归纳总结：遥感原理与应用-第4章遥感图像数字处理基础知识

第4章遥感图像数字处理的基本知识主要内容：图像表示2遥感数字图像表示方法3遥感数字图像处理系统的连续光密度功能。照片上的浓度随坐标X，Y的变化而变化。我们使用一个不断变化的功能来表达。光学图像，照片和人眼所见的所有场景均为模拟图像，无法直接由计算机处理。为了在电子计算机中处理图像，必须将模拟图像转换为离散数字表示的图像，即所谓的数字图像。它是二维离散光密度函数。与光学图像相比，它在空间坐标（X，Y）和密度上离散。 2两次将模拟图像转换为数字图像的转换称为图像数字化。这个过程是图像处理技术的基础。通常，图像数字化包括以下两个步骤：采样和量化将二维空间图像上的连续亮度驻留（即灰度）转换为离散的采样点（即像素点）。该方法如图1所示：量化是将采样后的每个像素的亮度值离散为有限的整数值（通常为0-256灰度值）。量化一个像素的亮度值的连续变化，从黑色到灰色再到白色到0〜256灰度值（每个像素使用一个字节存储量化信息，即8Bit），量化后的灰度值反映亮度相应像素的值。经过采样和量化后，黑白模拟图像将离散为M * N字节的数字图像，即适合电子计算机处理的数字图像。

在图像数字化过程中，原始的连续变化的亮度信息变为离散的数字信息。两者之间是有区别的，即在数字化过程中会带来一定的误差。数字化后的黑白图像可以用MN字节表示。对于电子计算机，可以用数学公式f（Xi，Yj）表示。在数组f（Xi，Yj）中，i = 1，（Xi，Yj）值表示图像中（Xi，Yj）点的像素的灰度值。现实生活中有各种各样的图像。根据各种图像的灰度级数，光谱轴和时间轴上的不同组合模式，下表显示了数字化的描述形式。图像数字化后，描述表会标记黑白图像，例如文本，线条图，指纹等。2n-1黑白图像，通常由三种原色色谱光谱| fi（X，Y）表示| i = 1，2 ... m左右方向的遥感图像视点获得同一物体的图像| ft（X，Y）| t = t1，t2 ... tr。在动态图像中，制作以在空间域中表示图像，这是空间坐标的函数，以频域的形式表示时，图像是频率坐标的函数。傅立叶变换通常用于将空间域变换为频域，反之亦然。使用傅里叶逆变换。多频带图像和多频带数字图像的存储通常具有3种数据格式：BSQ（频带顺序格式）每条数据行之后是同一频谱带中的下一行数据。此格式最适合在单个光谱带（每个像素按带顺序排列）中存储空间（X，Y）的任何部分的BIP。以BIP格式存储的图像按顺序存储在第一个像素的所有波段中。 ，接着是第二个像素的所有波段，然后是第三个像素的所有波段，依次类推，直到像素总数为止。

此格式为访问图像数据频谱（Z）提供了最佳性能。 BIL（按波段顺序逐行显示）以BIL格式存储的图像存储在第一个波段的第一行中，然后存储在第二个波段的第一行中，然后存储在第三个波段的第一行中，交错拍摄直到乐队总数。每个频带的后续行以类似方式交错。这种格式在空间和频谱处理之间提供了折衷方案。 ERDAS IMAGINE ERDASIMAGINE是由美国ERDAS公司开发的遥感图像处理和地理信息系统软件。 ERDAS IMAGINE打开IMAGINE窗口数据输入和输出窗口数据预处理模块主题映射模块图像解释模块图像库管理模块图像分类模块空间建模工具矢量功能模块雷达图像处理模块虚拟GIS模块正射校正模块立体分析模块1、光学图像2、数字图像3、空间图像4、频域图像5、图像采样6、灰色量化7、几何变形8、几何校正9、粗加工1 0、精加工1 [k1 ]多项式校正1 2、间接方法校正1 3、最近邻像素重采样1 4、图像配准1 5、数字马赛克1 6、正像1 7、地理编码图像1 8、辐射误差1 9、辐射校准2 0、大气校正2 1、图像增强2 2、图像直方图2 3、伪彩色合成2 4、密度分割2 5、真彩色合成2 [k6 ]假彩像2 7、图像平滑2 8、图像锐化2 9、边缘检测3 0、低通滤波器3 1、高通滤波器3 2、图像融合3 3、直方图归一化3 [ k4]线性拉伸3 5、直方图均衡3 6、邻域方法处理1、光学图像是一个函数。

2、数字图像是一种功能。 3、将光学图像转换成数字图像的过程包括这样的步骤。 4、如果图像数字化中的采样间隔取决于图像，则应满足（公式）。外部错误是指在正常工作条件下引起的错误。六个外部方位元素（包括传感器）的变化对图像的综合影响会导致图像发生线性变化以及图像发生非线性变形。地球旋转会在方向上产生多中心投影图像的像点位移，在多项式拟合方法的校正中，位移bb'=，校正了第一项，校正了第二项，校正了第三项。 1 1、多项式拟合方法正在校正控制点数量要求，一次项至少需要一个控制点，两次项至少需要一个控制点，三次项至少需要一个控制点。参数未知，至少需要一个控制点。 1 6、当姿态角为0时，中心投影图像的投影差异为，扫帚图像（HRV）的投影差异为，扫描仪图像（MSS）的投影差异为1 7、灰色在采样中，使用函数获得双线性插值的权重矩阵，并使用函数获得双三卷积的权重矩阵。 487看，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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