《遥感图像处理》复习资料
1，什么是模/数变换，数模变换？----A/D，D/A
光学图像又称作模拟量，数字图像又称作数字量，它们之间的转换称模/数转换，记作A/D转换，或反之，称数/模转换，记作D/A转换。 2，图像的数字化包括采样和量化，什么是采样？量化？ 采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像
量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点 3，Envi等软件哪个国家、公司开发的，三个窗口的名字？
ENVI是由美国 Better Solutions Consulting Limited Liability Company开发的；ENVI中的图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口。
4，遥感系统包括?
1）目标物的电磁波特性_遥感信息源：任何目标物都具有发射、反射、吸收电磁波的性质。 2）信息的获取：地物空间信息主要由搭载在遥感平台上的遥感器来获取。
3）信息的接收：遥感器接收到地物目标的电磁波信息被记录在胶片或数字磁带上。
4）信息的处理—遥感卫星地面站：接收、处理、存档、分发各类地球资源遥感卫星数据并进行相关技术研究，为遥感应用提供数据服务。 5）信息的应用
5，传感器的成像方式?
摄影成像：感光胶片
扫描成像：光学机械扫描方式、固体扫描方式(推帚式、推扫式） 雷达成像
6，电磁波与传感器:遥感常用电磁波?
紫外遥感 可见光遥感 红外遥感 微波遥感
7，传感器的分辨率包括哪几个?概念?(空间、时间分辨率等)
空间分辨率：能够分辨出的最小单元尺寸或者说一个像元所代表的地面范围
时间分辨率：时间分辨率指对同一地点进行采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期
光谱分辨率：传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量
辐射分辨率：是指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。
在遥感图像上常用像元的量化位数来表述
8，轨道周期，轨道高度，轨道倾角？
轨道周期：指一颗行星(或其他天体)环绕轨道一周需要的时间。环绕太阳运行的星体有很多种不同的轨道周期
轨道高度：卫星在太空绕地球运行的轨道距地球表面的高度 轨道倾角：简称倾角。指航天器绕地球运行的轨道平面与地球赤道平面之间的夹角
9，哪些是传感器名称，哪些是卫星名称？发射国家是？大致的空间分辨率？ SPOT卫星及图像特征----系列有几颗卫星？
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轨道高度：832公里 轨道倾角：98度
一天绕地球：14又5/26圈 轨道周期：101分钟 重复周期：26天
LANDSAT卫星及图像特征----系列有几颗卫星？ Recurrent period Launched by Date of launch Date of termination Altitude Sensor LANDSNASA AT-1 LANDSNASA AT-2 LANDSNASA AT-3 LANDSNASA AT-4 LANDSNASA AT-5 LANDSNASA AT-6 LANDSNASA AT-7 1972.71978.1.6 .23 1975.1.22 1978.3.5 1982.7.16 1984.3.1 1993.10.5 2019.4.15 1982.2.25 1983.3.31 2019.6.15 Operating*1 1993.10.915km 915km 915km 705km 705km RBV/MSS RBV/MSS RBV/MSS MSS/TM MSS/TM 18 days 18 days 18 days 16 days 16 days 16 - 5 Operating*2 第 2 页
705ETM days 16 ETM+ days km LANDSAT 7：
轨道周期：98 分钟 轨道高：705 千米 轨道倾角：98.2 度 轨道类型：太阳同步 重访频率：16天
IKONOS卫星及图像特征 轨道周期：98 分钟 轨道高：681 千米 轨道倾角：98.1 度
影像采集时间：每日上午10:30
重访频率：1米分辨率为2.9天；1.5米分辨率为1.5天 轨道类型：太阳同步 1米全色；
4米多光谱（4个波段） QUICKBIRD卫星及图像特征 轨道高：450 千米 轨道倾角：98 度 轨道类型：太阳同步 0.61全色；
2.5米多光谱（4个波段）
MODIS及其图像特征----在哪颗卫星上？有多少个波段？
Orbit:705 km, 10:30 a.m. (Terra) or 1:30 p.m. (Aqua), sun-synchronous, near-polar Quantization:12 bits
Spatial Resolution:250 m (bands 1-2) 500 m (bands 3-7) 1000 m (bands 8-36) Design Life:6 years
ASTER及其图像特征----在哪颗卫星上？ Launched: December 2019 Expected lifetime: 6+ years Number of bands: 14
Number of telescopes: 3 (VNIR, SWIR, TIR) Pixel size:
15 m (VNIR) 30 m (SWIR) 90 m (TIR) Stereo: yes
Repeat frequency: 1-16 days 10，数据级别一般有几个？ Level 0：原始图像
Level 1：初步辐射校正 Level 2：几何粗校正 Level 3：几何精校正
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11，元数据的概念？
12，通用遥感图像数据格式有哪3个？ BSQ/BIP/BIL
13，单波段图像的统计特征
xb?[(L?1)/N]*na设单波段图像为f(x,y)，其大小为M行*N列
基本统计特征：均值，中值，众数，方差，变差，反差 直方图
14，中值，众数，反差的定义？ 15，多波段图像的统计特征 相关系数 协方差
16，相关系数的大小代表什么意义？ 协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念：
定义：ρXY=COV(X,Y)/√D(X)√D(Y)，称为随机变量X和Y的相关系数。 17，窗口、邻域和卷积 18，卷积运算如何计算？
设窗口大小为m*n，(i,j)是中心像素图像坐标，f(x,y)是图像像素值，g(i,j)是运算结果，h(x,y)是窗口模板，则公式为： 19. 数字图像的显示。人眼对彩色的分辨能力远远大于对黑白亮度值的分辨能力。彩色的基本属性：色调、明度和饱和度。色调是色彩彼此相互区别的特性；明度是人眼对光源或物体明亮程度的感觉；饱和度是彩色纯洁的程度。互补色：当两种颜色混合产生白色或灰色时，这两种颜色称为互补色（例如：红色与青色、绿色与品红色、蓝色与黄色）。红、绿、蓝是加色法的三原色，黄、品红、青是减色法的三原色。颜色立体：将描述颜色属性的3个独立参数与空间中的三维坐标轴对应起来。
20. 图像的彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成和假彩色合成。真彩色合成：根据彩色合成原理，可选择同一目标的单个多光谱数据合成一幅彩色图像，当合成图像的红绿蓝三色与三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩色原理。假彩色合成：根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。合成彩色影像常与天然色彩不同，且可任意变换，故称假彩色影像。合成方法主要有光学法、电子光学法、染印法等。伪彩色合成：是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。使原图像细节更易辨认，目标更容易识别。合成方法主要有密度分割法、空间域灰度级彩色变换、频率域伪彩色增强等。密度分割法：将图像的亮度值变化范围按一定规则进行分割，划分成若干等级；每个等级赋予一种颜色。
21. 图像显示与拉伸。直方图：直方图是对影像每一亮度间隔内像元频数的统计，亮度间隔可人为确定，既可以是均匀的，也可以是不均匀的。常用的直方图调整方法有直方图均衡化和直方图规定化。累计直方图：代表图像组成成分在灰度级的累计概率分布情况，每一个概率值代表小于等于此灰度值的概率。直方图均衡化又称直方图平坦化，是将一已知灰度概率密度分布的影像，经过某种变换，变
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成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新影像，其结果是扩展了像元取值的动态范围。例如：对64×64的灰度范围为 y)?的一幅影像进行直方图均衡化。a?c,0?f(x,0~7其中，xb为图像变化后的值，N为总像元数，L为变化后的灰度级数。 ?原灰度xa r0=0 r1=1 r2=2 r3=3 r4=4 r5=5 r6=6 r7=7 ??d?c?g(x,y)????*(f(x,y)?a)?c,a?f(x,y)?b出现次数 出现概率 ?累计概率 新灰度xb 新灰度xb ??b?a??d,f(x,y)?b790 0．19 0．25 0．21 0．16 0．08 0．06 0．03 0．02 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1 1.33 3.08 4.55 5.67 6.23 6.65 6.86 7 1023 850 656 329 245 122 81 新灰度xb 1 3 5 6 6 7 7 7 应合并的集合：{ r0}、{ r1}、{ r2}、{ r3, r4}、{ r5, r6, r7}；合并后像素数：790、1023、850、985、448。
直方图规定化是指将一幅图像变成具有特定形状直方图而对图像进行变化的增强方法。通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。 线性拉伸分为全域线性拉伸、分段线性拉伸和灰度窗口切片。 g(x,y)
f(x,y)
f(x,y)?af(x,y)?(a,b)f(x,y) Mg
g(x,y)?g(x,y)?
d f(x,y)?aMg 0 f(x,y)?(a,b) c g(x,y) g(x,y) MgMg d-c>a-b，则亮度范围扩大，图像被拉伸； d-c 灰度窗口切片： g(x,y) 变换前 变换后 g(x,y)=a*f(x,y)+b 22. 傅里叶变换是一种正交变换，它广泛地应用于很多领域，并取得了良好的效果。由于它可将傅里叶变换前的空间域中的复杂的卷积运算转化为傅里叶变换后0 a 第 5 页 b f(x,y)
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