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1、第五章MATLAB在遥感图像处理中的应用主要内容遥感图像概述遥感图像的读写与显示遥感图像辐射增强遥感图像几何变换遥感图像配准遥感图像滤波遥感图像分割1遥感图像处理概述基本概念遥感数字图像：是指被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用数字形式表达的遥感影像，最基本单元是像素，每个像素具有空间位置特征和属性特征。空间位置特征：是用离散的X值和Y值来表示；属性特征：常用亮度值表示。亮度值有如下特点：（1）不同图像相同地点的亮度值不同；（2）亮度值大小由传感器所探测到的电磁辐射强度决定，入射到传感器中
2、的电磁波被探测元件转化为电信号，经过A/D转换，成为绝对辐射亮度值R。为了便于应用R又被转换为能够表征地物的辐射亮度相对值V。R=V*（Rmax-Rmin）/Dmax+RminRmax为探测器可检测到的最大辐射亮度；Rmin为探测器可检测到的最小辐射亮度；max为级数；R为辐射亮度值；V为像素表征的地物辐射亮度的相对值。遥感数字图像处理：利用数字计算机或其它高速、大规模集成数字硬件，对从遥感图像信息转换来的数字电信号进行某些数字运算或处理（如去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等），以期提高遥感图像的质量以达到人们所要
3、求的某些预期结果。图像的表示完整描述图像，可以用式子：I=f(x,y,z,λ,t)表示一个立体的、彩色的活动图像。还有：对于静止图像，则表示为f(x,y,z,λ)；对于平面图像，则表示为f(x,y,λ)；对于单色图像，则表示为f(x,y)。有时，在传播或传送图像时，常把图像扫描成一维信号，如视频信号，这时图像便成了一维函数f(t)，称之为图像信号，而前面几个式子称为图像，以示区别。数字图像是由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。–每个像素包括两个属性：位置和灰度
4、。对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。物理图象及对应的数字图象物理图像19643灰度像素数字图像采样列采样行图片像素行间隔采样列间隔灰阶黑灰白0128255彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。彩色图象(128x128)及其对应的数值矩
5、阵（仅列出一部分(25x31)）(207,137,130)(220,179,163)(215,169,161)(210,179,172)(210,179,172)(207,154,146)(217,124,121)(226,144,133)(226,144,133)(224,137,124)(227,151,136)(227,151,136)(226,159,142)(227,151,136)(230,170,154)(231,178,163)(231,178,163)(231,178,163)(236,187,171
6、)(236,187,171)(239,195,176)(239,195,176)(240,205,187)(239,195,176)(231,138,123)(217,124,121)(215,169,161)(216,179,170)(216,179,170)(207,137,120)(159,51,71)(189,89,101)(216,111,110)(217,124,121)(227,151,136)(227,151,136)(226,159,142)(226,159,142)(237,159,135)(237
7、,159,135)(231,178,163)(236,187,171)(231,178,163)(236,187,171)(236,187,171)(236,187,171)(239,195,176)(239,195,176)(236,187,171)(227,133,118)(213,142,135)(216,179,170)(221,184,170)(190,89,89)(204,109,113)(204,115,118)(189,85,97)(159,60,78)(136,38,65)(160,56,75)(20
8、4,109,113)(227,151,136)(226,159,142)(237,159,135)(227,151,136)主要内容遥感图像概述遥感图像的读写与显示遥感图像辐射增强遥感图像几何变换遥感图像配准遥感图像滤波遥感图像分割2遥感图像的读写与显示对于标准格式的图像，如bmp,jpg,tif等格式的图像，可以直接利用MATL
