发布时间 : 星期二 文章林业遥感考试 - 南京林业大学--复习资料 - 图文更新完毕开始阅读1803432065ec102de2bd960590c69ec3d5bbdb24
图像增强，是指对一幅图像进行试探性的加工、改造，使人们感兴趣的目标（地物、现象）信息突出，易于识别的技术过程
图像复原，是指对已知降质（）原因的图像采用确定的模型和方法，恢复图像本来面目的技术过程
项 目 图 像 增 强 图 像 复 原 前提 图像降质原因未知 图像降质原因已知 处理方法 试探性方法反复比较 确定性的模型和方法 评价标准 主观的 客观的 共同点 改善图像质量 改善图像质量 8、图像平滑 图像效应：滤除图像中的噪声，同时也模糊边界 9、图像锐化判识图像中目标主要是从提取目标边缘开始的。图像的边缘定义为图像局部特性的不连续性，主要是指图像灰度、颜色和纹理结构等的突变。边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，边缘信息对图像分析和人的视觉十分重要。在一幅图像中，边缘有方向和幅度两个特性一般认为沿边缘走向的灰度变化较为平缓而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈。图像锐化操作就能检测图像中不同区域的边界
10、变换 物理学上表示颜色体系的表色系统主要有两类，一是根据实验把颜色作为生理物理量而定量处理的混色系统，简称系统或空间；另一类是使用记号、色谱等定性处理人所感知的颜色的表色系统，简称系统。H（，色调），I（，强度亮度），S（，饱和度） 原因：1 人眼不能直接测定R、G、B三色的比例，因此对地物目标彩
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色特性的描述不便2 人眼通常是通过感知亮度、色调和饱和度来区分地物的，所以系统更容易理解3 在彩色显示上为了得到期望的视觉效果，采用系统操作比系统更易实现变换与反变换示意图 11、图像运算
1 多光谱图像的加法运算设获得了同一研究区的m个波段的多光谱图
像
()(1,2,…)
,
则
加
法
运
算
写
为
：
【 】 这实际上是图像间的“平滑”操作 2
多
光
谱
图
像
的
减
法
运
算
【 】 效应：（1）有利于提取在不同波段辐射特性差异较大的地物类型
（2）有利于同一地区不同时期的动态监测如森林过火面积的动态变化 3 植被指数 A
比
值
植
被
指
数
【 】 式中：表示像元点的数字化值，ρ为地表反射率，代表近红外，R代表红光
效应：（1）消除地形起伏产生的阴影的影响（2）提高与地面实测生物物理参数的相关性——生物物理建模（参数反演）
外业：地面实测样地（ ）内的生物物理参数（如、、水体中养分含量、污染物浓度等），并用精确记录样地中心位置的坐标
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内业：将遥感图像精确配准，并提取样地所对应位置的图像的平均亮度值,建立经验模型，
12、遥感多光谱图像的正交变换 （一）K—L变换——主成分分析
1 主成分变换的效应（1）降低原始图像数据的维度（2）去相关（3）数据融合
2 主成分变换的步骤
（1）由原始多光谱图像数据X求取其协方差矩阵【 】或者相关系数矩阵【 】 (2)
由
特
征
方
程
：
【 】
求出各特征根【 】1,2,…），将其按大小顺序排列：【 】
式中：I为单位阵， 为特征根， 为特征向量 再求出各特征根对应的特征向量
（3）排列即得到了K—L变换的具体表达式：
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式中：Y表示新生成的主成分数据向量，X是原始图像像元亮度值向量，是主成分
变换矩阵，Y的每个分量均是原始图像各波段亮度值的正交线性组合 3、主成分变换的特点和性质
（1）变换前后的方差总和保持不变，只是将原来的方差不等量地再分配到新的主成分图像中（2）从几何角度看，原始图像方差再分配是通过坐标平移和旋转实现的，第一主成分取波谱空间中数据散布最宽泛的方向，第二主成分取与第一主成分正交且数据散布次宽泛的方向，余此类推。前面几个方向上所包含的方差总和占总方差的绝大部分，余下主成分含有的信息量比重很小且迅速降低 （3）降维、去相关和数据融合在主成分变换中体现明显
（4）第一主成分是原始各波段的加权“和”图像，而且加权值的大小与该波段方差
大小（信息量）成正比，反映了地物总的辐射强度，有利于对地物细部特征的表达。
其余各主成分图像是原始各波段的加权差值图像
（5）“有选择的变换”，主成分变换中起决定作用的是用于计算特征根和特征向
的协方差矩阵，如果有针对性的选择用于计算该矩阵的图像数据，然后把得出的变换
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