《数字图像处理》复习提纲

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1、遥感数字图像中的像素值称为_亮度值（灰度值）_。图像校正主要包括辐射校正和__几何校正__。传感器可分为被动方式和_主动方式_两类。__元数据__是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。__直方图__是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。彩色图像可以分为真彩色图像和__假彩色图像__。消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程称为__大气校正___。保留图像的高频部分而削弱低频部分的处理称为_高通滤波____。数字图像最基本的单位是__像素___。对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。消除由大气散射引起的辐射

2、误差的处理过程称为大气校正。利用已知地物的信息对未知地物进行分类的方法称为监督分类。根据人眼的视觉可视性可将图像分为可见图像和不可见图像。按数据的记录方式，传感器可分为成像方式和非成像方式两大类。传感器分辨率指标主要有4个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率。滤波一词起源于通信理论，它是指从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术。彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。灰度拉伸分为线性拉伸和非线性拉伸两种方法。遥感图像的几何误差可分为静态误差和动态误差两大类。图像变换往往包括两个过程：正变换和逆变换。图像滤波可分为空间域滤波和频率域滤波两种方法。可将遥感图像分类方法划分为

3、监督分类和非监督分类。根据人眼的视觉可视性可将图像分为可见图像和不可见图像。传感器分辨率指标主要有4个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率。彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。遥感图像的几何误差可分为静态误差和动态误差两大类。图像滤波可分为空间域滤波和频率域滤波两种方法。图像校正主要包括辐射校正和__几何校正__。传感器可分为被动方式和_主动方式两类。__元数据__是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。保留图像的高频部分而削弱低频部分的处理称为_高通滤波____图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。直方图修正法包

4、括直方图均衡和直方图规定化两种方法。常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和（双）三次内插法。多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。列举数字图像处理的三个应用领域：医学、天文学、军事。8存储一幅大小为，256个灰度级的图像，需要8Mbit。亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越差。直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩。图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素

5、间冗余、心理视觉冗余三种冗余基础上。对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度、亮度。对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：模拟图像：指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。、主动遥感：具有人工辐射源，主动向目标发射强大的电磁波，然后传感器接收目标反射的回波，如各种形式的雷达，其工作波段集中在微波区。辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程称为辐射量校正，简称辐射校正。植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值运算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。、中值滤

6、波：中值滤波是一种最常用的非线性平滑滤波器，它将窗口内的所有像素值按大小排序后，取中值作为中心像素的新值。传感器：传感器又称为遥感器，是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件，如航空摄影机、多光谱扫描仪、成像仪等。空间分辨率：空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。区域分割：对于特征不连续性的边缘检测，把图像分割成特征相同的、互相不重叠的连接区域的处理被称为区域分割。非监督分类：非监督分类是指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识，而仅凭遥感图像中地物的光谱特征，即自然聚类的特性进

7、行的分类。遥感系统：光谱分辨率：光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围越窄，光谱分辨率越高；波段数越多，光谱分辨率越高。辐射误差：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程称为辐射量校正，简称辐射校正。几何精纠正：几何精纠正又称为几何配准，是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。图像的分类：同类地物在相同的条件下（光照、地形等）应该具有相同或相似的