数字图像处理复习资料(补充附标准答案)

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1、遥感与数字图像处理复习题一、名词解释：数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化像素：将地面信息离散化而形成的格网单元辐射误差：传感器接受到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程灰度直方图:以每个像元为单位，表示线性拉伸:采用线性或分段线性的函数改善图像对比度平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理

2、锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状目标突出滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施高通滤波：保留图像的高频部分而消弱低频部分的处理低通滤波：保留图像的低频部分而抑制高频部分的处理植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数聞創沟燴鐺險爱氇谴净。伪彩色合成：将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。残骛楼諍锩瀨濟溆

3、塹籟。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，就称为真彩色合成。酽锕极額閉镇桧猪訣锥。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。密度分割法:对单波段黑白遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像直方图均衡化：将原图像的直方图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直方图，然后按均匀直方图像修改原图像的像元亮度值，从而获得一幅亮度分布均匀的新图像。彈

4、贸摄尔霁毙攬砖卤庑。监督分类:事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法非监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似度大的像元归为一类）的方法謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,用于进行分类的学习和训练,以建立分类模型或分类函数（即感兴趣区）。厦礴恳蹒骈時盡继價骚。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。113

5、、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。茕桢广鳓鯡选块网羈泪。4、一般来说，采样间距越大，图像数据量小，质量差；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0——255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_360000字节。鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个

6、波段，则该图像文件的大小为280000bit。7、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为大气窗口。8、辐射校正包括三部分的内容：传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正。9、传感器所能接收的太阳光包括太阳光直射到地表后地表的反射辐射、被大气散射辐射的太阳光在地表的反射辐射、大气的上行散射辐射三部分。籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。10、大气散射校正主要有三种方法：（1）统计学方法（2）辐射传递方程计算法（3）波段对比法。11、在可见光波段，大气的影响主要表现为气溶胶引起的散射；在近红外，大气

7、的影响主要表现为水蒸汽的吸收。預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。12、大气的散射与辐射光波长有密切的关系，对短波长的散射比长波长的散射要＿强＿＿得多。13、为了尽量减少＿太阳高度角＿＿和＿方位角＿引起的辐射误差，遥感卫星大多设计在同一个地方时间通过当地上空，但由于季节的变化和地理经纬度的变化，两者的变化是不可避免的。渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。14、控制点数目的最小值按未知系数的多少来确定。k阶多项式控制点的最少数目为(k＋1)(k＋2)/2。铙誅卧泻噦圣骋贶頂廡。15、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要4个控制点，

8、二次项最少项需要7个控制点，三次项最少需要11个控制点。擁締凤袜备訊顎轮烂蔷。16、低通滤波是使高频受到抑制而让低频顺利通过，从而实现图像平滑。17、高通滤波是使低频受到抑制而让高频顺利通过，从而实现边缘增强。18、空间滤波是以重点突出图像上的某些特征为目地的采用空间域中的邻域处理方法，主要包括平滑__和锐化__。采用的计算方法是代数__运算。贓熱俣阃歲匱阊