遙感影象處理複習重點

本文僅列出老師所歸納的重點及本人學習過程中覺得比較重要的內容，參考教材是《遙感數字影象處理——原理與方法》朱文泉 林文鵬，高等教育出版社。

作者來自雙一流高校測繪工程專業，希望能夠幫助同專業或者在學習這門課的朋友

第一章

數字影象基礎

遙感的定義：

遙遠的感知。遠距離不接觸物體而獲得其資訊，透過遙感器遙遠得采集目標物件得資料，並透過對資料的分析來獲取有關地物目標、或地區、或現象的資訊的一門科學和技術

數字影象處理：

數字影象處理就是將影象轉換成一個數字矩陣存放在影象儲存器中，然後利用計算機對 影象資訊進行數字運算和處理，以提高影象質量或者從中提取所需要的資訊。

取樣：

即影象空間座標的離散化，也就是把模擬影象劃分為若干個影象元素，並賦予它們唯一的地址。

量化：

即電磁輻射能量的離散化

空間解析度：

影象的空間解析度是用來衡量數字影象對模擬影象空間座標離散化的精度。空間解析度是指數字影象上能夠被詳細區分的最小單元的尺寸或大小。

空間解析度三種表示方式：

①像元大小②線對數③瞬時視場

輻射解析度：

輻射解析度是指感測器探測元件在接收光譜訊號時所能分辨的最小輻射度差。

光譜解析度

：是感測器探測元件在接收目標地物輻射能量時所使用的波段數目、波長位置和波段間隔。

時間解析度：

是指對同一區域進行重複觀測的最小時間間隔。

灰度解析度：

是指輸出裝置能夠區分的最小灰度查。

顏色空間模型：

常用的顏色空間模型有RGB顏色模型、CMYK顏色模型、HSI顏色模型

數字影象種類：

①黑白影象：二值數字影象；②灰度影象：單波段影象；③偽彩色影象：單波段的灰度影像用彩色來顯示；④彩色影象：紅綠藍三個顏色通道的數字組成的；

第二章

數字影象儲存

多波段資料有三種儲存方式：

BSQ（按波段順序儲存）、BIP（按波段像元交叉儲存）、BIL（按行交叉儲存）

常見影象檔案儲存格式：

①開放式儲存格式；②封裝式儲存格式：TIFF、GeoTiff、HDF、HDF-EOS、IMG、BMP、JPEG、PSD、CDR；

第三章

空間域處理方法

空間域處理方法：

數值運算、集合運算、邏輯運算、數字形態學操作；

數值運算及包含哪幾種情況的數值運算：

單波段運算（點運算、鄰域運算） 多波段運算（代數運算 剖面運算）

鄰域運算：

是指輸出影象中的每個像元的灰度值是由對應的輸入像元及鄰域內的像元灰度值共同決定的影象運算

點運算:

對單幅影象像元進行的逐像元數值運算，他將輸入影象對映為輸出影象，輸出影象每個像元的灰度值僅由對應的輸入像元點的灰度值決定，它不改變影象內像元之間的空間關係

數值運算：

單波段運算（點運算、領域運算 ）、多波段運算（代數 運算、剖面運算）

集合運算：

空間操作（影象裁剪、影象鑲嵌）、波段操作（波段提取、波段疊加）

邏輯運算

：求反運算、與運算、或運算、異或運算

數字形態學操作：

二值形態學（腐蝕、膨脹、開運算、閉運算）、灰度形態學（腐蝕、膨脹、開運算、閉運算）

第四章

變換域處理方法

主成分分析（PCA）：

它是透過正交變換將一組可能相關的變數轉換到一組線性不相關的變數（稱為主成份）的統計分析過程。

傅立葉變換：

任何連續週期訊號可以由一組適當的正弦曲線組合而成，這一組合為傅立葉級數。傅立葉變換是將傅立葉級數的週期考慮成無限大的結果。

RGB顏色空間：

RGB顏色空間是透過紅、綠、藍三基色來描述顏色的顏色空間。

CMY/CMYK顏色空間：

CMY顏色空間是青-品紅-黃的縮寫。CMY模型產生的黑色不純，為了產生真正的黑色，需加入黑色（K），這就形成了CMYK顏色空間模型。

HSI顏色空間：

HSI顏色空間是色調-飽和度-亮度的縮寫。

遙感數字影象質量改正

幾何畸變

：在遙感影象生成中，感測器生成的影象像元相對於地面目標物的實際位置發生了擠壓、扭曲、拉伸、偏移等問題

幾何校正及其具體步驟：

原理：

幾何粗校正和精校正。根據產生畸變的原因，利用空間變化關係，採用計算公式和取得的輔助引數進行的校正。幾何精校正是在粗校正的基礎上，使影象的幾何位置符合某種地理座標系統，與地圖配準，並調整亮度值，即利用地面控制點做的精密校正。

步驟：

1。對畸變影象和基準影象建立統一的座標系和地圖投影。2、選擇地面控制點，按照GCP選擇原則，在畸變影象和基準影象上尋找相同地物的地面控制點對。3、選擇校正模型，利用選擇的GCP資料求取校正模型的引數，然後利用校正模型實現畸變影象和基準影象之間的像元座標變換。4、選擇合適的重取樣方法對畸變影象的輸出影象像元進行灰度賦值。

幾何校正的精度分析。

幾何配準（要注意與幾何校正的區別）：

將不同時間、不同波段、不同感測器系統所獲得同一地區事物影象，經幾何變換使同名像點在位置上和方向上完全疊合的操作（差異：幾何校正注重資料的處理，幾何配準則是影象與影象之間的幾何關係。本質為參考的標準不同）

輻射畸變：

遙感影象感測器在接收來自地面目標物的電磁波輻射能量時，受到感測器本身的特性、大氣的作用及地物光照條件等影響，致使感測器的探測值與地物實際的光譜輻射值不一致。

輻射校正（定義、一般流程，可用圖表示）

定義：

消除或修正因輻射誤差而引起的影象畸變的過程稱為輻射校正。

流程

感測器校正（遙感資料—相對輻射定標——絕對輻射定標）——大氣校正——地形及太陽高度角校正

影象增強（定義、原理、一般步驟及典型的融合演算法）：

定義：

透過一定手段對原影象進行變換或附加一些資訊，有選擇的突出影象中的感興趣的特徵或者抑制影象中某些不需要的特徵，從而加強影象目視判讀和識別效果，以滿足某些特殊分析的需要。

影象融合（定義、原理、一般步驟及典型的融合演算法）

定義:

把時間或空間中存在互補的多源資料按照一定的法則進行運算，從而獲得比任何單一資料都更為精確、資訊更為豐富的合成影象。

步驟：

影象預處理——影象校正——重取樣（透過重取樣使它們的空間解析度相同）——利用融合演算法對重取樣的影像進行處理——後處理（對比度增強等）

融合演算法：

空間域代數運算（Brovey轉換法 PBIM融合演算法 SFIM融合演算法）變換域代替法（HIS變換融合法 主成分變換融合法 小波變換融合法）

遙感影象物件：

遙感影象中的物件是指遙感影象上具有相同特徵的同質均一單元，不僅體現在光譜域上也體現在空間域上

遙感影象處理的有哪些應用

①遙感影象檢索 在影象檢索過程中，卷積神經網路（CNN）透過多層次的網路學習，針對提取到的豐富特徵進行檢索，使得檢索精度大大提升。

②遙感影象融合 利用亮度色調飽和度（IHS）法，主成分分析（PCA）法以及正交變換（GS）法等分量替代方法能夠有效提高融合影象的空間解析度

③遙感影象超解析度重建

④高光譜影象分類 針對高光譜影象分類問題，既要考慮分類模型的有效性，也要充分利用豐富的空間和光譜資訊。 高解析度遙感影象分類

⑤SAR影象目標識別 SAR影象自動目標識別在國民經濟和國防建設中有著廣泛的應用，如海洋監測系統、艦船目標識別、礦藏探測等

多波段資料的儲存方式

有三種儲存方式：

①逐波段儲存BSQ：同一波段的資訊儲存在一起，有利於影象空間分佈資訊的顯示和處理，即可以快速地從儲存資料轉變為影象顯示出來。

②逐行儲存BIL：不同波段同一行的資料儲存在一起，兼顧了影象空間分佈資訊與影象光譜資訊的處理與顯示。

③逐像元儲存BIP：同一像元在不同波段的資訊儲存在一起，有利於影象光譜資訊的顯示與處理，在需要利用影象光譜特徵進行分析時，可快速顯示每個像元的各個波段的光譜特徵。

掌握典型的監督分類和非監督分類演算法原理步驟

監督分類是根據已知類別的樣本像元識別其他未知類別像元的過程。

監督分類步驟：①訓練樣本的選擇；②訓練樣本的評價（圖表法、統計測量法）；③分類器的選擇（平行盒式演算法、距離判斷演算法、最大似然法、高光譜分類演算法、神經元網路、向量機分類演算法）；

非監督分類指不依靠訓練樣本，僅根據像元間特徵變數的相似度大小進行自動聚類。

非監督分類演算法主要有K-均值演算法和ISODATA演算法。

監督分類和非監督分類的定義及各自優缺點

監督分類是根據已知類別的樣本像元識別其他未知類別像元的過程。

監督分類的主要優點有：①可充分利用分類地區的先驗知識，預先確定分類的類別；②可控制訓練樣本的選擇，並可透過反覆檢驗訓練樣本，以提高分類精度，避免分類中的嚴重錯誤；③避免了非監督分類中對光譜叢集組的重新歸類。

監督分類的主要缺點有：①人為干預的因素較多；②訓練樣本的選取和評估需花費較多的人力和時問；③只能識別訓練樣本中所定義的類別，從而影響分類結果。

非監督分類指不依靠訓練樣本，僅根據像元間特徵變數的相似度大小進行自動聚類。

非監督分類的優點有：①無需對分類區有較多的瞭解，僅需一定的知識來解釋分類出現的叢集組；②人為千擾過程減少，僅需輸人較少的初始引數；③可形成範圍很小但有獨特光譜特徵的叢集，所分的類別比監督分類的類別更均質；④獨特的、覆蓋量小的類別均能夠被識別。

非監督分類的缺點有：①對其結果需進行大量分析及後處理，才能得到可靠的分類結果；②當存在同物異譜及異物同譜現象時，叢集組與類別的匹配難度增大；③不同影象間的光譜叢集組無法保持其連續性，難以對比。

遙感影象分割的方法

①閾值法；②邊界分割法；③區域提取法；④形態學分水嶺分割

閾值分割原理、分類（定義、原理、典型的分類演算法）

原理：閾值法是應用最為廣泛的影象分割方法，其利用影象中目標物體和背景在灰度分佈上的差異，透過設定閾值，判斷影象像元是屬於目標區域還是背景區域，從而實現影象分割，生成二值影象。

分類：①全域性閾值：對整幅影象設定一個閾值。方法：均勻性度量法、最大類間距離法、最大類間方差法、最大熵法；

②區域性自適應閾值：將影象分為若干個子區域，對不同的子區域採用不同的閾值進行分割。