波段（3）5、7波段相关性较好，达0.9371，而7波段与2、3波段相关性也较好，所以在波段选择时应用5波段代替7波段。（4）波段选择时，应从1、2、3波段中选择一个，5、7波段选择一个（以5代7），加上4波段，就组成了最佳波段。
表2 波段间相关系数矩阵表
波段TM1TM2TM3TM4TM5TM6TM7
TM11
TM20.85391
TM30.75650.94261
TM40.05880.29930.259561
TM50.37410.67540.77930.53871
TM60.25550.27910.33710.01040.38421
TM70.50090.75650.86110.33010.93710.47171
3.4最佳指数分析法最佳指数是通过各波段的标准差和波段间相关系数来计算的。根据OIF计算公式，计算出组合波段的OIF值，见表3。
表3 波段组合最佳指数表
项目
145245
345
147157
135
125257247
347
标准差和26.37125.03327.61422.09728.33324.72122.14026.99520.75923.34 相关系数和0.97161.51341.57760.88981.81211.90991.90342.11341.38591.4508
OIF27.1418
16.5409
17.5038
24.8337
15.6355
12.9436
11.6318
12.7733
14.978716.0877
项目134
357235
124457234
137127237
123
标准差和18.48529.57623.38315.90431.22617.14720.44717.86619.10914.254 相关系数和1.07492.57752.39731.2121.80591.50152.11852.11132.56022.553 OIF17.1970
11.47479.753913.122117.291111.41999.65168.46217.46395.5832
3.5 选择结果 OIF值最大前5位的波段组合大小顺序是：1、4、5 〉1、4、7 〉3、4、5 〉4、5、7 〉1、3、4。单波段也是1、5、4、7的信息量较大，所以最后最佳的波段组合为1、4、5组合。
4 讨论：
（1）从信息量和信息冗余这两方面来考虑，最佳指数为最优方法。各波段组合的最佳指数值同各波段的均方差之和成正比、与各波段问相关系数之和成反比。满足最佳波段组合选择的基本原则。然而在实际应用中，用这些方法选择出的最佳波段也存在一定的局限性。这些波段选择方法只考虑了信息量和相关性这两个方面，而没有充分考虑研究对象的光谱特征和卫星传感器的用途等方面。本问只就基于信息量波段选择方法的论述。
（2）其实每个波段有其自身的特点，在实际应用中应该根据这些特点加实际情况进行波段的选择，基于信息量的最佳波段选择只是参考。如[14]TM1，4，5为解译居民点和水域的最佳波段组合，TM3，4，5为耕地、林地、草地的最佳波段组合。在地物解译时，应该根据单波段特点和地物特点来选择波段组合。
（3）根据高光谱数据各波段包含的信息量、波段间的相关性以及影像中各地物DN值光谱曲线的差异性，再结合联合熵、协方差矩阵特征值法、最佳指数法、波段指数法来进行最佳波段选择，可以弥补以往波段选择的不足之处。
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基于信息量遥感图像最佳波段选择研究的延伸阅读——基于信息的生产有效性及其经济分析
基于信息的生产有效性及其经济分析
[摘要]基于信息的科学定义, 从信息的稀缺性角度，本文首先分析了信息不完全、不对称、不确定性、信息熵，以及风险等经济概念之间的关系，并指出，减少不确定性是人类文明与信息需求的主要根源；其次，通过建立以信息为投入要素的生产函数，讨论了生产的有效性及其信息的经济系统功能，给出了提高系统效率的条件，明确了信息发挥作用的三要素，以及信息的负熵作用等；最后，根据信息的经济学意义,面向非完全竞争的信息市场发展建立了信息需求分析模型，通过均衡分析获得了信息市场的均衡条件，即信息市场定价和市场规模变化的规律和特征。这些结果为信息价格策略的制定，信息市场培育和推进信息化水平提供了理论依据。
[关键词]信息熵不确定性生产的有效性信息需求
1.引言
信息作为一种客观存在，关于信息的含义众说纷纭，信息在英、法、德文都是“Information”。信息论奠基人申农（C. E. Shannon，1948）认为：信息熵“Hn= PilnPi的量化形式对于信息理论起的核心作用是关于信息、选择和不确定性的度量”[1]。过去的半个多世纪中，这一定义在通讯和自然科学许多领域取得了巨大的成就并对经济学与管理科学产生了深刻的影响。肯尼斯?J.?阿罗说：&ld
《遥感数字图像处理》习题与标准答案
《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.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 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？
TM影像各波段介绍
TM影像各波段介绍 1.TM1 0.45-0.52um,蓝波段,对水体穿透强,对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等. 2.TM2 0.52-0.60um,绿波段,对健康茂盛植物的反射敏感,对力的穿透力强,用于探测健康植物绿色反射率,按绿峰反射评价植物的生活状况,区分林型,树种和反映水下特征. 3.TM3 0.62-0.69UM ,红波段,叶绿素的主要吸收波段,反映不同植物叶绿素吸收,植物健康状况,用于区分植物种类与植物覆盖率,其信息量大多为可见光最佳波段,广泛用于地貌,岩性,土壤,植被,水中泥沙等方面. 4 .TM4 0.76-0.96UM 近红外波段,对绿色植物类别差异最敏感,为植物通用波段,用于牧师调查,作物长势测量,水域测量. 5.TM5 1.55-1.75UM,中红外波段,处于水的吸收波段,一般1.4-1.9UM内反映含水量,用于土壤湿度植物含水量调查,水分善研究,作物长势分析,从而提高了区分不同作用长势的能力.易于反映云与雪. 6.TM6 1.04-1.25UM热红外波段,可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度,水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,进行热制图. 7.TM7 2.08-3.35UM,中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物. 二.类型提取: 1.城市与乡镇的提取:TM1+TM7+TM3+TM5+TM6+TM2-TM4 2.乡镇与村落:TM1+TM2+TM3+TM6+TM7-TM4-TM5 3.河流的提取:TM5+TM6+TM7-TM1-TM2-TM4 4.道路的提取：ＴＭ６－（ＴＭ１＋ＴＭ２＋ＴＭ３＋ＴＭ４＋ＴＭ５＋ＴＭ７） 三．光谱差异 ＴＭ１居民地与河流菜地不易分开． ＴＭ２居民地与河流菜地不易分 ＴＭ３乡村与菜地不易分 ＴＭ４农田与道路不易分，乡镇，道路，河滩易浑． ＴＭ５县城与农田不易分 ＴＭ６村庄与河流易混．
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念
方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色
遥感数字图像处理教程复习分析
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
遥感数字图像处理考试知识点整理
遥感 第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。 （1）定义：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。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。
IKONOS卫星 遥感影像解译数据 的 波段简介
IKONOS卫星遥感影像解译数据的波段 IKONOS卫星影像
IKONOS卫星简介 IKONOS为美国DigitalGlobe公司的高分辨率遥感卫星，于1999年09月24日发射，其影像分辨率达0.82米，为全球首颗提供1米以下分辨率的商用光学卫星，揭开了高分辨率卫星影像的时代。 IKONOS卫星基本参数 卫星遥感数据分类： 一、卫星分辨率 1.0.3米：worldview3、worldview4 2.0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A
3.0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号 4.0.6米：quickbird、锁眼卫星 5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号 6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星 7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星 8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米 9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星 10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米 二、卫星类型 1.光学卫星：spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。 2.雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 3.侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 4.高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星 三、卫星国籍 1.美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星 2.法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6 3.中国：高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号、资源三号等 4.德国：terrasar-x、rapideye 5.加拿大：radarsat-2 四、卫星发射年份 1.1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米) 2.1980-1990年：landsat5(tm)、spot1 3.1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos 4.2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos 5.2010-至今：高分一号、高分二号、高分三、高分四、高分五、高分六号、高分七、spot6、spot7、资源三号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星
数字图像处理期末复习题2教学总结
第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”） 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”） 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。（填“能”或“不能”） 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？ 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为：，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为：
遥感数字图像处理教程期末复习题
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，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 遥感数字图像时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压感数字图像处理 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、瑞华、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。 2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1）计算机 是图像处理核心，大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2）数字化设备
遥感数据的波段运算
遥感数据的波段运算 一、波段运算（Band Math） Band Math TM功能允许你处理导致单个波段输出的复杂表达式。这些数学表达式也可以 应用于一个多波段文件中的所有波段，providing “File Math”。 关于使用波段运算的更多信息，请参阅ENVI Programmer’s Guide 第 29 页的 “Band Math Basics”。 1．可利用的波段运算功能（Available Band Math Functions） Band Math 功能为用户提供一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它 的图像处理系统中获得的。该功能的能力与 IDL 语言的能力直接相关。可用的函数包括但 不仅限于表 4-2 中列出的数学表达式。 表 4-2: 一些可用的波段运算函数。 Series and Scalar 数学三角函数其它波段运算选项加（+）正弦（sin（x））关系运算符（EQ、NE、LE、LT、 GE、GT） 减（-）余弦（cos（x））逻辑运算符（AND、OR、XOR、 NOT） 乘（*）正切（tan（x））类型转换函数（byte， fix， long， float， double， complex）除（/）反正弦（asin（x））IDL 返回数组结果的函数最小运算符（<）反余弦（acos（x））IDL 返回数组结果的程序 最大运算符（>）反正切（atan（x））User IDL 函数和程序 绝对值（abs（x））双曲正弦（sinh（x））
平方根（sqrt（x））双曲余弦（cosh（x）） 指数（^）双曲正切（tanh（x）） 自然指数（exp（x）） 自然对数（alog（x）） 以10为底的对数（alog10 （x）） 注意 一些有效的 IDL 表达式要求整个输入数组存在于内存中，它可以不必与 ENVI tiling 操作相兼容。 2．Band Math 对话框 （1）. 选择Basic Tools > Band Math. 将出现 Band Math 对话框。假如运算结果是一个二维数组，它将接受任何有效的 IDL 数学表达式、函数或程序。 （2）. 在标签为 “Enter an expression:” 的文本框内，输入变量名（将被赋值到整个图像波段或可能应用到一个多波段文件中的每个波段）和所需要的数学运算符。 变量名必须以字符 “b” 或 “B” 开头，后面跟着 5 个以内的数字字符。 实例： 若你想计算三个波段的平均值，则在文本框“Enter an expression:”内输入数学方程式：（float（b1）+float（b2）+float（b3））/3.0 这时，变量b1、b2自动跳入”Previous band math expression”对话框中，可以输入到文本框中。该表达式中使用的三个变量，“b1” 是第一个变量，“b2” 是第二个变量，“b3” 是第三个变量。注意，在本例中，IDL 的浮点型函数用来防止计算时出现字节溢出错误。（3）. 输入一个有效的表达式被输入，点击 “OK”处理。
数字图像处理期末考题
数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 .255 c ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为： .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子
《遥感数字图像处理》试卷及答案
2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征
遥感影像的波段组合及用途
高光谱遥感数据最佳波段的选择根据自己对具体影像解译的要求进行波段的选择，以提高解译的速度和精度。 若要获得丰富的地质信息和地表环境信息，可以选择TM(7、4、1)波段的组合，TM(7、4、1)波段组合后的影像清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹(褶皱及断裂)显示清楚； 若要获得监测火灾前后变化分析的影像，可以选择TM(7、4、3)波段的组合，它们组合后的影像接近自然彩色，所以可通过TM(7、4、3)彩色合成图的分析来掌握林火蔓延与控制及灾后林木的恢复状况； 若要获得砂石矿遥感调查情况，可以选择TM(5、4、1)波段组合；用TM影像编制洲地芦苇资源图时，宜用TM(3、4、5)波段组合的影像，分辨率最高，信息最丰富；用MSS图像编制土地利用地图，通常采用MSS(4、5、7)波段的合成影像； 若要再区分林、灌、草，则需要选用MSS(5、6、7)波段的组合影像。 遥感影像时相的选择 : 遥感影像的成像季节直接影响专题内容的解译质量。对其时相的选择，既要根据地物本身的属性特征，又要考虑同一地物不同地域间的差异。例如解译农作物的种植面积最好选在8、9月份，因为这时作物成熟了，但还没有收割，方便各种作物的区别；解译海滨地区的芦苇地及其面积宜用5、6月份的影像；解译黄淮海地区盐碱土分布图宜用3、4月份的影像。 高分辨率影像的选择 : 分辨率的选择要符合自己的实际需要，分辨率高对解译速度和精度都有很大帮助。随着科技的不断发展，已经有了15～30m分辨率的ETM／TM影像、2．5～5．0m分辨率的SPORT 影像、2m分辨率的福卫二号、lm分辨率的ORBVIEW一3／IKONOS、0．6m分辨率的QUICK BIRD 等。法国SPOT-5卫星影像分辨率可达到2．5m，并可获得立体像对，进行立体观测。SPOT 一5卫星上的主要遥感设备是2台高分辨率几何成像仪(HRVIR)，其工作谱段有4个，主要任务是监测自然资源分布，特别是监测农业、林业和矿产资源，观测植被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。卫星遥感传感器和遥感数据处理技术发展很快，一些传感器的立体观测，各类遥感数据分辨率的提高，为遥感影像解译标志和遥感影像信息模型的开发、研究提供了有利条件，为快速和精确地进行解译提供了便利。 ETM+遥感不同波段的用途 741 741波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。 742 1992年，完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译，利用1：10万TM7、4、2假彩色
数字图像处理期末复习
遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 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 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的
遥感影像成图步骤—以ETM为例
理塘-德巫断裂卫星影像地图制作（1:10万） ——以ETM数据为例 一、主流处理软件对比介绍 ENVI，ERDAS，PCI 软件功能不作具体说明，ENVI和ERDAS较为主流，各个软件各有自己的优缺点，比如ENVI中提供的数据融合方法就没有ERDAS中的多，ERDAS(破解版)中无法做DEM提取工作；ENVI的影像波段显示和数据操作较为简便，菜单功能有很多重复；PCI破解版本较低。另外，每个软件对不同类型的卫星遥感影像可能有各自的处理模块，所以也不能绝对就以某一类软件为主，如果遇到一些问题，一类软件解决不了，可以尝试用另一类软件。如在中科院网站下载的ＥＯＳ原始卫星数据打不开，用ＰＣＩ就能打开，然后转换成ENVI STANDSRD格式或者ERDAS IMAGINE格式，即可处理了。最后，哪种能免费下载，哪种版本功能多，就用哪种吧，没的讲究。 二、数据准备（建议查看百度文库：《遥感影像的获取及处理sky》） （1）介绍 （2）来源 A https://www.360docs.net/doc/1512430980.html,/cs_cn/ https://www.360docs.net/doc/1512430980.html,/cs_cn/中科院对地中心 B https://www.360docs.net/doc/1512430980.html,/EarthExplorer/ USGS网站 C Ftp://https://www.360docs.net/doc/1512430980.html,马里兰大学FTP（Landsat 4-7数据存放于WRS2下，建议用360浏览器浏览，） 说明：A, B注册后，方可下载。USGS上的数据比对地中心要新一些，格式种类要多，有许多是经过正射矫正（Orthorectified）的数据，做图可以直接拿来用，另外，landsat 7在2003年以后的数据（SLC-off）由于卫星故障，有条带，虽然修复过，最好不用，具体说明见中科院对地中心数据下载网站。C里面数据类型丰富，包括ASTER，QUICKBIRD，EOS等等，可以作为练习数据使用。 D 下载前准备：查询数据行列号（Path/Row）以下是Landsat 7 影像行列号
数字图像处理期末复习试题3
1、数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理：指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：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。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 )： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。 根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。 可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？ 答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。 ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。3、Canny边缘检测器 答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1 河南大学环境与规划学院2005～2006学年第一学期期末考试 《遥感数字图像处理》试卷A（B）卷 一、名词解释：（每题2分，共8分） 1、几何畸变： 2、数字镶嵌： 3、影像增强： 4、遥感影像分类： 二、填空（每空1分，共22分） 1、遥感数据的处理流程包括：（1）观测数据的输入；（2）； （3）；（4）；（5）处理结果的输出。 2、在遥感数据的处理流程中，所采集的数据包括和数字数据两种，后者多记 录在特殊的数字记录器中（HDDT等），所以必须变换到一般的数字计算机都可以读出的等通用载体上。 3、在Erdas Imagine图标面板菜单条中，主要包括综合菜单（Session Menu）、菜 单、菜单、菜单、帮助菜单（Help Menu）。 4、在图像分类界面中，包括、、分类结果处理、知识工程 师、专家分类器。 5、在视图窗口中，主要有六部分组成：菜单条、工具条、、状态条、滑动 条、标题条。 6、在窗口中，可查阅或修改图像文件的有关信息，如投影信息、统计信息 和显示信息等。 7、三维图像操作的内部原理是将图像与叠加生成三维透视图，并在此基础 上的空间操作。 8、用户从遥感卫星地面站购置的TM图像数据或其他图像数据，往往是经过转换以后的单 波段普通数据文件，外加一个说明头文件。 9、遥感影像的降质可归结为两类：即遥感影像的和。 10、影像变换与增强的实质是：影像的和，实际 上是改善影像的质量以获得最好的主观效果。 11、影像对比度扩展又称反差增强。常常采用以达到易于识别的目的。 12、常用的直方图调整方法有以下两种：和直方图规定化。前者又称直方图 平坦化，将减少影像灰度等级来换取对比度的扩大。 13、滤波增强技术有两种：和。前者是在影像的空间变量内 进行的局部运算，使用空间二维卷积方法；后者使用傅氏分析等方法，通过修改原影像的傅氏变换式实现滤波。 三、单项选择题（每题2分，共20分） 遥感影像各参数提取和运算 一．实验目的 1.1 熟悉使用ENVI软件的一些常用功能； 1.2 学会利用ENVI软件对遥感影像的NDVI和NDWI进行计算，对典型地物的参数信息进行提取和分析。 二．实验内容 2.1 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的2个波段的亮度温度值； 2.2 计算NDVI和NDWI； 2.3 选择水体、土壤、植被和人工建筑等典型地物，每种典型地物至少选择50个样点，提取各个样点的7个TOA反射率值、2个亮温值和2个光谱指数值； 2.4 针对各个典型地物的遥感参数进行统计分析，至少计算各个参数的Minimum, Maximum, Range and Standard Deviation，利用图表的形式对其进行专业分析。三．实验数据与实验平台 数据：LANDSAT 7 ETM+影像、p125r053_7t20001106.met 平台：ENVI 4.7软件 四．实验过程与结果分析 4.1. 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的1个波段的亮度温度值。 实验步骤： （1）计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率： Main menu →Basic Tools →Preprocessing →Calibration Utilities →Landsat Calibration→选择波段数为6的，点击 OK → Reflectance → Edit Calibration Parameters→输出文件名 图4.1.1 反射率参数设置 图4.1.2反射率转换结果图与原图对比 （7,4,3波段，左图为结果图，右图为原图） （2）转换成亮度温度值步骤： Main menu → Basic Tools → Preprocessing →Calibration Utilities → Landsat Calibration →选择波段数为2的，点击OK → Radiance → Edit Calibration Parameters→输出文件名 图4.1.3 亮度温度值参数设置《遥感数字图像处理》试卷A(B)卷
遥感影像各参数提取和运算